feat(airflow): configure ClickHouse connection and update infrastructure

Update Airflow configuration to integrate with ClickHouse DWH instead of
PostgreSQL training database. Changes include:

- Switch Airflow dependencies from PostgreSQL to ClickHouse connector
- Update docker-compose to use ClickHouse connection and correct Dockerfile
- Refactor airflow/requirements.txt to include only essential packages
- Add DAGs directory for ETL pipeline orchestration
- Update documentation to reflect Airflow integration and access credentials
- Adjust service dependencies to wait for ClickHouse startup

dags/etl_pipeline_dag.py

@@ -0,0 +1,46 @@
+"""
+ETL Pipeline DAG для ClickHouse DWH
+
+Шаблон DAG для оркестрации пайплайна данных.
+Полная реализация будет добавлена позже.
+
+Пайплайн:
+    1. DDL - создание структуры БД
+    2. Load - загрузка данных в Kafka
+    3. Transform - batch трансформация ODS → DDS → DM
+"""
+
+from datetime import datetime, timedelta
+from airflow import DAG
+from airflow.operators.bash import BashOperator
+from airflow.operators.empty import EmptyOperator
+
+# Базовые настройки DAG
+default_args = {
+    "owner": "airflow",
+    "depends_on_past": False,
+    "email_on_failure": False,
+    "email_on_retry": False,
+    "retries": 1,
+    "retry_delay": timedelta(minutes=5),
+}
+
+with DAG(
+    dag_id="etl_pipeline",
+    default_args=default_args,
+    description="ETL pipeline для ClickHouse DWH",
+    schedule=None,  # Запуск только вручную (пока)
+    start_date=datetime(2024, 1, 1),
+    catchup=False,
+    tags=["etl", "clickhouse", "dwh"],
+) as dag:
+    
+    # TODO: добавить задачи пайплайна
+    # - ddl: создание структуры БД
+    # - load: загрузка данных в Kafka  
+    # - transform: batch трансформация
+    
+    start = EmptyOperator(task_id="start")
+    end = EmptyOperator(task_id="end")
+    
+    start >> end