- Зачем: - чистый стенд должен восстанавливать стартовую историю без повторной генерации. - Что: - добавлены export/import артефакта через Kafka и compact-топики. - добавлена manifest-aware сверка ClickHouse и защита от смешения state. - добавлен runbook использования стартовой истории. - Проверка: - uv run --with-requirements generator/requirements.txt pytest generator/tests -q. - bash -n scripts/check_startup_history_manifest.sh scripts/export_startup_history_artifact.sh scripts/import_startup_history_artifact.sh. - git diff --check.
4.2 KiB
Runbook: стартовая история стенда
Этот runbook нужен, чтобы один раз создать стартовую историю генератора, сохранить её в файл и быстро восстановить на чистом стенде.
За устройством генератора см. generator/README.md
и спеку модельного времени.
Что дёшево
- Перезапуск без очистки volumes: Kafka хранит
generator_stateи manifest. - Live-продолжение после импорта: генератор стартует с
T_end, если настройки совпадают. - Восстановление чистого стенда из готового файла: события повторно пишутся в Kafka, ClickHouse наполняется штатным путём.
Что требует нового артефакта
- Другая длительность истории (
GEN_MODEL_T_END). - Другой
GEN_SEED,GEN_MODEL_T0, часовой пояс, скорость или настройки генерации. - Осознанный новый мир после несовместимого state: сначала сбросьте state через
GEN_STATE_RESET=trueили чистые volumes.
Экспорт
По умолчанию создаётся быстрый 6-часовой артефакт:
make startup-history-export
Файл по умолчанию: /tmp/clickstream-startup-history.json.
Суточная история:
ARTIFACT=/tmp/clickstream-startup-history-1d.json \
GEN_MODEL_T_END=2026-01-02T00:00:00+00:00 \
make startup-history-export
Команда делает чистый backfill и пишет в файл один связный набор: события Kafka, state и manifest.
Импорт на чистый стенд
make clean
docker compose up -d clickhouse kafka
make ddl
ARTIFACT=/tmp/clickstream-startup-history.json make startup-history-import
sleep 10
make transform
ARTIFACT=/tmp/clickstream-startup-history.json make startup-history-check
make generated-history-check
Импорт не пишет напрямую в ClickHouse. Он воспроизводит события и служебные compact-топики в Kafka. ClickHouse читает данные через свои Kafka-таблицы и Materialized View, затем batch строит ODS, DDS и DM.
make startup-history-check сверяет контрольные числа DM-витрины с manifest
артефакта: события, визиты, пользователей и диапазон event_timestamp. Если
data-топики Kafka уже непустые, импорт остановится до публикации событий.
В текущем стеке kafka-python не даёт транзакционный producer для нескольких
топиков. Поэтому импорт остаётся clean-stand операцией: при ошибке записи он
удаляет import-топики Kafka, чтобы повторный импорт не дописал дубли. Если
ClickHouse уже успел прочитать частичные сообщения, очистите стенд через
make clean и повторите импорт.
Live-продолжение
После импорта запускайте live с теми же настройками, что были в артефакте:
GEN_STATE_RESET=false \
GEN_SEED=4242 \
GEN_MODEL_T0=2026-01-01T00:00:00+00:00 \
GEN_MODEL_T_END=2026-01-01T06:00:00+00:00 \
GEN_MODEL_TIMEZONE=UTC \
GEN_MODEL_TIME_SPEED=1 \
docker compose up -d generator
Если читаемый state есть, но настройки не совпадают, генератор падает с перечнем
полей. Это защита от смешения разных миров. Для намеренного нового мира
используйте GEN_STATE_RESET=true или make clean.