Files
clickstream-ch-kafka-supers…/airflow/dags/kafka_load_dag.py
T
ddadmin 707da9f80e feat(airflow): добавлен гейт целостности DDS для урока 4
- Зачем:
  - урок 4 должен показывать не только измерение сирот в DDS, но и остановку Airflow DAG при нарушении связи dds.event -> dds.click.
- Что:
  - добавлен assert_dds_integrity в etl_pipeline и документация управляемого красного сценария.
  - вынесены общие helper'ы для SQL-split и boolean-параметров Airflow.
  - добавлен урок 4 и обновлены навигация курса, план обучения и operations notes.
- Проверка:
  - python3 -m py_compile airflow/dags/etl_pipeline_dag.py airflow/dags/ddl_init_dag.py airflow/dags/kafka_load_dag.py airflow/dags/utils/airflow_params.py airflow/dags/utils/sql_helpers.py.
  - docker compose exec -T airflow-webserver airflow dags test etl_pipeline 2026-06-05T18:00:00 -c '{"full_refresh": true}'.
2026-06-05 19:13:22 +03:00

239 lines
8.5 KiB
Python

"""
DAG для загрузки данных в Kafka из JSONL-файлов.
Функциональность:
- Проверка доступности Kafka и наличия файлов
- Создание/сброс топиков
- Параллельная загрузка 4 потоков данных
- Проверка результатов через XCom
Параметры (через Trigger DAG with config):
limit (int): Количество строк для загрузки (по умолчанию 0 = все)
reset_topics (bool): Пересоздать топики (по умолчанию True)
"""
from __future__ import annotations
from datetime import datetime, timedelta
from pathlib import Path
from airflow import DAG
from airflow.exceptions import AirflowException
from airflow.models.param import Param
from airflow.operators.python import PythonOperator
from airflow.utils.task_group import TaskGroup
# Импортируем helper-функции
from utils.airflow_params import parse_bool_param
from utils.kafka_helpers import (
check_input_files,
check_kafka_ready,
load_jsonl,
prepare_topics,
validate_load_params,
)
# -----------------------------------------------------------------------------
# Базовые настройки DAG
# -----------------------------------------------------------------------------
default_args = {
"owner": "airflow",
"depends_on_past": False,
"email_on_failure": False,
"email_on_retry": False,
"retries": 1,
"retry_delay": timedelta(minutes=2),
}
DATA_DIR = Path("/opt/airflow/data")
# -----------------------------------------------------------------------------
# Python callable функции для задач
# -----------------------------------------------------------------------------
def _check_kafka(**context) -> None:
"""Проверка доступности Kafka брокера."""
check_kafka_ready()
def _check_files(**context) -> None:
"""Проверка наличия входных файлов."""
check_input_files(data_dir=DATA_DIR)
def _validate_params(**context) -> None:
"""Валидация параметров загрузки."""
conf = context.get("dag_run", {}).conf or {}
limit = int(conf.get("limit", context["params"]["limit"]))
validate_load_params(limit=limit)
def _prepare_topics(**context) -> None:
"""Подготовка топиков Kafka (создание/сброс)."""
conf = context.get("dag_run", {}).conf or {}
reset_topics = parse_bool_param(
conf.get("reset_topics", context["params"]["reset_topics"]),
"reset_topics",
)
prepare_topics(reset=reset_topics)
def _load_events(event_type: str, **context) -> int:
"""
Загружает события определённого типа в Kafka.
Args:
event_type: Тип события (browser, location, device, geo)
Returns:
Количество отправленных сообщений
"""
conf = context.get("dag_run", {}).conf or {}
limit = int(conf.get("limit", context["params"]["limit"]))
# Маппинг типа события на топик и файл
event_mapping = {
"browser": ("browser_events", "browser_events.jsonl"),
"location": ("location_events", "location_events.jsonl"),
"device": ("device_events", "device_events.jsonl"),
"geo": ("geo_events", "geo_events.jsonl"),
}
topic, filename = event_mapping[event_type]
file_path = DATA_DIR / filename
# Загружаем данные
sent_count = load_jsonl(
file_path=file_path,
topic=topic,
limit=limit,
)
# Сохраняем результат в XCom для verify_publish_counts
context["ti"].xcom_push(key=f"{event_type}_count", value=sent_count)
return sent_count
def _verify_counts(**context) -> None:
"""Проверяет, что все загрузки отправили сообщения."""
ti = context["ti"]
# Собираем результаты из XCom
results = {
"browser_events": ti.xcom_pull(task_ids="ingest.load_browser_events", key="browser_count") or 0,
"location_events": ti.xcom_pull(task_ids="ingest.load_location_events", key="location_count") or 0,
"device_events": ti.xcom_pull(task_ids="ingest.load_device_events", key="device_count") or 0,
"geo_events": ti.xcom_pull(task_ids="ingest.load_geo_events", key="geo_count") or 0,
}
total_sent = sum(results.values())
# Проверяем, что отправлено хотя бы что-то
if total_sent == 0:
raise AirflowException("Не отправлено ни одного сообщения ни в один топик")
# Логируем итоговую статистику
for topic, count in results.items():
print(f"✓ {topic}: {count} сообщений")
print(f"\nВсего отправлено: {total_sent} сообщений")
# -----------------------------------------------------------------------------
# Определение DAG
# -----------------------------------------------------------------------------
with DAG(
dag_id="kafka_load",
default_args=default_args,
description="Загрузка данных из JSONL в Kafka топики",
schedule=None, # Только ручной запуск
start_date=datetime(2024, 1, 1),
catchup=False,
max_active_runs=1,
is_paused_upon_creation=True,
tags=["kafka", "ingest", "experiments"],
params={
"limit": Param(
default=0,
type="integer",
description="Количество строк для загрузки (0 = все строки, по умолчанию)",
),
"reset_topics": Param(
default=True,
type="boolean",
description="Пересоздать топики перед загрузкой",
),
},
) as dag:
# -------------------------------------------------------------------------
# TaskGroup: precheck — проверки перед загрузкой
# -------------------------------------------------------------------------
with TaskGroup(group_id="precheck") as precheck:
check_kafka = PythonOperator(
task_id="check_kafka",
python_callable=_check_kafka,
)
check_input_files_task = PythonOperator(
task_id="check_input_files",
python_callable=_check_files,
)
validate_params = PythonOperator(
task_id="validate_load_params",
python_callable=_validate_params,
)
check_kafka >> check_input_files_task >> validate_params
# -------------------------------------------------------------------------
# TaskGroup: ingest — загрузка данных
# -------------------------------------------------------------------------
with TaskGroup(group_id="ingest") as ingest:
prepare_topics_task = PythonOperator(
task_id="prepare_topics",
python_callable=_prepare_topics,
)
load_browser_events = PythonOperator(
task_id="load_browser_events",
python_callable=_load_events,
op_kwargs={"event_type": "browser"},
)
load_location_events = PythonOperator(
task_id="load_location_events",
python_callable=_load_events,
op_kwargs={"event_type": "location"},
)
load_device_events = PythonOperator(
task_id="load_device_events",
python_callable=_load_events,
op_kwargs={"event_type": "device"},
)
load_geo_events = PythonOperator(
task_id="load_geo_events",
python_callable=_load_events,
op_kwargs={"event_type": "geo"},
)
verify_publish_counts = PythonOperator(
task_id="verify_publish_counts",
python_callable=_verify_counts,
)
# Зависимости: подготовка -> параллельная загрузка -> проверка
prepare_topics_task >> [
load_browser_events,
load_location_events,
load_device_events,
load_geo_events,
] >> verify_publish_counts
# -------------------------------------------------------------------------
# Итоговая цепочка
# -------------------------------------------------------------------------
precheck >> ingest