docs(labs): упрощен язык учебных заданий

- Зачем: начинающим трудно читать задания из-за необъясненных терминов и неестественных формулировок.
- Что: переработаны вводная и 21 задание, названы темы разделов, объяснены термины и сокращены повторы; согласованы правила учебного текста и ссылки.
- Проверка: сохранены 25 блоков SQL и команд и таблицы состава колонок; проверены 153 локальные ссылки и 32 входящие ссылки на разделы; git diff --check прошел.
This commit is contained in:
ddadmin committed 2026-10-18 18:09:43 +02:00
1 parent 3c3eb825e1
commit 4693bc5af9
24 files changed
+782 -684

No files matched your search

+51 -49
View File
@@ -1,28 +1,42 @@
# Задание 4: `dm.dq_errors_daily`
# Задание 4: ошибки загрузки по дням, `dm.dq_errors_daily`
**Чему учит:** считать брак по дню загрузки и сохранять сводку дольше
исходных строк.
Вы соберете дневную сводку ошибок загрузки. Ее итоги должны сохраниться
и после того, как исходные сообщения будут удалены из хранилища.
## Сначала прочитать
## Подготовка
- [«Хранилище и его слои»](../handbook/storage-layers.md);
- [«Потоки Airflow и даги модельного времени»](../handbook/airflow-dags.md).
## Для чего нужна витрина
## Ошибки загрузки и их источники
Сводку открывают при росте брака в потоке: смотрят, каких ошибок стало
больше и сколько строк забраковано. Причину конкретной ошибки исследуют
в `ods.event_errors_dist` и `ods.order_errors_dist`, где есть сырой текст и
координаты доставки.
Если сообщение не удалось разобрать, стенд записывает его в таблицу ошибок.
Такие строки дальше называются браком. Вы соберете сводку, по которой можно
увидеть, каких ошибок стало больше и сколько строк забраковано.
## Что сделать
Источники сводки:
Зерно — **день загрузки × источник × класс брака**. В источнике зерно —
строка брака. Зерно новое, поэтому витрина хранится готовым агрегатом — см.
[«Как принято на ступени 1»](README.md#как-принято-на-ступени-1). Создайте
пять объектов: `dm.dq_errors_daily_rep` / `_dist`, донор `_stage_rep` /
`_stage_dist` и публичное представление `dm.dq_errors_daily_v`. Ключ
партиции — день загрузки.
- `ods.event_errors_dist`: ошибки разбора событий;
- `ods.order_errors_dist`: ошибки разбора выгрузки заказов.
В этих таблицах есть исходный текст сообщения и сведения о его доставке:
они пригодятся при поиске причины ошибки. Представлений `_v` у таблиц ошибок
нет, создавать их для задания не нужно. Чтение локальной таблицы `_rep`
даст строки только одного шарда из двух, поэтому используйте `_dist`.
## Создание сводки
В результате нужна одна строка на день загрузки, источник и класс ошибки.
Например, ошибки `field_invalid` в заказах за один день загрузки попадут
в одну строку с их количеством.
Создайте пять объектов по [общим правилам ступени 1](README.md#создание-и-обновление-витрин):
- основные таблицы `dm.dq_errors_daily_rep` и `dm.dq_errors_daily_dist`;
- промежуточные таблицы `dm.dq_errors_daily_stage_rep` и `dm.dq_errors_daily_stage_dist`;
- представление для чтения `dm.dq_errors_daily_v`.
Разбейте данные на партиции по дням загрузки.
### Состав колонок
@@ -41,16 +55,17 @@
Служебная `_load_ts` витрины описывает сборку сводки; ее дата может
отличаться от `load_date`.
У событий и заказов свои классы брака. `source` входит в зерно, чтобы
одинаковые имена классов с разным смыслом не объединялись в одну строку.
У событий и заказов свои классы брака. Группируйте строки также по `source`,
чтобы одноименные классы разных источников не объединялись.
### Ритм пересборки
### Пересчет и хранение итогов
Брак хранится месяц по `TTL`, сырые данные — трое суток. Сводка хранится
бессрочно: итоги нужны и после удаления исходных строк.
Правило `TTL` удаляет строки брака через месяц, сырые данные через трое суток.
Сводку храните бессрочно: итоги нужны и после удаления исходных строк.
Получите список дней загрузки, еще имеющихся в источниках. Соберите их в
донор и замените только эти партиции, сохранив остальные.
Получите список дней загрузки, еще имеющихся в источниках. Рассчитайте их
итоги в промежуточной таблице и замените только эти партиции основной таблицы.
Более старые итоги сохраните.
В течение текущих суток ошибки еще поступают: пересчитайте этот день на
следующем прогоне.
@@ -60,36 +75,23 @@
Выберите ключ самостоятельно. Классов брака у событий и заказов вместе
меньше десятка. Объясните, насколько существенен перекос при таком объеме.
Ключ донора — тот же, что у цели (см. [«Как принято на ступени
1»](README.md#как-принято-на-ступени-1) и раздел «Раскладка по шардам»
[справочника хранилища](../architecture/storage.md)).
## Источники: таблицы `_dist`
Только это задание читает данные не через `_v`: брак нужен для диагностики
приема и не входит в бизнес-модель. Публичных представлений у таблиц ошибок
нет, создавать их для задания не нужно. Источники:
- `ods.event_errors_dist` — ошибки разбора событий;
- `ods.order_errors_dist` — ошибки разбора слепка заказов.
Чтение локальной `_rep` даст строки одного шарда из двух: часть брака не
попадет в сводку, хотя запрос выполнится без ошибки.
У основной и промежуточной таблиц должен быть одинаковый ключ шардирования:
см. [общие правила ступени 1](README.md#создание-и-обновление-витрин).
## Типичная ошибка
Если заменить всю таблицу данными из нового донора, исчезнут итоги дней,
истекших по `TTL` источника. Восстановить их неоткуда.
Если заменить всю сводку новым расчетом, исчезнут итоги дней, за которые
исходные строки уже удалены по `TTL`. Восстановить эти итоги неоткуда.
## Как проверить себя
## Проверка результата
Деловой ключ — `source` и `error_class` внутри `load_date`. Проверяйте дни,
оставшиеся хотя бы в одной таблице ошибок. Если дня за пределами `TTL` уже
нет в источнике, это не ошибка: сверять его уже не с чем.
Сопоставляйте строки по `load_date`, `source` и `error_class`. Проверяйте дни,
оставшиеся хотя бы в одной таблице ошибок. Старые итоги, для которых исходные
строки уже удалены по `TTL`, сверять не с чем.
Посчитайте строки прямо в обеих таблицах ошибок и соедините результат с
`dm.dq_errors_daily_v` полным внешним соединением по ключу. Затем посчитайте
строки, где ключ отсутствует с одной из сторон или различается `error_rows`.
`dm.dq_errors_daily_v` через `FULL OUTER JOIN` по этим трем полям. Посчитайте
строки, которые есть только с одной стороны или у которых различается `error_rows`.
Расхождений должно быть ноль.
Сумма `error_rows` по проверяемым дням равна общему числу строк в
@@ -99,10 +101,10 @@
Если в источниках нет брака, витрина должна быть пустой. В этом случае
расхождений тоже ноль и проверка успешна.
## Что должно получиться
## Результат работы
- [ ] у вас есть пять объектов витрины; донор объявлен через `AS` и
использует ключ шардирования целевой таблицы;
- [ ] у вас есть пять объектов витрины; промежуточная таблица объявлена через
`AS` и использует ключ шардирования основной;
- [ ] сводка включает ошибки событий и заказов из таблиц `_dist`;
- [ ] ваш запрос пересобирает только дни, еще доступные в источниках,
сохраняя более старые итоги;