feat(airflow): пробные DAG test_clickhouse и test_kafka вместо демонстрационного

Зачем.
Демонстрационный DAG example_clickstream_hello ничего не проверял: он не
обращался ни к ClickHouse, ни к Kafka, поэтому его зелёный результат ничего
не говорил о стенде. Пробники проверяют связи по-настоящему — и тем же
клиентом, каким будут ходить рабочие DAG.

Что.
- test_clickhouse: пишет строку в ReplicatedMergeTree на ноде 1 и читает её
  с ноды 2 через Distributed. Данные проходят путь «нода 2 → все шарды →
  шард ноды 1», то есть проверяется межшардовое чтение, а не одна нода.
- test_kafka: пишет в постоянный топик сообщение с меткой прогона и
  вычитывает его обратно.
- infra/airflow/Dockerfile: clickhouse-connect 1.6.0 и confluent-kafka
  2.15.0 вшиты в образ, импорт проверяется на сборке — при запуске
  контейнера пакеты не доустанавливаются.
- Проверки: scripts/stand-smoke.sh гоняет оба пробника через API Airflow,
  scripts/config-test.sh разбирает DAG без стенда,
  tests/stand-smoke-guards.sh проверяет красный путь,
  tests/dag-probes-unit.py — модульные проверки разбора.
- README и ADR 0001 обновлены тем же изменением.
- Удалён dags/example_clickstream_hello.py.

Проверка.
make config-test — пройдено 3, 3 и 6, ошибок 0.
make clean; cp .env.example .env; make up — 116 с на чистых томах.
make smoke — пройдено 25, ошибок 0; стенд занимает 2244,0 MiB.
make smoke-cluster — все 8 проверок кластера.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>

dags/test_kafka.py

@@ -0,0 +1,98 @@
+"""Проверка записи и чтения сообщения Airflow через Kafka."""
+
+from __future__ import annotations
+
+import datetime
+import time
+import uuid
+
+from airflow.sdk import dag, get_current_context, task
+
+BROKER = "kafka:9092"
+TOPIC = "airflow_integration_probe"
+
+
+@dag(
+    dag_id="test_kafka",
+    schedule=None,
+    start_date=datetime.datetime(2026, 1, 1, tzinfo=datetime.timezone.utc),
+    catchup=False,
+    tags=["проверка"],
+    doc_md=__doc__,
+)
+def test_kafka():
+    @task
+    def check_round_trip() -> None:
+        from confluent_kafka import Consumer, Producer, TopicPartition
+
+        marker = f"{get_current_context()['run_id']}:{uuid.uuid4()}"
+        marker_bytes = marker.encode()
+        group_id = f"airflow-probe-{uuid.uuid4()}"
+        producer = None
+        consumer = None
+
+        try:
+            # Стенд опирается на автосоздание: срок хранения чистит записи, а
+            # не топик; в бою автосоздание обычно выключают.
+            delivery_errors: list[str] = []
+            delivered_offsets: list[tuple[int, int]] = []
+
+            def on_delivery(error, message) -> None:
+                if error is not None:
+                    delivery_errors.append(str(error))
+                else:
+                    delivered_offsets.append((message.partition(), message.offset()))
+
+            producer = Producer(
+                {
+                    "bootstrap.servers": BROKER,
+                    "client.id": "airflow-test-kafka",
+                    "message.timeout.ms": 10_000,
+                    "socket.timeout.ms": 5_000,
+                }
+            )
+            producer.produce(
+                TOPIC,
+                key=marker_bytes,
+                value=marker_bytes,
+                on_delivery=on_delivery,
+            )
+            undelivered = producer.flush(10)
+            if undelivered or delivery_errors or len(delivered_offsets) != 1:
+                raise RuntimeError(
+                    "Kafka не подтвердила запись маркера: "
+                    f"не доставлено {undelivered}, ошибки {delivery_errors}, "
+                    f"смещения {delivered_offsets}"
+                )
+
+            consumer = Consumer(
+                {
+                    "bootstrap.servers": BROKER,
+                    "group.id": group_id,
+                    "enable.auto.commit": False,
+                    "session.timeout.ms": 6_000,
+                    "socket.timeout.ms": 5_000,
+                }
+            )
+            partition, offset = delivered_offsets[0]
+            consumer.assign([TopicPartition(TOPIC, partition, offset)])
+            read_deadline = time.monotonic() + 20
+            while time.monotonic() < read_deadline:
+                message = consumer.poll(0.5)
+                if message is None:
+                    continue
+                if message.error():
+                    raise RuntimeError(f"Kafka вернула ошибку чтения: {message.error()}")
+                if message.value() == marker_bytes:
+                    return
+            raise RuntimeError(f"Kafka не вернула свой маркер за 20 секунд: {marker}")
+        finally:
+            if producer is not None:
+                producer.flush(1)
+            if consumer is not None:
+                consumer.close()
+
+    check_round_trip()
+
+
+test_kafka()