ddmitry/clickstream-ch-kafka-superset-demo

Files

T

ddadmin 1b9991f595 fix(airflow): simplify kafka_load params and align docs

- Why:

  - For DE task we only need full ingest or limit-based sample.

  - load_* and full_load params were redundant and unclear in current flow.

- What:

  - Remove full_load and load_* params from kafka_load DAG contract.

  - Simplify kafka helpers (validate/check files) to fixed 4-stream ingest.

  - Sync AGENTS, README, runbook, architecture and airflow plan docs.

- Check:

  - python3 -m py_compile dags/kafka_load_dag.py dags/utils/kafka_helpers.py

  - Airflow smoke/full runs: ddl_init -> kafka_load -> etl_pipeline (all success).

  - Legacy path: make data && make transform (success).

2026-02-08 18:33:54 +03:00

4.6 KiB

Raw Blame History

Runbook: запуск демо и загрузка данных

Этот документ фиксирует порядок действий и make‑таргеты. Он не описывает внутренности ClickHouse‑слоёв (это в plans/clickhouse_ddl.md).

Предпосылки

Docker + Docker Compose.
Доступ к Docker daemon (если docker compose ... пишет permission denied ... /var/run/docker.sock, добавьте пользователя в группу docker или запускайте команды с правами, принятыми в вашей среде).

Быстрый сценарий

Поднять инфраструктуру:

make up

Залить данные в Kafka (два варианта):

Вариант А: Через Airflow DAG kafka_load (рекомендуется, фаза 2)

# Через CLI — полная загрузка по умолчанию
docker compose exec -T airflow-webserver airflow dags trigger kafka_load \
  --conf '{"reset_topics": true}'

# Ограниченная загрузка — первые 100 строк
docker compose exec -T airflow-webserver airflow dags trigger kafka_load \
  --conf '{"limit": 100, "reset_topics": true}'

# Или через UI: Airflow → DAGs → kafka_load → Trigger DAG with config

Параметры kafka_load:

limit — количество строк (default: 0 — все строки)
reset_topics — пересоздать топики (default: true)

Вариант Б: Через shell-скрипт make data (устаревший)

make data

make data не зависит от ClickHouse/DDL — достаточно, чтобы Kafka была поднята.

Применить DDL в ClickHouse:

make ddl

Make таргеты

make up — docker compose up -d (поднимает весь стек из docker-compose.yml).
make ddl — применяет исполняемые SQL-файлы из sql/ddl/* в контейнер ClickHouse через clickhouse-client.
make data — пересоздаёт топики (по умолчанию) и публикует события из data/*.jsonl в Kafka (1 строка = 1 Kafka message value).
make transform — выполняет batch-процесс STG -> ODS -> DDS -> DM через scripts/run_batch.sh.

План реализации механики заливки (дизайн/решения): plans/kafka_ingest_plan.md.

План Airflow DAG'ов: plans/airflow_dags_plan.md.

Загрузка данных в Kafka (`make data`)

Топики

Скрипт использует фиксированный маппинг:

data/browser_events.jsonl → browser_events
data/location_events.jsonl → location_events
data/device_events.jsonl → device_events
data/geo_events.jsonl → geo_events

Режимы загрузки

По умолчанию — “debug срез”: первые 50 строк каждого файла.
Полная загрузка — весь файл.

Параметры (env):

LIMIT — сколько строк брать из каждого .jsonl. По умолчанию загружаются все записи (весь файл). Для ограничения используйте LIMIT=50 или LIMIT=100.
RESET_TOPICS — если RESET_TOPICS=1 (по умолчанию), топики удаляются и создаются заново с теми же именами.
BOOTSTRAP_SERVER — bootstrap для Kafka изнутри kafka‑контейнера (по умолчанию kafka:29092).

Примеры:

# Загрузить все данные (по умолчанию)
make data

# Быстрый тест — 50 строк на поток
LIMIT=50 make data

# Ограниченная загрузка — 100 строк на поток
LIMIT=100 make data

# Дозалить данные без пересоздания топиков
RESET_TOPICS=0 make data

Применение DDL в ClickHouse (`make ddl`)

Скрипт исполняет SQL-файлы из sql/ddl/* по фиксированному порядку. Для ENGINE = Kafka важно, чтобы kafka_broker_list был доступен из контейнера ClickHouse.

В текущем compose:

для соединений “контейнер → Kafka” используйте kafka:29092;
localhost:9092 подходит только для клиентов на хосте.

4.6 KiB Raw Blame History Unescape Escape