docs(course): устранены шероховатости пути менти

- Зачем:
  - ревью пути менти 2026-07-07 нашло четыре места, где документация
    сбивает новичка: скрытый шаг с паузой etl_pipeline, два рецепта
    первого запуска без связки, неверное число дашбордов и пустые
    панели Airflow на backfill-only пути.
- Что:
  - README: добавлен шаг «снимите паузу с etl_pipeline» перед backfill
    и пометка, что generated-history-analytics — тот же путь одной
    командой;
  - курс: README курса связывает оба рецепта первого запуска, урок 05
    называет четыре дашборда (включая Generator Overview) и объясняет,
    почему панели Airflow пусты до запуска etl_pipeline.
- Проверка:
  - чтение задетых разделов; имена дашбордов сверены с provisioning
    Grafana в ходе ревью.

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
2026-07-07 22:00:00 +03:00
co-authored by Claude Fable 5
parent a3ac4b4c46
commit 900e9498ca
3 changed files with 17 additions and 7 deletions
+3 -1
View File
@@ -36,7 +36,9 @@
```
Эта команда проводит штатный путь стенда: готовый источник данных создаёт стартовую
историю, события попадают в Kafka, затем в STG, ODS, DDS, DM и Superset. Файлы
историю, события попадают в Kafka, затем в STG, ODS, DDS, DM и Superset. Это тот же
путь, что ручной вариант из README (Airflow UI и операция `backfill`), но одной
командой — выбери один из двух, оба ведут к одинаковому стенду. Файлы
`data/*.jsonl` пока остаются только кладовкой готовых значений для генератора
(браузеры, страны, устройства, UTM), а не источником аналитического контура. `make up`
после неё поднимает остальные UI-сервисы курса: Kafka UI, Airflow, Prometheus и Grafana.
+8 -4
View File
@@ -67,8 +67,10 @@ make generated-history-analytics
make up
```
Если хочешь отдельно посмотреть Airflow-run после готовой истории, запусти `etl_pipeline`
в Airflow с конфигом:
Учти: путь `generated-history-analytics` собирает витрины напрямую, без запуска
`etl_pipeline`, поэтому панели про задачи Airflow в `Airflow Overview` останутся
пустыми, пока ты хотя бы раз не запустишь `etl_pipeline` сам (это делалось в
уроке 4). Запустить его можно в Airflow с конфигом:
```json
{"full_refresh": true}
@@ -118,11 +120,13 @@ curl -s http://localhost:9090/api/v1/targets | grep -o '"health":"[^"]*"'
- строка поиска сверху помогает быстро найти `ClickHouse Overview`, `Kafka Overview` или
`Airflow Overview`, если меню выглядит иначе.
В **Dashboards** должны быть три дашборда:
В **Dashboards** должны быть четыре дашборда:
- `ClickHouse Overview`;
- `Kafka Overview`;
- `Airflow Overview`.
- `Airflow Overview`;
- `Generator Overview` — про live-генератор; на backfill-only стенде он пуст,
как и target `generator` выше, и в этом уроке не понадобится.
Открой каждый и смотри не на красоту графиков, а на смысл: какой слой стенда он показывает и
какой вопрос помогает задать.