clickstream-ch-kafka-superset-demo/docs/course

Курс «Кликстрим на ClickHouse» (со звёздочкой)

Это продвинутый курс «со звёздочкой» для тех, кто уже прошёл базовую программу. Ты поднимаешь у себя живой стенд (Kafka + ClickHouse + Airflow + мониторинг + BI) и проходишь по нему основные паттерны инженерии данных. Курс самодостаточный — он рассчитан на то, что ты идёшь по нему сам: каждый урок объясняет, зачем нужен паттерн, даёт потрогать его руками и проверить себя в конце.

Курс — блок «со звёздочкой» открытого роадмапа Data Engineer (de.dementev.space, он же на GitHub).

Пройти можно самому — а можно с ментором. В одиночку реально — курс для того и сделан. С ментором — быстрее, понятнее и чаще с лучшим результатом: персональный план под твою ситуацию, разбор затыков на еженедельном созвоне, код-ревью твоих правок и проверка, что ты понял тему вглубь, а не просто прокликал. Хочешь так — напиши в Telegram @dementev_dev.

Что нужно до старта

• База пройдена: SQL, моделирование данных, Python, Git, Docker, Airflow. ClickHouse знать заранее не нужно — это и есть тема курса.

• Обзорное видео по Kafka из роадмапа — посмотри перед уроком 0. Оттуда ты возьмёшь словарь («топик», «партиция», «offset», «consumer-группа», «lag»), а урок 0 свяжет эти слова с живым стендом.

• Железо: стек тяжёлый — Kafka, ClickHouse, Airflow, Superset, Prometheus и Grafana поднимаются одновременно. Нужна машина, которая это потянет.

• Инструменты: Docker с docker compose, make, bash, curl, git и uv. uv нужен для локальных Python-проверок и команд разработки.

• Подними стенд и создай стартовую историю (из корня репозитория) — этого хватит, чтобы начать, и прогон быстрый:

  make generated-history-analytics
  make up
  

  Эта команда проводит штатный путь стенда: готовый источник данных создаёт стартовую 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.

  Дальше каждый урок в секции «Руки» сам напоминает, что перезапустить. Точные шаги, параметры и troubleshooting — в docs/OPERATIONS.md.

Уроки

Проходи по порядку — уроки 0→4 повторяют сам пайплайн (Kafka → STG → ODS → DDS → оркестрация), а 5 и 6 надстраиваются поверх готовых данных. В колонке «режим»: наблюдение — только смотрим, руки — запускаешь и меняешь сам.

#	Урок	Режим	О чём
0	Вводный по Kafka	наблюдение	Ходим по Kafka UI: где лежат события, кто их читает, как Kafka помнит, докуда дочитано
1	Kafka → ClickHouse (STG)	руки	Как сообщение из топика становится строкой ClickHouse через Kafka engine и Materialized View
2	STG → ODS: типизация и DQ-split	руки	Приводим сырьё к типам и разводим чистое и битое по разным таблицам
3	ODS → DDS: сборка сущностей	руки	Собираем click и event из кусочков (argMax, JOIN) и встречаем «сирот»
4	Оркестрация в Airflow	руки	Всю цепочку — в один DAG с зависимостями и честным гейтом целостности
5	Мониторинг: Prometheus и Grafana	наблюдение + мини-правка	Смотрим систему со стороны; гасим сервис — видим, как краснеет алерт
6	BI-витрина в Superset	руки (опционально)	Дашборд поверх ClickHouse: KPI, динамика, воронка

Как проходить

• По одному уроку за раз — ожидаемый темп около дня на урок (уроки короткие и односоставные: один паттерн на урок).
• Каждый урок устроен одинаково: зачем паттерн нужен → что запустить и понаблюдать → чтение эталонного кода → одна управляемая правка с видимым результатом → самопроверка. Любая правка завершается шагом «верни как было», чтобы стенд не остался сломанным.
• Идёшь сам — опорой служат секции «Проверь себя» в конце каждого урока: по ним видно, понял ты тему или только пробежал глазами.
• Идёшь с ментором — еженедельный созвон покрывает несколько уроков сразу: туда несёшь затыки и ответы «своими словами» из тех же секций «Проверь себя».

Проверка чистого маршрута

Перед проверкой уроков 0, 1 и 5 подними стенд с нуля:

make generated-history-analytics
make up

Что должен подтвердить человек:

• урок 0: в Kafka UI видны четыре топика событий и понятны служебные топики генератора;
• урок 1: после CLEAN_START=0 make generated-history-analytics учебная колонка kafka_msg_ts не пропадает и заполняется;
• урок 5: Prometheus targets clickhouse, kafka, airflow находятся в UP, а Kafka No Messages Produced трактуется с учётом того, запущен live-генератор или только стартовая история.

Границы

Материалы под конкретного менти (привязка к работодателю, легенда, подготовка к собесам) в этот репозиторий не кладём — репозиторий публичный, приватное живёт в менторской базе.

---

Под капотом курса (для автора и любопытных)

Эти документы менти для прохождения не нужны — они объясняют, как курс устроен и почему именно так. Открывай, если ведёшь курс или хочешь заглянуть в его «исходники».

Файл	Что это
PRD.md	Рамка: зачем курс, цели, аудитория, скоуп, критерии успеха (замороженный документ)
LEARNING_PLAN.md	План обучения: карта уроков, маршрут, аудит эталонных путей
LESSON_STANDARD.md	Стандарт уроков: шаблон, качество кода, самопроверка — рабочий чеклист при написании