refactor(airflow): move DAGs to airflow/dags and update paths

- Why:
  - keep Airflow artifacts under a single airflow/ directory
  - align repository layout with intended project structure
- What:
  - move dags/ to airflow/dags/ and update compose mounts
  - make SQL root resolution work in container and local runs
  - update DAG path references in README, AGENTS, ARCHITECTURE, and plans
  - remove tracked Python cache artifacts from old DAG location
- Check:
  - airflow dags list
  - airflow dags list-import-errors
  - e2e success: ddl_init, kafka_load(limit=50), etl_pipeline

AGENTS.md

@@ -20,11 +20,11 @@
 ## Ключевые артефакты
 
 ### Исполняемые файлы (текущая структура)
-- `dags/` — Airflow DAGs для оркестрации ETL:
-  - `dags/ddl_init_dag.py` — инициализация схемы ClickHouse
-  - `dags/etl_pipeline_dag.py` — ETL процесс STG → ODS → DDS → DM
-  - `dags/kafka_load_dag.py` — загрузка данных в Kafka из JSONL
-  - `dags/utils/kafka_helpers.py` — helper-функции для работы с Kafka
+- `airflow/dags/` — Airflow DAGs для оркестрации ETL:
+  - `airflow/dags/ddl_init_dag.py` — инициализация схемы ClickHouse
+  - `airflow/dags/etl_pipeline_dag.py` — ETL процесс STG → ODS → DDS → DM
+  - `airflow/dags/kafka_load_dag.py` — загрузка данных в Kafka из JSONL
+  - `airflow/dags/utils/kafka_helpers.py` — helper-функции для работы с Kafka
 - `sql/` — SQL по слоям:
   - `sql/ddl/00_databases.sql` — создание БД stg/ods/dds/dm
   - `sql/ddl/stg/10_stg.sql` — STG слой (Kafka Engine + MV)

README.md

@@ -115,7 +115,6 @@ flowchart LR
 
 ```
 .
-├── dags/             # Airflow DAGs для оркестрации
 ├── sql/
 │   ├── ddl/          # DDL по слоям
 │   │   ├── 00_databases.sql
@@ -128,6 +127,7 @@ flowchart LR
 │   └── dm/           # Batch SQL: DDS -> DM
 ├── scripts/          # Служебные shell-скрипты (legacy fallback, не основной путь)
 ├── airflow/          # Конфигурация Airflow
+│   ├── dags/         # Airflow DAGs для оркестрации
 │   └── requirements.txt
 ├── docs/             # Документация
 │   └── ARCHITECTURE.md   # Подробное описание слоёв

airflow/dags/ddl_init_dag.py

@@ -38,7 +38,19 @@ default_args = {
 # -----------------------------------------------------------------------------
 # SQL-файлы проекта
 # -----------------------------------------------------------------------------
-SQL_ROOT = Path(__file__).resolve().parents[1] / "sql"
+def resolve_sql_root() -> Path:
+    """Определяет корень SQL для контейнера и локального запуска."""
+    candidates = (
+        Path(__file__).resolve().parents[1] / "sql",  # /opt/airflow/sql в контейнере
+        Path(__file__).resolve().parents[2] / "sql",  # <repo>/sql при локальном запуске
+    )
+    for candidate in candidates:
+        if candidate.is_dir():
+            return candidate
+    return candidates[0]
+
+
+SQL_ROOT = resolve_sql_root()
 
 
 def load_sql_statements(relative_path: str) -> tuple[str, ...]:

airflow/dags/etl_pipeline_dag.py

@@ -41,7 +41,19 @@ default_args = {
 # -----------------------------------------------------------------------------
 # SQL-файлы проекта
 # -----------------------------------------------------------------------------
-SQL_ROOT = Path(__file__).resolve().parents[1] / "sql"
+def resolve_sql_root() -> Path:
+    """Определяет корень SQL для контейнера и локального запуска."""
+    candidates = (
+        Path(__file__).resolve().parents[1] / "sql",  # /opt/airflow/sql в контейнере
+        Path(__file__).resolve().parents[2] / "sql",  # <repo>/sql при локальном запуске
+    )
+    for candidate in candidates:
+        if candidate.is_dir():
+            return candidate
+    return candidates[0]
+
+
+SQL_ROOT = resolve_sql_root()
 
 
 def load_sql_statements(relative_path: str) -> tuple[str, ...]:

docker-compose.yml

@@ -108,7 +108,7 @@ services:
     ports:
       - "8080:8080"
     volumes:
-      - ./dags:/opt/airflow/dags
+      - ./airflow/dags:/opt/airflow/dags
       - ./sql:/opt/airflow/sql:ro
       - ./data:/opt/airflow/data
     networks:
@@ -133,7 +133,7 @@ services:
         airflow scheduler
       "
     volumes:
-      - ./dags:/opt/airflow/dags
+      - ./airflow/dags:/opt/airflow/dags
       - ./sql:/opt/airflow/sql:ro
       - ./data:/opt/airflow/data
     networks:
@@ -155,7 +155,7 @@ services:
     environment:
       <<: *airflow-default-env
     volumes:
-      - ./dags:/opt/airflow/dags
+      - ./airflow/dags:/opt/airflow/dags
       - ./sql:/opt/airflow/sql:ro
       - ./data:/opt/airflow/data
     networks:

docs/ARCHITECTURE.md

@@ -578,9 +578,9 @@ INSERT INTO dm.daily_traffic SELECT * FROM dm.v_daily_traffic;
 Инфраструктура Airflow развёрнута и готова к использованию:
 
 ```python
-# dags/ddl_init_dag.py — создание баз/таблиц (ручной запуск при bootstrap)
-# dags/kafka_load_dag.py — загрузка JSONL в Kafka (через kafka-python)
-# dags/etl_pipeline_dag.py — основной ETL (STG→ODS→DDS→DM)
+# airflow/dags/ddl_init_dag.py — создание баз/таблиц (ручной запуск при bootstrap)
+# airflow/dags/kafka_load_dag.py — загрузка JSONL в Kafka (через kafka-python)
+# airflow/dags/etl_pipeline_dag.py — основной ETL (STG→ODS→DDS→DM)
 
 # Учебный формат:
 # - DDL и трансформации выполняются явными SQL-task через ClickHouseOperator;

plans/airflow_dags_plan.md

@@ -146,18 +146,18 @@ ddl_init -> kafka_load -> etl_pipeline
   - публикации строк из `.jsonl` (`1 строка = 1 message value`).
 
 ### Общие helper-функции
-- `dags/utils/clickhouse_helpers.py`:
+- `airflow/dags/utils/clickhouse_helpers.py`:
   - `execute_sql(sql: str) -> None`
   - `execute_sql_file(path: str) -> None`
   - `fetch_one(sql: str) -> tuple`
-- `dags/utils/kafka_helpers.py`:
+- `airflow/dags/utils/kafka_helpers.py`:
   - `prepare_topics(reset: bool) -> None`
   - `load_jsonl(file_path: str, topic: str, limit: int) -> int`
   - `check_kafka_ready() -> None`
 
 ## Структура файлов
 ```text
-dags/
+airflow/dags/
 ├── __init__.py
 ├── ddl_init_dag.py           # отдельный DAG для DDL (обязателен)
 ├── kafka_load_dag.py         # отдельный DAG для ingest в Kafka (обязателен)