feat(orders): добавить приём слепков в STG

Зачем:
- связать проигрывание модельных дней с пакетным приёмом заказов
- показать на одном стенде различие потокового push и пакетного pull

Что:
- добавлен топик, Kafka-чтец и реплицированное сырьё заказов
- добавлен даг orders_ingest с одним прямым чтением и идентификатором загрузки
- работники мира отправляют слепок, ждут приём и только затем двигают позицию
- решения, границы отказа и проверки отражены в ADR и архитектурных документах

Проверка:
- make lint
- make config-test
- make smoke
- make check-clickhouse
- make check-services
This commit is contained in:
2026-08-18 21:33:13 +03:00
parent e67ee27a17
commit 6bd9190142
10 changed files with 330 additions and 54 deletions
+100
View File
@@ -0,0 +1,100 @@
"""Приём заказов: пакетный забор слепка из Kafka в хранилище.
Путь Kafka → STG → ODS у заказов один и живёт одним дагом; здесь его первый
шаг — забор. Расписания у дага нет: его дёргает тот, кто положил слепок в
топик, — работник пульта мира после проигрыша дня, — и ждёт конца.
Контраст с приёмом событий и есть урок. События тянет матвью, навсегда
подписанная на чтеца: приём идёт сам, пока идёт поток. Слепок заказов
приезжает раз в модельный день целой выгрузкой, у которой есть начало и конец,
и забирает её запрос по команде. Push против pull — два режима на одном стенде,
каждый там, где ему место по природе источника.
Решения и доводы целиком — ADR 0008; форма перехода STG → ODS, который
прирастёт сюда вторым шагом, — docs/architecture/orders/ingestion.md.
"""
from __future__ import annotations
import datetime
import logging
from airflow.sdk import Connection, dag, get_current_context, task
START_DATE = datetime.datetime(2026, 1, 1, tzinfo=datetime.UTC)
# Забор — один прямой SELECT, без цикла до пустоты: одна порция ClickHouse
# берёт десятки тысяч сообщений, а слепок дня — порядка полутора тысяч строк.
# Короткая порция оставит хвост до следующего прогона, а отказ после чтения
# унесёт прочитанное с собой: офсеты коммитятся в момент чтения. Граница
# целиком — ADR 0008, «Следствия».
#
# stream_like_engine_allow_direct_select разрешает читать чтеца запросом; вторая
# половина пары объявлена на самой таблице (sql/ddl/10-stg-tables.sql).
# distributed_foreground_insert = 1 — конвенция ETL-вставок стенда: задача не
# должна зеленеть раньше, чем строки легли на шарды.
TAKE_ONE_BATCH = """
INSERT INTO stg.orders_raw_dist
SELECT
raw,
_topic AS kafka_topic,
_partition AS kafka_partition,
_offset AS kafka_offset,
_timestamp_ms AS kafka_timestamp,
hostName() AS consumer_host,
{load_id:String} AS _load_id,
now64(3) AS _load_ts
FROM stg.orders_raw_kafka
SETTINGS
stream_like_engine_allow_direct_select = 1,
distributed_foreground_insert = 1
"""
@dag(
dag_id="orders_ingest",
schedule=None,
start_date=START_DATE,
is_paused_upon_creation=False,
# Чтец у топика один, и группа потребителей у него одна. Два прогона разом
# дрались бы за неё, а слепок разъехался бы по двум _load_id; второй
# прогон подождёт своей очереди.
max_active_runs=1,
tags=["заказы"],
)
def orders_ingest():
"""Забрать приехавший слепок заказов из топика в сырьё."""
@task
def pull_batch() -> None:
# Импорт внутри задачи: обработчик DAG разбирает этот файл снова и
# снова, и импорт наверху оплачивался бы каждым разбором.
import clickhouse_connect
load_id = get_current_context()["run_id"]
connection = Connection.get("clickhouse_default")
client = clickhouse_connect.get_client(
host=connection.host,
port=connection.port,
username=connection.login,
password=connection.password,
database=connection.schema or "default",
connect_timeout=5,
send_receive_timeout=30,
)
try:
summary = client.command(TAKE_ONE_BATCH, parameters={"load_id": load_id})
finally:
client.close()
# Размер порции — read_rows: written_rows у вставки в Distributed
# считает не приехавшее.
logging.info(
"порция принята: строк %s, _load_id %s",
summary.summary["read_rows"],
load_id,
)
pull_batch()
orders_ingest()