docs(labs): добавлено ТЗ переписывания нарезки сессий

- Зачем:
  - учащийся меняет расчет сессии внутри готового конвейера и проверяет результат внешним эталоном.
- Что:
  - добавлено ТЗ ступени 4 с договором трех SQL-файлов, адресным прогоном и самопроверкой.
  - индекс лаб ведет на задание; будущими остаются ступени 5–7.
- Проверка:
  - make lint, относительные ссылки и git diff --check прошли.
  - запрос размещения сессий по шардам проверен на стенде под analyst; данные не изменялись.
  - выполнены независимое ревью, writing-for-agents, ai-text-lint и литературная вычитка.
This commit is contained in:
ddadmin committed 2026-09-06 11:31:33 -04:00
1 parent 2a06582062
commit 49a156537b
2 files changed
+170 -2

No files matched your search

+168
View File
@@ -0,0 +1,168 @@
# Перепиши нарезку стенда
**Чему учит:** изменить расчетную сущность внутри готового конвейера и
проверить результат внешним эталоном.
## Сначала прочитать
- [задание «Нарежь сессии сам»](3-1-sessions-by-hand.md);
- [модель сессии DDS](../architecture/dds/session.md);
- [дневной конвейер трансформаций](../architecture/etl.md#объём-прогона);
- [раскладка по шардам](../architecture/storage.md#раскладка-по-шардам).
## Граница задания
Стенд уже умеет запускать трансформацию, хранить сессии и проверять их число.
Перепишите только три файла:
- `sql/dds/session_scope.sql`;
- `sql/dds/session_rebuild.sql`;
- `sql/dds/session_replace.sql`.
Удалите из них готовый SQL и соберите свою реализацию. Даг `dds_transform`
передаст ей параметры и запустит запросы в нужном порядке. DDL уже создает
целевые таблицы и донор. Донор — служебная таблица, где день собирается перед
заменой. Запрос `sessions_vs_reference.sql` проверит опубликованный результат.
## Договор с дагом
Объем прогона — дни, которые соберет один запуск. Его вычисляет первый файл.
| Файл | Вход | Результат |
|---|---|---|
| `session_scope.sql` | `{position:UInt16}` — номер первого несыгранного дня | `first_day` и `last_day` |
| `session_rebuild.sql` | `{first_day:Date}`, `{last_day:Date}`, `{load_id:String}` | Собранные сессии в `dds.session_stage_dist` |
| `session_replace.sql` | День в `{{ params.day }}` | Партиция дня в `dds.session_rep` |
`session_scope.sql` ищет первый прожитый день, которого еще нет в DDS. От него
до последнего прожитого дня получается непрерывный отрезок. Начало шкалы нужно
взять из событий ODS: `position` считает дни от него. Живой модельный день еще
не закончен, поэтому сессии за него не собираются.
Если в ODS нет ни одного события, запрос не возвращает строк. Если DDS уже
догнал мир, запрос возвращает строку с `first_day = NULL`. Даг поймет, что
работы нет, и пропустит группу сессий.
`session_rebuild.sql` сначала очищает `dds.session_stage_rep` на всем кластере.
Затем он собирает в `dds.session_stage_dist` все дни отрезка. Вставка должна
закончиться до замены партиций.
`session_replace.sql` заменяет один день. Цель — локальная таблица
`dds.session_rep`, источник — локальный донор `dds.session_stage_rep`. Операция
выполняется на всем кластере.
`session_scope.sql` читается как один запрос, поэтому в конце ему не нужна
точка с запятой. День для замены подставляет шаблон Jinja в Airflow. Параметр
ClickHouse в `ALTER ... PARTITION` здесь не работает.
## Нарежьте сессии
Источник сборки — `dds.event_v`. Одна строка результата представляет один
визит. Используйте правила, которые уточнили на третьей ступени:
- сессия не пересекает модельные сутки;
- пауза больше 30 минут открывает новую сессию;
- в нарезке участвуют события всех типов;
- при одинаковом времени порядок событий задает `event_id`, поэтому полный
порядок окон — `(event_time, event_id)`;
- `session_id` детерминирован и зависит от куки и начала сессии.
Состав и типы строки заданы в `dds.session_rep`. Заполните начало, конец и
длительность. Посчитайте все события, просмотры, добавления в корзину и
покупки. Возьмите входную и выходную страницы, UTM первого события, устройство
и город. Служебные колонки тоже входят в договор таблицы.
Пишите через `dds.session_stage_dist`. Эта таблица разложит строки по ключу
донора.
## Запустите свою реализацию
Готовые дни повторно не собираются. Чтобы новый SQL точно выполнился, выберите
последний собранный день:
```sql
SELECT max(session_date)
FROM dds.session_v;
```
Сохраните десять строк этого дня без служебных колонок загрузки:
```sql
SELECT * EXCEPT (_load_id, _load_ts)
FROM dds.session_v
WHERE session_date = 'YYYY-MM-DD'
ORDER BY client_id, started_at
LIMIT 10;
```
Подставьте найденную дату и удалите только ее партицию. Команда идет под
служебным пользователем `etl`, потому что `analyst` имеет доступ только на
чтение:
```bash
docker compose exec -T clickhouse-01 sh -c \
'clickhouse-client --user etl --password "$CLICKHOUSE_ETL_PASSWORD" --query "$1"' \
_ "ALTER TABLE dds.session_rep ON CLUSTER clickstream_cluster DROP PARTITION 'YYYY-MM-DD'"
```
Откройте Airflow и запустите `etl_pipeline`. В даге `dds_transform` раскройте
группу `session`: в ней должны выполниться задачи `scope` и `rebuild`, а также
`replace` для выбранного дня. Если после третьей ступени мир ушел вперед,
Airflow создаст `replace` и для последующих прожитых дней. Следом конвейер
запустит витрины и `dq_check`.
Если прогон дошел до замены, но упал на проверке, ошибочная партиция уже
находится в DDS. После правки снова удалите тот же день перед следующим
запуском. Иначе расчет объема сочтет день готовым и пропустит вашу новую
сборку.
## Проверьте результат
Сначала повторите запрос с десятью строками. `session_id` и все деловые
колонки должны совпасть с сохраненным результатом. `_load_id` и `_load_ts`
изменятся: день собрал другой запуск.
Задача `dq_check.sessions_vs_reference` должна стать зеленой. Та же проверка
видна в хранилище:
```sql
SELECT data_date, reference_rows, actual_rows, failed_rows, status
FROM dm.dq_summary_v
WHERE check_name = 'sessions_vs_reference'
ORDER BY data_date;
```
Эта сверка сравнивает число сессий каждой куки за день с `VisitID`. Нулевой
`failed_rows` не подтверждает границы, страницы и UTM: две ошибки могут
оставить тот же счет. Возьмите поштучную сверку из третьей ступени. Для одной
куки выбранного дня сопоставьте границы `VisitID` по событиям с границами
строк `dds.session_v`. Проверьте начало, конец и атрибуты сессии.
Осталась физическая раскладка. Напишите отдельный запрос к
`dds.session_dist`. Для каждой строки он должен:
1. получить фактическую ноду через `hostName()`;
2. пересчитать ожидаемую ноду по `cityHash64(client_id)`;
3. посчитать строки, у которых ноды не совпали.
У кластера два равных шарда: остаток 0 соответствует `clickhouse-01`, остаток
1 — `clickhouse-02`. Сгруппируйте ответ по фактической ноде. На каждой ноде
число строк на чужом шарде должно быть нулевым. Счетная DQ-проверка читает
Distributed-таблицу и такую ошибку не заметит.
После зеленого результата запустите `etl_pipeline` еще раз, не удаляя
партицию. Расчет объема должен пропустить группу сессий: новых прожитых дней и
дыр в слое нет.
## Приемка
- [ ] переписаны только три файла `sql/dds/session_*.sql`, инфраструктура
упражнения не изменена;
- [ ] адресный прогон восстановил выбранный день и завершил
`etl_pipeline` успешно;
- [ ] сохраненные `session_id` и деловые колонки десяти строк совпали после
пересборки;
- [ ] `sessions_vs_reference` дает ноль расхождений во всех прожитых днях;
- [ ] для одной куки вручную сверены границы и атрибуты сессии;
- [ ] пересчет ключа по `hostName()` не нашел строк на чужом шарде;
- [ ] повторный прогон без новой дыры пропустил группу сессий.
+2 -2
View File
@@ -11,12 +11,12 @@
| 1 | Пять витрин слоя DM | построить результат для потребителя хранилища; уроки каждой витрины — в таблице ниже |
| 2 | [Свой график в Superset](2-1-superset-chart.md) | превратить свой результат из хранилища в отчет в BI |
| 3 | [Нарежь сессии сам](3-1-sessions-by-hand.md) | сверить число сессий в своей нарезке с эталоном и найти события, из-за которых оно расходится |
| 4 | Перепиши нарезку стенда | изменить расчетную сущность внутри готового конвейера и проверить ее внешним эталоном |
| 4 | [Перепиши нарезку стенда](4-1-session-pipeline.md) | изменить расчетную сущность внутри готового конвейера и проверить ее внешним эталоном |
| 5 | Сначала сторож, потом ломай: заказы | написать проверки качества до рискованного изменения, а не после первой поломки |
| 6 | Разбери сырые события и сверь результат со стендом | изучить разбор потока отдельно от живого приема и сверить его со стендовым результатом |
| 7 | Мониторинг: куда смотреть | выбрать, куда и на что смотреть в живой системе |
ТЗ для ступеней 4-7 появятся по мере продвижения программы.
ТЗ для ступеней 5-7 появятся по мере продвижения программы.
## Ступень 1: пять витрин слоя DM