clickstream-ch-kafka-superset-demo/docs/OPERATIONS.md

Operations Runbook

Операционный runbook для локального запуска и проверки пайплайна.

Локальный запуск

Базовые команды:

• make up (или docker compose up -d)
• make ddl (применяет SQL из sql/ddl/00_databases.sql и sql/ddl/*/*.sql в ClickHouse)
• make data (пересоздаёт топики и заливает небольшой срез данных в Kafka; полный режим — FULL=1 make data)
• make transform (запускает batch-процесс ODS -> DDS -> DM)
• docker compose ps
• docker compose logs -f --tail=200 <service>
• docker compose down (сохраняет named volumes, включая clickhouse-data)
• docker compose down -v (удаляет named volumes, использовать осознанно)

Порты

Порты задаются в docker-compose.yml:

• ClickHouse native: localhost:8002
• ClickHouse HTTP: localhost:9123
• Kafka: localhost:9092
• Kafka UI: http://localhost:8082
• Airflow: http://localhost:8080 (admin/admin)
• Prometheus: http://localhost:9090
• Grafana: http://localhost:3000

Airflow DAGs

ddl_init

• Запуск: ручной (Trigger DAG)
• Параметр: verify_only (bool, default false)
• Назначение: создаёт БД и таблицы в ClickHouse от 00_databases до 40_dm

kafka_load

• Запуск: ручной (Trigger DAG with config)
• Параметры:
  • limit (int, default 0) — количество строк (0 = все)
  • reset_topics (bool, default true) — пересоздать топики
• Примеры:

{}

{"limit": 100}

etl_pipeline

• Запуск: ручной (Trigger DAG with config)
• Параметр: full_refresh (bool, default true) — очистить DDS перед загрузкой
• Зависимость: требует наличия данных в STG (от kafka_load или make data)

Рекомендуемый сценарий (фаза 2)

# 1. Запуск инфраструктуры
make up

# 2. Инициализация схемы (один раз)
# Airflow UI -> DAGs -> ddl_init -> Trigger DAG

# 3. Загрузка данных через Airflow
# Airflow UI -> DAGs -> kafka_load -> Trigger DAG with config
# Параметры по умолчанию: limit=0, reset_topics=true

# 4. Запуск ETL
# Airflow UI -> DAGs -> etl_pipeline -> Trigger DAG with config
# {"full_refresh": true}

# 5. Проверка результатов
docker compose exec -T clickhouse clickhouse-client --user=default --password=123456 --query "SELECT count() FROM ods.browser_event"
docker compose exec -T clickhouse clickhouse-client --user=default --password=123456 --query "SELECT count() FROM dds.event"
docker compose exec -T clickhouse clickhouse-client --user=default --password=123456 --query "SELECT * FROM dm.dq_summary"

Быстрые проверки

• Kafka ingest: наличие данных в stg.* и типизированных строк в ods.*.
• Airflow UI: http://localhost:8080 показывает DAG ddl_init, kafka_load, etl_pipeline.
• BI: витрина dm.v_events_enriched отвечает за разумное время при фильтре по дате.

---

Мониторинг

Prometheus + Grafana для ClickHouse

Стек мониторинга поднимается вместе с остальной инфраструктурой:

# Проверить статус сервисов мониторинга
docker compose ps prometheus grafana

# Проверить скрейп ClickHouse в Prometheus
curl -s http://localhost:9090/api/v1/targets | grep -o '"health":"[^"]*"'

Конфигурация

• Prometheus (configs/prometheus.yml): скрейп ClickHouse на порту 9126/metrics
• ClickHouse (configs/prometheus_ch.xml): включён экспорт метрик в формате Prometheus
• Grafana provisioning (configs/grafana/provisioning/):
  • Datasource Prometheus автоматически настроен
  • Dashboard "ClickHouse Overview" загружается при старте
  • Alert rules для ClickHouse загружаются при старте

Дашборд ClickHouse Overview

URL: http://localhost:3000/d/clickhouse-overview/clickhouse-overview

Раздел	Метрики
System Health	CPU Usage, Memory Resident, Memory Code
Query Performance	Queries/sec, Active Queries, Failed Queries, Total Queries, Inserted Rows/sec
MergeTree Storage	Total Parts, Parts by State, Total Merges, Merges/sec

Принятое решение по метрикам: сверили naming через Context7 (/clickhouse/clickhouse-docs, раздел Prometheus interface) и заменили недоступные в 25.1 серии на фактически экспортируемые (ClickHouseProfileEvents_InsertedRows, ClickHouseAsyncMetrics_TotalPartsOfMergeTreeTables, ClickHouseMetrics_Parts*).

Проверка метрик

# Проверить, что Prometheus собирает метрики
curl -s "http://localhost:9090/api/v1/query?query=ClickHouseAsyncMetrics_MemoryResident"

# Проверить счётчик запросов
curl -s "http://localhost:9090/api/v1/query?query=ClickHouseProfileEvents_Query"

Алерты Grafana

Provisioning-файл: configs/grafana/provisioning/alerting/clickhouse-alert-rules.yml

Настроены правила:

• ClickHouse Failed Queries Rate — rate(ClickHouseProfileEvents_FailedQuery[5m]) > 0 в течение 2m
• ClickHouse Memory Resident High — MemoryResident / OSMemoryTotal * 100 > 85 в течение 5m
• ClickHouse Parts Active High — ClickHouseMetrics_PartsActive > 500 в течение 10m

Проверка и reload без рестарта контейнера:

# Список правил unified alerting
curl -s -u admin:admin http://localhost:3000/api/v1/provisioning/alert-rules

# Принудительно перечитать provisioning alerting
curl -s -X POST -u admin:admin http://localhost:3000/api/admin/provisioning/alerting/reload

Troubleshooting мониторинга

• "No data" в Grafana: проверить, что Prometheus видит target (Status -> Targets в UI)
• Метрики не обновляются: ClickHouse экспортирует метрики на 0.0.0.0:9126 внутри сети Docker
• Dashboard не загрузился: проверить логи Grafana — provisioning работает при первом старте контейнера

Troubleshooting

• etl_pipeline падает с ошибкой схемы: сначала запустить ddl_init.
• После docker compose down -v нужно повторно прогнать: ddl_init -> kafka_load -> etl_pipeline.
• Для демо по умолчанию использовать малый срез данных; полный прогон делать осознанно.