- Зачем:
- свежий стенд должен доходить до generator_control без скрытых ручных шагов и зависаний.
- Что:
- quick start явно готовит DDL и откладывает Superset init до готового DM.
- generator_control проверяет паузу etl_pipeline до мутирующих шагов.
- make up пересобирает Airflow и поднимает базовый набор сервисов.
- Проверка:
- make generator-test; docker compose config --quiet; make clean; make up; make ddl.
- Зачем:
- нужен основной ручной интерфейс стенда для backfill/import/check без консольной матрицы переменных.
- Что:
- добавлен DAG generator_control с параметрами Airflow, ветвлением операций и ожиданием ETL.
- вынесена общая логика запуска и предпроверок генератора для Airflow.
- обновлены compose-настройки, зависимости, тесты и документация по пульту.
- Проверка:
- uv run --with pytest --with-requirements generator/requirements.txt pytest generator/tests -q.
- docker compose config --quiet.
- Зачем:
- урок 4 должен показывать не только измерение сирот в DDS, но и остановку Airflow DAG при нарушении связи dds.event -> dds.click.
- Что:
- добавлен assert_dds_integrity в etl_pipeline и документация управляемого красного сценария.
- вынесены общие helper'ы для SQL-split и boolean-параметров Airflow.
- добавлен урок 4 и обновлены навигация курса, план обучения и operations notes.
- Проверка:
- python3 -m py_compile airflow/dags/etl_pipeline_dag.py airflow/dags/ddl_init_dag.py airflow/dags/kafka_load_dag.py airflow/dags/utils/airflow_params.py airflow/dags/utils/sql_helpers.py.
- docker compose exec -T airflow-webserver airflow dags test etl_pipeline 2026-06-05T18:00:00 -c '{"full_refresh": true}'.
- 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
ddadmin