clickstream-ch-kafka-superset-demo/docs/course/PRD.md

# PRD: продвинутый курс «Кликстрим на ClickHouse» (со звёздочкой)

> Статус: черновик (прообраз PRD). Дата: 2026-06-01.
> Назначение документа: зафиксировать для будущих сессий, что это за курс, зачем
> он, что входит в скоуп работ, а что нет. Это договорная **рамка**, а не план
> реализации и не стандарт уроков (см. раздел «Связанные документы»).
>
> Язык документа: уровни называем единообразно — **курс** (вся программа) состоит
> из **уроков**. Соседние программы (например, Lakehouse) — отдельные **курсы**.

---

## 1. Контекст и назначение

Репозиторий — рабочий сквозной стенд кликстрим-DWH:

```
data/*.jsonl → Kafka → ClickHouse (Kafka engine + MV → STG) → Airflow ETL (STG→ODS→DDS→DM) → Superset
                                                              ↘ Prometheus / Grafana (мониторинг)
```

Стенд близок к продакшену и показывает несколько паттернов инженерии данных на
связке Kafka + ClickHouse + Airflow + мониторинг. ClickHouse не входит в базовую
программу обучения — это **продвинутый курс «со звёздочкой»** для менти, уже
прошедших базу (SQL, моделирование, Python, Git, Docker, Airflow).

Цель курса — превратить стенд в **самостоятельный учебный материал**, по которому
продвинутый менти проходит ключевые паттерны сам, а ментор подключается на обычной
еженедельной сессии (что получилось / что нет / вопросы / план на неделю). Долгий
разбор кода вживую форматом не предусмотрен — поэтому материал обязан быть
самодостаточным.

## 2. Цели (чему учим)

К концу курса менти умеет:

1. **Заземлять поток из Kafka в ClickHouse** через Kafka engine и Materialized View
   (ClickHouse сам забирает сообщения из топика), понимая роль топиков, партиций,
   offset'ов и consumer-групп.
2. Строить **слоёный ETL** (STG → ODS → DDS → DM) и объяснять, **где уместен
   Materialized View** (стриминговое приземление данных), **а где батч** (так
   удобнее управлять и наблюдать за пересчётом).
3. Читать и объяснять **оркестрацию в Airflow**: DAG, зависимости задач, проверки
   качества данных, остановку пайплайна при нарушениях.
4. Понимать, **как устроен мониторинг** пайплайна (метрики, экспортёры, дашборды).
5. (Опционально) Подключать **BI-витрину** поверх ClickHouse (Superset).

Сквозная цель — не «посмотреть, как работает», а **уметь пересказать паттерн
своими словами и привязать его к обычной кликстрим-аналитике** (трекер событий →
Kafka → ClickHouse → BI).

## 3. Аудитория и режим

- **Аудитория:** продвинутые менти, прошедшие базовую программу. Пишем обобщённо,
  но затачиваем под реальный первый прогон, а не под гипотетических будущих менти.
- **Режим:** самостоятельный, асинхронный. Менти клонирует репозиторий, поднимает
  стенд у себя (`make up`) и идёт по урокам из `docs/course/` рядом с кодом.
- **Роль ментора:** еженедельная сессия-сверка, без построчного разбора кода.
- **Железо:** стек тяжёлый (Kafka + ClickHouse + Airflow + Superset + Prometheus +
  Grafana одновременно). Считаем наличие подходящего железа данностью; стек не режем
  на части — это усложнило бы жизнь и менти, и автору материала.

## 4. Скоуп

### Входит
- **Уроки 0–4 (обязательные):** вводный урок по Kafka, заземление Kafka→CH, слоёный
  ETL (где Materialized View, а где батч), Airflow, мониторинг.
- **Аудит и точечная полировка эталонных путей** этих уроков до учебного качества
  (стандарт — в `LESSON_STANDARD.md`).
- Учебная часть вокруг каждого эталонного пути по единому шаблону урока.

Подробная карта уроков (файлы стенда, статус, режим, вердикты аудита) — в плане
обучения `LEARNING_PLAN.md`.

### Опционально
- **Урок 5: Superset (BI-витрина).** Делаем, если останется ресурс; обязательные
  уроки он не блокирует.

### Не входит
- Переписывание всего стенда: полируем только эталонные пути обязательных уроков,
  остальной код стенда остаётся под капотом.
- Lakehouse (Spark / Iceberg / Trino) — отдельный стенд, отдельный курс.
- Подготовка к трудоустройству: резюме, легенда, мок-собесы, привязка к конкретному
  работодателю. Любые материалы под конкретного менти — вне этого репозитория
  (репозиторий публичный; приватное — в менторской базе).
- Доведение стенда до промышленной надёжности (отказоустойчивость, безопасность,
  масштабирование) — кроме коротких пометок «в проде иначе».

## 5. Критерии успеха

- Менти проходит урок за неделю **сам**, без построчного разбора с ментором.
- Может своими словами объяснить паттерн урока и привязать его к обычной
  кликстрим-аналитике.
- На сессии приносит осмысленные вопросы по сути, а не «застрял на запуске».
- Эталонный код проходит «тест одного прохода» (см. `LESSON_STANDARD.md`).

## 6. Связанные документы и порядок работ

Порядок создания артефактов:

1. **`PRD.md`** (этот документ) — рамка: что, зачем, скоуп. **Замороженный** документ.
2. **`LEARNING_PLAN.md`** — высокоуровневый план обучения: карта уроков, маршрут
   менти, результаты аудита путей. Пишется после согласования PRD.
3. **`LESSON_STANDARD.md`** — стандарт уроков: шаблон урока, стандарт качества кода,
   самопроверка. Рабочий чеклист, открывается при написании каждого урока.
4. **Уроки** — по одному, по шаблону из `LESSON_STANDARD.md`, начиная с урока 1
   (Kafka→CH).

Навигация по всем файлам курса — в `docs/course/README.md`.

Материалы под конкретного менти (под кого первый прогон, привязка к работодателю,
подготовка к собесам) — **вне этого репозитория**, в приватной менторской базе.

## 7. Открытые вопросы / на будущее

- Глубина урока 4 (мониторинг): сколько внутреннего устройства показывать против
  «просто наблюдай дашборд».
- Нужна ли BI-витрина (Superset) уже в первой версии или переносим на следующую.
- Переиспользование: после первого прогона — ретроспектива и обобщение материала
  под других менти.