clickstream-ch-kafka-superset-demo/docs/course/lessons/07_lab_next_day.md

# Лаба 07. Следующий день и границы времени

> Формат: **практика** — добавишь к эталонному миру ещё один модельный день,
> проверишь стык дней и ненадолго включишь расписание.
> Пререквизит: пройден урок 6; ты умеешь запускать DAG в Airflow, читать граф
> задач и смотреть дневную динамику в Superset.
> Эталонный путь:
> [`airflow/dags/world_next_day_dag.py`](../../../airflow/dags/world_next_day_dag.py).
>
> Поток данных одной строкой:
> `эталонный мир (3 дня) → world_next_day → Kafka → STG → etl_pipeline → ODS → DDS → DM (4 дня)`
>
> О чём лаба простыми словами: ночью в хранилище часто приезжает очередной день
> данных. Ты добавишь такой день и проверишь место, где две суточные порции
> соприкасаются.

---

## 1. Зачем и где в проде

Пакетный инкремент — это новая порция данных за ограниченный период. Например,
ночью в хранилище приезжают события за вчера. Старые дни остаются на месте, а
пайплайн добавляет и проверяет новый.

Граница порции требует отдельного внимания. Визит может начаться перед
полуночью, а закончиться после неё. Если обрабатывать каждый день как
изолированный файл, половины такого визита окажутся в разных запусках. Отсюда
появляются проверки стыков, запоздавшие данные и пересчёт хвоста прошлого дня.

В этой лабе `world_next_day` добавляет ровно 24 модельных часа. Сам генератор
накапливает контрольные числа, а затем DAG запускает полный пересчёт
`etl_pipeline`. На маленьком стенде такой путь понятен и повторяем.

> **В проде иначе.** Суточную задачу обычно привязывают к интервалу данных:
> повторный запуск того же интервала должен дать тот же результат. Здесь каждый
> ручной запуск сдвигает правую границу мира ещё на сутки. Это удобно для
> тренажёра, но не делает DAG идемпотентным.

---

## 2. Руки: добавляем день 4

Подготовь стенд по
[канонической инструкции курса](../README.md#подготовка-и-канонический-сброс).
После успешного `world_init` в мире есть три модельных дня.

### Запускаем `world_next_day`

Открой Airflow: `http://localhost:8080` (логин `admin`, пароль `admin`).
Найди DAG `world_next_day` и запусти его через **Trigger DAG** с пустой формой.
Параметры ему не нужны.

В графе должны позеленеть задачи:

```text
check_etl_not_paused
  → precheck_next_day
  → run_next_day
  → trigger_etl
  → check_after_etl
```

`run_next_day` дописывает день 4 в Kafka. Затем `trigger_etl` запускает
`etl_pipeline` с полным пересчётом DDS и DM. Последняя задача сверяет ClickHouse
с manifest — паспортом мира, где лежат границы времени и контрольные числа.

Если `check_etl_not_paused` красная, сними паузу с `etl_pipeline` и повтори
запуск. `world_next_day` не может вызвать зависимый DAG, пока тот стоит на паузе.

### Сверяем manifest

После зелёного прогона выполни:

```bash
docker compose run --rm --no-deps generator \
  python -m clickstream_generator.startup_history_artifact kafka-manifest-summary
```

Команда печатает одну строку с полями в таком порядке:

```text
events  visits  users  min_event_timestamp  max_event_timestamp  model_t0  model_t_end  profile
```

Сверь результат с таблицей. Значения будут вписаны после контрольного прогона
эталонного мира:

| Поле | Ожидаем после дня 4 |
|------|----------------------|
| `events` | `<события-день-4>` <!-- сверить-на-стенде --> |
| `visits` | `<визиты-день-4>` <!-- сверить-на-стенде --> |
| `users` | `<пользователи-день-4>` <!-- сверить-на-стенде --> |
| `min_event_timestamp` | `<минимальное-время>` <!-- сверить-на-стенде --> |
| `max_event_timestamp` | `<максимальное-время>` <!-- сверить-на-стенде --> |
| `model_t0` | `<левая-граница>` <!-- сверить-на-стенде --> |
| `model_t_end` | `<правая-граница-дня-4>` <!-- сверить-на-стенде --> |
| `profile` | `<профиль>` <!-- сверить-на-стенде --> |

Здесь числа накопительные: `events`, `visits` и `users` относятся ко всему миру
от `model_t0` до `model_t_end`, а не только к четвёртому дню.

Теперь проверь все завершённые порции и их стыки:

```bash
make generated-history-chain-check
```

Проверка должна закончиться без ошибки. Она подтверждает, что каждая порция
не пуста, контрольные числа STG совпадают с manifest, после правой границы нет
хвоста, а переходящие визиты не потеряли связанные записи.

### Находим переходящие визиты

Открой SQL-консоль `http://localhost:9123/play` (пользователь `default`, пароль
`123456`) и выполни:

```sql
SELECT
    click_id,
    min(event_ts) AS visit_start,
    max(event_ts) AS visit_end
FROM dds.event
WHERE event_ts IS NOT NULL
  AND click_id IS NOT NULL
GROUP BY click_id
HAVING toDate(min(event_ts)) <> toDate(max(event_ts))
ORDER BY visit_start;
```

Запрос должен найти хотя бы один визит, чьи события лежат по разные стороны
полуночи. Подойдёт любой стык внутри мира: 1→2, 2→3 или 3→4.

> **Как слова связаны со схемой.** В manifest написано «визит», а в SQL такой
> визит обозначен `click_id`. Отдельной таблицы визитов нет: контекст лежит в
> `dds.click`, а события визита — в `dds.event`.

Почему запрос идёт прямо в `dds.event`? Представление
`dm.v_session_overview` группирует строки по `event_date` и `click_id`.
Переходящий визит там уже разрезан на две строки: одна до полуночи, другая
после. Чтобы увидеть визит целиком, сначала собираем все его события по
`click_id`, а потом сравниваем даты самого раннего и самого позднего события.

### Смотрим день-к-дню

Открой в Superset дашборд `E-commerce Analytics Dashboard`. Поставь фильтр
**Date Range → No filter** и найди график `Events over Time`. После обновления
на нём должны появиться непустые пятиминутные интервалы дня 4 после дня 3.
Высоту отдельной точки не сравнивай с накопительными числами manifest:
manifest уже сверили отдельно в начале секции.

---

## 3. Загляни внутрь

Открой
[`airflow/dags/world_next_day_dag.py`](../../../airflow/dags/world_next_day_dag.py).
Это короткая оркестрация вокруг трёх действий: проверить точку продолжения,
дописать сутки и пересчитать аналитику.

### Почему сначала идут проверки

`check_etl_not_paused` убеждается, что Airflow сможет запустить
`etl_pipeline`. `precheck_next_day` проверяет, что:

- живой генератор сейчас не работает;
- состояние генератора согласовано с правой границей manifest;
- накопительные счётчики не повреждены.

Только после этого `run_next_day` добавляет новую порцию. Так два режима,
`next-day` и `continue`, не пишут в один мир одновременно.

### Почему ETL запускается с `full_refresh`

`TriggerDagRunOperator` передаёт в `etl_pipeline`:

```python
conf={"full_refresh": True}
```

Значит, DDS и DM пересобираются из всей накопленной ODS, а не только из нового
дня. Это простой путь для учебного стенда, но его цена растёт вместе с миром.

Открой в Grafana дашборд `Airflow Overview` и панель `Task Duration (avg)`.
Сравни длительности задач двух запусков `world_next_day`: ручного дня 4 и
запланированного дня 5 из следующей секции.

Генерация одной суточной порции должна занимать примерно одинаковое время:
счётчики manifest обновляются только новыми данными. Это исправлено в
[issue #5](https://github.com/dementev-dev/clickstream-ch-kafka-superset-demo/issues/5).
Полный ETL перечитывает растущий мир, поэтому со временем дорожает. Это
осознанный долг из
[issue #8](https://github.com/dementev-dev/clickstream-ch-kafka-superset-demo/issues/8),
а не поломка этой лабы.

### Что делает расписание

У DAG задано расписание `*/30 * * * *`: запуск каждые 30 минут. При создании
DAG стоит на паузе, поэтому мир сам не растёт. `catchup=False` запрещает
Airflow проигрывать все пропущенные интервалы с 2024 года. После снятия паузы
будет ждать только ближайший новый интервал.

---

## 4. Управляемая правка: включаем один запуск по расписанию

Сейчас день 4 был добавлен вручную. На короткое время разрешим Airflow добавить
день 5 автоматически.

### Шаг 1. Зафиксируй правую границу

Ещё раз выполни команду `kafka-manifest-summary` из секции 2 и запиши
`model_t_end`. После запланированного запуска она должна сдвинуться ровно на
24 модельных часа.

### Шаг 2. Сними паузу

В списке DAG-ов Airflow включи переключатель `world_next_day`. Не нажимай
**Trigger DAG**: на этот раз нужен именно запуск по расписанию.

Ближайший запуск появится на следующей получасовой границе. Следи за списком
запусков и графом DAG.

### Шаг 3. Останови расписание после одного успеха

Как только один запланированный запуск станет зелёным, снова поставь
`world_next_day` на паузу. Сделай это до следующей получасовой границы, иначе
приедет ещё один день.

Проверь три результата:

1. `kafka-manifest-summary` показывает новую правую границу и новые
   накопительные числа;
2. `make generated-history-chain-check` заканчивается без ошибки;
3. в `Events over Time` появился день 5.

Точные числа после дня 5 не фиксируем: это результат учебной правки.
<!-- сверить-на-стенде -->

### Верни как было

Сначала убедись, что `world_next_day` снова стоит на паузе. Но одной паузы
недостаточно: мир уже вырос до пяти дней. Верни чистый трёхдневный эталон по
[канонической инструкции курса](../README.md#подготовка-и-канонический-сброс).

---

## 5. Проверь себя

| Действие | Где смотреть | Что ожидать |
|----------|--------------|-------------|
| запустить `world_next_day` с пустой формой | Airflow graph | все пять задач зелёные, `etl_pipeline` вызван с `full_refresh=true` |
| прочитать manifest после дня 4 | `kafka-manifest-summary` | числа совпадают с таблицей секции 2 <!-- сверить-на-стенде --> |
| проверить накопленную цепочку | `make generated-history-chain-check` | команда завершается без ошибки |
| найти переходящие визиты | запрос в `dds.event` | хотя бы один `click_id` пересекает полночь <!-- сверить-на-стенде --> |
| снять паузу с DAG | Airflow runs | на ближайшей получасовой границе приезжает один запланированный день |
| вернуть паузу и пройти сброс | Airflow и Superset | расписание выключено, снова видны три эталонных дня |

Ответь своими словами:

- почему `dm.v_session_overview` не подходит для поиска визита через полночь;
- зачем проверять стык двух суточных порций;
- почему `catchup=False` не означает «у DAG нет расписания»;
- что случится, если дважды вручную запустить `world_next_day`;
- почему промышленная задача «день D» должна повторно обрабатывать тот же день,
  а учебный DAG при повторе добавляет день D+1.

Последние два вопроса — проверка идемпотентности. Идемпотентная операция при
повторе с тем же входом оставляет тот же результат. `world_next_day` устроен
иначе: его входом служит текущая правая граница мира, и после каждого успеха
эта граница меняется.

---

## 6. Что должно получиться

После лабы сохрани:

- скрин зелёного ручного запуска `world_next_day`, который добавил день 4;
- скрин зелёного запланированного запуска `world_next_day`, который добавил
  день 5;
- вывод `make generated-history-chain-check` без ошибки;
- результат SQL-запроса с переходящим через полночь `click_id`;
- скрин дневного графика с днём 5 после дня 4;
- короткое объяснение своими словами: чем пакетный инкремент отличается от
  полного пересчёта и зачем отдельно проверять границу порций.

Перед переходом дальше стенд должен быть возвращён к трёхдневному эталонному
миру, а `world_next_day` — стоять на паузе.

---

## Мост к следующему шагу

Здесь новый день приехал как законченная и повторяемая порция. В следующей
лабе граница исчезнет: события пойдут непрерывно, а разные слои начнут
отставать друг от друга.