- Зачем:
- чарт «Data Quality Summary» суммировал total_rows по всем таблицам слоя,
складывал таблицы разного зерна (события 1000 + визиты 99 + error-таблицы 0)
и рисовал убывающую «воронку потерь» (stg≈4250→ods≈2198→dds≈1099), которой
в данных нет. На учебном стенде это активно вводит в заблуждение.
- Что:
- чарт переделан в row-lineage одного event-зерна и переименован в
«🧱 Rows by Layer (event)»; rename идемпотентный через previous_slice_names.
- чарт берёт по одной канонической таблице на слой
(browser_raw→browser_event→event→v_events_enriched), порядок слоёв задан
числовым префиксом в groupby + order_bars.
- в dm.dq_summary добавлена строка total_rows для слоя dm, чтобы цепочка
замыкалась до витрины.
- описание дашборда обновлено под новый смысл.
- Проверка:
- python3 -m py_compile superset/create_dashboard.py.
- make transform / прогон sql/dm/40_dds_to_dm.sql; в dq_summary есть строка dm.
- make superset-dashboard (идемпотентно, 10 чартов, дублей нет).
- визуально через playwright-cli: 4 столбца 1·stg→2·ods→3·dds→4·dm,
видимый шаг дедупликации 1050→1000, консоль без ошибок.
- Зачем:
- нужно убрать дублирующий KPI Unique Sessions и сделать эталонный dashboard честнее для учебного анализа.
- Что:
- обновлены KPI, добавлена Conversion to /confirmation и Page Funnel.
- добавлена идемпотентная миграция старых chart names без дублей.
- синхронизированы документация, урок 6 и спека редизайна.
- добавлен handoff для продолжения работы в новой сессии.
- Проверка:
- python3 -m py_compile superset/create_dashboard.py.
- make superset-dashboard.
- Superset metadata: dashboard_charts=10, obsolete_unique_sessions=0, page_funnel_type=funnel.
- Зачем:
- дашборд рендерился одной колонкой во всю ширину, а KPI показывали
значение последнего часового бакета (1/1/1) вместо итогов по срезу.
- Что:
- чарты разложены по строкам-контейнерам ROW (Superset layout v2):
KPI-полоса 4-в-ряд + аналитические блоки парами вместо плоского
списка CHART под GRID с игнорируемыми x/y.
- KPI переведены с big_number на big_number_total без granularity_sqla;
sync_query_context чистит granularity/time_grain для тотала.
- Проверка:
- make superset-dashboard; GET /api/v1/dashboard/1/datasets → 200;
position_json содержит 4 ROW; KPI показывают 50/26/26/1.92.
- Зачем:
- Superset dashboard открывался с ошибками datasources и неудобным layout, а курс не содержал готового урока по BI-витрине.
- Что:
- добавлен урок 6 про Superset поверх ClickHouse DM-витрин.
- исправлена раскладка dashboard и дефолтный фильтр даты для исторических демо-данных.
- добавлено восстановление metadata колонок датасетов при обновлении dashboard.
- Проверка:
- make superset-dashboard.
- /api/v1/dashboard/1/datasets и /superset/explore_json для chart 10 возвращают 200.
- python3 -m py_compile superset/create_dashboard.py; git diff --cached --check.
- make superset-init run via dedicated init service\n- tolerate missing dm views during early metadata refresh\n- add clickhouse dependency for init service\n- document clean-reset behavior and re-init flow
- switch Superset ClickHouse URI back to clickhousedb://\n- refresh dataset metadata during init to restore filter columns\n- install runtime deps in image layer and add troubleshooting notes
- Why:
- Superset bootstrap used outdated ClickHouse URI format and did not fail fast on init errors.
- docs and exported dashboard metadata diverged from runtime connection settings.
- What:
- build ClickHouse URI from env vars and use clickhousedb:// in init script.
- refresh dataset metadata on existing datasets and surface import errors.
- run create_dashboard during superset-init startup and align docs/exported URI references.
- ignore node_modules in git.
- Check:
- python3 -m py_compile superset/init_superset.py
- manual dashboard smoke check in UI (charts render)
- Why:
- dashboard tiles failed with "Item with key 'echarts_bar' is not registered".
- existing slice query_context stayed stale after config updates.
- What:
- switch Top Pages and Data Quality Summary from \'echarts_bar\' to \'dist_bar\'.
- use \'groupby\' for categorical bar charts and sync this into query_context.
- keep dashboard export config aligned with runtime chart definitions.
- Check:
- python3 -m py_compile superset/create_dashboard.py
- docker compose exec -T superset python /app/superset_init/create_dashboard.py
- DB check for slices 9/10: viz_type=form_data=query_context set to dist_bar
- Добавлена автоматическая инициализация Superset (подключение ClickHouse, 6 датасетов, 10 чартов, дашборд)
- Переведено хранение метаданных с SQLite на PostgreSQL (shared с Airflow)
- Добавлен superset_config.py для конфигурации PostgreSQL
- Обновлен Dockerfile.superset: postgresql-client, psycopg2-binary
- Обновлен docker-compose.yml: volume mount конфига, SUPERSET_CONFIG_PATH
- Исправлены скрипты init_superset.py и create_dashboard.py для работы с shell
- Обновлена документация в README.md: раздел Superset с инструкциями
Тестирование:
- Проверена работа после перезапуска (данные сохраняются)
- Проверен чистый запуск с нуля
- API и UI доступны
- Исправлен путь Kafka volume с /tmp/kraft-combined-logs на /var/lib/kafka/data
(решена проблема с правами доступа при старте Kafka)
- Обновлен superset/init_superset.py: улучшена обработка ошибок SQLite
- Обновлен superset/create_dashboard.py: оптимизирован импорт модулей
ddadmin