ddadmin
6bbb26b9b3
Add batch ETL pipeline with ODS→DDS→DM transformation jobs and scripts. Create DDL infrastructure with automated database schema application. Update Makefile with transform target for executing batch processes. Rewrite README with complete Russian documentation including architecture diagrams, quick start guide, and data flow visualization.
200 lines
6.5 KiB
Markdown
200 lines
6.5 KiB
Markdown
# ClickHouse Mini DWH для кликстрима
|
|
|
|
[](./docker-compose.yml)
|
|
[](./docs/ARCHITECTURE.md)
|
|
[]()
|
|
|
|
Многослойное хранилище данных (STG → ODS → DDS → DM) для анализа кликстрима e-commerce.
|
|
|
|
Данные поступают из Kafka, проходят типизацию и обогащение, формируя витрины для BI-аналитики.
|
|
|
|
> **Соответствие заданию:** Реализован полный цикл Data Engineering: ingestion → хранилище со слоями → регулярный процесс трансформации → витрины для дашборда.
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## 🚀 Быстрый старт
|
|
|
|
```bash
|
|
# 1. Поднять инфраструктуру (Kafka + ClickHouse + Superset)
|
|
make up
|
|
|
|
# 2. Создать структуру БД
|
|
make ddl
|
|
|
|
# 3. Загрузить данные (автоматически потекут STG → ODS)
|
|
make data # первые 50 строк
|
|
# или: FULL=1 make data # полный датасет (1000 строк)
|
|
|
|
# 4. Подождать 5-10 сек (данные проходят через Kafka)
|
|
sleep 10
|
|
|
|
# 5. Запустить batch-трансформацию (ODS → DDS → DM)
|
|
make transform
|
|
```
|
|
|
|
**Проверка:**
|
|
```bash
|
|
# Статистика по слоям
|
|
docker compose exec clickhouse clickhouse-client \
|
|
--user=default --password=123456 --query="
|
|
SELECT database, countDistinct(table) AS tables, sum(rows) AS rows
|
|
FROM system.parts WHERE database IN ('stg','ods','dds','dm')
|
|
GROUP BY database ORDER BY database
|
|
"
|
|
|
|
# Пример запроса к витрине
|
|
docker compose exec clickhouse clickhouse-client \
|
|
--user=default --password=123456 --query="
|
|
SELECT * FROM dm.v_utm_effectiveness ORDER BY clicks DESC LIMIT 5
|
|
"
|
|
```
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## 📊 Доступные сервисы
|
|
|
|
| Сервис | URL | Назначение |
|
|
|--------|-----|------------|
|
|
| ClickHouse HTTP | http://localhost:9123/play | SQL-запросы |
|
|
| Kafka UI | http://localhost:8082 | Просмотр топиков |
|
|
| Superset | http://localhost:8088 | BI-дашборды |
|
|
| Prometheus | http://localhost:9090 | Метрики |
|
|
| Grafana | http://localhost:3000 | Визуализация метрик |
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## 🏗️ Архитектура
|
|
|
|
```mermaid
|
|
flowchart TB
|
|
subgraph Sources["📁 JSON файлы"]
|
|
BE[browser_events.jsonl]
|
|
LE[location_events.jsonl]
|
|
DE[device_events.jsonl]
|
|
GE[geo_events.jsonl]
|
|
end
|
|
|
|
subgraph Kafka["🚀 Kafka"]
|
|
KT[Топики]
|
|
end
|
|
|
|
subgraph CH["🗄️ ClickHouse"]
|
|
STG["STG — сырые JSON"]
|
|
ODS["ODS — типизированные"]
|
|
DDS["DDS — сущности"]
|
|
DM["DM — витрины"]
|
|
end
|
|
|
|
Sources -->|make data| Kafka -->|MV| STG -->|MV| ODS -->|Batch SQL| DDS -->|VIEW| DM
|
|
```
|
|
|
|
**Поток данных:**
|
|
1. **STG** — сырые JSON из Kafka (MergeTree)
|
|
2. **ODS** — типизированные данные + DQ (ReplacingMergeTree)
|
|
3. **DDS** — собранные сущности event + click (Batch SQL)
|
|
4. **DM** — витрины для BI (VIEW)
|
|
|
|
[Подробное описание архитектуры →](./docs/ARCHITECTURE.md)
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## 📁 Структура проекта
|
|
|
|
```
|
|
.
|
|
├── ddl/ # SQL для создания объектов (00_databases → 40_dm)
|
|
├── jobs/ # Batch-трансформации (ODS→DDS, DDS→DM)
|
|
├── scripts/ # Автоматизация (apply ddl, load data, run batch)
|
|
├── docs/ # Документация
|
|
│ └── ARCHITECTURE.md # Подробное описание слоёв
|
|
├── data/ # Исходные JSONL файлы
|
|
├── docker-compose.yml
|
|
└── Makefile # Команды: up, ddl, data, transform
|
|
```
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## 🛠️ Команды Makefile
|
|
|
|
| Команда | Описание |
|
|
|---------|----------|
|
|
| `make up` | Поднять инфраструктуру |
|
|
| `make ddl` | Создать структуру БД |
|
|
| `make data` | Загрузить данные в Kafka (50 строк) |
|
|
| `FULL=1 make data` | Загрузить полный датасет |
|
|
| `make transform` | Запустить batch-процесс |
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## 🔗 Ключи данных
|
|
|
|
```mermaid
|
|
flowchart LR
|
|
subgraph Sources["Источники"]
|
|
BE["browser_events (event_id, click_id)"]
|
|
LE["location_events (event_id)"]
|
|
DE["device_events (click_id)"]
|
|
GE["geo_events (click_id)"]
|
|
end
|
|
|
|
subgraph DDS["DDS"]
|
|
EV["event (event_id PK)"]
|
|
CL["click (click_id PK)"]
|
|
end
|
|
|
|
subgraph DM["DM"]
|
|
V1[v_events_enriched]
|
|
V2[v_daily_traffic]
|
|
V3[v_utm_effectiveness]
|
|
end
|
|
|
|
BE -->|event_id| EV
|
|
LE -->|event_id| EV
|
|
BE -->|click_id| CL
|
|
DE -->|click_id| CL
|
|
GE -->|click_id| CL
|
|
|
|
EV -->|LEFT JOIN click_id| V1
|
|
CL --> V1
|
|
EV --> V2 & V3
|
|
CL --> V2 & V3
|
|
```
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## 📚 Документация
|
|
|
|
- [Архитектура и слои](./docs/ARCHITECTURE.md) — подробное описание STG/ODS/DDS/DM, ER-диаграммы, обоснование решений
|
|
- [DE-task.md](./data/DE-task.md) — исходное задание
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## 🎯 Дашборд в Superset
|
|
|
|
1. Открыть http://localhost:8088
|
|
2. Database → Add:
|
|
- **URI:** `clickhouse+connect://default:123456@clickhouse:8123/default`
|
|
3. Datasets → Add from `dm.v_*`
|
|
4. Charts & Dashboard
|
|
|
|
Основные витрины:
|
|
- `v_events_enriched` — полное обогащение
|
|
- `v_daily_traffic` — агрегация по дням
|
|
- `v_utm_effectiveness` — эффективность кампаний
|
|
- `v_top_pages_daily` — воронка страниц
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## 🔮 Развитие проекта
|
|
|
|
- [ ] **Airflow** — оркестрация batch-процесса
|
|
- [ ] **Инкрементальный batch** — watermark-based загрузка
|
|
- [ ] **Материализация витрин** — для тяжёлых агрегаций
|
|
- [ ] **DQ мониторинг** — алерты на ошибки парсинга
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## 📝 Лицензия
|
|
|
|
Проект создан для образовательных целей в рамках DE-тестового задания.
|