ddadmin
22f08382e5
- Why: - Superset bootstrap used outdated ClickHouse URI format and did not fail fast on init errors. - docs and exported dashboard metadata diverged from runtime connection settings. - What: - build ClickHouse URI from env vars and use clickhousedb:// in init script. - refresh dataset metadata on existing datasets and surface import errors. - run create_dashboard during superset-init startup and align docs/exported URI references. - ignore node_modules in git. - Check: - python3 -m py_compile superset/init_superset.py - manual dashboard smoke check in UI (charts render)
654 lines
21 KiB
Markdown
654 lines
21 KiB
Markdown
# Архитектура ClickHouse Mini DWH
|
||
|
||
Подробное описание слоёв хранилища, потоков данных и принятых решений.
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## Содержание
|
||
|
||
1. [Обзор архитектуры](#обзор-архитектуры)
|
||
2. [Слои хранилища](#слои-хранилища)
|
||
- [STG (Staging)](#stg-staging)
|
||
- [ODS (Operational Data Store)](#ods-operational-data-store)
|
||
- [DDS (Detailed Data Store)](#dds-detailed-data-store)
|
||
- [DM (Data Marts)](#dm-data-marts)
|
||
3. [Поток данных](#поток-данных)
|
||
4. [Связи ключей](#связи-ключей)
|
||
5. [Принятые решения](#принятые-решения)
|
||
6. [Масштабирование](#масштабирование)
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## Обзор архитектуры
|
||
|
||
### Общая схема потока данных
|
||
|
||
```mermaid
|
||
flowchart LR
|
||
subgraph AF["Airflow"]
|
||
DAG1["ddl_init"]
|
||
DAG2["kafka_load"]
|
||
DAG3["etl_pipeline"]
|
||
end
|
||
|
||
subgraph Kafka["Kafka"]
|
||
K[4 топика]
|
||
end
|
||
|
||
subgraph STG["STG"]
|
||
S[*_raw таблицы]
|
||
end
|
||
|
||
subgraph ODS["ODS"]
|
||
O[*_event таблицы]
|
||
OE[error_tables]
|
||
end
|
||
|
||
subgraph DDS["DDS"]
|
||
D1[event]
|
||
D2[click]
|
||
end
|
||
|
||
subgraph DM["DM"]
|
||
V[витрины VIEW]
|
||
end
|
||
|
||
DAG2 -->|JSONL| K -->|MV| S
|
||
S -->|batch| O
|
||
O -->|argMax + JOIN| D1 & D2
|
||
O -.->|ошибки| OE
|
||
D1 & D2 -->|VIEW| V
|
||
|
||
DAG1 -.->|DDL| STG & ODS & DDS & DM
|
||
DAG3 -.->|batch| ODS & DDS
|
||
```
|
||
|
||
### Слои и их назначение
|
||
|
||
```mermaid
|
||
flowchart LR
|
||
subgraph AF["Airflow"]
|
||
DAG1["ddl_init"]
|
||
DAG2["kafka_load"]
|
||
DAG3["etl_pipeline"]
|
||
end
|
||
|
||
subgraph L1["STG"]
|
||
KAFKA["Kafka Engine"]
|
||
STG_T["*_raw таблицы"]
|
||
end
|
||
|
||
subgraph L2["ODS"]
|
||
ODS_T["Типизированные таблицы"]
|
||
DQ["parse_errors"]
|
||
end
|
||
|
||
subgraph L3["DDS"]
|
||
DDS_T["event + click"]
|
||
end
|
||
|
||
subgraph L4["DM"]
|
||
DM_T["VIEW"]
|
||
end
|
||
|
||
DAG2 -->|JSONL| KAFKA -->|MV| STG_T
|
||
STG_T -->|batch| ODS_T
|
||
ODS_T -->|argMax + JOIN| DDS_T -->|VIEW| DM_T
|
||
ODS_T -.->|ошибки| DQ
|
||
|
||
DAG1 -.->|DDL| L1 & L2 & L3 & L4
|
||
DAG3 -.->|batch| ODS_T & DDS_T
|
||
```
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## Слои хранилища
|
||
|
||
### STG (Staging)
|
||
|
||
**Назначение:** Сохранение сырых данных "как есть" для воспроизводимости и отладки.
|
||
|
||
| Таблица | Движок | Описание |
|
||
|---------|--------|----------|
|
||
| `browser_raw` | MergeTree | Сырые события браузера |
|
||
| `location_raw` | MergeTree | Сырые данные страниц/UTM |
|
||
| `device_raw` | MergeTree | Сырые данные устройств |
|
||
| `geo_raw` | MergeTree | Сырые гео-данные |
|
||
| `kafka_*_raw` | Kafka | Таблицы-источники Kafka |
|
||
| `mv_kafka_*_to_stg` | MV | Поток из Kafka в STG |
|
||
|
||
**Структура таблицы:**
|
||
```sql
|
||
CREATE TABLE stg.browser_raw (
|
||
ingest_ts DateTime64(3),
|
||
kafka_topic LowCardinality(String),
|
||
kafka_partition Int32,
|
||
kafka_offset Int64,
|
||
kafka_ts DateTime64(3),
|
||
raw String -- ← JSON как есть
|
||
)
|
||
```
|
||
|
||
**Почему так:**
|
||
- **Повторяемость**: если в ODS ошибка — можно перестроить без перезагрузки из Kafka
|
||
- **Отладка**: видеть "что реально пришло" vs "что распарсилось"
|
||
- **DQ**: невалидные JSON не ломают pipeline
|
||
|
||
---
|
||
|
||
### ODS (Operational Data Store)
|
||
|
||
**Назначение:** Типизированные данные с дедупликацией и DQ-метриками.
|
||
|
||
| Таблица | Ключ | Движок | Описание |
|
||
|---------|------|--------|----------|
|
||
| `browser_event` | event_id | ReplacingMergeTree(src_ingest_ts) | События браузера |
|
||
| `location_event` | event_id | ReplacingMergeTree(src_ingest_ts) | Данные страниц |
|
||
| `device_by_click` | click_id | ReplacingMergeTree(src_ingest_ts) | Устройства |
|
||
| `geo_by_click` | click_id | ReplacingMergeTree(src_ingest_ts) | Гео-данные |
|
||
| `*_errors` | — | MergeTree | Строки с критичными ошибками парсинга |
|
||
|
||
**Batch шаг наполнения ODS:**
|
||
|
||
| Шаг | Назначение |
|
||
|-----|-----------|
|
||
| `load_ods` (`sql/ods/20_stg_to_ods.sql`) | Полная пересборка ODS из STG в рамках DAG `etl_pipeline` |
|
||
| `TRUNCATE ods.*` | Очистка перед пересборкой для детерминированного результата |
|
||
| `INSERT ... SELECT` | Типизация валидных строк в основные ODS таблицы |
|
||
| `INSERT ... SELECT` в `*_errors` | Сохранение строк с критичными ошибками парсинга |
|
||
|
||
**Логика разделения:**
|
||
- **Основная таблица**: строки с валидным business key (`WHERE key IS NOT NULL`).
|
||
- **Таблица ошибок**: строки с критичными ошибками (невалидный key, timestamp/координаты и т.п.) через отдельный `INSERT ... SELECT`.
|
||
|
||
**Пример структуры:**
|
||
```sql
|
||
CREATE TABLE ods.browser_event (
|
||
event_id Nullable(UUID),
|
||
event_ts Nullable(DateTime64(6)),
|
||
event_date Date MATERIALIZED ifNull(toDate(event_ts), toDate(src_ingest_ts)),
|
||
event_type LowCardinality(Nullable(String)),
|
||
click_id Nullable(UUID),
|
||
browser_name LowCardinality(Nullable(String)),
|
||
src_ingest_ts DateTime64(3),
|
||
src_raw String,
|
||
parse_errors Array(LowCardinality(String))
|
||
)
|
||
ENGINE = ReplacingMergeTree(src_ingest_ts)
|
||
ORDER BY (event_id)
|
||
SETTINGS allow_nullable_key = 1;
|
||
```
|
||
|
||
**DQ-контроль:**
|
||
```sql
|
||
-- Проверка ошибок парсинга
|
||
SELECT
|
||
arrayJoin(parse_errors) AS error,
|
||
count() AS cnt
|
||
FROM ods.browser_event
|
||
GROUP BY error;
|
||
```
|
||
|
||
**Почему так:**
|
||
- **Изоляция источников**: изменения в одном не ломают другие
|
||
- **Версионирование**: `ReplacingMergeTree` хранит последнюю версию по `src_ingest_ts`
|
||
- **Управляемость**: шаг `load_ods` виден в Airflow, есть task-level мониторинг и ретраи
|
||
|
||
---
|
||
|
||
### DDS (Detailed Data Store)
|
||
|
||
**Назначение:** Собранные сущности для аналитики.
|
||
|
||
| Таблица | PK | Источники | JOIN-ключ |
|
||
|---------|-----|-----------|-----------|
|
||
| `event` | event_id | browser_event + location_event | click_id → click |
|
||
| `click` | click_id | device_by_click + geo_by_click | — |
|
||
|
||
**Структура:**
|
||
```sql
|
||
CREATE TABLE dds.event (
|
||
event_id UUID,
|
||
event_ts Nullable(DateTime64(6)),
|
||
event_type LowCardinality(Nullable(String)),
|
||
click_id Nullable(UUID),
|
||
page_url Nullable(String),
|
||
page_url_path LowCardinality(Nullable(String)),
|
||
utm_source LowCardinality(Nullable(String)),
|
||
browser_name LowCardinality(Nullable(String)),
|
||
-- ... все поля из browser + location
|
||
dds_update_ts DateTime64(3),
|
||
ods_parse_errors Array(LowCardinality(String))
|
||
);
|
||
|
||
CREATE TABLE dds.click (
|
||
click_id UUID,
|
||
user_domain_id Nullable(UUID),
|
||
device_type LowCardinality(Nullable(String)),
|
||
geo_country LowCardinality(Nullable(String)),
|
||
-- ... все поля из device + geo
|
||
dds_update_ts DateTime64(3),
|
||
ods_parse_errors Array(LowCardinality(String))
|
||
);
|
||
```
|
||
|
||
**Загрузка (Batch SQL):**
|
||
|
||
Загрузка `dds.click` с поддержкой partial data (когда device и geo приходят независимо):
|
||
|
||
```sql
|
||
-- UNION всех click_id из device и geo
|
||
INSERT INTO dds.click
|
||
SELECT
|
||
c.click_id,
|
||
d.user_domain_id,
|
||
d.device_type,
|
||
g.geo_country,
|
||
g.geo_latitude,
|
||
-- ... остальные поля
|
||
now64(3) AS dds_update_ts,
|
||
arrayFilter(x -> x != '', arrayConcat(
|
||
ifNull(d.parse_errors, []),
|
||
if(d.click_id IS NULL, ['device_not_found'], []),
|
||
if(g.click_id IS NULL, ['geo_not_found'], [])
|
||
)) AS ods_parse_errors
|
||
FROM (
|
||
-- Union всех click_id для обработки geo-only и device-only
|
||
SELECT click_id FROM (
|
||
SELECT assumeNotNull(click_id) AS click_id
|
||
FROM ods.device_by_click WHERE click_id IS NOT NULL
|
||
GROUP BY click_id
|
||
)
|
||
UNION DISTINCT
|
||
SELECT click_id FROM (
|
||
SELECT assumeNotNull(click_id) AS click_id
|
||
FROM ods.geo_by_click WHERE click_id IS NOT NULL
|
||
GROUP BY click_id
|
||
)
|
||
) AS c
|
||
LEFT JOIN (
|
||
-- Снапшот device
|
||
SELECT assumeNotNull(click_id) AS click_id, ...
|
||
FROM ods.device_by_click GROUP BY click_id
|
||
) AS d ON d.click_id = c.click_id
|
||
LEFT JOIN (
|
||
-- Снапшот geo
|
||
SELECT assumeNotNull(click_id) AS click_id, ...
|
||
FROM ods.geo_by_click GROUP BY click_id
|
||
) AS g ON g.click_id = c.click_id;
|
||
```
|
||
|
||
**Ключевые особенности:**
|
||
- **UNION click_id**: собираем все уникальные click_id из обоих источников
|
||
- **LEFT JOIN**: обрабатываем случаи когда есть только device или только geo
|
||
- **`assumeNotNull`**: типобезопасное преобразование после фильтрации NULL
|
||
- **DQ-метрики**: маркируем отсутствующие данные (`device_not_found`, `geo_not_found`)
|
||
|
||
**Почему batch, а не MV:**
|
||
- **Согласованность**: MV с JOIN даёт eventual consistency (данные приходят в разное время)
|
||
- **Контроль**: Batch SQL можно проверить, откатить, перезапустить
|
||
- **Масштабируемость**: легко сделать инкрементальный batch
|
||
|
||
---
|
||
|
||
### DM (Data Marts)
|
||
|
||
**Назначение:** Витрины для BI-инструментов.
|
||
|
||
| Витрина | Назначение | Гранулярность |
|
||
|---------|-----------|---------------|
|
||
| `v_events_enriched` | Полное обогащение | 1 строка = 1 событие |
|
||
| `v_daily_traffic` | Агрегация трафика | День × страна × устройство × браузер × UTM |
|
||
| `v_top_pages_daily` | Популярность страниц | День × URL path |
|
||
| `v_utm_effectiveness` | Маркетинговая аналитика | День × UTM source/medium/campaign |
|
||
| `v_session_overview` | Сессионная аналитика | День × пользователь × сессия |
|
||
| `v_dq_errors_daily` | Мониторинг качества | День × тип ошибки |
|
||
|
||
**Пример:**
|
||
```sql
|
||
CREATE VIEW dm.v_events_enriched AS
|
||
SELECT
|
||
e.*,
|
||
c.user_domain_id,
|
||
c.device_type,
|
||
c.geo_country,
|
||
arrayConcat(e.ods_parse_errors, c.ods_parse_errors) AS parse_errors
|
||
FROM dds.event AS e
|
||
LEFT JOIN dds.click AS c ON c.click_id = e.click_id;
|
||
```
|
||
|
||
**Материализованная таблица DQ:**
|
||
|
||
```sql
|
||
-- Таблица для мониторинга качества (пересоздаётся при каждом batch)
|
||
TRUNCATE TABLE dm.dq_summary;
|
||
INSERT INTO dm.dq_summary
|
||
SELECT today() AS check_date, 'stg' AS layer, ...
|
||
FROM ...
|
||
```
|
||
|
||
- `TRUNCATE` предотвращает накопление дубликатов при повторных запусках
|
||
- Хранит статистику по всем слоям (stg/ods/dds) для быстрой проверки
|
||
|
||
**Почему VIEW:**
|
||
- Для демо: достаточно производительности
|
||
- Гибкость: изменения логики не требуют пересоздания таблиц
|
||
- Для продакшена: можно материализовать тяжёлые агрегации
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## Поток данных
|
||
|
||
### Sequence диаграмма процесса
|
||
|
||
```mermaid
|
||
sequenceDiagram
|
||
participant User as Пользователь
|
||
participant Compose as Docker Compose
|
||
participant Airflow as Airflow
|
||
participant K as Kafka
|
||
participant CH as ClickHouse
|
||
participant STG as stg.*_raw
|
||
participant ODS as ods.*
|
||
participant DDS as dds.*
|
||
participant DM as dm.*
|
||
|
||
User->>Compose: make up
|
||
Compose->>K: docker compose up -d kafka
|
||
Compose->>CH: docker compose up -d clickhouse
|
||
Compose->>Airflow: docker compose up -d airflow-*
|
||
Compose-->>User: ✅ Инфраструктура готова
|
||
|
||
User->>Airflow: Trigger ddl_init
|
||
Airflow->>CH: sql/ddl/00_databases.sql
|
||
Airflow->>CH: sql/ddl/stg/10_stg.sql (Kafka Engine + MV)
|
||
Airflow->>CH: sql/ddl/ods/20_ods.sql
|
||
Airflow->>CH: sql/ddl/dds/30_dds.sql
|
||
Airflow->>CH: sql/ddl/dm/40_dm.sql
|
||
CH-->>User: ✅ Структура БД создана
|
||
|
||
User->>Airflow: Trigger kafka_load
|
||
Airflow->>K: precheck + prepare_topics
|
||
loop 4 файла
|
||
Airflow->>K: KafkaProducer.send(topic, json_line)
|
||
end
|
||
K->>CH: Потребление сообщений
|
||
CH->>STG: INSERT через MV
|
||
K-->>User: ✅ Данные в Kafka
|
||
CH-->>User: ✅ Данные в STG
|
||
|
||
User->>Airflow: Trigger etl_pipeline
|
||
Airflow->>CH: sql/ods/20_stg_to_ods.sql
|
||
Airflow->>CH: sql/dds/30_ods_to_dds.sql
|
||
CH->>ODS: argMax() — снапшот
|
||
CH->>DDS: JOIN + INSERT
|
||
Airflow->>CH: sql/dm/40_dds_to_dm.sql
|
||
CH->>DM: DQ summary
|
||
CH-->>User: ✅ ODS/DDS/DM обновлены
|
||
```
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## Связи ключей
|
||
|
||
### ER-диаграмма
|
||
|
||
```mermaid
|
||
erDiagram
|
||
BROWSER_EVENT ||--|| LOCATION_EVENT : "event_id"
|
||
BROWSER_EVENT ||--o| DEVICE_BY_CLICK : "click_id"
|
||
BROWSER_EVENT ||--o| GEO_BY_CLICK : "click_id"
|
||
|
||
BROWSER_EVENT {
|
||
UUID event_id PK
|
||
DateTime event_ts
|
||
String event_type
|
||
UUID click_id FK
|
||
String browser_name
|
||
String browser_user_agent
|
||
String browser_language
|
||
}
|
||
|
||
LOCATION_EVENT {
|
||
UUID event_id PK
|
||
String page_url
|
||
String page_url_path
|
||
String referer_url
|
||
String referer_medium
|
||
String utm_source
|
||
String utm_medium
|
||
String utm_campaign
|
||
}
|
||
|
||
DEVICE_BY_CLICK {
|
||
UUID click_id PK
|
||
String os
|
||
String os_name
|
||
String device_type
|
||
UInt8 device_is_mobile
|
||
String user_custom_id
|
||
UUID user_domain_id
|
||
}
|
||
|
||
GEO_BY_CLICK {
|
||
UUID click_id PK
|
||
Float64 geo_latitude
|
||
Float64 geo_longitude
|
||
String geo_country
|
||
String geo_timezone
|
||
String geo_region_name
|
||
String ip_address
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
### Сборка DDS-сущностей
|
||
|
||
**event** (browser + location):
|
||
```mermaid
|
||
flowchart LR
|
||
subgraph ODS["ODS"]
|
||
B["browser_event"]
|
||
L["location_event"]
|
||
end
|
||
|
||
subgraph DDS["DDS"]
|
||
EV["event"]
|
||
end
|
||
|
||
B -->|JOIN event_id| EV
|
||
L -->|JOIN event_id| EV
|
||
```
|
||
|
||
**click** (device + geo) с поддержкой partial data:
|
||
```mermaid
|
||
flowchart LR
|
||
subgraph ODS["ODS"]
|
||
D["device_by_click"]
|
||
G["geo_by_click"]
|
||
end
|
||
|
||
subgraph BUILD["Batch SQL"]
|
||
U["UNION DISTINCT click_id"]
|
||
J["LEFT JOIN"]
|
||
end
|
||
|
||
subgraph DDS["DDS"]
|
||
CL["click"]
|
||
end
|
||
|
||
D -->|все click_id| U
|
||
G -->|все click_id| U
|
||
U --> J
|
||
D -->|данные| J
|
||
G -->|данные| J
|
||
J --> CL
|
||
```
|
||
|
||
**Важно:** Не все `click_id` из events есть в device/geo. Используем `LEFT JOIN`.
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## Принятые решения
|
||
|
||
### Почему `allow_nullable_key = 1`?
|
||
|
||
В ClickHouse ключ сортировки не может быть NULL по умолчанию. Но в "грязных" данных ключи могут отсутствовать.
|
||
|
||
**Решение:**
|
||
1. Включаем `allow_nullable_key = 1` в `ReplacingMergeTree`
|
||
2. Фильтруем NULL в batch SQL (`WHERE key IS NOT NULL` → основная таблица)
|
||
3. Отдельные `*_errors` таблицы для NULL-ключей
|
||
|
||
### Почему `ReplacingMergeTree`?
|
||
|
||
- Дедупликация по бизнес-ключу
|
||
- Версионирование по timestamp (последняя версия wins)
|
||
- Фоновый merge не блокирует чтение
|
||
|
||
### Почему batch ODS→DDS?
|
||
|
||
| Подход | Плюсы | Минусы |
|
||
|--------|-------|--------|
|
||
| **MV + JOIN** | Реалтайм | Eventual consistency, дубли при late arrival |
|
||
| **Batch (выбрано)** | Согласованность, контроль | Задержка до следующего запуска |
|
||
|
||
### Обработка ошибок в ODS
|
||
|
||
**Проблема:** Грязные данные могут содержать не только невалидные ключи, но и невалидные timestamp/координаты/ID.
|
||
|
||
**Решение:**
|
||
1. **Основная таблица**: строки с валидным business key (`WHERE key IS NOT NULL`)
|
||
2. **Таблица ошибок**: строки с критичными ошибками парсинга через отдельные `INSERT ... SELECT`
|
||
3. **DQ-метрики**: массив `parse_errors` для аудита
|
||
|
||
```sql
|
||
-- Основная таблица
|
||
INSERT INTO ods.browser_event
|
||
SELECT ... FROM stg.browser_raw WHERE event_id IS NOT NULL;
|
||
|
||
-- Таблица ошибок
|
||
INSERT INTO ods.browser_event_errors
|
||
SELECT ... FROM stg.browser_raw
|
||
WHERE event_id IS NULL OR event_ts IS NULL OR click_id IS NULL;
|
||
```
|
||
|
||
### Partial data в DDS
|
||
|
||
**Проблема:** Device и geo события приходят независимо (не все click_id есть в обоих источниках).
|
||
|
||
**Решение:**
|
||
1. **UNION DISTINCT** всех click_id из обоих источников
|
||
2. **LEFT JOIN** для получения данных (обрабатываем device-only и geo-only)
|
||
3. **DQ-маркеры**: `device_not_found`, `geo_not_found` в `parse_errors`
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## Масштабирование
|
||
|
||
### Инкрементальный batch
|
||
|
||
Вместо полного `TRUNCATE + INSERT`:
|
||
|
||
```sql
|
||
-- Добавить watermark
|
||
INSERT INTO dds.click
|
||
SELECT ...
|
||
FROM ods.device_by_click
|
||
WHERE src_ingest_ts > (
|
||
SELECT max(dds_update_ts) FROM dds.click
|
||
);
|
||
```
|
||
|
||
### Материализация витрин
|
||
|
||
Для тяжёлых агрегаций:
|
||
|
||
```sql
|
||
-- Создать таблицу вместо VIEW
|
||
CREATE TABLE dm.daily_traffic AS
|
||
SELECT * FROM dm.v_daily_traffic;
|
||
|
||
-- Пересчёт по расписанию
|
||
TRUNCATE TABLE dm.daily_traffic;
|
||
INSERT INTO dm.daily_traffic SELECT * FROM dm.v_daily_traffic;
|
||
```
|
||
|
||
### Airflow-оркестрация
|
||
|
||
Инфраструктура Airflow развёрнута и готова к использованию:
|
||
|
||
```python
|
||
# airflow/dags/ddl_init_dag.py — создание баз/таблиц (ручной запуск при bootstrap)
|
||
# airflow/dags/kafka_load_dag.py — загрузка JSONL в Kafka (через kafka-python)
|
||
# airflow/dags/etl_pipeline_dag.py — основной ETL (STG→ODS→DDS→DM)
|
||
|
||
# Учебный формат:
|
||
# - DDL и трансформации выполняются явными SQL-task через ClickHouseOperator;
|
||
# - SQL-файлы вызываются по фиксированным путям;
|
||
# - загрузка данных в Kafka выполняется через DAG `kafka_load`.
|
||
#
|
||
# Основной demo-сценарий:
|
||
# ddl_init -> kafka_load -> etl_pipeline
|
||
```
|
||
|
||
**DAG `kafka_load`**:
|
||
- Загрузка данных из `data/*.jsonl` в Kafka через `kafka-python`
|
||
- TaskGroup `precheck`: проверка Kafka, файлов, параметров
|
||
- TaskGroup `ingest`: создание топиков → параллельная загрузка 4 потоков → проверка
|
||
- Параметры: `limit` (0 = все), `reset_topics`
|
||
|
||
**Подключение к ClickHouse:**
|
||
- Connection: `clickhouse_default`
|
||
- URL: `clickhouse://default:123456@clickhouse:9000/default` (native TCP для Airflow plugin)
|
||
- Provider/интеграция: `airflow-clickhouse-plugin` (в `airflow/requirements.txt`), задачи выполняются через `ClickHouseOperator`.
|
||
- Дополнительно: `kafka-python==2.0.6` для работы с Kafka из DAG.
|
||
- Примечание: Superset подключается к ClickHouse по HTTP (обычно `clickhousedb://...:8123/...`).
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## Полезные запросы
|
||
|
||
### Проверка слоёв
|
||
|
||
```sql
|
||
-- Статистика по слоям
|
||
SELECT
|
||
database,
|
||
countDistinct(table) AS tables,
|
||
formatReadableQuantity(sum(rows)) AS rows,
|
||
formatReadableSize(sum(bytes)) AS size
|
||
FROM system.parts
|
||
WHERE database IN ('stg', 'ods', 'dds', 'dm')
|
||
GROUP BY database
|
||
ORDER BY database;
|
||
```
|
||
|
||
### DQ-анализ
|
||
|
||
```sql
|
||
-- Ошибки парсинга по слоям
|
||
SELECT
|
||
'ods.browser_event' AS table,
|
||
countIf(length(parse_errors) > 0) AS errors,
|
||
count() AS total
|
||
FROM ods.browser_event
|
||
UNION ALL
|
||
SELECT
|
||
'dds.event',
|
||
countIf(length(ods_parse_errors) > 0),
|
||
count()
|
||
FROM dds.event;
|
||
```
|
||
|
||
### Воронка конверсии
|
||
|
||
```sql
|
||
SELECT
|
||
page_url_path,
|
||
pageviews,
|
||
uniq_clicks,
|
||
round(uniq_clicks * 100.0 / lag(uniq_clicks) OVER (ORDER BY pageviews DESC), 2) AS conversion_pct
|
||
FROM dm.v_top_pages_daily
|
||
ORDER BY pageviews DESC;
|
||
```
|