Author SHA1 Message Date
ddadminandClaude Fable 5 453950a639 docs(specs): итог тикета #203 внесен в раздел 9 спеки программы лаб
- Зачем:
  - раздел 9 отсылал к открытому тикету #203; решение принято, указатель
    должен вести на итог, а не на вопрос.
- Что:
  - фраза «докуда ведет карта #182» заменена итогом: карта закрыта приемкой
    спеки, исполнение ведет карта #206.
- Проверка:
  - вычитка раздела 9 файла docs/specs/2026-09-01-labs-program.md.

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
2026-09-01 09:32:27 -04:00
ddmitry c26b4530f3 Merge pull request 'docs(specs): спека программы учебных лаб' (#205) from 202-labs-program-spec into main
Reviewed-on: #205
2026-09-01 16:13:49 +03:00
ddadmin eed5b4b4e6 docs(specs): словарь программы лаб очеловечен по ревью владельца
- Зачем:
  - термины спеки перейдут в задания, а «хребет», «ветки» и «точка
    прицепа» с калькированными заголовками сюжетов смущали бы студентов.
- Что:
  - хребет → основная программа, шаги → ступени, ветки → факультативы,
    «точка прицепа» заменена формулой «открывается после ступени N»;
  - заголовки разделов и сюжетов переписаны из позиции студента
    («Почему выручка не сходится», «Куда попадают битые строки»);
  - переносы выровнены по ~80 колонок по всему файлу.
- Проверка:
  - текст без учета пробелов не изменился на шаге переносов (SHA-256);
    решения, состав и порядок программы не менялись.
2026-09-01 09:07:40 -04:00
ddadmin 4fd872f296 docs(specs): спека программы учебных лаб — хребет и ветки
- Зачем:
  - тикет #202 карты #182: собрать из инвентаризации #201 программу лаб
    целиком — состав, порядок, формы и судьбу идей-кандидатов.
- Что:
  - создан docs/specs/2026-09-01-labs-program.md: хребет из семи
    обязательных шагов и пять тематических разделов необязательных лаб;
  - узаконены границы вычитания по потокам и поименные резолюции идей
    #143, #145, #148, #149, #186, #187, #188;
  - записаны отклоненные варианты оси прогрессии и границы спеки (#203).
- Проверка:
  - вычитка владельцем (спека принята), слепое ревью фактов против
    инвентаризации и доков — все находки закрыты.
2026-09-01 08:45:43 -04:00
ddmitry 22bf09af9d Merge pull request 'docs(research): инвентаризация сюжетов лаб по слоям стенда' (#204) from research/labs-inventory into main 2026-08-31 18:39:20 +03:00
ddadminandClaude Fable 5 502d705ca1 docs(research): инвентаризация сюжетов лаб по слоям стенда
- Зачем:
  - спеке программы лаб (#202) нужен полный веер сюжетов вместо семи
    случайно накопленных идей; резолюция тикета #201 карты #182.
- Что:
  - заметка docs/research/2026-08-31-labs-inventory.md: 32 сюжета по
    слоям STG, ODS, DDS, DM, BI и поперек слоев, три формы заданий,
    разбор гипотезы «вычитание + DQ» с таблицей по потокам.
- Проверка:
  - фактура (пути, имена таблиц, номера тикетов) сверена с репозиторием
    при вычитке; кода изменение не касается.

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
2026-08-31 11:38:54 -04:00
ddmitry d22156a7da Merge pull request 'docs(labs): ТЗ необязательной лабы «свой дашборд в Superset»' (#199) from 197-superset-lab into main
Reviewed-on: #199
2026-08-31 11:07:53 +03:00
ddadminandClaude Fable 5 6174536cc1 docs(specs): BI-лаба узаконена в исключении раздела 10
Зачем: раздел 10 выносил все лабы v2 в отдельную работу учебного пути,
делая исключение только для домашек DM, — необязательная лаба Superset
из #197 формально в него не попадала.

Что: исключение расширено фразой про лабу «свой дашборд в Superset» с
меркой владельца: домашки DM и эта лаба продуманы до готовых ТЗ,
остальные лабы пока на уровне идей.

Проверка: вычитка; решение владельца репозитория из обсуждения #197.

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
2026-08-31 04:05:43 -04:00
ddadminandClaude Fable 5 989ff71495 docs(labs): ТЗ необязательной лабы «свой дашборд в Superset»
Зачем: владеть хотя бы одним BI-инструментом на базовом уровне — полезный
навык дата-инженера, но стенд в первую очередь про ClickHouse, поэтому
лаба необязательная. Обещание «отдельная домашка после этапа 8» в доке DM
висело без адреса.

Что: ТЗ docs/labs/superset-dashboard.md — пять датасетов поверх публичных
представлений заданий 1-5, свой дашборд отдельно от стендового, проверка
глазами без homework_check; шестая строка и разведение «пяти заданий по
витринам» в docs/labs/README.md; абзац о сроке жизни объектов менти в
docs/architecture/superset.md; ссылка на лабу из доки DM; правило слага в
AGENTS.md расширено до «предмет задания».

Проверка: кода и DDL нет; слепое ревью текста (9 находок закрыто, 2
дополнительные с перепроверки) и финальная вычитка.

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
2026-08-31 03:55:40 -04:00
ddmitry cd82911906 Merge pull request 'feat(superset): датасеты и дашборд «Бизнес-сюжеты» (этап 8)' (#198) from 196-superset-dashboard into main
Reviewed-on: #198
2026-08-31 10:26:41 +03:00
ddadminandClaude Fable 5 3ffce6387e feat(superset): датасеты и дашборд «Бизнес-сюжеты» деревом импорта
- Зачем:
  - этап 8 (#196): три сюжета спеки — выручка, сверка, посетители /
    известные — должны приезжать в Superset при каждой инициализации
    стенда, без ручной сборки в интерфейсе.
- Что:
  - дерево infra/superset/import/ дополнено датасетами трех витрин dm,
    тремя графиками и дашбордом «Бизнес-сюжеты»; uuid розданы рукой,
    русские строки читаемы, metadata.yaml сокращен до версии формата.
  - написан справочник docs/architecture/superset.md: устройство зоны,
    дерево импорта, маршрут свежего экспорта, ловушки импорта.
  - в docs/architecture/dm.md добавлена ссылка на справочник зоны.
- Проверка:
  - docker compose run --rm superset-init — импорт начисто, затем три
    графика отдают данные через API (54/48/10 строк).
  - прогон рецепта «чистая установка» из справочника: сброс базы superset
    в postgres-metadata, импорт, активы на месте.
  - make lint и make check-services зеленые (7/7).

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
2026-08-30 18:42:01 -04:00
ddmitry c999153acb Merge pull request 'feat(generator): откалиброваны доли заказной стороны' (#195) from 194-calibration into main
Reviewed-on: #195
2026-08-30 23:49:13 +03:00
ddmitry c3a105a0f8 Merge pull request 'feat(generator): эталонный мир зафиксирован равным стартовому' (#193) from 192-stage7-tail into main
Reviewed-on: #193
2026-08-30 23:48:10 +03:00
ddadminandClaude Fable 5 9b1826f5ff feat(generator): откалиброваны доли заказной стороны
- Зачем:
  - семь мест обещали калибровку черновых долей «при пересборке
    эталонного мира (этап 7)», а пересборки не будет (#192); числа
    сверены замером и зафиксированы (#194, хвост этапа 7 — #9).
- Что:
  - замер на каноническом мире (28 дней, без транспорта): все доли в
    пределах ориентиров; пометки «черновое» сняты, наблюдаемые доли
    вписаны в комментарии world.py, fate.md и запись «Что проверено»;
  - потеря purchase: наблюдаемых 1,78% при броске 3% — вычеты штатные
    (пары склейки, приоритет отмены), принято решением владельца;
    ориентир класса B в мастер-спеке различает бросок и наблюдаемую долю;
  - веса мира и опись не тронуты: правки world.py — только комментарии.
- Проверка:
  - cd generator && make lint && make typecheck && make test (437 passed);
  - git diff по data/world-inventory.json пуст; grep «черновое|калибровка»
    по generator/src и docs/architecture/orders пуст.

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
2026-08-30 16:42:32 -04:00
ddadminandClaude Fable 5 8b7987c5c2 docs(specs): снято обещание CI-генерации на amd64 и arm64
- Зачем:
  - CI дублировал бы сторожем то, что уже гарантировано устройством:
    дисциплина целочисленной случайности снимает межархитектурные
    расхождения (решение владельца 2026-08-30, хвост этапа 7 — #9).
- Что:
  - резолюция вписана в раздел 5 спеки генератора;
  - строки этапа 7 в обеих спеках приведены к резолюции.
- Проверка:
  - grep "CI гоняет" docs/specs/ пуст; чтение раздела 5.

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
2026-08-30 16:11:34 -04:00
ddadminandClaude Fable 5 c1b61d81b9 feat(generator): эталонный мир зафиксирован равным стартовому
- Зачем:
  - у дней 8-13 описи не нашлось читателя: обещание эталона в 14 дней
    снято решением владельца 2026-08-30 (#192, этап 7 — #9).
- Что:
  - резолюция перенесена в обе спеки, докстринг описи и словарь CONTEXT.md;
  - добавлен тест: проигранный через CLI день совпадает с хешем описи;
  - сняты замеры: пересборка описи 20,5 с, снимок 460,7 МБ, make test
    176,5 с — записаны в карту проверок и таблицу бюджетов.
- Проверка:
  - cd generator && make lint && make typecheck && make test (437 passed);
  - git diff по data/world-inventory.json пуст.

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
2026-08-30 15:53:52 -04:00
ddmitry f93c924b33 Merge pull request 'feat(generator): добавлено опоздание заказов в слепках' (#191) from 185-late-orders into main
Reviewed-on: #191
2026-08-29 10:06:31 +03:00
ddadmin c68a451698 docs(orders): восстановлено описание окна опоздания
- Зачем:
  - при перевёрстке абзаца пропало правило отсутствия заказа до дня приезда.
- Что:
  - восстановлен диапазон скрытых слепков d…d+δ−1.
  - исправлена пунктуация и прояснено обнуление задержки назначенного заказа.
- Проверка:
  - git diff --check.
  - make config-test.
2026-08-29 02:03:24 -04:00
ddadmin 8db1c58c12 feat(generator): добавлено опоздание заказов в слепках
- Зачем:
  - менти должен увидеть, как запоздавшая выгрузка меняет открытое окно, не подделывая аудит источника.
- Что:
  - заказам назначена задержка D, D+1 или D+2 последним броском подпотока ORDERS.
  - назначенный планом заказ приезжает сразу, а Woven передаёт эту гарантию именованным полем.
  - обновлены документы, проверки границ механики и эталонные хеши слепков.
- Проверка:
  - make lint, make typecheck и make test в generator: 436 тестов прошли.
  - make config-test: конфигурация прошла проверку.
  - world_live_day и следующий etl_pipeline перевели заказ 20260608-0001 из awaiting_order в match.
2026-08-28 17:30:55 -04:00
ddmitry 58e944aa87 Merge pull request 'feat(generator): потеря и дубль purchase (B, D) и счетчики описи' (#189) from 184-beacons into main
Reviewed-on: #189
2026-08-28 21:58:23 +03:00
ddadminandClaude Fable 5 c28f724706 feat(generator): потеря и дубль purchase (B, D) и счетчики описи
- Зачем:
  - трекер стенда был полным, и правило «деньги — по бэкенду» держалось
    на слове; классы B и D делают недосчет и пересчет трекера
    наблюдаемыми (этап 6, #184).
- Что:
  - подпоток BEACONS: точечная потеря purchase (~3%) и сюжетный дубль
    (~2%) швом после _purchases, с гарантией моста идентичностей и
    условием допуска дубля по паузе до следующего визита;
  - опись считает пять классов по приоритету спеки; фильтр
    classes_vs_inventory расширен, нулевой класс читается нулем;
  - fate.md, seeds.md, dm.md и orders/README.md приведены к имени
    BEACONS и строгому правилу допуска.
- Проверка:
  - make lint, make typecheck, make test (433 passed) и make inventory
    из generator/ — хеши слепков не изменились;
  - на стенде: make smoke, make check-clickhouse, make check-services
    зеленые; в dq_summary classes_vs_inventory и sessions_vs_reference
    pass, витрина сверки показывает lost_event и duplicate_event.

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
2026-08-28 13:13:47 -04:00
ddmitry c49f39f01f Merge pull request 'docs(generator): заморозка спеки этапа 2 и ADR 0015-0017' (#181) from spec-freeze into main
Reviewed-on: #181
2026-08-28 16:27:37 +03:00
ddadmin dcf8db1305 Merge remote-tracking branch 'origin/main' into spec-freeze 2026-08-28 08:16:11 -04:00
ddadminandClaude Fable 5 6f18e9989c docs(generator): заморожена спека этапа 2, решения — в ADR 0015-0017
- Зачем:
  - спека разрослась до 1058 строк, а журнал решений в разделе 9 читался
    только целиком; агентам и людям нужен дешевый адресный заход к
    основаниям решений генератора.
- Что:
  - заведены ADR 0015 (пояс счетчика), 0016 (паспорт куки) и 0017 (номер
    заказа); четыре адресные ссылки на «раздел 9» перешиты на них.
  - раздел 9 пересобран в 11 тематических подразделов с датами и тикетами
    у каждого решения и закрыт пометкой о заморозке; устаревшие
    промежуточные замеры свернуты до указателей на актуальные.
  - строка статуса в шапке отмечает закрытие спеки как документа этапа 2.
- Проверка:
  - wc -l docs/specs/2026-08-01-generator.md (951, было 1058);
    rg -n 'раздел[а-яё]* 9|разделы 8 и 9' docs -g '*.md' — 18 попаданий,
    все классифицированы; разделы 1-8 нетронуты (сверка хешем).

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
2026-08-28 08:16:11 -04:00
ddmitry 9cc3e5ae3b Merge pull request 'docs(generator): путеводитель по генератору и живой проход make demo' (#179) from 48-generator-guide into main
Reviewed-on: #179
2026-08-28 15:03:35 +03:00
ddadmin 74061aa499 Merge branch 'main' into 48-generator-guide 2026-08-28 06:06:19 -04:00
ddmitry 2a13f46a6d Merge pull request 'fix(compose): устранена гонка сборки общих образов' (#178) from fix/compose-shared-image-build into main
Reviewed-on: #178
2026-08-28 13:05:17 +03:00
Dmitry Dementiev cd4f9c55f5 docs(compose): объяснение общей сборки сокращено
- Зачем:
  - ADR и комментарии повторяли устройство Compose и говорили о сборке безлично.
- Что:
  - в Compose оставлен один указатель на причину решения.
  - ADR хранит правило общей сборки и объясняет гонку Buildx.
- Проверка:
  - make config-test.
  - git diff --check.
2026-08-28 13:03:47 +03:00
ddadminandClaude Fable 5 0c466c082e docs(generator): путеводитель по генератору и живой проход make demo
- Зачем:
  - спека отвечает «почему», а жанра «как пройти устройство по коду»
    не было (#48); черновик в generator/README.md ждал выверки.
- Что:
  - новый набор docs/architecture/generator/: индекс с целевой картиной
    и mermaid-схемой плюс шесть поддокументов по темам тикета.
  - демо-модуль и цель make demo: канонический D0, все стадии цепочки
    на одном экране; тест-сторож проверяет стадии без прибитых чисел.
  - раздел «Как это работает» в generator/README.md сжат до ссылки
    на путеводитель, черновая врезка снята.
- Проверка:
  - из generator/: make lint, make typecheck, make test (430 passed),
    make demo; два слепых ревью и узкая перепроверка — находки закрыты.

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
2026-08-28 06:00:36 -04:00
Dmitry Dementiev 1f203c974d fix(compose): устранена гонка сборки общих образов
- Зачем:
  - make up иногда падал, когда несколько служб параллельно экспортировали один тег образа.
- Что:
  - сборка образов Airflow и Superset закреплена за службами инициализации.
  - зависимые службы только используют готовый образ, решение описано в ADR 0001.
- Проверка:
  - make config-test.
  - docker compose --progress plain build superset superset-init airflow-scheduler airflow-init.
  - два запуска make up прошли экспорт трёх уникальных тегов без image already exists.
2026-08-28 12:53:33 +03:00
ddmitry 5946175efa Merge pull request 'fix(grafana): исправлена загрузка плагина при сборке' (#177) from fix/grafana-plugin-download into main
Reviewed-on: #177
2026-08-28 12:42:27 +03:00
ddmitry cdfa31f51d Merge pull request 'fix(superset): стабилизирована проверка рабочего контура' (#176) from 172-superset-cold-check into main
Reviewed-on: #176
2026-08-28 12:41:25 +03:00
ddadmin cc836fc3c5 fix(superset): стабилизирована проверка рабочего контура
- Зачем:
  - холодный запуск второго приложения Superset давал ложный красный результат исправного стенда.
- Что:
  - тяжёлые `create_app()` и `superset test-db` заменены проверкой сохранённого подключения через REST API.
  - добавлены проверка схемы `dm`, безопасная диагностика и краткая запись приёмки с замерами.
- Проверка:
  - `make config-test`.
  - `make smoke`: 21/21 за 25 секунд.
  - три `make check-services` после перезапуска Superset: 7/7 за 71, 67 и 70 секунд; финальный прогон — 7/7 за 70 секунд.
  - контрольный неверный UUID: 5/1, красной стала проверка метаданных.
2026-08-28 12:38:54 +03:00
Dmitry Dementiev e422e6d1fa fix(grafana): исправлена загрузка плагина при сборке
- Зачем:
  - make up падал с HTTP 451 при загрузке плагина из каталога Grafana.
- Что:
  - закреплённый выпуск плагина загружается из официального GitHub Releases.
  - версия плагина вынесена в один аргумент сборки, причина выбора описана в справочнике мониторинга.
- Проверка:
  - docker build --progress=plain -t clickstream-grafana:local infra/grafana.
  - docker run --rm --entrypoint grafana clickstream-grafana:local cli --pluginsDir /usr/share/grafana/plugins plugins ls.
  - make config-test.
2026-08-28 12:31:48 +03:00
ddmitry 1fae4e589f Merge pull request 'feat(airflow): пульт мира объясняет ось дней в форме и журнале' (#175) from 111-world-date into main
Reviewed-on: #175
2026-08-28 12:16:38 +03:00
ddadminandClaude Fable 5 17995d4c5e fix(airflow): формулировки пульта переписаны живым русским
- Зачем:
  - владелец на ревью PR #175 отметил кальку в подсказках; читать их
    будет менти, и язык здесь — часть продукта.
- Что:
  - переписаны подсказка формы days, докстринги работников, строки
    журнала remember_played, абзац README и пункт в etl.md; смысл
    не менялся.
- Проверка:
  - make lint, make config-test.

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
2026-08-28 05:14:51 -04:00
ddadminandClaude Fable 5 c2c4401a16 feat(airflow): пульт мира объясняет ось дней в форме и журнале
- Зачем:
  - оператор принимал служебную logical_date Airflow за дату мира (#111),
    а документацию читают реже, чем форму запуска.
- Что:
  - у параметра days появилась подсказка description_md, а в докстринги
    работников добавлена фраза: день определяет world_position, служебные
    поля Airflow к оси мира отношения не имеют.
  - remember_played пишет в журнал сыгранные дни и новую позицию.
  - README дополнен абзацем про служебные поля за «Advanced Options»;
    из etl.md сняты устаревшие стыки на закрытые #7 и #2.
- Проверка:
  - make lint, make config-test; ручной прогон world_next_day зелёный,
    позиция 9 -> 10, в журнале «сыграны дни 9–9, позиция теперь 10».

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
2026-08-28 05:05:44 -04:00
ddmitry 33aef73d0e Merge pull request 'feat(dm): учебные задания витрин DM и даг самопроверки' (#174) from 159-dm-labs into main
Reviewed-on: #174
2026-08-28 09:53:45 +03:00
ddadminandClaude Fable 5 f33d75113d feat(dm): добавлены учебные задания витрин и даг самопроверки
- Зачем:
  - менти строит витрины DM сам, от DDL по правилу зерна до задачи в
    конвейере; стенду нужны ТЗ с образцом и обратная связь по каждой
    витрине (#159, резолюция #135).
- Что:
  - docs/labs/: README и пять ТЗ — events_enriched_v, top_pages_daily,
    session_overview, dq_errors_daily, utm_effectiveness; каждое ТЗ
    называет урок, состав колонок, форму по зерну и самопроверку.
  - dags/homework_check.py: ручной даг, задача на витрину, красная без
    витрины или при расхождении; проверки — шесть файлов sql/dq/ с
    инвариантами против DDS и ODS, без золотых констант; в dq_summary
    не пишет.
  - docs: dm.md называет homework_check и снимает «Остается нарезке»,
    §7 и §10 мастер-спеки согласованы с лабами, dds/session.md указывает
    на ТЗ, AGENTS.md пополнен правилом имен docs/labs/.
- Проверка:
  - make lint; make smoke 21/21, make check-clickhouse 10/10,
    make check-services 7/7.
  - на свежем стенде все пять задач homework_check красные и называют
    ТЗ; черновик каждой витрины по тексту ТЗ зеленит свою задачу,
    после сноса — снова красная; строк от самопроверки в dq_summary нет.

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
2026-08-27 17:44:15 -04:00
ddmitry 35d43125b1 Merge pull request 'feat(dq): добавлен контроль качества конвейера' (#173) from 158-dq-pipeline into main
Reviewed-on: #173
2026-08-27 18:42:44 +03:00
ddadmin 54686651df fix(dq): устранено переполнение памяти проверок
- Зачем:
  - параллельный DQ выгружал деловые ключи в Python и исчерпывал 640 МиБ планировщика.
- Что:
  - четыре сверки агрегируют дневные итоги и ограниченную диагностику в ClickHouse.
  - коробка планировщика поднята до 1,5 ГиБ, локальные пределы задач удалены.
  - измерения и граница между SQL и Python записаны в документации.
- Проверка:
  - make lint, make config-test, make smoke, make check-clickhouse, make check-services.
  - полный etl_pipeline, красный и восстановительный прогоны dq_check.
2026-08-27 11:25:19 -04:00
ddadmin 26b2e5fea1 feat(dq): добавлен контроль качества конвейера
- Зачем:
  - конвейеру нужна публикуемая сводка текущего качества с красным завершением при нарушении договоров.
- Что:
  - добавлены DDL, публичное представление и пять сверок на естественном деловом зерне.
  - даг dq_check встроен после DM и публикует полные дневные партиции до именованных утверждений.
  - параллелизм DDS, DM и DQ приведён к измеренному лимиту памяти планировщика.
- Проверка:
  - make lint; make config-test; make rebuild-storage.
  - make smoke; make check-clickhouse; make check-services.
  - три семейства проверок покрашены искусственными расхождениями и восстановлены повторным полным прогоном.
2026-08-27 07:55:28 -04:00
ddmitry 4e60aafc31 Merge pull request 'feat(etl): добавлен дневной конвейер трансформаций' (#171) from 156-etl-pipeline into main
Reviewed-on: #171
2026-08-27 13:13:25 +03:00
ddadmin cec11edaf3 chore(repo): влиты изменения задачи 155
- Зачем:
  - ветка ETL должна учитывать новую витрину `purchase_vs_orders` из `main`.
- Что:
  - `origin/main` влит без переписывания истории опубликованного PR;
  - `dm_transform` теперь собирает третью витрину внутри общего конвейера.
- Проверка:
  - `make config-test`, `make lint`;
  - `generator`: `make lint`, `make typecheck`, `make test` — 429 тестов;
  - `make rebuild-storage`, `make smoke`, `make check-clickhouse`, `make check-services`;
  - импорт DAG без ошибок, `purchase_vs_orders` заполнена.
2026-08-27 12:23:02 +03:00
ddmitry 2a6162237c Merge pull request 'feat(dm): добавлена сверка покупок с заказами' (#170) from 155-purchase-vs-orders into main
Reviewed-on: #170
2026-08-27 11:55:50 +03:00
ddadmin 20071c565f feat(dm): добавлена сверка покупок с заказами
- Зачем:
  - показать расхождения трекера и бэкенда на зерне заказа
  - сохранить отложенные покупки наблюдаемыми до следующего слепка
- Что:
  - добавлены таблицы, представление и пересборка purchase_vs_orders
  - сумма покупки нормализована в Decimal на границе ODS
  - обновлены договоры и указатели на механику пересборки
- Проверка:
  - `make config-test`, `make lint`
  - `cd generator && make docs lint typecheck test`
  - `make rebuild-storage`, явные `dds_transform` и `dm_transform`
  - `make smoke`, `make check-clickhouse`, `make check-services`
2026-08-27 04:21:15 -04:00
ddadmin 61e662c19c refactor(etl): упрощена проверка готовности Kafka
- Зачем:
  - верхние смещения можно получить тем же административным клиентом без одноразового Consumer и фиктивной группы.
- Что:
  - чтение хвоста переведено на AdminClient.list_offsets с OffsetSpec.latest.
  - назначение system.one названо рядом с запросом, а документация и запись проверок сокращены и переставлены по смыслу.
- Проверка:
  - make config-test; make lint.
  - живые проверки готового и отсутствующего разделов Kafka; полный etl_pipeline.
2026-08-27 11:17:43 +03:00
ddadmin 12a5c109b2 feat(etl): добавлен дневной конвейер трансформаций
Зачем:
- Один запуск должен одинаково работать из жизненного цикла, вручную после разгона и повторно после отказа.

Что:
- Добавлена последовательная сцепка DDS и DM с ожиданием каждого слоя.
- DDS дожидается смещений Kafka и очереди доставки ClickHouse за общий срок.
- ETL встроен в создание мира и живой день; документация приведена к новому графу.

Проверка:
- make config-test; make lint.
- make smoke: 21/21; make check-clickhouse: 10/10; make check-services: 7/7.
- make rebuild-storage, живой и пакетный дни, искусственный отказ и ручное восстановление ETL.
2026-08-27 02:43:29 +03:00
ddmitry fb00bbe4c3 Merge pull request 'feat(dm): добавлены витрины выручки и трафика' (#169) from 154-dm-marts into main
Reviewed-on: #169
2026-08-26 22:23:38 +03:00
ddadmin 741820789f refactor(dm): уточнены ограничения DAG и пояснения SQL
- Зачем:
  - Ревью выявило неясные причины ограничений и защитных условий в учебном образце.
- Что:
  - Спекулятивный общий потолок задач заменен адресным лимитом размноженной замены с точным описанием OOM.
  - Объяснены нулевое значение непарного LEFT JOIN и опасность пустого DDS при замене партиций.
  - Добавлена ссылка на разбор области пересборки, а общий штамп про Context7 удален.
- Проверка:
  - make lint, make config-test, make smoke; успешный запуск dm_transform.
2026-08-26 14:56:33 -04:00
ddadmin da0477f0f1 feat(dm): добавлены витрины выручки и трафика
Зачем:
- Показать два ритма пересборки агрегатов на готовых витринах DM.

Что:
- Добавлены физические модели и публичные договоры revenue_daily и daily_traffic.
- Добавлен dm_transform с оконной заменой выручки и полным пересчетом трафика.
- Отрицательный опыт локального соединения через публичные _v зафиксирован; выбран явный GLOBAL LEFT JOIN.
- Замены партиций сериализованы после подтвержденного OOM при трех одновременных задачах.
- Обновлены архитектурные документы и мастер-спека.

Проверка:
- make lint, make config-test, make smoke, make check-clickhouse, make check-services.
- Чистая сборка world_recreate, dds_transform и dm_transform; меры сверены с прямыми агрегатами.
2026-08-26 13:55:26 -04:00
ddmitry c9bcacd63b Merge pull request 'feat(dds): добавлена карта идентичностей' (#168) from 153-dds-identity-map into main
Reviewed-on: #168
2026-08-26 19:52:52 +03:00
ddadmin 39ff0b5bb4 feat(dds): добавлена карта идентичностей
- Зачем:
  - реализованы требования issue #153 к мосту между кукой и пользователем.
- Что:
  - добавлены физическая карта, точное представление и полный пересчёт через GLOBAL JOIN.
  - задача identity_map поставлена после сборки заказов в dds_transform.
  - устройство и живые проверки карты записаны в документации хранилища.
- Проверка:
  - make lint, make smoke, make check-clickhouse, make check-services.
  - три запуска dds_transform: 4770 физических строк и 1590 уникальных пар в _v.
2026-08-26 12:30:40 -04:00
ddmitry cdd44c469f Merge pull request 'feat(ods): версией заказа стала дата слепка, окно DDS — из данных' (#167) from 165-ods-order-version-snapshot-date into main
Reviewed-on: #167
2026-08-26 18:50:37 +03:00
ddadmin a9cead2974 docs(orders): документация перестроена вокруг текущей модели
- Зачем:
  - описание вело нового читателя через историю исправления вместо действующего
    контракта слоёв.
- Что:
  - прямо описаны версия заказа, границы пакетного приёма и расчёт окна DDS.
  - ответственность ODS, DDS и конвейера разделена без ссылок на прежние
    ошибки как на основной довод.
  - исторический вывод исследования помечен до устаревшего абзаца, а ссылки
    ведут к отдельным решениям и контрактам.
- Проверка:
  - make lint.
  - make config-test.
2026-08-26 18:47:22 +03:00
ddadminandClaude Opus 5 a82c75705d feat(ods): версией заказа стала дата слепка, окно DDS — из данных
- Зачем:
  - ярлык snapshot_date выжившей строки доставался жребием, а объём
    пересборки DDS держался на константе окна с двумя несверяемыми копиями
    (ADR 0014, развилка #163).
- Что:
  - ods.order_rep переведена на ReplacingMergeTree(snapshot_date): выживает
    строка позднейшего слепка, ярлык стал правдивым.
  - order_scope.sql выводит окно из дней последнего слепка; ORDER_WINDOW_DAYS
    и параметр window_days сняты со стенда, мёртвая защита краем источника
    убрана.
  - документы и комментарии SQL приведены к ADR 0014: роль ODS, условие
    «одна дата — один слепок», объём прогона и слепые пятна конвейера.
- Проверка:
  - make lint; make rebuild-storage, затем make smoke, make check-clickhouse,
    make check-services — зелёные.
  - после двух слепков snapshot_date всех 1917 строк ods.order_v равен
    последнему слепку заказа, расхождений ноль; деловые поля построчно
    совпали с эталоном argMax по updated_at из сырья.
  - dds_transform без K: первый прогон 06-01…06-07, после нового дня мира
    06-02…06-08, повтор прогона содержимого не изменил.

Closes #165

Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-08-26 17:28:14 +03:00
ddmitry 650efacc3f Merge pull request 'feat(dds): модель сессии и нарезка визитов окнами' (#166) from 152-dds-session-model into main
Reviewed-on: #166
2026-08-26 16:19:06 +03:00
ddadminandClaude Opus 5 176cf5520d feat(dds): добавлена модель сессии и нарезка визитов окнами
Зачем:
- Дать слою расчётную сущность, которой в потоке нет: стенд режет визиты сам,
  а VisitID генератора остаётся эталоном самопроверки.
- Отделить прожитый день от живого — иначе визит, начатый в 23:50, замёрз бы
  обрезанным навсегда: пересобирать замёрзший день слой не станет.

Что:
- Добавлены dds.session_rep/_dist, двойник-донор dds.session_stage_rep/_dist и
  публичный договор dds.session_v.
- Нарезка стоит на двух окнах: первое ставит шов там, где пауза длиннее
  тридцати минут, второе считает нарастающий итог швов — номер визита. Границу
  суток держит разбиение окна, отдельной проверки ей не нужно.
- Порядок в окнах полный, по метке времени и event_id: сортировок две, и при
  равных метках они разошлись бы, разорвав сессию надвое.
- Объём прогона считается от первой дыры в слое по последний прожитый день;
  прожитый день выводится из позиции мира и первого дня событий. Собирать
  нечего — группа задач пропускается, а не зеленеет впустую.
- В dds_transform появилась группа session рядом с заказом; зависимости по
  данным между ними нет.
- Потолок max_active_tasks: размноженная замена без него выносит планировщика
  за отведённые ему 640 МиБ.
- parallel_distributed_insert_select у сессий не назначается вслух — ключ
  шардирования у источника и цели один по контракту ко-локации.
- Записано, что позиция отвечает за «прожит», а не за «доехал»: сторож хвоста
  потока приезжает отдельным тикетом.

Проверка:
- make lint
- make smoke (21 проверка), make check-clickhouse (10), make check-services
- Стартовый мир, пересобранный с нуля: 79367 сессий за восемь дней;
  расхождение с uniqExact(VisitID) по паре «кука × день» — ноль; все 401185
  событий ровно в одной сессии; session_id уникальны.
- Ни одной паузы длиннее тридцати минут внутри сессии и ни одной пары соседних
  визитов куки, разделённой меньшим промежутком.
- Повтор после DROP PARTITION ALL: те же session_id и то же содержимое строк.
- Снесённая руками партиция 2026-06-04: следующий прогон взял хвост от неё,
  дни до дыры не тронуты.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-08-26 07:56:44 -04:00
ddadminandClaude Fable 5 c361c36e3d docs(adr): версия заказа в ODS пересмотрена на дату слепка
- Зачем:
  - лотерея ярлыков доставки при ничьей по updated_at делала слой
    недетерминированным и держала окно K двумя копиями без сверки (#163).
- Что:
  - добавлен ADR 0014: версия ods.order — snapshot_date, с ответом доводу
    ADR 0010, границами допущения и веером отклонённых вариантов.
  - в ADR 0010 помечен пересмотр колонки версии.
- Проверка:
  - реализация и замеры — тикет #165; решение кодом пока не применено.

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
2026-08-26 06:38:46 -04:00
ddmitry 9ab43e79cc Merge pull request 'feat(dds): модель заказа и пересборка окна заменой партиций' (#164) from 151-dds-order-model into main
Reviewed-on: #164
2026-08-26 12:36:09 +03:00
ddadminandClaude Opus 5 535b03783a docs(dds): убраны повторы объяснений в комментариях заказа
Зачем:
- Полный разбор урока про идемпотентность стоял дважды, предупреждение про
  окно K — трижды; внимание менти конечно, и каждый пересказ списывается
  с этого счёта.

Что:
- Докстринг dds_transform сокращён до одной фразы с указателями: полный разбор
  остался в шапке DDL, механика подмены — в order_replace.sql.
- Комментарий про ORDER_WINDOW_DAYS в даге сведён к указателю на compose,
  где число объявлено и где записан риск расхождения.
- Прорежен повтор одного риторического приёма «это не X» — оставлен там,
  где различие и есть суть.

Проверка:
- make lint, make config-test
- Прогон dds_transform зелёный, слой сходится с ods.order_v: 1917 заказов,
  8 дней.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-08-26 05:32:03 -04:00
ddadminandClaude Opus 5 1e8b83ffbb feat(dds): добавлена модель заказа и пересборка окна заменой партиций
Зачем:
- Дать слою первую физическую сущность и показать идемпотентность, устроенную
  иначе, чем в приёме: заменой партиции, а не колонкой версии.
- Родить механику дневной пересборки на кластере — образец для сессий и витрин.

Что:
- Добавлены dds.order_rep/_dist, двойник-донор dds.order_stage_rep/_dist и
  публичный договор dds.order_v с разбором позиций в три массива.
- Добавлены запросы объёма прогона, сборки в двойник и замены партиции по дню.
- Добавлен даг dds_transform: группа задач order, замена — размноженной задачей.
- Окно изменяемости K пришло на сторону стенда якорем compose; владелец числа
  остаётся у генератора.
- Объём считается от позднейшего дня заказа и первого недостающего дня: ярлыки
  доставки ODS для этого непригодны, а максимум собранного дня прячет дыры.
- Записано, чего конвейер о себе не знает, и адресовано контуру DQ.

Проверка:
- make lint
- make smoke, make check-clickhouse, make check-services
- Прогон по стартовому миру: 1917 заказов, счёт равен ods.order_v, каждый заказ
  на шарде своего cityHash64(order_id), сумма позиций равна items_total.
- Повтор без нового слепка: содержимое то же, _load_id новый; после слепка
  пересобрано окно, день за окном не тронут.
- Снесённая руками партиция 2026-06-01 восстановлена побайтово.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-08-26 05:20:39 -04:00
ddmitry 96829718f9 Merge pull request 'docs(dds): уточнён публичный контракт события' (#162) from 150-dds-event-review-fixes into main 2026-08-26 00:54:21 +03:00
ddadmin ae5bd31dbd docs(dds): уточнён публичный контракт события
- Зачем:
  - Закрепить реалистичную границу доступа BI и убрать двусмысленность для неизвестных кодов.
- Что:
  - Пояснены доступ к ODS, пояс счётчика и порядок DDL.
  - Проверка равенства строк отделена от размера конкретной загрузки.
- Проверка:
  - `git diff --check`.
  - `make config-test` не стартовал: Snap требует работающий `snapd.apparmor`.
2026-08-25 17:53:22 -04:00
ddmitry b8a5a6171c Merge pull request 'feat(dds): добавлен публичный контракт события' (#161) from 150-dds-event-contract into main
Reviewed-on: #161
2026-08-26 00:45:37 +03:00
ddadmin 9ea361d199 feat(dds): добавлен публичный контракт события
Зачем:
- Показать слой DDS как договор данных, которому не нужна физическая копия.
- Сохранить простой учебный стенд без отдельного маршрута ради узких прав.

Что:
- Добавлено кластерное представление dds.event_v с явными 44 колонками.
- Роли bi_reader разрешено чтение ODS, DDS и DM при договоре чтения через _v.
- Согласованы мастер-спека, ADR, справочники архитектуры и живые тикеты этапа.
- Зафиксировано исследование поведения DEFINER поверх Distributed.

Проверка:
- make config-test
- make smoke
- make check-clickhouse
- Приёмочные запросы: равенство ODS/DDS, состав колонок, коды устройств и права bi.
2026-08-25 17:13:35 -04:00
ddmitry 4ea9591a16 Merge pull request 'Опись мира: счётчики классов A и C' (#160) from 157-inventory-class-counters into main 2026-08-25 20:13:38 +03:00
ddadminandClaude Fable 5 f45ad53b7f docs(dq): classes_vs_inventory названа технической проверкой
- Зачем:
  - сверка с описью подглядывает внутрь генератора: у настоящего магазина
    такого оракула нет, и выдавать её за учебный урок DQ нельзя (развилка
    из комментария к #157).
- Что:
  - в dm.md проверка счётчиков классов помечена технической, её обещание
    сужено честно: до витрин доехал рождённый мир; верно ли мир рождён,
    проверка не видит — опись считает тот же генератор.
  - в §8 мастер-спеки читатель счётчиков «самопроверка лабы сверки»
    заменён на техническую проверку classes_vs_inventory звена DQ.
  - словарь: короткий термин «Техническая проверка» в CONTEXT.md — только
    язык, решение живёт в dm.md; та же формулировка читателя в inventory.md.
- Проверка:
  - grep -rn "лабы сверки" docs/ — упоминаний не осталось.

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
2026-08-25 12:47:48 -04:00
ddadmin 1267b45f47 feat(generator): добавлены счётчики классов заказов
Зачем:
- дать описи контрольные числа для закрытых дней заказного окна;
- зафиксировать словарь наблюдаемых классов без изменения самого мира.

Что:
- посчитаны match, cancelled и amount_delta с приоритетом отмены;
- счётчики добавлены только к дням с закрытым окном;
- опись, тесты и документация приведены к новому формату.

Проверка:
- make lint;
- make typecheck;
- make test — 429 passed;
- uv run pytest tests/test_inventory.py -q — 3 passed после ревью.
2026-08-25 11:35:31 -04:00
ddmitry f1fee5f1d1 Merge pull request 'Слой витрин DM: форма по зерну, дележ с менти, контур DQ' (#147) from 135-dm-marts into main
Reviewed-on: #147
2026-08-25 13:38:21 +03:00
ddadminandClaude Fable 5 2f9a26eb0e docs(dm): вычитан слой витрин вторым горячим ревью
- Зачем:
  - после переписывания ритма пересборки в тексте остались швы прежних
    формулировок и один разрыв с докой конвейера.
- Что:
  - довод против дневных партиций daily_traffic заменён верным: партиция —
    единица замены, а витрина заменяется только целиком (число строк тут
    ни при чём, иначе довод бил бы и по dq_summary).
  - в etl.md к механике REPLACE PARTITION добавлена вторая идемпотентность
    конвейера — полная перезапись в ReplacingMergeTree.
  - правило ритмов говорит про день, а не партицию; поправлены переносы
    строк и обороты.
- Проверка:
  - make config-test.

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
2026-08-25 06:37:09 -04:00
ddadminandClaude Fable 5 92d834761c docs(dm): ритм пересборки витрин выведен из подвижности источника
- Зачем:
  - обсуждение горячего ревью показало: «окно K для всех» — ритм заказов,
    натянутый на слой, а замерзание daily_traffic обесценивало витрину.
- Что:
  - раздел «Объём пересборки» заменён «Ритмом пересборки»: три ритма —
    хвост / окно K / целиком; daily_traffic наследует у карты полный
    пересчёт в ReplacingMergeTree, дневные партиции ей не положены.
  - в отклонённые добавлены замерзание за окном K и инкремент по
    first_matched_at; инкремент стал идеей лабы повышенной сложности #149.
- Проверка:
  - make config-test.

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
2026-08-25 06:33:10 -04:00
ddadminandClaude Fable 5 99496971e2 docs(dm): вычитана дока слоя витрин
- Зачем:
  - горячее ревью развилки #135 нашло два незакрытых решения: объём
    пересборки витрин и судьба менти-витрины после постройки.
- Что:
  - добавлен раздел «Объём пересборки»: одно окно K для всех витрин,
    замерзание daily_traffic за окном названо решением с объяснением.
  - в ТЗ менти добавлен финальный пункт — встроить витрину в dm_transform.
  - поправлены мелочи: greenplum-стенд больше не зовётся предшественником,
    добавлены ссылки на спеку и карту идентичностей.
- Проверка:
  - make config-test.

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
2026-08-25 04:57:17 -04:00
ddadminandClaude Fable 5 70a9aeddb7 docs(dm): спроектирован слой витрин DM
- Зачем:
  - развилка #135 карты #127 решена: форма и состав витрин DM,
    контур DQ этапа 4; резолюция переносится в доки architecture.
- Что:
  - создана docs/architecture/dm.md: форма по зерну, дележ витрин
    между стендом и заданиями менти, dq_summary с REPLACE PARTITION,
    звено DQ конвейера и даг самопроверки домашек.
  - ссылки на #135 в etl.md и dds/README.md заменены на доку слоя.
- Проверка:
  - make config-test.

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
2026-08-25 04:40:30 -04:00
ddmitry 70270c2d54 Merge pull request 'Дневной конвейер трансформаций: etl_pipeline рождается этапом 4' (#146) from 134-etl-pipeline into main 2026-08-25 10:26:53 +03:00
ddadminandClaude Fable 5 d1aad3b143 docs(etl): вычитан дневной конвейер
Зачем: горячее ревью доки перед слиянием PR #146.

Что: «единственный на стенде» больше не читается как «единственный даг
стенда»; в пункте про живой день причина порядка триггера названа один раз
и по делу; конвейер дёргает работник живого дня, а не работники; в
ретро-пометке ADR 0009 расставлены кто кого дёргает.

Проверка: перечитка диффа.

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
2026-08-25 03:25:08 -04:00
ddadminandClaude Fable 5 ebe3de4ae8 docs(etl): спроектирован дневной конвейер трансформаций
Зачем: развилка #134 карты #127 — чем и когда гоняются трансформации DDS
и витрины-таблицы, пока спека числила etl_pipeline за этапом 5.

Что: дока docs/architecture/etl.md — даг etl_pipeline рождается этапом 4:
дёргает dds_transform и dm_transform последовательно (DQ — будущее звено);
живой день зовёт его с ожиданием после установки позиции, после разгона
пачкой менти запускает рукой, world_initialize — последним шагом; параметров
нет, объём выводится из world_position и состояния слоёв; первый шаг —
ожидание хвоста hits; механика REPLACE PARTITION — этап 4, этапу 5 —
партиционная переобработка. Указатели в доках заказа, сессии, README слоя
и ретро-пометки в ADR 0008/0009 переведены на новую доку.

Проверка: вычитка; резолюция и доводы — в тикете #134.

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
2026-08-25 03:22:35 -04:00
ddadmin f0c4b4c627 docs(dds): зафиксирована физическая модель карты идентичностей
- Зачем:
  - согласованная модель нужна для пакетной реализации DDS и понятного публичного интерфейса слоя.
- Что:
  - описаны физическая карта идентичностей, полный пересчёт и отказ от first_matched_at.
  - унифицирован публичный контракт _v для событий, заказов, сессий и карты.
  - синхронизированы мастер-спека, имена объектов и граница доступа.
- Проверка:
  - git diff --cached --check.
2026-08-24 15:52:17 -04:00
ddmitry 256d51840b Merge pull request 'Контракт dds.event_v: язык модели, расшифровки, скрытые колонки' (#144) from 132-dds-event-contract into main
Reviewed-on: #144
2026-08-24 21:11:59 +03:00
ddadminandClaude Fable 5 7fc12fb8c9 docs(dds): вычитан контракт события
- Зачем:
  - горячее ревью резолюции #132 нашло шероховатости, мешающие читателю.
- Что:
  - срезан дубль про event_date из «Языка модели» — факт живёт в «Форме»,
    расхождений имён осталось два.
  - выровнены префиксы dm. в «Читателях», распутана фраза про два слоя
    DQ-сверки, ссылка на спеку — в домашнем стиле.
- Проверка:
  - вычитка.

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
2026-08-24 14:09:15 -04:00
ddadminandClaude Fable 5 92ed3011e6 docs(dds): спроектирован контракт dds.event_v — язык модели поверх ODS
- Зачем:
  - развилка #132 карты #127: витринам DM и сборке сессий нужен контракт
    события на языке бизнес-модели, первый пример правила «слой — это
    контракт, а не обязательно копия данных».
- Что:
  - создан docs/architecture/dds/event.md: представление над ods.event_v,
    имена модели (event_id, event_time в поясе счётчика, event_date
    переименованием), расшифровка device_category, скрыты VisitID, Sign,
    ecommerce и служебные колонки.
  - в README карта модели ведёт на event.md, развилка убрана из открытых
    решений; session.md ссылается на резолюцию судьбы VisitID.
- Проверка:
  - вычитка; относительные ссылки в docs/architecture/dds/ ведут на
    существующие файлы.

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
2026-08-24 14:04:51 -04:00
ddmitry 83f4e0952b Merge pull request 'Модель сессии в DDS: нарезка стендом, эталон VisitID, дневная партиция' (#142) from 131-dds-session-model into main
Reviewed-on: #142
2026-08-24 20:42:03 +03:00
ddadminandClaude Fable 5 4d43b7badd docs(dds): дописаны следствия ключей сессии — локальность и судьба VisitID
Зачем: две находки горячего ревью #131 уровня решения, принятые владельцем.

Что: в «Движок и наполнение» — следствие совпадения ключа шардирования с
событиями: сессионизация локальна по природе, капкан смены ключа у сессий
не стреляет; в «Сверку с эталоном» — зацепка для развилки #132: VisitID
нужен сверке, но не сборке, его дом решает контракт dds.event_v.

Проверка: вычитка; утверждение о локальности сверено с разделом
«Раскладка по шардам» доки хранилища.

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
2026-08-24 13:40:45 -04:00
ddadminandClaude Fable 5 9237870ab5 docs(dds): вычитана модель сессии
Зачем: горячее ревью резолюции #131 перед мержем PR #142.

Что: поправлена фраза про торговые события (они держат сессию, а не
«рвут»), метка времени названа явно (UTCEventTime), убрано задвоение
про «цели» между составом строки и списком расхождений, у счётной
сверки честно назван предел — взаимная компенсация ошибок внутри
куки за день счёту не видна.

Проверка: повторная вычитка; утверждения сверены с CONTEXT.md, спекой
(разделы 1, 6, 7) и докой хранилища.

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
2026-08-24 13:37:14 -04:00
ddadminandClaude Fable 5 6f2692737b docs(dds): спроектирована модель сессии — нарезка стендом, эталон VisitID
Зачем: развилка #131 карты #127 — зерно и правила сборки dds.session;
резолюция переносится в доки слоя тем же PR.

Что: дока docs/architecture/dds/session.md — зерно «один визит», нарезка
по правилу визита самим стендом (стенд в роли сессионизатора), session_id
как детерминированный хеш, состав строки по образцу визита Метрики без
денег и целей, MergeTree с заменой дневной партиции, сборка одним дневным
батчем после слепка, счётная DQ-сверка с VisitID (кука × день); в README
слоя сессия переведена из открытых решений в карту модели.

Проверка: вычитка доки; ссылки на разделы спеки и соседние доки сверены
с текстом.

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
2026-08-24 13:32:49 -04:00
ddmitry 111315990b Merge pull request 'Модель заказа в DDS: зерно, массивы позиций, замена партиций' (#141) from 130-dds-order-model into main
Reviewed-on: #141
2026-08-24 19:09:30 +03:00
ddadminandClaude Fable 5 40de2e5c5f docs(dds): вычитаны модель заказа и карта слоя
- Зачем:
  - горячее ревью после написания: неточности формулировок и один пропуск
    в списке читаемых колонок.
- Что:
  - уточнено, что дом набора выбран развилкой #130, а не «первой развилкой
    карты» (первыми шли research-тикеты);
  - сверке добавлен order_date в перечень читаемых колонок (спека, §7:
    колонка order_day);
  - мастер-спека слинкована при первом упоминании; пояснена роль резолюции
    #128 в «Связанных решениях».
- Проверка:
  - только документы; ссылки сверены с деревом docs/.

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
2026-08-24 12:06:54 -04:00
ddadminandClaude Fable 5 7972847601 docs(dds): спроектирована модель заказа в DDS и заведён набор доков слоя
- Зачем:
  - развилка #130 карты #127: заказу нужен объект в DDS — зерно, состав,
    движок и судьба служебных колонок; резолюции этапа 4 нужен дом в git.
- Что:
  - создан набор docs/architecture/dds/ по ADR 0011: README с картой
    модели и правилами слоя, order.md с моделью заказа — зерно «заказ в
    текущем состоянии», позиции массивами, MergeTree с заменой партиций,
    свои _load_id/_load_ts вместо ярлыков ODS (закрывает наследство #85);
  - указатели на модель добавлены в orders/README.md, orders/ingestion.md
    и storage.md.
- Проверка:
  - только документы; относительные ссылки сверены с деревом docs/.

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
2026-08-24 12:03:26 -04:00
ddmitry 1adacc6d7c Merge pull request 'docs(research): соединение Distributed-таблиц на кластере' (#140) from research/distributed-join into main 2026-08-22 11:42:09 +03:00
ddmitry d359882e1d Merge pull request 'docs(research): проталкивание условий сквозь представления над FINAL' (#139) from research/view-predicate-pushdown into main 2026-08-22 11:42:05 +03:00
ddmitry 544e500dc8 Merge pull request 'Разложить заказы в ODS по своему ключу шардирования' (#138) from 137-orders-shard-colocation into main
Reviewed-on: #138
2026-08-22 11:38:55 +03:00
ddadminandClaude Opus 5 45360b6bcf docs(ods): вычитаны комментарии и документация починки раскладки
- Зачем:
  - правки #137 дважды рассказывали одно и то же: механика капкана жила и в
    storage.md, и у вставок, а цифры замеров — и в прозе, и в леджере;
    у читателя это спрашивает больше внимания, чем даёт.
- Что:
  - комментарии у вставок order_parse.sql сжаты до довода с указателем на
    storage.md; из капкана в storage.md цифры ушли в «Что проверено»;
    в ingestion.md замеры перенесены из прозы в свой раздел «Что проверено».
- Проверка:
  - рендер order_parse.sql по-прежнему делится ровно на два запроса
    (из комментария убрана точка с запятой, по которой оператор делит файл).

Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-08-22 04:35:41 -04:00
ddadminandClaude Opus 5 94a1ffeee2 docs(ods): описана семантика snapshot_date после схлопывания версий
- Зачем:
  - проверка #137 показала: у заказа, не менявшегося несколько дней, версию
    выбирает только updated_at, и какая из одинаковых строк переживёт
    схлопывание — не обещано; snapshot_date выжившей строки означал не то,
    что обещала документация (у 86 заказов стартового мира выжил серединный
    день наблюдения).
- Что:
  - в docs/architecture/orders/ingestion.md записано: snapshot_date, _load_id
    и _load_ts выжившей строки — координаты одного из наблюдений версии, не
    обязательно последнего; допущение «уточнение поднимает updated_at»
    названо допущением с границей применимости.
  - та же оговорка — в комментарии DDL ods.order_rep.
- Проверка:
  - замеры на живом стенде: во всех 3034 парах строк с равным updated_at
    деловые поля совпали побайтово; монотонность updated_at по слепкам —
    без нарушений; ods.order_v сошёлся с эталоном argMax из сырья построчно.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-08-22 04:28:51 -04:00
ddadminandClaude Opus 5 8c76a7a0d8 fix(ods): заказы разложены по своему ключу шардирования
- Зачем:
  - заводское parallel_distributed_insert_select = 2 исполняло вставку из
    Distributed в Distributed локально на каждом шарде, минуя ключ цели:
    1189 из 1662 заказов задвоились на обоих шардах, а ReplacingMergeTree
    через границу шарда дубли не схлопывает.
- Что:
  - в обе вставки sql/ods/order_parse.sql добавлено явное
    parallel_distributed_insert_select = 0 с доводом комментарием.
  - в docs/architecture/storage.md описан капкан «INSERT из Distributed в
    Distributed при несовпадающих ключах» и записана проверка (#137).
- Проверка:
  - межшардовые дубли по ods.order_rep дают 0 (было 1189), каждый шард
    держит только свои ключи; uniqExact(order_id) не изменился.
  - после прожитого дага world_next_day новый слепок принят, дублей
    по-прежнему 0.
  - make smoke, make check-clickhouse.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-08-22 04:02:52 -04:00
ddadminandClaude Fable 5 f218795472 docs(research): изучено соединение Distributed-таблиц на кластере
Зачем: тикет #129 (карта #127) требовал проверить, где выполняется JOIN
двух Distributed-таблиц, что даёт GLOBAL и как влияет
distributed_product_mode, — от этого зависят сборка dds.identity_map и
витрина сверки purchase_vs_orders_v этапа 4.

Что: заметка docs/research/2026-08-22-distributed-join.md. Ключевое:
GLOBAL рассылает правую часть с инициатора на шарды; режим local молча
даёт неверный ответ без настоящей ко-локации; подзапрос слева переносит
соединение на инициатор; FULL OUTER с голой левой таблицей задваивает
непарные строки правой части. Попутная находка: ко-локация заказов по
cityHash64(order_id) сломана заводским parallel_distributed_insert_select=2
— починка отдельным тикетом.

Проверка: читающие запросы на живом стенде 26.3.17.56 (log_comment
r129-* в system.query_log обеих нод) и документация ClickHouse через
MCP Context7; стенд не менялся, main не тронут.

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
2026-08-22 03:39:26 -04:00
ddadminandClaude Fable 5 86ee901dd0 docs(research): проверено проталкивание условий сквозь представления над FINAL
Зачем: контракт будущего dds.event_v зависит от того, доезжают ли условия
запроса сквозь цепочку обычных представлений до индексов таблицы с FINAL,
или представление разворачивается целиком и фильтруется потом (#128).

Что: research-заметка с опытами на живом стенде (EXPLAIN indexes/actions,
сверка read_rows по system.query_log) и сверкой с документацией ClickHouse
через MCP Context7. Ответ: условия доезжают сквозь два уровня, включая
переименования и анализируемые выражения; FINAL отключает только
автоматический PREWHERE. Цепочка представлений ODS -> DDS -> DM годится.

Проверка: только читающие запросы, состояние стенда не менялось; вложенное
представление эмулировано подзапросом.

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
2026-08-22 03:33:55 -04:00
ddmitry ea39982bdd Merge pull request 'Подключить официальный провайдер ClickHouse к Airflow' (#126) from 124-airflow-clickhouse-provider into main
Reviewed-on: #126
2026-08-22 10:06:05 +03:00
ddadmin 20b0666d28 fix(airflow): добавлен повтор запуска DAG после индексации
- Зачем:
  - при холодном старте GET уже видел DAG, пока POST запуска ещё считал его устаревшим.
- Что:
  - точный стартовый ответ 404 повторяется до двадцати раз с паузой три секунды.
  - прочие ответы и сетевые ошибки завершают команду без риска двойного запуска.
  - граница повторов объяснена в коде и документации проверок.
- Проверка:
  - выполнены `bash -n scripts/run-dag.sh`, `make config-test` и изолированные сценарии ответов API.
  - выполнены холодный `make up`, `make lint` и `make smoke` (21/21).
2026-08-22 02:20:01 -04:00
ddadmin 8d82679bc1 feat(airflow): подключён официальный провайдер ClickHouse
- Зачем:
  - нужен единый штатный путь исполнения SQL и программных запросов ClickHouse из Airflow.
- Что:
  - добавлен официальный провайдер и подключения типа `clickhouse`.
  - SQL-файлы переданы `SQLExecuteQueryOperator`, а программные запросы — `ClickHouseHook`.
  - разбор заказов собран в одном файле, DDL разделён по задачам, документация и смоук обновлены.
- Проверка:
  - выполнены `make lint` и `make config-test`.
  - собран образ, выполнены `pip check`, `make rebuild-storage`, `make smoke` (21/21), `make check-clickhouse` (10/10) и `make check-services` (7/7).
2026-08-22 01:40:56 -04:00
ddmitry 587e392220 Merge pull request 'Передать жизненный цикл мира Airflow' (#125) from 119-world-lifecycle into main
Reviewed-on: #125
2026-08-21 23:55:50 +03:00
ddadmin bca1ffa379 fix(world): устранены расхождения после переноса на main
- Зачем:
  - свежий main добавил мониторинг и проявил устаревшие доводы, мёртвые настройки и слишком короткий тайм-аут DDL.
- Что:
  - документация приведена к текущему жизненному циклу мира и составу стенда;
  - удалены лишняя проверка и неиспользуемый YAML-якорь;
  - ожидание ClickHouse возвращено к 300 секундам, а отказы и параметры DockerOperator пояснены.
- Проверка:
  - `make config-test`;
  - `make lint`;
  - `make smoke` — 21/21.
2026-08-21 23:38:45 +03:00
ddadmin 7e6554507a docs(world): описан жизненный цикл прикладного мира
- Зачем:
  - границы владения Compose и Airflow должны быть видны менти из одного источника истины.
- Что:
  - добавлены спека и ADR жизненного цикла мира;
  - обновлены README, архитектурные справочники и прежние решения;
  - правило полной очистки записано как явное и проверяемое требование к агенту.
- Проверка:
  - документация вычитана через `ai-text-lint` и `writing-for-agents`;
  - выполнена литературная вычитка русского текста;
  - `git diff --check`.
2026-08-21 23:02:15 +03:00
ddadmin fc5244cc67 feat(world): жизненный цикл передан Airflow
- Зачем:
  - Compose должен поднимать инфраструктуру, а Airflow — владеть прикладным миром.
- Что:
  - добавлены даги создания и пересоздания мира с явными состояниями позиции;
  - цели make переведены на REST API Airflow, старые одноразовые службы удалены;
  - добавлена ограниченная учётная запись ClickHouse для прикладного DDL.
- Проверка:
  - `make lint`, `make config-test`, `bash -n scripts/run-dag.sh infra/airflow/init.sh`;
  - `make lint` и `make typecheck` в `generator/`;
  - холодный `make up`, повторный `make up`, `make rebuild-storage` и сценарий оборванной очистки;
  - `make smoke`, `make check-clickhouse`, `make check-services`.
2026-08-21 23:01:11 +03:00
ddmitry 0340b060f2 Merge pull request 'Мониторинг: дашборды «Кластер» и «Запросы»' (#123) from feat/116-cluster-queries-dashboards into main
Reviewed-on: #123
2026-08-21 22:34:22 +03:00
ddadmin 48bec014cf fix(monitoring): доводы приведены к замерам, пары нод больше не расходятся
- Зачем:
  - второй круг ревью нашёл, что текст спорит с собственной приёмкой: окно
    держалось доводом «слияния за минуту-две», а замер даёт двадцать секунд;
    довод панели ошибок опирался на отказ по памяти, которого ADR 0004 на этом
    стенде не обещает.
- Что:
  - «Части» сортируются по таблице: сортировка по числу частей разводила две
    ноды одной таблицы, как только между ними вставала чужая.
  - у «Слияний» столбик шириной в минуту, иначе редкие события выходили
    волосяной линией; из заголовка убран «слой» — фильтр отсекает журналы
    сервера, а не выбирает слои.
  - в cluster.md исправлены довод за окно, ложное «времени в system.parts нет»,
    счёт панелей без нод (их две, не одна) и разрешение, в котором снят замер
    процессора.
  - панель ошибок и её запись в ADR 0002 переписаны под проверенное: отказ на
    шарде воспроизведён принудительным пределом памяти.
  - из queries.md убран абзац про SELECT 1 — он объяснял пол удалённой панели.
- Проверка:
  - make config-test; make smoke 21/21; make check-clickhouse 10/10.
  - все десять панелей отвечают через /api/ds/query в окнах на полчаса, час и
    шесть часов; шаг столбика слияний проверен отдельным запросом.
2026-08-21 15:28:03 -04:00
ddadmin 42075ff9fb fix(monitoring): панели уточнены по ревью, приёмка снята под нагрузкой
- Зачем:
  - слияния в верхних строках показывали только журналы самого сервера, а
    предел в 15 строк рвал пару нод пополам: панели отвечали не на свой вопрос.
- Что:
  - «Слияния» стали столбиками по слоям: журналы сервера отделены, ряды ods и
    stg видны своими.
  - «Части» показывают все таблицы слоёв целиком, без предела и без обрезанных
    пар.
  - у «Запросов» убран «Поток запросов» — его пол составляли пробники
    состояния; у «Кто спрашивает» убрана лишняя колонка.
  - ряд «коробка» назван «отведено» — как в заголовке панели.
  - доводы дописаны в cluster.md и queries.md, отступления от ADR 0002
    записаны в сам ADR.
- Проверка:
  - make config-test; make smoke 21/21; make check-clickhouse 10/10.
  - все десять панелей отвечают через /api/ds/query в окнах на полчаса, час и
    шесть часов.
2026-08-21 15:11:21 -04:00
ddadmin 7ffb4606f1 feat(monitoring): собраны дашборды «Кластер» и «Запросы»
- Зачем:
  - ADR 0002 обещает три дашборда; собран был один, а симптом инфраструктуры
    как следствие решения человека показать было негде.
- Что:
  - cluster.json — семь панелей: процессор, память с пределом коробки, диски,
    части по таблицам, слияния, keeper, очередь распределённых DDL.
  - queries.json — четыре панели поверх system.query_log: тяжёлые запросы,
    поток запросов, аппетит по пользователям, ошибки.
  - системные таблицы читаются через clusterAllReplicas; очередь DDL — без
    обёртки, она живёт в keeper и у обеих нод одна.
  - устройство обоих дашбордов записано в docs/architecture/monitoring/,
    правило про пороги поднято из data.md в README набора.
- Проверка:
  - make config-test; make smoke 21/21; make check-clickhouse 10/10.
  - все одиннадцать панелей отвечают через /api/ds/query.
2026-08-21 14:52:58 -04:00
ddmitry 272660ff66 Merge pull request 'Мониторинг: справочник зоны — в набор документов' (#122) from feat/121-monitoring-docs into main
Reviewed-on: #122
2026-08-21 21:19:03 +03:00
ddadmin 06c77c5ed2 docs(monitoring): «скребёт» заменено, поправлены падеж и тяжёлые фразы
- Зачем:
  - «что скребёт Prometheus» — калька со scrape, по-русски звучит коряво;
    рядом нашлись ошибка падежа и пара фраз, которые читаются с запинкой.
- Что:
  - заголовок набора и раздел названы по-русски: «за чем следит» и «кого
    опрашивает Prometheus».
  - «Единицы общие — сообщений за интервал» исправлено на именительный падеж.
  - разбиты две перегруженные фразы: про место диагностики версий и про то,
    что читать на панели сходимости.
- Проверка:
  - make config-test.
2026-08-21 14:15:57 -04:00
ddadmin 28177cff92 docs(monitoring): вводный абзац не повторяет каталог дашбордов
- Зачем:
  - проход на вычитание: каталог дашбордов появился в этом же PR, и абзац
    «что здесь есть» стал называть «Данные» второй раз.
- Что:
  - вводный абзац отсылает к каталогу, а имя дашборда и состав панелей
    остались только в самом каталоге.
- Проверка:
  - make config-test.
2026-08-21 14:07:35 -04:00
ddadmin ee0306d19e docs(monitoring): убраны повтор заголовков, запрет и двойной довод
- Зачем:
  - таблица панелей дублировала заголовки из data.json и уже правилась
    дважды; заголовок раздела называл запрещённое действие вместо нужного;
    довод про отвергнутые способы счёта сходимости стоял в двух местах.
- Что:
  - в таблице панелей остались только источники, вопрос панели читается с её
    заголовка на экране.
  - раздел про чтецов Kafka назван по тому, что панели делают, опасность
    kafka_commit_on_select осталась внутри как причина.
  - из записи о приёмке убран пересказ довода, замер оставлен.
- Проверка:
  - make config-test; make lint.
2026-08-21 14:01:32 -04:00
ddadmin 61eb2680ff docs(monitoring): приёмка дашборда переехала к дашборду
- Зачем:
  - в общем разделе «Что проверено» лежали два разных прогона, пола и
    дашборда; следующие дашборды копили бы там осадок.
- Что:
  - запись о приёмке дашборда «Данные» перенесена в data.md, в README.md
    осталась приёмка самой зоны.
- Проверка:
  - make config-test.
2026-08-21 14:00:33 -04:00
ddadmin 91e281fd32 docs(monitoring): справочник зоны разрезан на набор документов
- Зачем:
  - половина справочника была про один дашборд «Данные», а этап приносит ещё
    два дашборда и правила оповещения: описание самой зоны утонуло бы.
- Что:
  - заведён набор docs/architecture/monitoring/ по ADR 0011: README.md — зона
    и каталог дашбордов, data.md — устройство дашборда «Данные».
  - обе входящие ссылки перенацелены: README.md репозитория и ADR 0002.
- Проверка:
  - make config-test; ссылки из README.md и ADR 0002 открываются.
2026-08-21 14:00:05 -04:00
ddmitry d43a9b348b Merge pull request 'Дашборд «Данные»: свежесть, поток, брак, сходимость' (#120) from feat/115-data-dashboard into main
Reviewed-on: #120
2026-08-21 20:52:52 +03:00
ddadmin f7123f2ad7 fix(monitoring): ряды панелей подписаны своими именами, а не буквой запроса
- Зачем:
  - на живом дашборде видно то, чего не показывает API: при нескольких
    запросах в панели Grafana ставит перед именем ряда его букву — «A события»,
    «B приземлилось в ClickHouse». Читателю панели это шум.
- Что:
  - свежесть и поток собраны одним запросом на панель: два столбца вместо двух
    запросов. У потока это заодно вернуло ряд заказов, который пропадал, когда
    в окне не было ни одного слепка.
  - у сходимости ряды из разных источников слить нельзя, поэтому ряду
    ClickHouse имя задано переопределением поля.
- Проверка:
  - make config-test; на живом стенде подписи прочитаны прямо со страницы
    дашборда: «события», «заказы», «произведено в Kafka», «приземлилось в
    ClickHouse»; все шесть панелей отвечают через /api/ds/query.
2026-08-21 13:28:22 -04:00
ddadmin e5c573bb25 fix(monitoring): панели уточнены по ревью, приёмка снята на стенде
- Зачем:
  - две линии ревью нашли, что колонки панели брака читаются как
    непересекающиеся кучи, «вовремя ли» из ADR 0002 не считается вовсе, а
    отказ от ряда «против вчерашнего» нигде не записан рядом с решением.
- Что:
  - в панели брака столбец назван «Из них в брак»: брак — часть приехавшего,
    а не соседняя куча.
  - панель слепка считает паузу после прошлого слепка — это и есть «вовремя
    ли» из ADR 0002; пустая пауза у самого раннего слепка держится
    обнуляемым типом.
  - отказ от ряда «против вчерашнего» записан в ADR 0002 и в monitoring.md с
    доводом: сдвиг на модельные сутки прописал бы ускорение мира в JSON.
  - в monitoring.md сказано, почему свежесть читает физическую _dist, а не
    ods.*_v, и почему панель слепка не знает окна; довод про сломанный JSON
    оставлен у кода, а не задвоен в доке.
  - README больше не утверждает, что панелей нет.
  - у разбора дашбордов убран флаг -e: он обещал утверждение, которого нет.
- Проверка:
  - make config-test (краснеет на нарочно сломанном JSON дашборда), make lint,
    make smoke 21/21, make check-clickhouse 10/10; все шесть панелей отвечают
    через /api/ds/query. Опыты приёмки и их следы — monitoring.md,
    «Что проверено».
2026-08-21 11:23:05 -04:00
ddadmin 180ef5b94f feat(monitoring): собран дашборд «Данные» из шести панелей
- Зачем:
  - главный дашборд ADR 0002 отвечает на вопрос «с потоком всё в порядке?»;
    три его вопроса — свежесть, брак и сходимость — у предшественника не
    заданы вовсе, и в этом весь смысл экрана.
- Что:
  - добавлен infra/grafana/provisioning/dashboards/data.json: свежесть, поток,
    брак, сходимость, отставание чтения из Kafka и дневной слепок заказов;
    порогов и цветовых вердиктов на панелях нет.
  - в monitoring.md записано устройство дашборда: почему слои у панелей разные
    и как считается сходимость — с доводом и двумя отвергнутыми способами.
  - make config-test разбирает JSON дашбордов тем же доводом, что и файлы
    дагов: сломанный файл Grafana молча оставляет прежнюю версию.
- Проверка:
  - make config-test; на живом стенде make smoke 21/21 и make check-clickhouse
    10/10; все шесть панелей отвечают через /api/ds/query.
2026-08-21 11:06:43 -04:00
ddmitry 2ccb8ff72c Merge pull request 'Пол мониторинга: источник ClickHouse в Grafana и экспортёр Kafka' (#118) from feat/114-monitoring-floor into main
Reviewed-on: #118
2026-08-21 17:34:02 +03:00
ddadmin c5dd9c2d34 feat(monitoring): подготовлена основа мониторинга Kafka и ClickHouse
- Зачем:
  - подготовлен пол мониторинга для SQL-панелей и метрик отставания Kafka.
- Что:
  - добавлены отдельная роль ClickHouse, источник Grafana и Kafka exporter.
  - образ Grafana собирается с закреплённым плагином вне тома данных.
  - Prometheus, смоук и документация обновлены под четыре цели.
- Проверка:
  - make config-test; make lint.
  - make smoke; make check-clickhouse; make check-services.
  - make -C generator lint typecheck test.
2026-08-21 09:56:56 -04:00
ddadmin 0bb07fd91d docs(spec): мониторинг перенесён из хвоста в параллельный трек
- Зачем:
  - дашборды нужны точками наблюдения на приёмке этапов 4-8, а зависимость
    у них формально только от этапа 1: «в хвосте» было выбором, не
    необходимостью.
- Что:
  - раздел 9: дашборды строятся параллельно этапам 4-8, состав не меняется.
  - назван хвост этапа: runbook keeper/DDL, system.text_log, правила
    оповещения, урок «посмотрели - сломали - вернули».
  - записано правило: панели порогов и цветовых вердиктов не несут, красное
    и зелёное живёт в проверках.
- Проверка:
  - тикеты этапа нарезаны по этому раскрою: #114-#117 под #11.
2026-08-21 08:06:10 -04:00
ddadmin 67313bf997 chore(main): объединены локальные и удалённые изменения
- Зачем:
  - локальные уточнения документации нужно опубликовать без потери слитых изменений #96 и #109.
- Что:
  - актуальный `origin/main` объединён с двумя локальными коммитами документации.
  - сохранены уточнения применения настроек ClickHouse и границ проектирования заказов.
- Проверка:
  - `make config-test`.
  - `make lint`.
2026-08-21 11:09:49 +03:00
ddmitry fd988babdf Merge pull request 'Упростить имена таблиц заказов в ODS' (#113) from feat/109-simplify-order-table-names into main
Reviewed-on: #113
2026-08-21 11:02:14 +03:00
ddadmin 2a94ee9bde refactor(ods): упрощены имена таблиц заказов
- Зачем:
  - ODS должен показывать сущность заказа, а не способ её доставки слепком.
- Что:
  - физические таблицы и представление переведены на имена `order_*`.
  - SQL загрузки, DAG и документация приведены к тому же словарю.
- Проверка:
  - `make config-test`, `make lint`.
  - `make clean && make up`, `make smoke`, `make check-clickhouse`, `make check-services`.
2026-08-21 10:49:02 +03:00
ddmitry a24dfc4510 Merge pull request 'feat(stand): добавлены стартовые слепки заказов' (#112) from feat/96-start-world-snapshots into main
Reviewed-on: #112
2026-08-21 10:47:45 +03:00
ddadmin ba4743ed52 feat(stand): добавлены стартовые слепки заказов
- Зачем:
  - свежий стенд должен показывать отставание ночной выгрузки заказов от кликстрима.
- Что:
  - после событий генератор отправляет семь слепков дней 0…6 в общий топик orders.
  - make up запускает orders_ingest, ограниченно ждёт его завершения и оставляет день 7 первому ходу мира.
  - README и карта проверок описывают второй источник и измеренную цену подъёма.
- Проверка:
  - make clean && make up; make smoke; make check-clickhouse; make check-services.
  - cd generator && make lint && make typecheck && make test.
2026-08-20 19:12:01 +03:00
ddadmin 9bb044e1ce docs(orders): убран преждевременный вопрос о _load_id
- Зачем:
  - состав полей DDS определяется вместе с моделью, поэтому отдельная задача заранее не нужна.
- Что:
  - удалена задача #85 из списка открытых решений по заказам.
  - убран устаревший указатель на неё из описания приёма.
- Проверка:
  - выполнен `git diff --cached --check`.
2026-08-20 15:57:37 +03:00
ddadmin 0dcc874419 docs(clickhouse): уточнено применение настроек нод
- Зачем:
  - перезапуск мог оставить прежнее окружение и старый inode файла, а документы обещали неподдерживаемое живое применение.
- Что:
  - в README записано пересоздание нод с ожиданием их здоровья.
  - ADR 0007 отделяет решение от процедуры и очищен от устаревших обещаний.
- Проверка:
  - make config-test.
  - git diff --cached --check.
2026-08-20 15:10:13 +03:00
ddmitry 664abf0160 Merge pull request 'Исправить отрицательный total после складской дельты' (#108) from fix/102-negative-order-total into main
Reviewed-on: #108
2026-08-20 13:17:36 +03:00
ddadmin 64bcd3d596 fix(generator): исправлен расчёт скидки после складской дельты
- Зачем:
  - слепок D7 содержал отрицательный итог заказа и попадал в брак ODS.
- Что:
  - скидка пересчитана от корзины после удаления отсутствующей позиции.
  - сериализатор отклоняет отрицательные деньги через ValueError.
  - добавлены проверки восьми стартовых дней и обновлена опись мира.
- Проверка:
  - make lint, make typecheck и make test в generator/.
  - живой world_next_day: 1694 строки приняты, таблица ошибок пуста.
2026-08-20 13:13:14 +03:00
ddmitry 7b89ccb529 Merge pull request 'feat(clickhouse): справочники вынесены в зону dic, словарь читает подложку' (#107) from feat/105-dictionary-home into main
Reviewed-on: #107
2026-08-20 12:26:39 +03:00
ddadminandClaude Opus 5 5cc0ede75a fix(clickhouse): починена проверка словаря, выметены хвосты переноса
Зачем: ревью в три линии нашло настоящий дефект. Девятая проверка кластера
звала dictGet('dds.products', …) — объекта после переноса не существует, и
make check-clickhouse падал. Промах вырос из недосчёта: упоминания dds.products
я искал с фильтром по расширениям, .sh туда не попал, и в ADR уехало «четыре
упоминания» вместо семи.

Что: проверка переведена на dic.products и сверяет цену, умножив её обратно на
сто, — так утверждается ещё и точность приведения к Decimal. Раздел 3
мастер-спеки и список пользователей README догнали перенос: оба описывали
отменённое устройство. В ADR 0012 добавлено условие пересмотра для дома — для
него его не было, хотя ради дома тикет и заводился; недосчёт записан в
«Что проверено» как урок. Разнобой обозначений сведён: карта таблиц в доке
хранилища перешла на имена баз строчными, таблица мастер-спеки — на заголовок
«Где», зону всюду зовут зоной, а не слоем. Термин «Справочник» переписан без
метафоры и уложен в формат глоссария. Вычтено лишнее: комментарии DDL
сократились вдвое, из ADR 0006 и 0007 убраны самооправдание и дублирующие
абзацы, отраслевой образец получил честную оговорку о непроверяемости.

Проверка: make config-test, make lint, make smoke и make check-clickhouse —
все зелёные, десять проверок кластера из десяти.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
2026-08-20 12:10:03 +03:00
ddadminandClaude Opus 5 d77acfdf6c fix(docs): расхождение нод при обновлении словаря названо верно
Зачем: горячее ревью поймало ошибку в трёх местах сразу. Было записано, что
после правки каталога ноды расходятся до тридцати секунд — число взято из
ширины окна LIFETIME(MIN 60 MAX 90). Ширина тут ни при чём: каждая нода ждёт
правки от нуля до верхней границы окна, фазы у них независимы, поэтому
расходиться они могут почти на все полторы минуты.

Что: исправлены ADR 0012, опорная точка мастер-спеки и комментарий DDL. Заодно
уточнено, что LIFETIME(0) неатомарность не предотвращал, а сжимал до разброса
исполнения SYSTEM RELOAD DICTIONARY ON CLUSTER, и что витрина выручки пока
спроектирована, а не построена.

Проверка: рассуждением, замером не подтверждалось — прежнее число тоже было
выведено, а не измерено. Замер в ADR (116 секунд на окне MIN 60 MAX 120)
относится к другому утверждению: что словарь обновляется сам.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
2026-08-20 11:47:23 +03:00
ddadminandClaude Opus 5 b3e66034fc docs(storage): устройство справочников оставлено в одном месте
Зачем: каждое утверждение о словаре было записано трижды — в доке хранилища, в
комментариях DDL и в ADR 0012. Правка поведения стоила бы трёх согласованных
правок, а расхождение между копиями обнаружилось бы не сразу. Дока хранилища —
карта, а не пересказ реализации.

Что: раздел «Справочники» сведён к своему уровню — правило принадлежности зоны,
топология на кластере, единицы денег и указатели. Механика (движок, форма пути,
пользователь, окно обновления) осталась только в sql/ddl/05-dic-catalog.sql,
рядом с кодом, который она объясняет. Блок «Что проверено» отправлен к замерам
ADR 0012 вместо их пересказа — так же, как он уже поступает с ADR 0005.

Проверка: минус 30 строк; ссылок на убранный подзаголовок в репозитории нет,
три относительные ссылки нового текста разрешаются в существующие файлы.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
2026-08-20 11:42:26 +03:00
ddadminandClaude Opus 5 abc94ba406 feat(clickhouse): справочники вынесены в зону dic, словарь читает подложку
Зачем: место словаря в dds было унаследовано от первого объекта, а не решено.
Справочник читают несколько слоёв, а производит его в хранилище ни один —
прописка внутри одного из потребителей приписывала DDS владение, которого у
него нет.

Что: заведена база dic вне цепочки STG → ODS → DDS → DM, dds.products переехал
в dic.products. Под словарём появилась подложка dic.products_file на движке
File — намеренное усложнение ради урока: в бою источник словаря приезжает
процессом, а не лежит файлом у сервера. Источник объявлен формой query и
приводит цену из целых копеек каталога в Decimal(18, 2), как у денег бэкенда.
Обновление — окном LIFETIME(MIN 60 MAX 90) вместо ручной перезагрузки, ценой
заявленной неатомарности между нодами. У словаря свой беспарольный
пользователь dict с единственным правом на чтение dic. Суффикс _file добавлен
в конвенцию имён ADR 0006. Решение, отвергнутые варианты и условия пересмотра
— ADR 0012.

Проверка: make clean && make up на собранном заново стенде — зелено, make smoke
20 проверок и 0 ошибок, make lint чисто. Словарь LOADED со 180 строками, цена
Decimal(18, 2) и точна на копейках: 188990 → 1889.90. Пользователь bi читает
словарь dictGet-ом со второй ноды, analyst — подложку соединением, база dds
пуста. Минимальное право на движок замерено тремя пользователями: достаточно
GRANT FILE ON *.*, хотя отказ называет TABLE ENGINE ON File.

Closes #105

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
2026-08-20 11:37:26 +03:00
ddmitry 862dde9fa4 Merge pull request 'feat(clickhouse): добавлен словарь товаров из каталога' (#104) from feat/95-product-dictionary into main
Reviewed-on: #104
2026-08-19 07:38:16 +03:00
ddadmin 13abc58d98 feat(clickhouse): добавлен словарь товаров из каталога
- Зачем:
  - витринам нужен общий с генератором каталог, а менти — пример штатного обновления словаря.
- Что:
  - каталог смонтирован read-only в обе ноды и создан как dds.products ON CLUSTER.
  - роли получили dictGet, а check-clickhouse сверяет ответ под etl с исходным CSV.
  - источник, раскладка и явная политика обновления записаны в документации.
- Проверка:
  - make up с чистыми томами; make lint; make config-test; make smoke; make check-clickhouse.
  - в generator: make lint typecheck test — 427 тестов прошли.
2026-08-19 00:50:14 +03:00
160 changed files with 12951 additions and 1814 deletions

No files matched your search

+2
View File
@@ -7,8 +7,10 @@ CLICKHOUSE_02_TCP_PORT=29001
CLICKHOUSE_CLUSTER_SECRET=cluster-26-secret
CLICKHOUSE_DEFAULT_PASSWORD=default-26-local
CLICKHOUSE_ETL_PASSWORD=etl-26-writer
CLICKHOUSE_LIFECYCLE_PASSWORD=lifecycle-26-owner
CLICKHOUSE_BI_PASSWORD=bi-26-reader
CLICKHOUSE_ANALYST_PASSWORD=analyst-26-reader
CLICKHOUSE_GRAFANA_PASSWORD=grafana-26-reader
KAFKA_EXTERNAL_PORT=29092
PROMETHEUS_PORT=29090
GRAFANA_PORT=23000
+9
View File
@@ -82,6 +82,11 @@ Airflow) и названия из кода. Если для понятия ес
`generator/` — код генератора. Правишь даги или Superset — зови корневую,
правишь генератор — зови из `generator/`.
- Изменения держать минимальными и в границах задания.
- `make clean` полностью удаляет постоянное состояние стенда. Перед этой
командой назови состояние вне прикладного мира, которое требуется удалить,
и объясни, почему `make rebuild-storage` его не удаляет. При изменении DDL
или проверке на чистых данных по умолчанию используй адресную очистку либо
`make rebuild-storage`.
- Куда класть новую проверку, что утверждает каждая цель `make` и почему смоук
обязан оставаться быстрым — [`docs/architecture/testing.md`](docs/architecture/testing.md).
- Секреты не коммитить: настройки — через `.env`, образец — `.env.example`.
@@ -152,6 +157,10 @@ Airflow) и названия из кода. Если для понятия ес
дефис (`clickstream-event.md`). Ни даты, ни номера: документ не событие
истории, а текущее описание живого формата — и собирается из кода, а не
пишется руками.
- Имена файлов в `docs/labs/` — слаг строчными латинскими буквами через дефис
(`top-pages-daily.md`), индекс папки — `README.md`. Здесь живут ТЗ учебных
заданий. Ни даты, ни номера: задание — не событие истории, а живой документ,
и правится он вместе с тем, о чем говорит. Слаг называет предмет задания.
- Имена файлов в `docs/adr/` — `NNNN-краткое-имя.md`: сквозной номер из четырёх
цифр и слаг (`0001-stand-services.md`). Решения нумеруются подряд, дата
в имени не нужна.
+15 -3
View File
@@ -94,8 +94,15 @@ _Избегать_: «покупатель» про того, кто купил
страницы. Садится на ту страницу, где случилось: корзина — на карточку
товара, покупка — на страницу подтверждения заказа.
**Справочник**:
Данные, которые хранилище не производит, а получает готовыми со стороны:
содержимым владеет источник вне хранилища, слои только читают. Живут в базе
`dic`. Первый и пока единственный — каталог товаров.
_Избегать_: словарь — этим словом в проекте зовут и глоссарий понятий, и
объект `DICTIONARY` ClickHouse, одну из форм, в которой справочник доступен.
**Каталог товаров**:
`data/catalog/products.csv` — общий справочник генератора и словаря
`data/catalog/products.csv` — общий файл генератора и словаря
ClickHouse. Форма файла решена, длина — нет: строки дописываются.
**Уровень спроса**:
@@ -111,8 +118,8 @@ ClickHouse. Форма файла решена, длина — нет: стро
**Стартовый мир**:
Первые восемь дней оси (понедельник по понедельник), которыми стенд
наполняется при каждом `make up`. Маленький кусок эталонного мира, всегда
один и тот же: на нём принимаются следующие этапы.
наполняется при каждом `make up`. Он же эталонный мир, всегда один и тот же:
на нем принимаются следующие этапы.
_Избегать_: зерновой мир
**Опись мира**:
@@ -202,3 +209,8 @@ _Избегать_: описание схемы, документация кон
потоковый приём событий.
_Избегать_: путать с приёмником и пакетным режимом — те про сторону
генератора, про отправку; забор — про сторону хранилища, про чтение.
**Техническая проверка**:
Проверка, чей оракул — внутренний эталон стенда (опись мира), которого у
настоящего магазина нет. За учебный урок DQ не выдаётся.
_Избегать_: DQ-проверка — та работает на наблюдаемых данных магазина.
+10 -5
View File
@@ -4,22 +4,27 @@ GENERATOR_LIMIT ?=
GENERATOR_SPEED ?=
# Цели корня — про стенд; проверки генератора — в `generator/Makefile`.
.PHONY: up down clean ps logs smoke check-clickhouse check-services config-test lint generate-batch generate-live
.PHONY: up down clean rebuild-storage ps logs smoke check-clickhouse check-services config-test lint generate-batch generate-live
# --- Жизнь стенда ---
# Второй шаг: `--wait` дожидается служб, а приём событий асинхронный — довод
# целиком в шапке скрипта.
# Compose дожидается инфраструктуры, Airflow — готового прикладного мира.
up:
$(COMPOSE) up --detach --build --wait --wait-timeout 600
COMPOSE_BIN="$(COMPOSE)" ./scripts/wait-for-world.sh
$(COMPOSE) up --detach --build --wait --wait-timeout 600 --remove-orphans
COMPOSE_BIN="$(COMPOSE)" ./scripts/run-dag.sh world_initialize
down:
$(COMPOSE) down --remove-orphans
# Полное удаление стенда, а не способ получить чистые данные перед проверкой.
# Граница операции и требование к обоснованию — в AGENTS.md.
clean:
$(COMPOSE) down --volumes --remove-orphans
# Возврат прикладного мира к началу без удаления инфраструктурных томов.
rebuild-storage:
COMPOSE_BIN="$(COMPOSE)" ./scripts/run-dag.sh world_recreate
ps:
$(COMPOSE) ps
+111 -62
View File
@@ -9,13 +9,14 @@
[«Боевой реализм стенда (v2)»](docs/specs/2026-07-30-stand-v2-realism.md).
Сейчас работают кластер ClickHouse из двух шардов, отдельный
clickhouse-keeper, односерверная Kafka в режиме KRaft, Airflow 3.3, Superset,
Prometheus, Grafana и общая база Postgres для метаданных. Генератор
кликстрима в [`generator/`](generator/) собран целиком со стороны клиента: у
него есть контракт схемы события, из которого собрано
[описание выгрузки](docs/formats/clickstream-event.md), модельный мир и
Prometheus, Grafana, экспортёр метрик Kafka и общая база Postgres для
метаданных. Генератор кликстрима в [`generator/`](generator/) собран
целиком со стороны клиента: у него есть контракт схемы события, из которого
собрано [описание выгрузки](docs/formats/clickstream-event.md), модельный мир и
проигрыватель, отправляющий дни в Kafka или в файл. События доезжают до
типизированного `ods.event`, а `make up` наполняет стенд стартовым миром —
первой неделей модельного времени.
типизированного `ods.event`, а `dds.event_v` отдаёт их на языке бизнес-модели
без копии данных. `make up` наполняет стенд стартовым миром — первой неделей
модельного времени.
## Быстрый старт
@@ -63,23 +64,24 @@ make check-services
все локальные данные стенда, а следующий `make up` создаст их с новыми
значениями.
`make up` собирает локальные образы Airflow и Superset, поднимает весь стенд и
ждёт здорового состояния долгоживущих контейнеров. В образ Airflow добавлены
закреплённые клиенты ClickHouse и Kafka. Одноразовые `airflow-init` и
`make up` собирает локальные образы Airflow, Superset и Grafana, поднимает весь
стенд и ждёт здорового состояния долгоживущих контейнеров. В образ Airflow
добавлены закреплённые клиенты ClickHouse и Kafka. Одноразовые `airflow-init` и
`superset-init` завершаются с кодом 0. Первый обновляет схему Airflow,
подготавливает администратора и подключение к `clickhouse-01`. Второй обновляет
Superset, создаёт администратора и импортирует подключение к `clickhouse-02`.
С нуля подъём занимает около трёх минут, на живом стенде — около минуты.
подготавливает администратора и два подключения к `clickhouse-01`. Второй
обновляет Superset, создаёт администратора и импортирует подключение к
`clickhouse-02`. На ноутбуке в режиме энергосбережения приёмочный подъём с
пустых томов занял около десяти минут, повторный на живом стенде — около трёх.
`make smoke` за секунды спрашивает, собран ли стенд: зависимости машины,
здоровье контейнеров, устройство keeper, ответ Kafka с машины через отображённый
порт, три цели Prometheus, источник Grafana, компоненты Airflow и подготовленное
подключение к `clickhouse-01`. В конце проверка спрашивает у Docker, не убивало
ли ядро что-нибудь в долгоживущих контейнерах за нехватку памяти и не включалась
ли политика перезапуска: убитый контейнер Docker поднимает сам, и проверка
состояния об этом промолчит.
порт, четыре цели Prometheus, два источника Grafana, компоненты Airflow и
подготовленное подключение к `clickhouse-01`. В конце проверка спрашивает у
Docker, не убивало ли ядро что-нибудь в долгоживущих контейнерах за нехватку
памяти и не включалась ли политика перезапуска: убитый контейнер Docker
поднимает сам, и проверка состояния об этом промолчит.
Одиннадцать проверок здоровья сразу после `make up --wait` повторяют то, чего
Двенадцать проверок здоровья сразу после `make up --wait` повторяют то, чего
Compose уже дождался: у каждой долгоживущей службы есть своя `healthcheck`.
Оставлены они потому, что первый вопрос к стенду всё равно «всё ли живо», а
ответ на него стоит меньше секунды. Устройство keeper — другое дело: он должен
@@ -105,10 +107,10 @@ Kafka по той же причине спрашивают снаружи. Её
`make check-clickhouse` запускает отдельную глубокую проверку ClickHouse:
описание кластера, макросы, связь с keeper, `ReplicatedMergeTree`,
`Distributed`, очередь распределённых DDL и очистку временных таблиц. Последняя
из девяти проверок — единственная на настоящих данных: она подневно сверяет
события стартового мира с описью и при расхождении говорит, где искать —
в событиях или в браке.
`Distributed`, очередь распределённых DDL и очистку временных таблиц. Девятая
из десяти проверок спрашивает словарь товаров на обеих нодах. Последняя —
единственная на настоящих событиях: она подневно сверяет стартовый мир с описью
и при расхождении говорит, где искать — в событиях или в браке.
`make config-test` проверяет Compose, синтаксис файлов DAG и пробельные ошибки
в diff без запуска стенда.
@@ -118,29 +120,41 @@ Kafka по той же причине спрашивают снаружи. Её
поднятый стенд, сколько стоит прогон и куда класть новую — в
[карте проверок](docs/architecture/testing.md).
Остановить контейнеры без удаления данных можно командой `make down`. Для
полного сброса с удалением всех именованных томов используйте `make clean`.
Повторный `make up` безопасен: одноразовая подготовка приложений идемпотентна.
Остановить контейнеры без удаления данных можно командой `make down`. Если
нужно вернуть прикладной мир к началу, `make rebuild-storage` запустит в
Airflow его явную пересборку: удалит прикладные базы ClickHouse, топики и
позиции потребителей Kafka, затем создаст схему и данные заново. Службы и их
тома останутся на месте. `make clean` удаляет весь стенд вместе с именованными
томами и для обычной разработки не нужен. Перед пересборкой поставьте
`world_live` на паузу и дайте уже начатому работнику закончить день.
## Стартовый мир
Стенд поднимается не пустым: разовая служба `world-init` играет в топик `hits`
первые восемь дней модельного времени — понедельник по понедельник, 401 185
событий. Дальше их обычным путём разбирает хранилище, и к концу `make up` они
лежат в `ods.event`. Так у всякой лабы есть данные, и всегда одни и те же.
Стенд поднимается не пустым: `make up` через REST API запускает даг Airflow
`world_initialize`. Тот создаёт прикладные топики и схему, собирает образ
генератора и играет в `hits` первые восемь дней модельного времени — понедельник
по понедельник, 401 185 событий. Следом второй запуск генератора отправляет в
`orders` семь слепков — за дни 0…6. Даг ждёт приёма обоих источников и только
тогда ставит позицию мира в `8`. Так у всякой лабы есть данные, и всегда одни и
те же.
Ждать приходится дольше, чем работает заливка: приём асинхронный, поэтому
вторым шагом `make up` зовёт `scripts/wait-for-world.sh` — тот опрашивает
ClickHouse, пока мир не доедет. Повторный `make up` заливает мир заново; это
не ошибка, а свойство: номера событий те же, и повтор схлопнет
`ReplacingMergeTree`.
Последний день намеренно неполон: события дня 7 уже приехали, а его слепок
уедет только с первым ходом мира. Поэтому на свежем стенде правый край графика
выручки отстаёт от кликстрима и дозаполняется по мере движения мира — так
виден разный темп потокового трекера и ночной выгрузки магазина.
Повторный `make up` безопасен: `world_initialize` видит готовую позицию,
сообщает в журнале, что мир уже существует, и не применяет DDL, не собирает
образ и не заливает данные повторно. Изменённую схему применяют адресно либо
явной командой `make rebuild-storage`.
Сам мир в git не хранится — он чистая функция зерна, и держать его в
репозитории значило бы держать там кэш. Вместо него лежит **опись мира**,
[`data/world-inventory.json`](data/world-inventory.json): зерно, версия
генератора, хеш каталога товаров и по строке на каждый день — дата, число
событий и хеш его байтов. Опись отвечает на единственный вопрос: тот ли это
мир, что был вчера.
событий и хеш его байтов. У дней с закрытым окном там же лежат счётчики
классов расхождений по заказам. Опись отвечает на единственный вопрос: тот ли
это мир, что был вчера.
Спрашивают её двое. `make test` в `generator/` сверяет опись с тем, что
собирается из кода сегодня: правка генератора меняет мир, и опись надо
@@ -195,9 +209,9 @@ make generate-live GENERATOR_DAY=3 GENERATOR_SPEED=1000
docker compose --profile generator build generator
```
Тот же образ несёт заливка стартового мира, поэтому свежим его держит и
обычный `make up`: он собирает образы всего стенда, и генератор теперь среди
них.
Тот же образ несёт заливка стартового мира. Перед такой заливкой
`world_initialize` сам собирает его из текущего дерева; на готовом мире
повторный `make up` до сборки не доходит.
Разведено это нарочно: собрать образ и запустить контейнер — разные действия, и
цель запуска, молча пересобирающая образ, стирает между ними границу. Что образ
@@ -224,11 +238,13 @@ uv run --project generator python -m clickstream_generator batch \
### Пульт мира
Считать дни самому необязательно. В Airflow живёт **пульт мира** — три дага,
которые зовут тот же образ генератора и ведут позицию на оси за вас.
Считать дни самому необязательно. В Airflow живёт **пульт мира**: два дага
создают его начальное состояние, а три двигают ось дальше.
| Даг | Что делает |
| --- | --- |
| `world_initialize` | создаёт стартовый мир, если его ещё нет; повторный запуск ничего не меняет |
| `world_recreate` | удаляет только прикладной мир и запускает его создание заново |
| `world_next_day` | играет следующие дни пачкой; сколько — параметр запуска, по умолчанию один |
| `world_live_day` | играет следующий день в темпе модельного времени, около двадцати четырёх минут |
| `world_live` | выключатель: пока снят с паузы, дёргает `world_live_day` день за днём |
@@ -241,8 +257,15 @@ uv run --project generator python -m clickstream_generator batch \
Позицию хранит переменная Airflow `world_position` — номер первого несыгранного
дня. Ставит её работник, сыгравший день, и только по успеху: оборванный прогон
позицию не двигает, и следующий запуск играет тот же день заново. Нет
переменной — мир в стартовом состоянии.
позицию не двигает, и следующий запуск играет тот же день заново. Отсутствующая
переменная означает, что мир ещё не создавали; `-1` — очистка не закончена,
`0` — очистка закончена, а начальная генерация ещё не завершена. Работники
начинают играть только с позиции `8` и больше.
В форме запуска можно выбрать только число дней. Первый день работник берет из
`world_position`. Поля «Logical date» и «Run ID» спрятаны в «Advanced Options».
Они нужны самому Airflow и на выбор дня не влияют. Сыгранные дни и новую
позицию работник пишет в журнал шага `remember_played`.
Выключатель создаётся на паузе. Снимите — мир поедет сам; поставите обратно —
встанет на границе модельных суток, доиграв начатый день. Форма пульта и доводы
@@ -261,12 +284,13 @@ uv run --project generator python -m clickstream_generator batch \
- `clickhouse-02` — точка подключения Superset;
- `clickhouse-keeper` — координатор кластера;
- `kafka` — один брокер KRaft;
- `kafka-exporter` — экспортёр метрик Kafka для Prometheus;
- `postgres-metadata` — один Postgres с отдельными базами и пользователями
`airflow` и `superset`;
- `airflow-apiserver`, `airflow-scheduler` и `airflow-dag-processor` —
Airflow 3.3 с LocalExecutor, без triggerer;
- `superset` — интерфейс и подготовленное подключение ClickHouse;
- `prometheus` и `grafana` — сбор и просмотр встроенных метрик ClickHouse.
- `prometheus` и `grafana` — сбор и просмотр метрик ClickHouse и Kafka.
С настройками из `.env.example` порты доступны только с локальной машины:
@@ -278,21 +302,42 @@ uv run --project generator python -m clickstream_generator batch \
- Prometheus — `http://127.0.0.1:29090`;
- Grafana — `http://127.0.0.1:23000`, пользователь `admin`, пароль `admin`.
В ClickHouse четыре пользователя:
В ClickHouse семь пользователей и шесть ролей:
- `etl` применяет DDL и подключает Airflow; роль `etl_writer` читает и пишет
слои хранилища;
- `bi` подключает Superset; роль `bi_reader` читает будущие слои DDS и DM;
- `analyst` предназначен для подключения человека и читает все слои;
- `etl` подключает рабочие даги Airflow; роль `etl_writer` читает и пишет слои
хранилища;
- `lifecycle` применяет канонический DDL и пересоздаёт прикладные базы; роль
`lifecycle_owner` не даёт эти административные права рабочим дагам;
- `bi` подключает Superset; роль `bi_reader` читает ODS, DDS, DM и справочники
`dic`, а запросы Superset обращаются к публичным `_v`;
- `analyst` предназначен для подключения человека и читает все слои и
справочники;
- `grafana` с ролью `monitoring_reader` подключает Grafana и читает все слои,
системные таблицы и данные со всех реплик кластера;
- `dict` читает только базу `dic` и пароля не имеет: им словарь товаров ходит
за своей подложкой;
- `default` остаётся служебным: им ходят проверки здоровья и скрипты внутри
контейнеров, но не приложения.
Решение и его доводы — в [ADR 0007](docs/adr/0007-clickhouse-access.md).
Почему пользователи объявлены файлом, а ноды доверяют общему секрету, — в
[ADR 0007](docs/adr/0007-clickhouse-access.md).
Пользователи и роли объявлены в `infra/clickhouse/users.d/access.xml`. Пароли и
общий секрет нод живут в `.env` и передаются в конфигурацию через окружение;
Superset получает пароль `bi` тем же путём через штатную функцию настройки.
Superset получает пароль `bi`, а Grafana — пароль `grafana` тем же путём.
Значения для локального стенда есть в `.env.example`.
Изменения значений ClickHouse в `.env` и файлов настройки серверов в
`infra/clickhouse/config.d/` и `infra/clickhouse/users.d/` применяются
пересозданием нод:
```bash
docker compose up --force-recreate --wait clickhouse-01 clickhouse-02
```
Команда возвращает управление, когда обе ноды снова здоровы; именованные тома
при этом сохраняются. `docker compose restart` оставит прежнее окружение и
может оставить старую версию отдельно смонтированного файла.
Пароли ClickHouse и интерфейсов, пароли Postgres, ключи Airflow и Superset,
отсутствие проверки доступа у Kafka и Prometheus — намеренно простые и явно
ненастоящие настройки локального учебного стенда. Это не пример настройки
@@ -320,24 +365,28 @@ Superset получает пароль `bi` тем же путём через ш
серверы и keeper используют один образ. Настройки Kafka 4.3.1 сверены с
[примером односерверного KRaft](https://github.com/apache/kafka/blob/4.3.1/docker/examples/docker-compose-files/single-node/plaintext/docker-compose.yml).
Секция метрик взята из конфигурации закреплённого образа ClickHouse и проверена
на серверах и keeper. Подготовка источника Grafana сверена с
[официальным описанием автоматической настройки](https://grafana.com/docs/grafana/latest/administration/provisioning/).
Prometheus собирает только встроенные метрики двух серверов и keeper; внешних
сборщиков, панелей и правил оповещения пока нет.
После изменения `infra/clickhouse/config.d/prometheus.xml` выполните
`docker compose restart clickhouse-01 clickhouse-02`: обычный `make up` не
перезапускает уже созданные серверы и они продолжают работать со старой
конфигурацией.
на серверах и keeper. Подготовка источников Grafana сверена с
[официальным описанием автоматической настройки](https://grafana.com/docs/grafana/latest/administration/provisioning/)
и [документацией плагина ClickHouse](https://grafana.com/docs/plugins/grafana-clickhouse-datasource/latest/configure/).
Prometheus собирает встроенные метрики двух серверов и keeper, а через
`kafka-exporter` — состояние Kafka. Поверх этого в Grafana поднимается дашборд
«Данные»: свежесть, поток, брак, сходимость Kafka с ClickHouse, отставание
чтения и дневной слепок заказов. Устройство зоны — в [справочнике
мониторинга](docs/architecture/monitoring/README.md), разбор панелей — в
[описании дашборда](docs/architecture/monitoring/data.md); правил оповещения
пока нет.
Airflow закреплён на 3.3.0. Состав обязательных процессов, LocalExecutor,
публичный `airflow.sdk`, API здоровья и SimpleAuthManager сверены с
[архитектурой Airflow 3.3](https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/3.3.0/core-concepts/overview.html),
[публичным интерфейсом](https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/3.3.0/public-airflow-interface.html)
и [описанием здоровья](https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/3.3.0/administration-and-deployment/logging-monitoring/check-health.html).
Для пробников проверены публичный `Connection.get` из `airflow.sdk` и клиент
Для ClickHouse установлен официальный провайдер Airflow: SQL-файлы исполняет
общий `SQLExecuteQueryOperator`, программные запросы идут через
`ClickHouseHook`. Провайдер работает поверх закреплённого
`clickhouse-connect`. Официальный провайдер Kafka сам использует
`confluent-kafka`; отдельное подключение и обёртки провайдера здесь не нужны,
поэтому прямой клиент оставляет образ и пример короче.
`confluent-kafka`; отдельное подключение и его обёртки здесь не нужны, поэтому
клиент Kafka добавлен в образ напрямую.
Superset закреплён на 6.1.0; драйвер `clickhouse-connect`, форма
`clickhousedb://` и драйвер Postgres сверены с
[документацией подключений Superset](https://superset.apache.org/user-docs/6.1.0/databases/)
+53 -132
View File
@@ -11,11 +11,16 @@ x-clickhouse-common: &clickhouse-common
environment:
# Пользователей объявляет access.xml; настройка учётки образом не нужна.
CLICKHOUSE_SKIP_USER_SETUP: "1"
# Каталог товаров смонтирован в user_files только для чтения. Entrypoint
# иначе пытается сделать ему chown и первый запуск ноды завершается ошибкой.
CLICKHOUSE_DO_NOT_CHOWN: "1"
CLICKHOUSE_CLUSTER_SECRET: ${CLICKHOUSE_CLUSTER_SECRET:?Скопируйте .env.example в .env}
CLICKHOUSE_DEFAULT_PASSWORD: ${CLICKHOUSE_DEFAULT_PASSWORD:?Скопируйте .env.example в .env}
CLICKHOUSE_ETL_PASSWORD: ${CLICKHOUSE_ETL_PASSWORD:?Скопируйте .env.example в .env}
CLICKHOUSE_LIFECYCLE_PASSWORD: ${CLICKHOUSE_LIFECYCLE_PASSWORD:?Скопируйте .env.example в .env}
CLICKHOUSE_BI_PASSWORD: ${CLICKHOUSE_BI_PASSWORD:?Скопируйте .env.example в .env}
CLICKHOUSE_ANALYST_PASSWORD: ${CLICKHOUSE_ANALYST_PASSWORD:?Скопируйте .env.example в .env}
CLICKHOUSE_GRAFANA_PASSWORD: ${CLICKHOUSE_GRAFANA_PASSWORD:?Скопируйте .env.example в .env}
depends_on:
clickhouse-keeper:
condition: service_healthy
@@ -29,21 +34,24 @@ x-clickhouse-common: &clickhouse-common
retries: 30
start_period: 10s
# Факты стенда, у которых стало по два потребителя: разовая служба генератора и
# пульт мира. Названы по одному разу — иначе однажды разойдутся, и заметит это
# не проверка, а менти с пустым топиком.
# Факты генератора и пульта мира названы по одному разу — иначе они однажды
# разойдутся, и заметит это не проверка, а менти с пустым топиком.
x-generator-image: &generator-image clickstream-generator:local
x-orders-topic: &orders-topic orders
x-kafka-common: &kafka-common
KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS: kafka:9092
x-kafka-target: &kafka-target
KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS: kafka:9092
<<: *kafka-common
KAFKA_TOPIC: hits
x-world-starting-days: &world-starting-days "8"
# Общие образы Airflow и Superset собирают службы инициализации. Причина
# отдельного build: ADR 0001.
x-airflow-common: &airflow-common
image: clickstream-airflow:local
build:
context: ./infra/airflow
environment:
AIRFLOW__CORE__EXECUTOR: LocalExecutor
AIRFLOW__CORE__PARALLELISM: "4"
@@ -61,19 +69,24 @@ x-airflow-common: &airflow-common
AIRFLOW_ADMIN_USER: ${AIRFLOW_ADMIN_USER:?Скопируйте .env.example в .env}
AIRFLOW_ADMIN_PASSWORD: ${AIRFLOW_ADMIN_PASSWORD:?Скопируйте .env.example в .env}
CLICKHOUSE_ETL_PASSWORD: ${CLICKHOUSE_ETL_PASSWORD:?Скопируйте .env.example в .env}
# Пульт мира поднимает генератор сам, отдельным контейнером, — значит те же
# факты стенда, что compose даёт разовой службе генератора, нужны и дагам.
# Имя сети собирается из имени проекта: у второй копии стенда оно другое.
CLICKHOUSE_LIFECYCLE_PASSWORD: ${CLICKHOUSE_LIFECYCLE_PASSWORD:?Скопируйте .env.example в .env}
# Пульт мира поднимает генератор отдельным контейнером. Имя сети собирается
# из имени проекта: у второй копии стенда оно другое.
<<: *kafka-target
GENERATOR_IMAGE: *generator-image
STAND_NETWORK: ${COMPOSE_PROJECT_NAME}_default
WORLD_STARTING_DAYS: *world-starting-days
KAFKA_ORDERS_TOPIC: orders
KAFKA_ORDERS_TOPIC: *orders-topic
volumes:
- ./dags:/opt/airflow/dags:ro
# Запросы дагов: даг называет файл, а текст читает Airflow при исполнении
# задачи. Каталог тот же, что применяет DDL, — вся SQL стенда живёт в sql/.
# Запросы дагов: даг называет файл, а обработчик DAG при разборе загружает
# его текст. Каталог тот же, что применяет DDL, — вся SQL стенда живёт в sql/.
- ./sql:/opt/airflow/sql:ro
# Инициализация мира собирает канонический образ из того же контекста, что
# ручной generator. Docker SDK архивирует эти файлы внутри задачи.
- ./generator:/opt/airflow/world/generator:ro
- ./data:/opt/airflow/world/data:ro
- ./.dockerignore:/opt/airflow/world/.dockerignore:ro
- ./infra/airflow/init.sh:/opt/airflow/init.sh:ro
- airflow_logs:/opt/airflow/logs
- airflow_auth:/opt/airflow/auth
@@ -84,15 +97,6 @@ x-generator-common: &generator-common
context: .
dockerfile: generator/Dockerfile
restart: "no"
depends_on:
kafka-init:
condition: service_completed_successfully
# Читать топик движок Kafka начинает не при своём создании, а когда над ним
# появляется матвью приёма, и она создаётся последней по номеру файла
# (sql/ddl/40-stg-views.sql). Отправь генератор события раньше — они лягут в
# топик и молча минуют хранилище.
clickhouse-init:
condition: service_completed_successfully
environment:
# Адрес брокера и имя топика — факты стенда, и называет их стенд.
# Остальное (день, зерно, число дней, предел пачки) приходит аргументами
@@ -101,8 +105,6 @@ x-generator-common: &generator-common
x-superset-common: &superset-common
image: clickstream-superset:local
build:
context: ./infra/superset
environment:
SUPERSET_CONFIG_PATH: /app/pythonpath/superset_config.py
SUPERSET_SECRET_KEY: ${SUPERSET_SECRET_KEY:?Скопируйте .env.example в .env}
@@ -149,6 +151,7 @@ services:
- ./infra/clickhouse/config.d/prometheus.xml:/etc/clickhouse-server/config.d/prometheus.xml:ro
- ./infra/clickhouse/config.d/macros-01.xml:/etc/clickhouse-server/config.d/macros.xml:ro
- ./infra/clickhouse/users.d/access.xml:/etc/clickhouse-server/users.d/access.xml:ro
- ./data/catalog:/var/lib/clickhouse/user_files/catalog:ro
- clickhouse_01_data:/var/lib/clickhouse
# Точка подключения Superset.
@@ -163,6 +166,7 @@ services:
- ./infra/clickhouse/config.d/prometheus.xml:/etc/clickhouse-server/config.d/prometheus.xml:ro
- ./infra/clickhouse/config.d/macros-02.xml:/etc/clickhouse-server/config.d/macros.xml:ro
- ./infra/clickhouse/users.d/access.xml:/etc/clickhouse-server/users.d/access.xml:ro
- ./data/catalog:/var/lib/clickhouse/user_files/catalog:ro
- clickhouse_02_data:/var/lib/clickhouse
kafka:
@@ -200,107 +204,19 @@ services:
retries: 20
start_period: 30s
kafka-init:
image: apache/kafka:4.3.1
restart: "no"
kafka-exporter:
image: danielqsj/kafka-exporter:v1.9.0
restart: unless-stopped
depends_on:
kafka:
condition: service_healthy
entrypoint: ["/bin/bash", "-ec"]
command:
- |
topic_partition_count() {
/opt/kafka/bin/kafka-topics.sh \
--bootstrap-server kafka:9092 \
--describe \
--topic hits | \
sed -n '1s/.*PartitionCount: \([0-9][0-9]*\).*/\1/p'
}
/opt/kafka/bin/kafka-topics.sh \
--bootstrap-server kafka:9092 \
--create \
--if-not-exists \
--topic hits \
--partitions 2 \
--replication-factor 1
partition_count="$$(topic_partition_count)"
# Брокер разрешает автосоздание, хотя потребитель ClickHouse его не запрашивает.
# На сохранённом томе другой клиент мог уже создать hits с одним разделом.
if [[ "$$partition_count" == "1" ]]; then
/opt/kafka/bin/kafka-topics.sh \
--bootstrap-server kafka:9092 \
--alter \
--topic hits \
--partitions 2
partition_count="$$(topic_partition_count)"
fi
if [[ "$$partition_count" != "2" ]]; then
printf 'ОШИБКА: у топика hits разделов: %s, ожидалось: 2.\n' \
"$${partition_count:-неизвестно}" >&2
exit 1
fi
# Топик заказов: одна партиция, читает его один чтец на ноде 1 —
# довод в ADR 0008.
/opt/kafka/bin/kafka-topics.sh \
--bootstrap-server kafka:9092 \
--create \
--if-not-exists \
--topic orders \
--partitions 1 \
--replication-factor 1
# DDL применяется с ноды 1 по порядку имён файлов после готовности всего кластера.
clickhouse-init:
image: clickhouse/clickhouse-server:26.3.17.56
restart: "no"
depends_on:
kafka-init:
condition: service_completed_successfully
clickhouse-01:
condition: service_healthy
clickhouse-02:
condition: service_healthy
environment:
LC_ALL: C
CLICKHOUSE_ETL_PASSWORD: ${CLICKHOUSE_ETL_PASSWORD:?Скопируйте .env.example в .env}
entrypoint: ["/bin/bash", "-ec"]
command:
- |
set -- /ddl/*.sql
if [[ ! -e "$$1" ]]; then
printf 'ОШИБКА: в /ddl нет файлов SQL.\n' >&2
exit 1
fi
for ddl_file do
printf 'Применяем %s.\n' "$${ddl_file##*/}"
clickhouse-client \
--host clickhouse-01 \
--user etl \
--password "$$CLICKHOUSE_ETL_PASSWORD" \
--multiquery \
--queries-file "$$ddl_file"
done
volumes:
- ./sql/ddl:/ddl:ro
# Стартовый мир: восемь модельных дней уезжают в топик при каждом подъёме.
# Что это за дни и каким мир обязан выйти — data/world-inventory.json.
#
# Число дней стоит здесь числом: YAML не читает Python, и одно из двух мест
# (второе — `STARTING_DAYS` в inventory.py) лишнее по построению. Правя одно,
# правьте второе — на страже тут никто не стоит: залей эта служба лишний
# день, он лёг бы за рамкой дат описи и остался бы незамеченным. Внутри YAML
# число одно на всех: то же говорит дагам пульта, где кончается стартовый мир.
#
# Повторный `make up` заливает мир заново, и это не оплошность: `WatchID` у
# событий те же, ReplacingMergeTree схлопнет повтор в ODS. Сырьё в STG при
# этом честно удвоится — свойство слоя, описанное в storage.md.
world-init:
<<: *generator-common
command: ["batch", "--day", "0", "--days", *world-starting-days]
command: ["--kafka.server=kafka:9092"]
healthcheck:
test: ["CMD-SHELL", "wget -qO- http://127.0.0.1:9308/metrics >/dev/null 2>&1"]
interval: 10s
timeout: 5s
retries: 15
start_period: 10s
# Тот же образ для ручных прогонов: `make generate-batch`, `make generate-live`.
# Под профилем — чтобы обычный подъём стенда её не трогал.
@@ -339,6 +255,8 @@ services:
airflow-init:
<<: *airflow-common
build:
context: ./infra/airflow
user: "0:0"
restart: "no"
depends_on:
@@ -346,15 +264,6 @@ services:
condition: service_healthy
clickhouse-01:
condition: service_healthy
# Не убирать: без зависимого успешный clickhouse-init считается
# упавшим для --wait.
clickhouse-init:
condition: service_completed_successfully
# По той же причине. Заливка стартового мира идёт последней в цепи
# разовых служб, и зависимого ей взять больше негде: долгоживущие службы
# данных не ждут, а `airflow-init` эту цепь и так замыкает.
world-init:
condition: service_completed_successfully
entrypoint: ["/bin/bash"]
command: ["/opt/airflow/init.sh"]
@@ -395,10 +304,16 @@ services:
- /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock
- ./dags:/opt/airflow/dags:ro
- ./sql:/opt/airflow/sql:ro
- ./generator:/opt/airflow/world/generator:ro
- ./data:/opt/airflow/world/data:ro
- ./.dockerignore:/opt/airflow/world/.dockerignore:ro
- ./infra/airflow/init.sh:/opt/airflow/init.sh:ro
- airflow_logs:/opt/airflow/logs
- airflow_auth:/opt/airflow/auth
mem_limit: 640m
# LocalExecutor запускает здесь до четырех процессов задач одновременно.
# 640 МиБ дали OOM, а 1 ГиБ - давление на memory.max при штатном dq_check;
# 1,5 ГиБ оставляет запас при AIRFLOW__CORE__PARALLELISM=4.
mem_limit: 1536m
healthcheck:
test: ["CMD-SHELL", "curl -sf http://127.0.0.1:8974/health >/dev/null"]
interval: 10s
@@ -425,6 +340,8 @@ services:
superset-init:
<<: *superset-common
build:
context: ./infra/superset
restart: "no"
healthcheck:
disable: true
@@ -481,7 +398,9 @@ services:
start_period: 10s
grafana:
image: grafana/grafana:13.1.1
image: clickstream-grafana:local
build:
context: ./infra/grafana
restart: unless-stopped
depends_on:
prometheus:
@@ -493,8 +412,10 @@ services:
GF_NEWS_NEWS_FEED_ENABLED: "false"
GF_ANALYTICS_REPORTING_ENABLED: "false"
GF_ANALYTICS_CHECK_FOR_UPDATES: "false"
CLICKHOUSE_GRAFANA_PASSWORD: ${CLICKHOUSE_GRAFANA_PASSWORD:?Скопируйте .env.example в .env}
volumes:
- ./infra/grafana/provisioning/datasources:/etc/grafana/provisioning/datasources:ro
- ./infra/grafana/provisioning/dashboards:/etc/grafana/provisioning/dashboards:ro
- grafana_data:/var/lib/grafana
ports:
- "127.0.0.1:${GRAFANA_PORT:?Скопируйте .env.example в .env}:3000"
+434
View File
@@ -0,0 +1,434 @@
"""Трансформации слоя DDS: сборка моделей.
Заказ и сессия собираются заменой дневных партиций. Карта идентичностей
пересчитывается целиком после заказа, потому что читает его текущую модель.
Расписания у дага нет и параметров тоже: объём каждого прогона он выводит сам
из состояния слоёв и позиции мира, поэтому один и тот же запуск одинаково
верен из триггера дневного конвейера, с кнопки менти и после падения
(docs/architecture/etl.md, «Объём прогона»).
Заказ и сессия гасят повтор заменой партиции целиком: день собирается в
таблицу-двойник и подменяет собой партицию цели. Карта пишет полный набор пар
новой версией, а точное чтение даёт FINAL. Замена партиции разобрана в
sql/dds/order_replace.sql; точное чтение карты описано в
sql/ddl/50-dds-views.sql.
"""
from __future__ import annotations
import datetime
import logging
import os
import time
from pathlib import Path
from airflow.exceptions import AirflowException
from airflow.providers.clickhousedb.hooks.clickhouse import ClickHouseHook
from airflow.providers.common.sql.operators.sql import SQLExecuteQueryOperator
from airflow.sdk import Variable, dag, task, task_group
# Пропуск приезжает из Task SDK: в airflow.exceptions он объявлен устаревшим
# и говорит об этом в журнал задачи (проверено на 3.3.0).
from airflow.sdk.exceptions import AirflowSkipException
START_DATE = datetime.datetime(2026, 1, 1, tzinfo=datetime.UTC)
SQL_ROOT = Path("/opt/airflow/sql")
CLICKHOUSE_CONNECTION = "clickhouse_default"
CLICKHOUSE_CLUSTER = "clickstream_cluster"
KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS = os.environ["KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS"]
HITS_TOPIC = os.environ["KAFKA_TOPIC"]
HITS_GROUP = "clickstream_hits"
HITS_PARTITIONS = (0, 1)
READINESS_TIMEOUT_SECONDS = 300
READINESS_POLL_SECONDS = 3
# Позиция на оси модельного времени: номер первого несыгранного дня. Её ставит
# пульт мира, и только она отличает прожитый день от живого — зачем это
# сессиям, разобрано в sql/dds/session_scope.sql.
WORLD_POSITION = "world_position"
def _kafka_readiness() -> tuple[bool, str]:
"""Проверить, дочитала ли группа оба раздела событий."""
from confluent_kafka import ConsumerGroupTopicPartitions, TopicPartition
from confluent_kafka.admin import AdminClient, OffsetSpec
admin = AdminClient({"bootstrap.servers": KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS})
groups = admin.list_consumer_groups(request_timeout=10).result()
if groups.errors:
raise RuntimeError(f"Kafka не вернула список групп: {groups.errors}")
group_exists = any(group.group_id == HITS_GROUP for group in groups.valid)
committed: dict[int, int] = {}
if group_exists:
request = ConsumerGroupTopicPartitions(
HITS_GROUP,
[TopicPartition(HITS_TOPIC, partition) for partition in HITS_PARTITIONS],
)
result = admin.list_consumer_group_offsets([request], request_timeout=10)[
HITS_GROUP
].result()
for topic_partition in result.topic_partitions:
if topic_partition.error is None and topic_partition.offset >= 0:
committed[topic_partition.partition] = topic_partition.offset
high_watermarks: dict[int, int] = {}
watermark_errors: dict[int, str] = {}
# OffsetSpec.latest возвращает следующее смещение после хвоста; сверено
# через Context7 и на установленном confluent-kafka 2.15.0.
latest = admin.list_offsets(
{
TopicPartition(HITS_TOPIC, partition): OffsetSpec.latest()
for partition in HITS_PARTITIONS
},
request_timeout=10,
)
for topic_partition, future in latest.items():
try:
offset = future.result().offset
if offset >= 0:
high_watermarks[topic_partition.partition] = offset
except Exception as error:
watermark_errors[topic_partition.partition] = str(error)
all_known = group_exists
total_lag = 0
parts: list[str] = []
for partition in HITS_PARTITIONS:
offset = committed.get(partition)
high = high_watermarks.get(partition)
lag = high - offset if offset is not None and high is not None else None
if lag is None or lag < 0:
all_known = False
else:
total_lag += lag
logging.info(
"Kafka %s[%s]: подтверждено=%s, верхнее смещение=%s, отставание=%s",
HITS_TOPIC,
partition,
offset,
high,
lag,
)
parts.append(
f"{HITS_TOPIC}[{partition}]: подтверждено={offset}, "
f"верхнее смещение={high}, отставание={lag}"
)
if partition in watermark_errors:
parts[-1] += (
f", ошибка чтения верхнего смещения={watermark_errors[partition]}"
)
if not group_exists:
logging.info("группа потребителей %s отсутствует", HITS_GROUP)
lag_text = str(total_lag) if all_known else "неизвестно"
logging.info("суммарное отставание Kafka: %s", lag_text)
detail = "; ".join(parts)
if not group_exists:
detail = f"группа {HITS_GROUP} отсутствует; {detail}"
return all_known and total_lag == 0, detail
def _delivery_queue_readiness() -> tuple[bool, str]:
"""Проверить, пуста ли очередь доставки событий на каждой ноде."""
query = f"""
SELECT
node,
sum(queued_files) AS files,
arrayStringConcat(
groupArrayIf(
last_exception,
queued_files > 0 AND notEmpty(last_exception)
),
'; '
) AS last_exception
FROM
(
-- У пустой очереди нет строк; system.one оставляет обе ноды
-- видимыми и в зеленом опросе.
SELECT
hostName() AS node,
toUInt64(0) AS queued_files,
'' AS last_exception
FROM clusterAllReplicas('{CLICKHOUSE_CLUSTER}', system.one)
UNION ALL
SELECT
hostName(),
data_files + broken_data_files AS queued_files,
last_exception
FROM clusterAllReplicas(
'{CLICKHOUSE_CLUSTER}', system.distribution_queue
)
WHERE database = 'ods' AND table = 'event_dist'
)
GROUP BY node
ORDER BY node
"""
rows = ClickHouseHook(clickhouse_conn_id=CLICKHOUSE_CONNECTION).get_records(query)
ready = True
nodes: list[str] = []
for node, files, last_exception in rows:
files = int(files)
ready = ready and files == 0
logging.info(
"очередь ods.event_dist на %s: файлов=%s, последняя ошибка=%s",
node,
files,
last_exception or "нет",
)
detail = f"{node}: файлов={files}"
if last_exception:
detail += f", последняя ошибка={last_exception}"
nodes.append(detail)
return ready, "; ".join(nodes)
def _wait_for_phase(
probe,
phase: str,
deadline: float,
) -> None:
"""Дождаться прохождения одного барьера до общего крайнего срока."""
last_observation = "первый опрос не выполнен"
last_error: str | None = None
while time.monotonic() < deadline:
try:
ready, last_observation = probe()
last_error = None
except Exception as error:
ready = False
last_error = str(error)
logging.warning("%s: ошибка опроса: %s", phase, last_error)
if ready:
return
remaining = deadline - time.monotonic()
if remaining > 0:
time.sleep(min(READINESS_POLL_SECONDS, remaining))
detail = last_observation
if last_error:
detail += f"; ошибка последнего опроса: {last_error}"
raise AirflowException(
f"общий срок ожидания готовности в {READINESS_TIMEOUT_SECONDS} с "
f'истек на этапе "{phase}": {detail}'
)
def _world_position() -> int:
"""Позиция мира числом, с внятным отказом на непригодном значении.
Ту же переменную читает пульт, но общего модуля у дагов нет намеренно:
связь между пультом и трансформацией держит сама переменная, а не импорт.
"""
raw_position = Variable.get(WORLD_POSITION, default=None)
if raw_position is None:
raise AirflowException(
"мир ещё не создан: выполните make up и дождитесь world_initialize"
)
try:
position = int(raw_position)
except (TypeError, ValueError) as error:
raise AirflowException(
f"world_position={raw_position!r} не является номером дня; "
"выполните make rebuild-storage"
) from error
if position < 1:
raise AirflowException(
f"мир не готов: world_position={position}; "
"выполните make up или make rebuild-storage"
)
return position
def _days(first_day: datetime.date, last_day: datetime.date) -> list[str]:
"""Дни отрезка строками — в таком виде их ждёт замена партиции."""
return [
(first_day + datetime.timedelta(days=shift)).isoformat()
for shift in range((last_day - first_day).days + 1)
]
@task
def replacements(scope: dict[str, object]) -> list[dict[str, object]]:
"""Разложить дни в аргументы размноженной задачи замены.
Шаг существует ради ограничения Airflow: размножать задачу можно
только по целому возврату другой задачи — ни по ключу словаря, ни по
карте поверх него. Отсюда отдельный возврат под один список.
День едет в запрос подстановкой Jinja, а не параметром ClickHouse:
в ALTER … PARTITION сервер параметр не подставляет — замерено,
отвечает синтаксической ошибкой. Значение при этом не внешнее, его
вернул сам ClickHouse запросом объёма.
"""
return [{"params": {"day": day}} for day in scope["days"]]
@dag(
dag_id="dds_transform",
schedule=None,
start_date=START_DATE,
is_paused_upon_creation=False,
# Два прогона разом собирали бы один и тот же двойник: второй затёр бы
# чужую сборку между вставкой и заменой партиций.
max_active_runs=1,
template_searchpath=str(SQL_ROOT),
tags=["dds"],
)
def dds_transform():
"""Пересобрать сущности DDS по текущему состоянию источников."""
@task
def wait_for_source() -> None:
"""Дождаться чтения событий из Kafka и их доставки в ODS."""
deadline = time.monotonic() + READINESS_TIMEOUT_SECONDS
_wait_for_phase(_kafka_readiness, "Kafka", deadline)
_wait_for_phase(
_delivery_queue_readiness,
"очередь доставки ClickHouse",
deadline,
)
@task_group(group_id="order")
def order():
"""Заказ: дышащее окно плюс дни, которых в слое ещё нет."""
@task
def scope() -> dict[str, object]:
"""Спросить у хранилища, какие дни собирает этот запуск."""
query = (SQL_ROOT / "dds" / "order_scope.sql").read_text(encoding="utf-8")
hook = ClickHouseHook(clickhouse_conn_id=CLICKHOUSE_CONNECTION)
row = hook.get_first(query)
# Пустой ответ означает пустой источник: собирать нечего, и
# зеленеть на этом нельзя — прогон встаёт с внятной причиной.
if row is None:
raise AirflowException(
"в ods.order нет ни одного заказа: собирать нечего; "
"проверьте, дошёл ли слепок до хранилища"
)
first_day, last_day = row
days = _days(first_day, last_day)
logging.info(
"объём пересборки: %s … %s, дней %d",
first_day,
last_day,
len(days),
)
return {
"first_day": first_day.isoformat(),
"last_day": last_day.isoformat(),
"days": days,
}
days = scope()
rebuild = SQLExecuteQueryOperator(
task_id="rebuild",
conn_id=CLICKHOUSE_CONNECTION,
sql="dds/order_rebuild.sql",
parameters={
"load_id": "{{ run_id }}",
"first_day": days["first_day"],
"last_day": days["last_day"],
},
split_statements=True,
do_xcom_push=False,
)
# Замена идёт по партиции за раз — другой формы у операции нет. День
# становится отдельной задачей: в интерфейсе видно, сколько дней несёт
# прогон, а повтор после отказа стоит одного дня, а не всей пересборки.
replace = SQLExecuteQueryOperator.partial(
task_id="replace",
conn_id=CLICKHOUSE_CONNECTION,
sql="dds/order_replace.sql",
do_xcom_push=False,
).expand_kwargs(replacements(days))
rebuild >> replace
@task_group(group_id="session")
def session():
"""Сессия: дни, которые мир уже прожил, а слой ещё не собрал."""
@task
def scope() -> dict[str, object]:
"""Спросить у хранилища и у позиции мира, какие дни собирает запуск."""
query = (SQL_ROOT / "dds" / "session_scope.sql").read_text(encoding="utf-8")
hook = ClickHouseHook(clickhouse_conn_id=CLICKHOUSE_CONNECTION)
row = hook.get_first(query, parameters={"position": _world_position()})
if row is None:
raise AirflowException(
"в ods.event нет ни одного события: собирать нечего; "
"проверьте, дошёл ли поток до хранилища"
)
first_day, last_day = row
# Пропуск, а не отказ: слой полон по последний прожитый день, а
# сегодняшний ещё идёт. Это обычное состояние повторного прогона,
# и в интерфейсе оно видно пропущенной группой.
if first_day is None:
raise AirflowSkipException(
f"сессии собраны по {last_day} включительно, "
"новых прожитых дней нет"
)
days = _days(first_day, last_day)
logging.info(
"объём сборки: %s … %s, дней %d",
first_day,
last_day,
len(days),
)
return {
"first_day": first_day.isoformat(),
"last_day": last_day.isoformat(),
"days": days,
}
days = scope()
rebuild = SQLExecuteQueryOperator(
task_id="rebuild",
conn_id=CLICKHOUSE_CONNECTION,
sql="dds/session_rebuild.sql",
parameters={
"load_id": "{{ run_id }}",
"first_day": days["first_day"],
"last_day": days["last_day"],
},
split_statements=True,
do_xcom_push=False,
)
replace = SQLExecuteQueryOperator.partial(
task_id="replace",
conn_id=CLICKHOUSE_CONNECTION,
sql="dds/session_replace.sql",
do_xcom_push=False,
).expand_kwargs(replacements(days))
rebuild >> replace
source_ready = wait_for_source()
orders = order()
sessions = session()
source_ready >> [orders, sessions]
identity_map = SQLExecuteQueryOperator(
task_id="identity_map",
conn_id=CLICKHOUSE_CONNECTION,
sql="dds/identity_map_rebuild.sql",
parameters={"load_id": "{{ run_id }}"},
do_xcom_push=False,
)
orders >> identity_map
dds_transform()
+208
View File
@@ -0,0 +1,208 @@
"""Трансформации слоя DM: сборка стендовых витрин.
Выручка наследует ритм заказов. Сверка соединяет окно заказов с прожитым
хвостом событий. Обе заменяют дневные партиции. Трафик наследует
ретроспективность карты идентичностей и пересчитывает всю историю новой
версией. Объем каждого прогона выводится из состояния слоев.
"""
from __future__ import annotations
import datetime
import logging
from pathlib import Path
from airflow.exceptions import AirflowException
from airflow.providers.clickhousedb.hooks.clickhouse import ClickHouseHook
from airflow.providers.common.sql.operators.sql import SQLExecuteQueryOperator
from airflow.sdk import Variable, dag, task, task_group
START_DATE = datetime.datetime(2026, 1, 1, tzinfo=datetime.UTC)
SQL_ROOT = Path("/opt/airflow/sql")
CLICKHOUSE_CONNECTION = "clickhouse_default"
# Та же ось модельного времени, что у DDS. Общего модуля у дагов нет
# намеренно: связь держит переменная Airflow, а не импорт одного дага другим.
WORLD_POSITION = "world_position"
def _world_position() -> int:
"""Позиция мира для границы прожитых событий сверки.
Причина отдельного чтения переменной разобрана у одноименной функции в
``dds_transform.py``.
"""
raw_position = Variable.get(WORLD_POSITION, default=None)
if raw_position is None:
raise AirflowException(
"мир еще не создан: выполните make up и дождитесь world_initialize"
)
try:
position = int(raw_position)
except (TypeError, ValueError) as error:
raise AirflowException(
f"world_position={raw_position!r} не является номером дня; "
"выполните make rebuild-storage"
) from error
if position < 1:
raise AirflowException(
f"мир не готов: world_position={position}; "
"выполните make up или make rebuild-storage"
)
return position
def _days(first_day: datetime.date, last_day: datetime.date) -> list[str]:
"""Дни отрезка строками - в таком виде их ждет замена партиции."""
return [
(first_day + datetime.timedelta(days=shift)).isoformat()
for shift in range((last_day - first_day).days + 1)
]
@task
def replacements(scope: dict[str, object]) -> list[dict[str, object]]:
"""Разложить дни в аргументы размноженной задачи замены.
Отдельный словарь нужен каждому экземпляру ``expand_kwargs``; тот же
прием разобран в ``dds_transform.py`` на замене партиций заказов.
"""
return [{"params": {"day": day}} for day in scope["days"]]
@dag(
dag_id="dm_transform",
schedule=None,
start_date=START_DATE,
is_paused_upon_creation=False,
max_active_runs=1,
template_searchpath=str(SQL_ROOT),
tags=["dm"],
)
def dm_transform():
"""Пересобрать стендовые витрины по текущему состоянию DDS."""
@task_group(group_id="revenue_daily")
def revenue_daily():
"""Выручка: изменяемое окно заказов и пропущенная история."""
@task
def scope() -> dict[str, object]:
"""Спросить у хранилища, какие дни пересобирает запуск."""
query = (SQL_ROOT / "dm" / "revenue_daily_scope.sql").read_text(
encoding="utf-8"
)
hook = ClickHouseHook(clickhouse_conn_id=CLICKHOUSE_CONNECTION)
row = hook.get_first(query)
if row is None:
raise AirflowException(
"нет слепка заказов в ODS или готовых заказов в DDS; "
"дождитесь загрузки слепка и сначала выполните dds_transform"
)
first_day, last_day = row
days = _days(first_day, last_day)
logging.info(
"объем пересборки: %s … %s, дней %d",
first_day,
last_day,
len(days),
)
return {
"first_day": first_day.isoformat(),
"last_day": last_day.isoformat(),
"days": days,
}
days = scope()
rebuild = SQLExecuteQueryOperator(
task_id="rebuild",
conn_id=CLICKHOUSE_CONNECTION,
sql="dm/revenue_daily_rebuild.sql",
parameters={
"load_id": "{{ run_id }}",
"first_day": days["first_day"],
"last_day": days["last_day"],
},
split_statements=True,
do_xcom_push=False,
)
replace = SQLExecuteQueryOperator.partial(
task_id="replace",
conn_id=CLICKHOUSE_CONNECTION,
sql="dm/revenue_daily_replace.sql",
do_xcom_push=False,
).expand_kwargs(replacements(days))
rebuild >> replace
revenue_daily()
@task_group(group_id="purchase_vs_orders")
def purchase_vs_orders():
"""Сверка: окно заказов, прожитый хвост и предварительные дни."""
@task
def scope() -> dict[str, object]:
"""Спросить у обоих источников, какие дни пересобрать."""
query = (SQL_ROOT / "dm" / "purchase_vs_orders_scope.sql").read_text(
encoding="utf-8"
)
hook = ClickHouseHook(clickhouse_conn_id=CLICKHOUSE_CONNECTION)
row = hook.get_first(query, parameters={"position": _world_position()})
if row is None:
raise AirflowException(
"нет принятого слепка заказов или прожитых покупок; "
"дождитесь источников и сначала выполните dds_transform"
)
first_day, last_day = row
days = _days(first_day, last_day)
logging.info(
"объем пересборки: %s … %s, дней %d",
first_day,
last_day,
len(days),
)
return {
"first_day": first_day.isoformat(),
"last_day": last_day.isoformat(),
"days": days,
}
days = scope()
rebuild = SQLExecuteQueryOperator(
task_id="rebuild",
conn_id=CLICKHOUSE_CONNECTION,
sql="dm/purchase_vs_orders_rebuild.sql",
parameters={
"load_id": "{{ run_id }}",
"first_day": days["first_day"],
"last_day": days["last_day"],
},
split_statements=True,
do_xcom_push=False,
)
replace = SQLExecuteQueryOperator.partial(
task_id="replace",
conn_id=CLICKHOUSE_CONNECTION,
sql="dm/purchase_vs_orders_replace.sql",
do_xcom_push=False,
).expand_kwargs(replacements(days))
rebuild >> replace
purchase_vs_orders()
SQLExecuteQueryOperator(
task_id="daily_traffic",
conn_id=CLICKHOUSE_CONNECTION,
sql="dm/daily_traffic_rebuild.sql",
parameters={"load_id": "{{ run_id }}"},
do_xcom_push=False,
)
dm_transform()
+319
View File
@@ -0,0 +1,319 @@
"""Проверки качества стендовых моделей и витрин.
Пять проверок сначала собирают общий донор. После его полной сборки дневные
партиции публикуются одной серией замен, и только затем именованные задачи
утверждают результат. Расхождение поэтому остаётся в ``dm.dq_summary_v`` до
красного завершения дага; ошибка сборки прежнюю сводку не меняет.
"""
from __future__ import annotations
import datetime
import json
import logging
from pathlib import Path
from airflow.exceptions import AirflowException
from airflow.providers.clickhousedb.hooks.clickhouse import ClickHouseHook
from airflow.providers.common.sql.operators.sql import SQLExecuteQueryOperator
from airflow.sdk import Variable, dag, get_current_context, task, task_group
START_DATE = datetime.datetime(2026, 1, 1, tzinfo=datetime.UTC)
SQL_ROOT = Path("/opt/airflow/sql")
INVENTORY_PATH = Path("/opt/airflow/world/data/world-inventory.json")
CLICKHOUSE_CONNECTION = "clickhouse_default"
WORLD_POSITION = "world_position"
DETAIL_LIMIT = 20
SUMMARY_COLUMNS = [
"data_date",
"check_name",
"reference_rows",
"actual_rows",
"failed_rows",
"status",
"_load_id",
"_load_ts",
]
def _clickhouse_hook() -> ClickHouseHook:
"""Подключение, которое дожидается записи в Distributed-таблицу."""
return ClickHouseHook(
clickhouse_conn_id=CLICKHOUSE_CONNECTION,
session_settings={"distributed_foreground_insert": 1},
)
def _world_position() -> int:
"""Первый несыгранный день оси мира."""
raw_position = Variable.get(WORLD_POSITION, default=None)
if raw_position is None:
raise AirflowException(
"мир еще не создан: выполните make up и дождитесь world_initialize"
)
try:
position = int(raw_position)
except (TypeError, ValueError) as error:
raise AirflowException(
f"world_position={raw_position!r} не является номером дня; "
"выполните make rebuild-storage"
) from error
if position < 1:
raise AirflowException(
f"мир не готов: world_position={position}; "
"выполните make up или make rebuild-storage"
)
return position
def _publish_summary(
check_name: str,
summaries: list[tuple[object, ...]],
) -> list[str]:
"""Записать дневную сводку и вернуть малый срез готовой диагностики."""
if not summaries:
raise AirflowException(f"{check_name}: область проверки пуста")
diagnostics: list[str] = []
context = get_current_context()
load_id = context["run_id"]
load_ts = datetime.datetime.now(datetime.UTC)
rows = []
for (
data_date,
reference_rows,
actual_rows,
failed_rows,
details,
) in summaries:
rows.append(
(
data_date,
check_name,
reference_rows,
actual_rows,
failed_rows,
"pass" if failed_rows == 0 else "fail",
load_id,
load_ts,
)
)
diagnostics.extend(details[: DETAIL_LIMIT - len(diagnostics)])
_clickhouse_hook().bulk_insert_rows(
"dm.dq_summary_stage_dist",
rows,
column_names=SUMMARY_COLUMNS,
)
return diagnostics
def _build_sql_check(
check_name: str,
sql_name: str,
parameters: dict[str, object] | None = None,
) -> list[str]:
"""Выполнить SQL-сверку и записать ее дневные итоги в донор."""
query = (SQL_ROOT / "dq" / sql_name).read_text(encoding="utf-8")
summaries = _clickhouse_hook().get_records(query, parameters=parameters)
return _publish_summary(check_name, summaries)
@task
def build_sql_check(check_name: str, sql_name: str) -> list[str]:
"""Собрать проверку, которой не нужны координаты модельного мира."""
return _build_sql_check(check_name, sql_name)
@task
def build_sessions_vs_reference() -> list[str]:
"""Сверить сессии только в пределах прожитых дней мира."""
return _build_sql_check(
"sessions_vs_reference",
"sessions_vs_reference.sql",
parameters={"position": _world_position()},
)
@task
def build_classes_vs_inventory() -> list[str]:
"""Сопоставить классы закрытых дней с техническим оракулом генератора."""
inventory = json.loads(INVENTORY_PATH.read_text(encoding="utf-8"))
expected = {
(datetime.date.fromisoformat(day["date"]), mismatch_class): count
for day in inventory["days"]
if "orders" in day
for mismatch_class, count in day["orders"].items()
}
if not expected:
raise AirflowException("classes_vs_inventory: в описи нет закрытых дней")
query = (SQL_ROOT / "dq" / "classes_vs_inventory.sql").read_text(encoding="utf-8")
# GROUP BY закономерно не возвращает группу из нуля строк.
actual = {key: 0 for key, count in expected.items() if count == 0}
actual.update(
{
(data_date, mismatch_class): count
for data_date, mismatch_class, count in _clickhouse_hook().get_records(
query
)
if (data_date, mismatch_class) in expected
}
)
summaries = []
for data_date in sorted({day for day, _ in expected}):
details = []
reference_rows = 0
actual_rows = 0
failed_rows = 0
for (day, mismatch_class), reference_count in sorted(expected.items()):
if day != data_date:
continue
actual_key = (day, mismatch_class)
actual_count = actual.get(actual_key)
reference_rows += 1
actual_rows += int(actual_key in actual)
if reference_count != actual_count:
failed_rows += 1
actual_text = actual_count if actual_count is not None else "нет ключа"
details.append(
f"{day} key={mismatch_class}: "
f"эталон={reference_count}, "
f"объект={actual_text}"
)
summaries.append((data_date, reference_rows, actual_rows, failed_rows, details))
return _publish_summary("classes_vs_inventory", summaries)
@task
def publication_scope() -> list[dict[str, dict[str, str]]]:
"""Вернуть дни полностью собранного донора для размноженной замены."""
rows = _clickhouse_hook().get_records(
"SELECT DISTINCT data_date FROM dm.dq_summary_stage_dist ORDER BY data_date"
)
if not rows:
raise AirflowException("донор dm.dq_summary пуст: публиковать нечего")
return [{"params": {"day": data_date.isoformat()}} for (data_date,) in rows]
@task
def drop_stale_partitions() -> None:
"""Убрать дни, исчезнувшие после починки с обеих сторон сверки."""
hook = _clickhouse_hook()
stale_days = hook.get_records(
"""
SELECT DISTINCT data_date
FROM dm.dq_summary_dist
WHERE data_date GLOBAL NOT IN
(SELECT data_date FROM dm.dq_summary_stage_dist)
ORDER BY data_date
"""
)
for (data_date,) in stale_days:
# ALTER PARTITION не принимает параметр ClickHouse. Значение пришло
# из колонки Date самого хранилища и форматируется без внешнего ввода.
hook.run(
"ALTER TABLE dm.dq_summary_rep ON CLUSTER clickstream_cluster "
f"DROP PARTITION '{data_date.isoformat()}'"
)
@task
def assert_check(check_name: str, diagnostics: list[str]) -> None:
"""Покрасить именованную задачу по уже опубликованной сводке."""
failed_days = _clickhouse_hook().get_records(
"""
SELECT data_date, reference_rows, actual_rows, failed_rows
FROM dm.dq_summary_v
WHERE check_name = {check_name:String} AND failed_rows > 0
ORDER BY data_date
""",
parameters={"check_name": check_name},
)
if not failed_days:
return
for detail in diagnostics:
logging.error("%s: %s", check_name, detail)
summary = "; ".join(
f"{data_date}: эталонных ключей {reference_rows}, "
f"фактических {actual_rows}, нарушено {failed_rows}"
for data_date, reference_rows, actual_rows, failed_rows in failed_days
)
raise AirflowException(f"{check_name}: {summary}")
@dag(
dag_id="dq_check",
schedule=None,
start_date=START_DATE,
is_paused_upon_creation=False,
max_active_runs=1,
template_searchpath=str(SQL_ROOT),
tags=["dq"],
)
def dq_check():
"""Собрать, опубликовать и утвердить текущее качество данных."""
prepare = SQLExecuteQueryOperator(
task_id="prepare",
conn_id=CLICKHOUSE_CONNECTION,
sql="dq/prepare.sql",
do_xcom_push=False,
)
sessions = build_sessions_vs_reference()
classes = build_classes_vs_inventory.override(
task_id="build_classes_vs_inventory"
)()
revenue = build_sql_check.override(task_id="build_revenue_daily_vs_dds")(
"revenue_daily_vs_dds", "revenue_daily_vs_dds.sql"
)
purchases = build_sql_check.override(task_id="build_purchase_vs_orders_vs_dds")(
"purchase_vs_orders_vs_dds", "purchase_vs_orders_vs_dds.sql"
)
traffic = build_sql_check.override(task_id="build_daily_traffic_vs_dds")(
"daily_traffic_vs_dds", "daily_traffic_vs_dds.sql"
)
builders = [sessions, classes, revenue, purchases, traffic]
prepare >> builders
days = publication_scope()
for builder in builders:
builder >> days
replace = SQLExecuteQueryOperator.partial(
task_id="publish",
conn_id=CLICKHOUSE_CONNECTION,
sql="dq/replace.sql",
do_xcom_push=False,
).expand_kwargs(days)
sessions_assertion = assert_check.override(task_id="sessions_vs_reference")(
"sessions_vs_reference", sessions
)
classes_assertion = assert_check.override(task_id="classes_vs_inventory")(
"classes_vs_inventory", classes
)
@task_group(group_id="marts_vs_dds")
def assert_marts():
return [
assert_check.override(task_id="revenue_daily_vs_dds")(
"revenue_daily_vs_dds", revenue
),
assert_check.override(task_id="purchase_vs_orders_vs_dds")(
"purchase_vs_orders_vs_dds", purchases
),
assert_check.override(task_id="daily_traffic_vs_dds")(
"daily_traffic_vs_dds", traffic
),
]
assertions = [sessions_assertion, classes_assertion, *assert_marts()]
remove_stale = drop_stale_partitions()
replace >> remove_stale >> assertions
dq_check()
+53
View File
@@ -0,0 +1,53 @@
"""Дневной конвейер: DDS, DM и проверка качества.
Своих преобразований у дага нет. Ждущие триггеры связывают состояния:
если слой краснеет, конвейер не запускает следующий слой и краснеет сам.
"""
from __future__ import annotations
import datetime
from airflow.providers.standard.operators.trigger_dagrun import TriggerDagRunOperator
from airflow.sdk import dag
START_DATE = datetime.datetime(2026, 1, 1, tzinfo=datetime.UTC)
@dag(
dag_id="etl_pipeline",
schedule=None,
start_date=START_DATE,
is_paused_upon_creation=False,
max_active_runs=1,
tags=["etl"],
)
def etl_pipeline():
"""Собрать слои последовательно по текущему состоянию данных."""
dds = TriggerDagRunOperator(
task_id="trigger_dds",
trigger_dag_id="dds_transform",
wait_for_completion=True,
poke_interval=10,
)
dm = TriggerDagRunOperator(
task_id="trigger_dm",
trigger_dag_id="dm_transform",
wait_for_completion=True,
poke_interval=10,
)
# Airflow 3.3: оператор провайдера standard с wait_for_completion=True
# поднимает AirflowException, если запущенный даг завершился красным.
# Поведение и путь импорта повторно сверены через Context7 27 августа
# 2026 года.
dq = TriggerDagRunOperator(
task_id="trigger_dq",
trigger_dag_id="dq_check",
wait_for_completion=True,
poke_interval=10,
)
dds >> dm >> dq
etl_pipeline()
+138
View File
@@ -0,0 +1,138 @@
"""Ручная самопроверка учебных витрин DM против их источников."""
from __future__ import annotations
import datetime
import logging
from pathlib import Path
from airflow.exceptions import AirflowException
from airflow.providers.clickhousedb.hooks.clickhouse import ClickHouseHook
from airflow.sdk import dag, task
START_DATE = datetime.datetime(2026, 1, 1, tzinfo=datetime.UTC)
SQL_ROOT = Path("/opt/airflow/sql/dq")
CLICKHOUSE_CONNECTION = "clickhouse_default"
DETAIL_LIMIT = 20
def _clickhouse_hook() -> ClickHouseHook:
"""Подключение к ClickHouse для чтения обеих сторон сверки."""
return ClickHouseHook(clickhouse_conn_id=CLICKHOUSE_CONNECTION)
def _mart_exists(hook: ClickHouseHook, mart: str) -> bool:
"""Проверить наличие публичной витрины на ноде подключения."""
database, name = mart.split(".", maxsplit=1)
rows = hook.get_records(
"""
SELECT count()
FROM system.tables
WHERE database = {database:String} AND name = {name:String}
""",
parameters={"database": database, "name": name},
)
return rows[0][0] == 1
@task
def check_mart(
mart: str,
lab_path: str,
sql_name: str,
scope_sql_name: str | None = None,
) -> None:
"""Сверить одну домашнюю витрину с независимым ответом из источника."""
hook = _clickhouse_hook()
if not _mart_exists(hook, mart):
raise AirflowException(f"витрина {mart} не найдена; выполните ТЗ {lab_path}")
try:
query = (SQL_ROOT / sql_name).read_text(encoding="utf-8")
scope_query = (
(SQL_ROOT / scope_sql_name).read_text(encoding="utf-8")
if scope_sql_name is not None
else None
)
except OSError as error:
raise AirflowException(
f"стенд не может прочитать запрос проверки {sql_name}: {error}; "
"сообщите наставнику"
) from error
try:
parameter_sets = [None]
if scope_query is not None:
parameter_sets = [{"day": day} for (day,) in hook.get_records(scope_query)]
summaries = [
summary
for parameters in parameter_sets
for summary in hook.get_records(query, parameters=parameters)
]
except Exception as error:
raise AirflowException(
f"не удалось проверить витрину {mart}: {error}; "
f"сверьте договор колонок и проверку в ТЗ {lab_path}"
) from error
failed_rows = sum(summary[3] for summary in summaries)
if failed_rows == 0:
return
diagnostics = [detail for summary in summaries for detail in summary[4]][
:DETAIL_LIMIT
]
for detail in diagnostics:
logging.error("%s: %s", mart, detail)
days = "; ".join(
f"{data_date}: ключей источника {reference_rows}, "
f"ключей витрины {actual_rows}, расходятся {day_failed_rows}"
for data_date, reference_rows, actual_rows, day_failed_rows, _ in summaries
if day_failed_rows > 0
)
compared_sides = diagnostics[0]
raise AirflowException(
f"витрина {mart} расходится с источником: {days}. "
f"Пример сравнения: {compared_sides}. Сверьтесь с ТЗ {lab_path}"
)
@dag(
dag_id="homework_check",
schedule=None,
start_date=START_DATE,
is_paused_upon_creation=False,
max_active_runs=1,
tags=["dm", "labs"],
)
def homework_check():
"""Дать отдельный результат самопроверки по каждой домашней витрине."""
check_mart.override(task_id="events_enriched")(
"dm.events_enriched_v",
"docs/labs/events-enriched.md",
"events_enriched_vs_dds.sql",
"events_enriched_scope.sql",
)
check_mart.override(task_id="top_pages_daily")(
"dm.top_pages_daily_v",
"docs/labs/top-pages-daily.md",
"top_pages_daily_vs_dds.sql",
)
check_mart.override(task_id="session_overview")(
"dm.session_overview_v",
"docs/labs/session-overview.md",
"session_overview_vs_dds.sql",
)
check_mart.override(task_id="dq_errors_daily")(
"dm.dq_errors_daily_v",
"docs/labs/dq-errors-daily.md",
"dq_errors_daily_vs_ods.sql",
)
check_mart.override(task_id="utm_effectiveness")(
"dm.utm_effectiveness_v",
"docs/labs/utm-effectiveness.md",
"utm_effectiveness_vs_dds.sql",
)
homework_check()
+20 -62
View File
@@ -18,9 +18,9 @@
from __future__ import annotations
import datetime
import logging
from airflow.sdk import Connection, dag, get_current_context, task
from airflow.providers.common.sql.operators.sql import SQLExecuteQueryOperator
from airflow.sdk import dag
START_DATE = datetime.datetime(2026, 1, 1, tzinfo=datetime.UTC)
@@ -43,67 +43,25 @@ SQL_ROOT = "/opt/airflow/sql"
)
def orders_ingest():
"""Забрать приехавший слепок заказов и разложить его по слоям."""
def clickhouse_client():
# Импорт при выполнении задачи, а не при разборе файла: обработчик DAG
# разбирает его снова и снова, и импорт наверху оплачивался бы каждым
# разбором.
import clickhouse_connect
connection = Connection.get("clickhouse_default")
return 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,
)
# Аргумент с расширением из templates_exts Airflow подменяет текстом файла:
# берёт его из template_searchpath и прогоняет через Jinja при исполнении
# задачи, а не при разборе дага. В задачу приезжает готовый запрос — вместе
# с тем, что файл подключил через include.
@task(templates_exts=(".sql",))
def pull_batch(sql: str) -> None:
load_id = get_current_context()["run_id"]
client = clickhouse_client()
try:
summary = client.command(sql, 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,
)
@task(templates_exts=(".sql",))
def parse_batch(good_rows_sql: str, bad_rows_sql: str) -> None:
"""Разобрать срез сырья в версии заказов и в брак.
Обе вставки в одном task_id: транзакции между ними ClickHouse не даёт,
а повтор задачи безопасен — срез читается по тому же неизменному
_load_id (docs/architecture/orders/ingestion.md, «Поток данных»).
"""
load_id = get_current_context()["run_id"]
client = clickhouse_client()
try:
client.command(good_rows_sql, parameters={"load_id": load_id})
client.command(bad_rows_sql, parameters={"load_id": load_id})
finally:
client.close()
# Счётчиков строк нет: у запроса с WHERE read_rows считает прочитанное
# с диска, а не подошедшее (storage.md, «Что проверено»).
logging.info("срез разобран: _load_id %s", load_id)
pull_batch("stg/orders_raw_load.sql") >> parse_batch(
"ods/order_snapshot_load.sql",
"ods/order_snapshot_errors_load.sql",
pull_batch = SQLExecuteQueryOperator(
task_id="pull_batch",
conn_id="clickhouse_default",
sql="stg/orders_raw_load.sql",
parameters={"load_id": "{{ run_id }}"},
do_xcom_push=False,
)
parse_batch = SQLExecuteQueryOperator(
task_id="parse_batch",
conn_id="clickhouse_default",
sql="ods/order_parse.sql",
parameters={"load_id": "{{ run_id }}"},
split_statements=True,
do_xcom_push=False,
)
# ClickHouse не даёт транзакции между двумя вставками parse_batch. Один
# task_id сохраняет их порядок и одну точку повтора для неизменного load_id.
pull_batch >> parse_batch
orders_ingest()
+88 -116
View File
@@ -19,6 +19,7 @@ from __future__ import annotations
import datetime
import uuid
from airflow.providers.clickhousedb.hooks.clickhouse import ClickHouseHook
from airflow.sdk import Connection, dag, get_current_context, task
CLUSTER = "clickstream_cluster"
@@ -54,27 +55,12 @@ def _remote_parameters() -> dict[str, str]:
}
def _clickhouse_client():
# clickhouse_connect импортируется внутри функции, а не наверху файла:
# обработчик DAG разбирает этот файл снова и снова, и импорт наверху
# оплачивался бы каждым разбором. Тяжёлые импорты Airflow советует
# держать внутри задач.
import clickhouse_connect
connection = Connection.get("clickhouse_default")
return 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,
)
def _clickhouse_hook() -> ClickHouseHook:
return ClickHouseHook(clickhouse_conn_id="clickhouse_default")
def _table_engines(client, source: str) -> list[tuple[str, str]]:
result = client.query(
def _table_engines(hook: ClickHouseHook, source: str) -> list[tuple[str, str]]:
return hook.get_records(
f"""
SELECT name, engine
FROM {source}
@@ -84,23 +70,23 @@ def _table_engines(client, source: str) -> list[tuple[str, str]]:
""",
parameters=_remote_parameters(),
)
return result.result_rows
def _drop_tables(client) -> None:
client.command(
f"DROP TABLE IF EXISTS default.{DISTRIBUTED_TABLE} ON CLUSTER {CLUSTER} SYNC"
)
client.command(
f"DROP TABLE IF EXISTS default.{LOCAL_TABLE} ON CLUSTER {CLUSTER} SYNC"
def _drop_tables(hook: ClickHouseHook) -> None:
hook.run(
[
f"DROP TABLE IF EXISTS default.{DISTRIBUTED_TABLE} "
f"ON CLUSTER {CLUSTER} SYNC",
f"DROP TABLE IF EXISTS default.{LOCAL_TABLE} ON CLUSTER {CLUSTER} SYNC",
],
)
# Отсутствие таблиц проверяют обе задачи — перед созданием и после уборки,
# — поэтому у этой проверки своё имя, а остальные живут прямо в теле задач.
def _assert_tables_absent(client) -> None:
def _assert_tables_absent(hook: ClickHouseHook) -> None:
for node_name, source in NODES:
remaining = _table_engines(client, source)
remaining = _table_engines(hook, source)
if remaining:
raise RuntimeError(
f"служебные таблицы остались на {node_name}: {remaining}"
@@ -118,11 +104,11 @@ def _assert_tables_absent(client) -> None:
def test_clickhouse():
@task
def prepare_tables() -> None:
client = _clickhouse_client()
try:
_drop_tables(client)
_assert_tables_absent(client)
client.command(
hook = _clickhouse_hook()
_drop_tables(hook)
_assert_tables_absent(hook)
hook.run(
[
f"""
CREATE TABLE default.{LOCAL_TABLE} ON CLUSTER {CLUSTER}
(
@@ -133,9 +119,7 @@ def test_clickhouse():
'{{replica}}'
)
ORDER BY marker
"""
)
client.command(
""",
f"""
CREATE TABLE default.{DISTRIBUTED_TABLE} ON CLUSTER {CLUSTER}
AS default.{LOCAL_TABLE}
@@ -145,86 +129,77 @@ def test_clickhouse():
'{LOCAL_TABLE}',
cityHash64(marker)
)
"""
)
for node_name, source in NODES:
actual_tables = _table_engines(client, source)
if actual_tables != EXPECTED_TABLES:
raise RuntimeError(
f"неверный набор таблиц на {node_name}: {actual_tables}"
)
finally:
client.close()
""",
],
)
for node_name, source in NODES:
actual_tables = _table_engines(hook, source)
if actual_tables != EXPECTED_TABLES:
raise RuntimeError(
f"неверный набор таблиц на {node_name}: {actual_tables}"
)
@task
def write_marker() -> dict[str, str]:
client = _clickhouse_client()
try:
marker = f"{get_current_context()['run_id']}:{uuid.uuid4()}"
client.insert(
f"default.{LOCAL_TABLE}",
[[marker]],
column_names=["marker"],
)
local_rows = client.query(
f"""
SELECT hostName(), marker
FROM default.{LOCAL_TABLE}
WHERE marker = {{marker:String}}
""",
parameters={"marker": marker},
).result_rows
if len(local_rows) != 1 or local_rows[0][1] != marker:
raise RuntimeError(f"маркер не найден в локальной таблице: {marker}")
return {"marker": marker, "hostname": local_rows[0][0]}
finally:
client.close()
hook = _clickhouse_hook()
marker = f"{get_current_context()['run_id']}:{uuid.uuid4()}"
hook.bulk_insert_rows(
f"default.{LOCAL_TABLE}",
[[marker]],
column_names=["marker"],
)
local_rows = hook.get_records(
f"""
SELECT hostName(), marker
FROM default.{LOCAL_TABLE}
WHERE marker = {{marker:String}}
""",
parameters={"marker": marker},
)
if len(local_rows) != 1 or local_rows[0][1] != marker:
raise RuntimeError(f"маркер не найден в локальной таблице: {marker}")
return {"marker": marker, "hostname": local_rows[0][0]}
@task
def read_from_node_2(written: dict[str, str]) -> None:
client = _clickhouse_client()
try:
node_2_rows = client.query(
"""
SELECT hostName()
FROM remote(
'clickhouse-02:9000', 'system', 'one',
{remote_user:String}, {remote_password:String}
)
""",
parameters=_remote_parameters(),
).result_rows
if len(node_2_rows) != 1:
raise RuntimeError(f"не удалось определить имя ноды 2: {node_2_rows}")
distributed_rows = client.query(
f"""
SELECT _shard_num, hostName(), marker
FROM remote(
'clickhouse-02:9000',
'default',
'{DISTRIBUTED_TABLE}',
{{remote_user:String}},
{{remote_password:String}}
)
WHERE marker = {{marker:String}}
""",
parameters={
"marker": written["marker"],
**_remote_parameters(),
},
).result_rows
if written["hostname"] == node_2_rows[0][0]:
raise RuntimeError(
"запись и чтение маркера должны выполняться с разных нод"
)
expected_rows = [(1, written["hostname"], written["marker"])]
if distributed_rows != expected_rows:
raise RuntimeError(
"нода 2 не прочитала маркер первого шарда через Distributed: "
f"{written['marker']}, получено {distributed_rows}"
)
finally:
client.close()
hook = _clickhouse_hook()
node_2_rows = hook.get_records(
"""
SELECT hostName()
FROM remote(
'clickhouse-02:9000', 'system', 'one',
{remote_user:String}, {remote_password:String}
)
""",
parameters=_remote_parameters(),
)
if len(node_2_rows) != 1:
raise RuntimeError(f"не удалось определить имя ноды 2: {node_2_rows}")
distributed_rows = hook.get_records(
f"""
SELECT _shard_num, hostName(), marker
FROM remote(
'clickhouse-02:9000',
'default',
'{DISTRIBUTED_TABLE}',
{{remote_user:String}},
{{remote_password:String}}
)
WHERE marker = {{marker:String}}
""",
parameters={
"marker": written["marker"],
**_remote_parameters(),
},
)
if written["hostname"] == node_2_rows[0][0]:
raise RuntimeError("запись и чтение маркера должны идти с разных нод")
expected_rows = [(1, written["hostname"], written["marker"])]
if distributed_rows != expected_rows:
raise RuntimeError(
"нода 2 не прочитала маркер первого шарда через Distributed: "
f"{written['marker']}, получено {distributed_rows}"
)
# Уборка идёт только после успеха: упавший пробник оставляет кластер таким,
# каким сломался, а остатки сносит начало следующего запуска. Правило
@@ -233,12 +208,9 @@ def test_clickhouse():
# с упавшей проверкой (ADR 0003).
@task
def cleanup_tables() -> None:
client = _clickhouse_client()
try:
_drop_tables(client)
_assert_tables_absent(client)
finally:
client.close()
hook = _clickhouse_hook()
_drop_tables(hook)
_assert_tables_absent(hook)
prepared = prepare_tables()
written = write_marker()
+57 -7
View File
@@ -12,6 +12,9 @@
идут отправка слепка тем же контейнером генератора и ждущий триггер дага приёма
`orders_ingest`.
Живой день после установки позиции дожидается еще и `etl_pipeline`. Пачка
только разгоняет источники: слои после нее менти догоняет ручным запуском.
Разделение не косметическое. Расписание на самом работнике заставило бы кнопку
паузы значить две вещи разом — «мир не едет сам» и «даг выключен», — а работник
при этом выглядел бы в списке выключенным, хотя нажимают его каждый день.
@@ -25,8 +28,10 @@
from __future__ import annotations
import datetime
import logging
import os
from airflow.exceptions import AirflowException
from airflow.providers.docker.operators.docker import DockerOperator
from airflow.providers.standard.operators.trigger_dagrun import TriggerDagRunOperator
from airflow.sdk import Param, Variable, dag, get_current_context, task
@@ -45,8 +50,8 @@ GENERATOR_ENVIRONMENT = {
ORDERS_TOPIC = os.environ["KAFKA_ORDERS_TOPIC"]
STARTING_DAYS = int(os.environ["WORLD_STARTING_DAYS"])
# Позиция на оси: номер первого несыгранного дня. Переменной нет — мир в
# стартовом состоянии, и играть надо сразу за ним.
# Позиция на оси: номер первого несыгранного дня. До конца инициализации
# работники не имеют права угадывать её — состояние объяснено в ADR 0013.
#
# Позиция ставится, а не увеличивается. Наложись один прогон на другой, худшее
# при таком правиле — сыгранный дважды день, а повтор схлопнет
@@ -69,7 +74,24 @@ TAGS = ["пульт мира"]
@task
def first_unplayed_day() -> int:
"""Номер дня, с которого играть."""
return int(Variable.get(WORLD_POSITION, default=STARTING_DAYS))
raw_position = Variable.get(WORLD_POSITION, default=None)
if raw_position is None:
raise AirflowException(
"мир ещё не создан: выполните make up и дождитесь world_initialize"
)
try:
position = int(raw_position)
except (TypeError, ValueError) as error:
raise AirflowException(
f"world_position={raw_position!r} не является номером дня; "
"выполните make rebuild-storage"
) from error
if position < STARTING_DAYS:
action = (
"выполните make up" if position == 0 else "выполните make rebuild-storage"
)
raise AirflowException(f"мир не готов: world_position={position}; {action}")
return position
def _generator(task_id: str, command: list[str]) -> DockerOperator:
@@ -120,7 +142,19 @@ def _ingest_orders() -> TriggerDagRunOperator:
tags=TAGS,
params={
"days": Param(
1, type="integer", minimum=1, maximum=7, title="Сколько дней прожить"
1,
type="integer",
minimum=1,
maximum=7,
title="Сколько дней прожить",
# description_md рендерится подсказкой прямо в форме запуска
# (params.rst, Airflow 3.3), чтобы правило было видно сразу.
description_md=(
"Форма задает только число дней. Номер первого несыгранного "
"дня работник берет из переменной `world_position` (Admin → "
"Variables). Поля Logical date и Run ID нужны самому Airflow "
"и на выбор дня не влияют."
),
)
},
)
@@ -128,14 +162,20 @@ def world_next_day():
"""Прожить следующие дни пачкой, без пауз.
Запускается руками. День по умолчанию один, но разгон вперёд идёт одним
нажимом, а не десятью: сколько дней играть — параметр запуска.
нажимом, а не десятью: сколько дней играть — параметр запуска. Первый
день работник берет из `world_position`. Логическая дата прогона на выбор
дня не влияет.
"""
@task
def remember_played(first_day: int) -> None:
"""Позиция ставится по сыгранным дням и только по успеху."""
days = get_current_context()["params"]["days"]
Variable.set(WORLD_POSITION, str(first_day + days))
position = first_day + days
Variable.set(WORLD_POSITION, str(position))
logging.info(
"дни %s–%s сыграны; новая позиция — %s", first_day, position - 1, position
)
first_day = first_unplayed_day()
played = _generator(
@@ -175,12 +215,15 @@ def world_live_day():
Ускорение ×60: модельные сутки укладываются примерно в двадцать четыре
реальные минуты, и суточная волна разворачивается на глазах. Запускается
руками; чтобы мир жил так день за днём сам, есть выключатель `world_live`.
Следующий день работник берет из `world_position`. Логическая дата прогона
на выбор дня не влияет.
"""
@task
def remember_played(first_day: int) -> None:
"""Позиция ставится по сыгранному дню и только по успеху."""
Variable.set(WORLD_POSITION, str(first_day + 1))
logging.info("сыгран день %s; новая позиция — %s", first_day, first_day + 1)
first_day = first_unplayed_day()
played = _generator("play_day", ["live", "--day", PLAYED_DAY])
@@ -191,7 +234,14 @@ def world_live_day():
["snapshot", "--day", PLAYED_DAY, "--topic", ORDERS_TOPIC],
)
first_day >> played >> sent >> _ingest_orders() >> remember_played(first_day)
position = remember_played(first_day)
etl = TriggerDagRunOperator(
task_id="trigger_etl_pipeline",
trigger_dag_id="etl_pipeline",
wait_for_completion=True,
poke_interval=10,
)
first_day >> played >> sent >> _ingest_orders() >> position >> etl
@dag(
+377
View File
@@ -0,0 +1,377 @@
"""Создание и пересоздание прикладного мира.
Compose поднимает службы, а этот граф создаёт всё прикладное поверх них:
топики, схему ClickHouse, данные стартовых дней, позицию модельного времени и
готовые слои. `world_initialize` безопасен для обычного `make up`;
`world_recreate` — явная операция обслуживания, которая сначала объявляет
прежний мир недействительным.
Контракт состояний и доводы — ADR 0013 и спека жизненного цикла мира.
"""
from __future__ import annotations
import datetime
import json
import logging
import os
import time
from pathlib import Path
from airflow.exceptions import AirflowException
from airflow.providers.clickhousedb.hooks.clickhouse import ClickHouseHook
from airflow.providers.common.sql.operators.sql import SQLExecuteQueryOperator
from airflow.providers.docker.hooks.docker import DockerHook
from airflow.providers.docker.operators.docker import DockerOperator
from airflow.providers.standard.operators.trigger_dagrun import TriggerDagRunOperator
from airflow.sdk import Variable, chain, dag, task
START_DATE = datetime.datetime(2026, 1, 1, tzinfo=datetime.UTC)
TAGS = ["жизненный цикл мира"]
WORLD_POSITION = "world_position"
STARTING_DAYS = int(os.environ["WORLD_STARTING_DAYS"])
HITS_TOPIC = os.environ["KAFKA_TOPIC"]
ORDERS_TOPIC = os.environ["KAFKA_ORDERS_TOPIC"]
KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS = os.environ["KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS"]
GENERATOR_IMAGE = os.environ["GENERATOR_IMAGE"]
STAND_NETWORK = os.environ["STAND_NETWORK"]
SQL_ROOT = Path("/opt/airflow/sql")
DDL_ROOT = SQL_ROOT / "ddl"
WORLD_ROOT = Path("/opt/airflow/world")
INVENTORY = WORLD_ROOT / "data/world-inventory.json"
CLICKHOUSE_CONNECTION = "clickhouse_lifecycle"
CLICKHOUSE_CLUSTER = "clickstream_cluster"
APPLICATION_DATABASES = ("stg", "dm", "dds", "ods", "dic")
CONSUMER_GROUPS = ("clickstream_hits", "clickstream_orders")
TOPICS = {HITS_TOPIC: 2, ORDERS_TOPIC: 1}
def _clickhouse_hook() -> ClickHouseHook:
"""Подключить владельца жизненного цикла."""
return ClickHouseHook(clickhouse_conn_id=CLICKHOUSE_CONNECTION)
def _generator(task_id: str, command: list[str]) -> DockerOperator:
"""Запустить канонический образ генератора в сети стенда."""
return DockerOperator(
task_id=task_id,
image=GENERATOR_IMAGE,
command=command,
network_mode=STAND_NETWORK,
environment={
"KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS": KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS,
"KAFKA_TOPIC": HITS_TOPIC,
},
# Вывод уже переехал в журнал задачи; завершённый контейнер не нужен.
auto_remove="force",
# Временный путь Airflow существует внутри контейнера, но монтировать
# его пытается хостовый Docker. Генератору этот каталог не нужен.
mount_tmp_dir=False,
)
def _kafka_error_code(error: Exception) -> int:
"""Код ошибки из KafkaException."""
return error.args[0].code()
@dag(
dag_id="world_initialize",
schedule=None,
start_date=START_DATE,
is_paused_upon_creation=False,
max_active_runs=1,
template_searchpath=str(SQL_ROOT),
tags=TAGS,
)
def world_initialize():
"""Создать стартовый мир, если готового мира ещё нет."""
@task.branch
def choose_path() -> str:
raw_position = Variable.get(WORLD_POSITION, default=None)
if raw_position is None:
logging.info("world_position отсутствует: создаём первый мир")
return "create_topics"
try:
position = int(raw_position)
except (TypeError, ValueError) as error:
raise AirflowException(
f"world_position={raw_position!r} не является номером дня; "
"выполните make rebuild-storage"
) from error
if position == 0:
logging.info("очистка завершена: создаём мир заново")
return "create_topics"
if position == -1:
raise AirflowException(
"world_position=-1: очистка мира не завершена; "
"повторите make rebuild-storage"
)
if position >= STARTING_DAYS:
logging.info("мир уже существует: world_position=%s", position)
return "world_already_exists"
raise AirflowException(
f"world_position={position}: недопустимое незавершённое состояние; "
"выполните make rebuild-storage"
)
@task
def world_already_exists() -> None:
"""Читаемый зелёный конец ветки без изменений."""
logging.info("инициализация не требуется: готовый мир не изменён")
@task
def create_topics() -> None:
"""Создать топики до появления читающих их таблиц ClickHouse."""
from confluent_kafka import KafkaError, KafkaException
from confluent_kafka.admin import AdminClient, NewTopic
admin = AdminClient({"bootstrap.servers": KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS})
futures = admin.create_topics(
[
NewTopic(name, num_partitions=partitions, replication_factor=1)
for name, partitions in TOPICS.items()
],
request_timeout=30,
operation_timeout=15,
)
for name, future in futures.items():
try:
future.result()
logging.info("топик %s создан", name)
except KafkaException as error:
if _kafka_error_code(error) != KafkaError.TOPIC_ALREADY_EXISTS:
raise
logging.info("топик %s уже существует", name)
metadata = admin.list_topics(timeout=15)
for name, expected_partitions in TOPICS.items():
topic = metadata.topics.get(name)
actual_partitions = (
len(topic.partitions) if topic and not topic.error else 0
)
if actual_partitions != expected_partitions:
raise AirflowException(
f"у топика {name} разделов {actual_partitions}, "
f"ожидалось {expected_partitions}; "
"выполните make rebuild-storage"
)
@task
def build_generator_image() -> None:
"""Собрать генератор из текущего дерева, а не из старого образа."""
client = DockerHook(
docker_conn_id=None,
base_url="unix://var/run/docker.sock",
timeout=900,
).get_conn()
output = client.build(
path=str(WORLD_ROOT),
dockerfile="generator/Dockerfile",
tag=GENERATOR_IMAGE,
rm=True,
decode=True,
)
for item in output:
if error := item.get("error"):
raise AirflowException(
f"сборка генератора завершилась ошибкой: {error}"
)
if stream := item.get("stream", "").strip():
logging.info("docker build: %s", stream)
@task
def wait_for_events() -> None:
"""Дождаться приёма всех событий описи, включая строки брака."""
inventory = json.loads(INVENTORY.read_text(encoding="utf-8"))
expected = sum(day["events"] for day in inventory["days"])
first_date = inventory["days"][0]["date"]
last_date = inventory["days"][-1]["date"]
query = f"""
SELECT
(SELECT count() FROM ods.event_dist
WHERE EventDate BETWEEN '{first_date}' AND '{last_date}')
+ (SELECT count() FROM ods.event_errors_dist)
"""
hook = _clickhouse_hook()
arrived = 0
for attempt in range(1, 101):
row = hook.get_first(query)
if row is None:
raise AirflowException("ClickHouse не вернул счётчик приёма")
arrived = int(row[0])
if arrived >= expected:
logging.info("стартовый мир принят: строк %s", arrived)
return
if attempt % 5 == 0:
logging.info("принято %s из %s строк", arrived, expected)
time.sleep(3)
raise AirflowException(
f"стартовый мир не принят за 300 с: строк {arrived} из {expected}; "
"проверьте журнал send_initial_events и "
"SELECT * FROM system.kafka_consumers"
)
@task
def remember_starting_position() -> None:
"""Объявить мир готовым только после приёма обоих источников."""
Variable.set(WORLD_POSITION, str(STARTING_DAYS))
logging.info("мир готов: world_position=%s", STARTING_DAYS)
route = choose_path()
ready = world_already_exists()
topics = create_topics()
ddl_files = sorted(DDL_ROOT.glob("*.sql"))
if not ddl_files:
raise AirflowException(f"в {DDL_ROOT} нет файлов DDL")
ddl_tasks = [
SQLExecuteQueryOperator(
task_id=f"apply_{path.stem.replace('-', '_')}",
conn_id=CLICKHOUSE_CONNECTION,
sql=f"ddl/{path.name}",
split_statements=True,
do_xcom_push=False,
)
for path in ddl_files
]
image = build_generator_image()
events = _generator(
"send_initial_events",
["batch", "--day", "0", "--days", str(STARTING_DAYS)],
)
arrived = wait_for_events()
snapshots = _generator(
"send_initial_snapshots",
[
"snapshot",
"--day",
"0",
"--days",
str(STARTING_DAYS),
"--topic",
ORDERS_TOPIC,
],
)
orders = TriggerDagRunOperator(
task_id="trigger_orders_ingest",
trigger_dag_id="orders_ingest",
wait_for_completion=True,
poke_interval=10,
)
position = remember_starting_position()
etl = TriggerDagRunOperator(
task_id="trigger_etl_pipeline",
trigger_dag_id="etl_pipeline",
wait_for_completion=True,
poke_interval=10,
)
route >> [ready, topics]
chain(topics, *ddl_tasks, image, events, arrived, snapshots, orders, position, etl)
@dag(
dag_id="world_recreate",
schedule=None,
start_date=START_DATE,
is_paused_upon_creation=False,
max_active_runs=1,
tags=TAGS,
)
def world_recreate():
"""Удалить только прикладной мир и делегировать его создание."""
@task
def invalidate_world() -> None:
Variable.set(WORLD_POSITION, "-1")
logging.info("прежний мир недействителен: world_position=-1")
@task
def drop_application_databases() -> None:
hook = _clickhouse_hook()
for database in APPLICATION_DATABASES:
logging.info("удаляем базу %s", database)
hook.run(
f"DROP DATABASE IF EXISTS {database} "
f"ON CLUSTER {CLICKHOUSE_CLUSTER} SYNC"
)
@task
def delete_consumer_groups() -> None:
from confluent_kafka import KafkaError, KafkaException
from confluent_kafka.admin import AdminClient
admin = AdminClient({"bootstrap.servers": KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS})
remaining = set(CONSUMER_GROUPS)
for attempt in range(1, 31):
futures = admin.delete_consumer_groups(
sorted(remaining), request_timeout=15
)
for group, future in futures.items():
try:
future.result()
remaining.discard(group)
logging.info("группа %s удалена", group)
except KafkaException as error:
code = _kafka_error_code(error)
if code == KafkaError.GROUP_ID_NOT_FOUND:
remaining.discard(group)
elif code != KafkaError.NON_EMPTY_GROUP:
raise
if not remaining:
return
if attempt % 5 == 0:
logging.info("ждём выхода потребителей из групп: %s", sorted(remaining))
time.sleep(2)
raise AirflowException(
f"за 60 с не освободились группы потребителей: {sorted(remaining)}"
)
@task
def delete_topics() -> None:
from confluent_kafka import KafkaError, KafkaException
from confluent_kafka.admin import AdminClient
admin = AdminClient({"bootstrap.servers": KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS})
futures = admin.delete_topics(list(TOPICS), request_timeout=30)
for name, future in futures.items():
try:
future.result()
logging.info("топик %s удалён", name)
except KafkaException as error:
if _kafka_error_code(error) != KafkaError.UNKNOWN_TOPIC_OR_PART:
raise
for _ in range(30):
existing = set(admin.list_topics(timeout=10).topics) & set(TOPICS)
if not existing:
return
time.sleep(1)
raise AirflowException(f"топики не исчезли за 30 с: {sorted(existing)}")
@task
def mark_world_clean() -> None:
Variable.set(WORLD_POSITION, "0")
logging.info("очистка завершена: world_position=0")
invalid = invalidate_world()
databases = drop_application_databases()
groups = delete_consumer_groups()
topics = delete_topics()
clean = mark_world_clean()
initialize = TriggerDagRunOperator(
task_id="trigger_world_initialize",
trigger_dag_id="world_initialize",
wait_for_completion=True,
poke_interval=10,
)
invalid >> databases >> groups >> topics >> clean >> initialize
world_initialize()
world_recreate()
+29 -22
View File
@@ -6,87 +6,94 @@
{
"day": 0,
"date": "2026-06-01",
"events": 50626,
"sha256": "81ad7f402bdd4c8b56425f6439a024b9996e5ca95dd207d444290d20a70ed407"
"events": 50628,
"sha256": "d09704ed99e45824e451e2f6bbbbd5c547df382f7a582699955010f3807eb0ee",
"orders": {
"match": 192,
"cancelled": 20,
"lost_event": 3,
"duplicate_event": 2,
"amount_delta": 6
}
},
{
"day": 1,
"date": "2026-06-02",
"events": 49722,
"sha256": "5f7aa0301832008db612eff05899b1210af958c888ac2e9e89f4b7a552569eff"
"events": 49727,
"sha256": "8005d2934eb353478e35331d7ae7ae6876c7934b2d9032fde92cf6ce86d6460f"
},
{
"day": 2,
"date": "2026-06-03",
"events": 52361,
"sha256": "10ac9ce65ca6dc171689edf78ef5cd785e8c8a80e54d236bf2b9d6dbf6997070"
"events": 52363,
"sha256": "e13f6f3f3977386a94d0e63b6849675cb5d2486a277d559fd415923cfc82e53a"
},
{
"day": 3,
"date": "2026-06-04",
"events": 53157,
"sha256": "7bf4deadd8f69a6c479fceabfe2d1e8ea8db76919b10a8b9e780006708da31c3"
"events": 53159,
"sha256": "91c713add62222adc3f89c04e6cc087d8c44e2385d14d0464e2c016b6952b9fd"
},
{
"day": 4,
"date": "2026-06-05",
"events": 50078,
"sha256": "b9e758fb72f937aa5ad1f2e90dee5ec147b16cfd89e49e51a00582f909458c29"
"events": 50087,
"sha256": "b7fc27d73fc157a48bece0189c7983f6bc672f052e0703cd799b9774da4b904e"
},
{
"day": 5,
"date": "2026-06-06",
"events": 47164,
"sha256": "f08a9f9a439f1da9e4ad8d94b9f65b7f3329256e41446d22d900cc4825f2480c"
"events": 47169,
"sha256": "82cb8017d53d6dee8438d3683b7a901f1ace139f3b8ae836215722bb580fe207"
},
{
"day": 6,
"date": "2026-06-07",
"events": 48683,
"sha256": "7e45d9dd59c902067fa6847d813669b1ab9a4ee88d2f192382577a5ed8d590a7"
"events": 48686,
"sha256": "b50ad0fcc7d1ea0c637cfcba98e5c2b55d65215cffa3693bc77edeaa83e6c783"
},
{
"day": 7,
"date": "2026-06-08",
"events": 49394,
"sha256": "286ccc2451847ac8de215b5e902c328371021ad5502bd4afca0494b6f313aef7"
"sha256": "358d51b36221d822960237702fa6327fb663a57cf49cc4415a859b16e5aa05a2"
}
],
"snapshots": [
{
"day": 0,
"date": "2026-06-01",
"sha256": "98736f45970f65e04256cd3c108a07332a7276769b7a5dbf8b5617b75116a3c3"
"sha256": "93b39f261cbbe894402ebe0525460fed1809e5712639be4b73b79dac2b39f5bd"
},
{
"day": 1,
"date": "2026-06-02",
"sha256": "141c593f939eb695b8b639d9f47cc92efb5de1aa2aeffbc5f3abac63fa603628"
"sha256": "4fef382cd84868ccfb61a9d8610cdd26f9a749bbae8b20800c45e520e9ce414e"
},
{
"day": 2,
"date": "2026-06-03",
"sha256": "c6f594f03bf1bba119bf591d5232fe6ce8d3793effab64d2171208f267ff8cac"
"sha256": "caf9ed2e77d2fcc99066a548dcba60f61f1ff0d4402de31457a06f23fd2d8306"
},
{
"day": 3,
"date": "2026-06-04",
"sha256": "382b20303450bbb7928e1f118cf36cc005c6d6747a215715c5d5c8dce0822f95"
"sha256": "cdb9e4e00b57c04985866b5a851a8e2f23b3e9205ea131c7a5076672ee8b5669"
},
{
"day": 4,
"date": "2026-06-05",
"sha256": "ef743bad81a87725a767be45bfb18dfc74c20173ba0da5c41ccf254640c5af76"
"sha256": "c58d2c20fe3b4cee2973f34c322090dbb66d3793bfaab0337c22b53fb5a3ec7f"
},
{
"day": 5,
"date": "2026-06-06",
"sha256": "1618cf0f9a6816a1e302e0518a067cd4c7ca295dd1b7f4660c73f77da5182dfe"
"sha256": "bbf28b1d375e4815695c72a5915a22a3c9b36195b97ec4cc7c739466dbe70b53"
},
{
"day": 6,
"date": "2026-06-07",
"sha256": "4e32a4cc9a8cc997fbb4bdf4727c22eb3a763e0d262262eccfe6a3094a14d142"
"sha256": "8ca077576bcf014c0d492c7d7190e38c0e46ec95951ad840df93eb75ee5a00d3"
}
]
}
+39 -11
View File
@@ -10,6 +10,19 @@
обработчик DAG. Triggerer не запускается: в каркасе нет отложенных задач.
Два интеграционных пробника написаны через публичный `airflow.sdk`.
Долгоживущие процессы Airflow зависят от `airflow-init`, а Superset — от
`superset-init`. Это ребро нужно самому `up --wait`: Docker Compose 2.40.3
считает успешно завершившийся одноразовый сервис без зависимого упавшим и
возвращает единицу — поведение проверено при исполнении #37. Зависимость
включает результат подготовки в общий граф ожидания.
У каждого общего локального образа один блок `build`. Он находится у службы
инициализации. Остальные службы зависят от неё и используют тот же `image`.
`docker compose up --build` завершает сборку до запуска контейнеров, поэтому
одного блока достаточно. В Buildx 0.30.1 одинаковые блоки у нескольких служб
запускают параллельный экспорт одного тега. Иногда сборка завершается ошибкой
`image already exists`.
Для входа выбран SimpleAuthManager. У него нет команды создания пользователя,
поэтому `airflow-init` записывает пароль администратора из окружения в
JSON-файл отдельного тома `airflow_auth`. Новый именованный том принадлежит
@@ -24,13 +37,20 @@ JSON-файл отдельного тома `airflow_auth`. Новый имен
пользователи и строки подключения. Это экономит один контейнер, но сохраняет
границу владения данными.
Airflow получает подготовленное общее подключение к `clickhouse-01`, а
Superset — подключение `clickhousedb://` к `clickhouse-02`. Провайдер
ClickHouse для Airflow не нужен: локальный образ содержит прямой клиент.
Пробник создаёт служебные таблицы `ON CLUSTER`, пишет на первой ноде и через
`remote` читает `Distributed` на второй. Разные ноды сохраняют учебную
ловушку: забытый `ON CLUSTER` проявится в Superset, даже если операция Airflow
на первой ноде прошла успешно.
Airflow получает два подготовленных подключения к `clickhouse-01`: рабочее
`clickhouse_default` и административное `clickhouse_lifecycle` для дагов
жизненного цикла мира ([ADR 0013](0013-world-lifecycle.md)). Оба имеют тип
`clickhouse`, который регистрирует официальный провайдер
`apache-airflow-providers-clickhousedb`. SQL-файлы исполняет общий
`SQLExecuteQueryOperator`, а программные запросы идут через `ClickHouseHook`.
Сам провайдер работает через `clickhouse-connect`; его версия закреплена
отдельно, чтобы сборка не меняла транспорт незаметно.
Superset получает подключение `clickhousedb://` к `clickhouse-02`. Пробник
Airflow создаёт служебные таблицы `ON CLUSTER`, пишет на первой ноде и через
`remote` читает `Distributed` на второй. Разные ноды сохраняют учебную ловушку:
забытый `ON CLUSTER` проявится в Superset, даже если операция Airflow на первой
ноде прошла успешно.
Клиент Kafka также добавлен прямо в образ Airflow. Официальный провайдер
использует тот же `confluent-kafka`, а пробнику не нужны его подключение,
@@ -76,10 +96,18 @@ Prometheus читает встроенные точки метрик двух с
Оттуда взяты `airflow.sdk`, обязательный отдельный обработчик DAG, возможность
не запускать triggerer и проверка конкретных компонентов здоровья.
Для интеграционных пробников проверены `Connection.get` в публичном
`airflow.sdk`, запросы через `clickhouse-connect` и состав официального
провайдера Kafka. Выбран прямой `confluent-kafka`: провайдер строит свои
подключения и обёртки поверх него, которые двум коротким пробникам не нужны.
Для ClickHouse через Context7 и официальную документацию Airflow проверены
`ClickHouseHook`, тип подключения `clickhouse` и работа
`SQLExecuteQueryOperator` с SQL-файлом, параметрами и несколькими выражениями.
Закреплён `apache-airflow-providers-clickhousedb==1.0.0`: на 21 августа
2026 года это последний стабильный выпуск; `1.0.1` опубликован только как
предварительная версия. Зависимость провайдера допускает любой
`clickhouse-connect>=1.3.0`, поэтому прежний `clickhouse-connect==1.6.0`
оставлен прямой зависимостью образа.
Для Kafka проверен состав официального провайдера. Выбран прямой
`confluent-kafka`: провайдер строит свои подключения и обёртки поверх него,
которые двум коротким пробникам не нужны.
Драйверы и строки подключения проверены по документации Superset 6.1.0:
[подключения к базам](https://superset.apache.org/user-docs/6.1.0/databases/),
+27
View File
@@ -114,3 +114,30 @@ ClickHouse, Kafka и Airflow, 17 — в дашборде генератора, 1
(спека, раздел 10), но рассказать урок можно только про то, что дашборд
показывает. Скопируй мы состав предшественника — урок неизбежно получился бы
про пульс планировщика.
21 августа 2026 года дашборд «Данные» собран. Один пункт решения исполнен не
буквально: у панели потока нет ряда «против вчерашнего». Сдвинуть ряд на
модельные сутки значит записать ускорение мира в JSON дашборда — ровно ту
пометку, от которой этот же ADR отговаривает выше, — а реальные сутки на стенде
не с чем сравнивать. Довод целиком и остальное устройство дашборда —
[docs/architecture/monitoring/data.md](../architecture/monitoring/data.md).
Тогда же собраны «Кластер» и «Запросы». Довод про `clusterAllReplicas`
подтвердился с одной поправкой: очередь распределённых DDL лежит не у ноды, а в
keeper, и обе ноды читают её целиком — запрос вернул с каждой одни и те же 124
записи. Обёртка там не добавила бы правды, а удвоила бы каждую строку, поэтому
единственная панель «Кластера» без неё — эта. Keeper своих системных таблиц не
имеет вовсе, и панель по нему приходит из Prometheus.
«Запросы» получили на две панели больше, чем сказано выше. Разбор запросов по
посетителям продиктован [ADR 0007](0007-clickhouse-access.md): своя учётка
Grafana заведена там ровно затем, чтобы её запросы были отличимы от
человеческих.
Отдельная панель ошибок понадобилась потому, что отказ достаётся шарду: в
замере с принудительным пределом памяти каждая нода записала свой, и строка
шарда видна только без фильтра по инициатору. Здешний сюжет про тяжёлый
`GROUP BY` при этом кончается не отказом, а сбросом на диск
([ADR 0004](0004-resource-limits.md)) — отказ на стенде приходится вызывать
настройкой. Устройство обоих дашбордов —
[cluster.md](../architecture/monitoring/cluster.md) и
[queries.md](../architecture/monitoring/queries.md).
+21 -4
View File
@@ -19,16 +19,23 @@
Нодам ClickHouse — по 4 ГиБ вместо гигабайта. Дальше в этом тексте предел
памяти контейнера (`mem_limit`) называется коробкой: сервер живёт внутри неё и
о самой машине ничего не знает. Остальные `mem_limit` не меняются.
о самой машине ничего не знает. На 1 августа остальные `mem_limit` не менялись.
Числа, выставленные ради прежнего бюджета, остаются в силе, но лишаются
статуса решения: `KAFKA_HEAP_OPTS`, `shared_buffers`, `max_connections`,
`AIRFLOW__CORE__PARALLELISM` и девять неизменённых `mem_limit`. Основания,
`AIRFLOW__CORE__PARALLELISM` и восемь оставшихся `mem_limit`. Основания,
кроме отменённого, у них нет. Кто в них упрётся — меняет по первому
свидетельству и этот ADR не пересматривает. Срок хранения метрик Prometheus
сюда не входит: неделя истории — осознанный учебный выбор, и цена у него
дисковая.
27 августа таким пределом впервые стала коробка `airflow-scheduler`:
LocalExecutor исполняет в ней до четырех процессов задач одновременно, а
640 МиБ этого не вместили. Коробка поднята до 1,5 ГиБ. Ресурсные ограничения
из отдельных дагов удалены. Общий предел параллелизма уже задает Airflow.
`max_active_runs=1` остается там, где два запуска делили бы один донор и могли
повредить публикацию.
Ресурсный довод ADR 0001 отозван.
## Почему
@@ -94,8 +101,8 @@ ClickHouse сам понижает каждый до 512 МиБ, а на сте
заранее, и в покое стенд занимает около 3,2 ГБ. Восемь гигабайт нужны не сумме
пределов, а работе с запасом.
Остальные девять лимитов не меняются, потому что ни один из них ни разу не
сработал. Снять их скопом — то же изменение без свидетельств, каким они были
На 1 августа остальные девять лимитов не менялись, потому что ни один из них
не сработал. Снять их скопом — то же изменение без свидетельств, каким они были
выставлены, только в обратную сторону. Лечение здесь не в том, чтобы стереть
числа, а в том, чтобы лишить их статуса закона: число без основания меняют,
когда оно мешает, и не защищают как принятое решение.
@@ -151,3 +158,13 @@ to 2.00 GiB because the system has limited RAM` и такие же строки
Значение `max_server_memory_usage_to_ram_ratio` = 0,9 и то, что в cgroup предел
считается от коробки, а не от машины, сверены по документации ClickHouse через
MCP Context7.
`airflow-scheduler` проверен отдельно 27 августа 2026 года. На свежем
контейнере две попытки запустить четыре DQ-сверки параллельно в коробке
640 МиБ дошли ровно до `memory.max` и дали `oom_kill=1`: сначала при выгрузке
57 567 ключей сессий в Python, затем и после переноса дневной агрегации в
ClickHouse. В коробке 1 ГиБ сам `dq_check` прошел, но снова коснулся верхней
границы (`memory.events.max=57`). Полный `etl_pipeline` без локальных
ограничений задач в коробке 1,5 ГиБ завершился успешно: пик - 1 013 760 000
байт, `memory.events.max=0`, `oom_kill=0`. Docker не резервирует разницу между
пиком и пределом, поэтому этот запас не увеличивает расход памяти в покое.
+5 -1
View File
@@ -6,7 +6,11 @@
Имя объекта в ClickHouse заканчивается тем, что это за объект: `_rep` —
локальная таблица шарда, `_dist` — `Distributed` поверх неё, `_kafka` — чтец
топика, `_mv` — материализованное представление, `_v` — обычное представление.
топика, `_file` — чтец файла, `_mv` — материализованное представление, `_v` —
обычное представление.
Суффикс `_file` пришёл с подложкой под словарём товаров
([ADR 0012](0012-dictionary-home.md)).
Суффикс носит каждый физический объект, поэтому голого имени у таблицы не
существует: запрос к `stg.hits_raw` даёт ошибку «нет такой таблицы».
+104 -40
View File
@@ -1,23 +1,35 @@
# ADR 0007. Доступ к ClickHouse: пользователи файлом, доверие нод секретом
Дата: 9 августа 2026 года. Статус: принято. Реализация — отдельным тикетом.
Дата: 9 августа 2026 года. Статус: принято; роль `monitoring_reader`
и пользователь `grafana` добавлены 21 августа 2026 года (#114), права
`bi_reader` расширены до ODS, DDS и DM 25 августа 2026 года (#150).
## Решение
У кластера четыре пользователя и три роли.
У кластера семь пользователей и шесть ролей.
- `default` — с паролем, только служебный: проверки здоровья нод и работа
изнутри контейнеров. Приложения им не ходят.
- `etl` с ролью `etl_writer` — чтение и запись во всех слоях. Им ходит
Airflow и применяется DDL при подъёме стенда.
- `bi` с ролью `bi_reader` — чтение витрин DM и слоя DDS. Им ходит Superset.
- `analyst` с ролью `analyst_reader` — чтение всех слоёв. Им человек
подключается снаружи, из своего клиента.
- `etl` с ролью `etl_writer` — чтение и запись во всех слоях. Им ходят рабочие
даги Airflow.
- `lifecycle` с ролью `lifecycle_owner` — создание и удаление только
прикладных баз и объектов. Им даги жизненного цикла применяют DDL и
пересоздают мир ([ADR 0013](0013-world-lifecycle.md)).
- `bi` с ролью `bi_reader` — чтение слоёв ODS, DDS и DM, а также справочников
`dic`. Им ходит Superset; его запросы обращаются к публичным `_v`, хотя права
шире.
- `analyst` с ролью `analyst_reader` — чтение всех слоёв и справочников. Им
человек подключается снаружи, из своего клиента.
- `grafana` с ролью `monitoring_reader` — чтение слоёв, таблиц базы `dic` и
системных таблиц, `CLUSTER` и `REMOTE`. Им ходит Grafana, и больше никто.
- `dict` с ролью `dict_reader` — чтение одной базы `dic`, пароля нет. Им
словарь читает свою подложку, и больше он никем не используется
([ADR 0012](0012-dictionary-home.md)).
Роль здесь шире прав на слои: образ ClickHouse требует отдельного разрешения
на запросы `ON CLUSTER` и на чтение системных таблиц, а без второго клиент
не открывает соединение вовсе. Состав прав каждой роли — работа тикета
реализации.
на запросы `ON CLUSTER`, на чтение системных таблиц и на каждый движок
внешнего источника. Без права на системные таблицы клиент вовсе не открывает
соединение.
Пользователи, роли и права объявлены файлами настройки сервера, а не
запросами SQL. Файл монтируется на обе ноды и лежит в git. Пароли живут
@@ -31,22 +43,46 @@
Сетевых ограничений на `default` нет: порты стенда и так открыты только на
`127.0.0.1`, а внутри сети Compose дверь заперта паролем.
Устройство модели — кто каким пользователем ходит и где живут пароли —
опишет раздел README «Состав и доступ»; здесь только решение и доводы.
Отдельного справочника по доступу в `docs/architecture/` не заводим: своего
содержания сверх этих двух документов у него сегодня нет, а дом ему
понадобится, когда появятся слои DDS и DM и гранты размножатся. Абзац README
«У локального учебного кластера нет пароля» этим решением отменяется.
Раздел README «Состав и доступ» описывает, кто каким пользователем ходит и где
живут пароли; здесь остаются решение и доводы. Отдельного справочника по
доступу в `docs/architecture/` нет: точные права видны в `access.xml`, конвенция
чтения через `_v` описана в доке хранилища.
## Почему
Стенд учит не администрированию доступа, а чтению отказа в правах: человек
должен узнать в бою картину, которую видел здесь, и понимать, чего просить.
Отсюда критерий отбора — модель должна читаться из текста ошибки, а не из
описания. Поэтому пользователей мало, имена у них говорящие, а границы
проходят там, где их обычно проводят в компаниях: `bi` видит витрины и слой
DDS под ними, потому что так чаще всего и бывает; заодно расхождение витрины
со слоем ниже остаётся проверяемым одним и тем же пользователем.
описания. Поэтому пользователей мало, имена у них говорящие. В бою BI обычно
читает витрины и модельный слой. ODS ему могут открыть для расследования или
сверки. Стенд оставляет этот доступ постоянным, но сохраняет две крупные
границы: `bi` отделён от STG и от записи. Один пользователь может сверить всю
цепочку DM → DDS → ODS, не получая доступа к сырью и изменению данных.
Справочники видны всем читателям и никому на запись: зона входит в хранилище
сбоку, и её содержимым владеет файл репозитория, а не слой.
Ограничить `bi` одними `_v` поверх `Distributed` можно только отдельным
маршрутом, учётной записью или копией данных. Эта механика не даёт нового урока.
Публичное представление остаётся договором чтения; границу прав оно не задаёт
([исследование](../research/2026-08-25-clickhouse-distributed-view-security.md)).
**Беспарольный `dict`.** Пароль пришлось бы вписать в текст DDL словаря, то
есть положить секрет в git. Ходить этой учёткой некуда: право у неё одно —
`SELECT` на `dic`, и хост источника локальный.
**Своя роль дашбордам.** Панели мониторинга живут не на витринах, а на
`system.query_log`, частях MergeTree и очереди распределённых DDL — и читают
их через `clusterAllReplicas`, потому что системные таблицы у каждой ноды свои
([ADR 0002](0002-monitoring-scope.md)). Для этого нужны `SELECT` на `system.*`
и `REMOTE`; контракт роли также включает `CLUSTER` для запросов `ON CLUSTER`.
Такого набора не было ни у одного читателя: у обеих читающих ролей из
системных таблиц только `system.settings`. Догрузить
недостающее в `analyst_reader` отвергнуто: аналитик получил бы системные
таблицы и `REMOTE` заодно, а в `system.query_log` запросы Grafana стали бы
неотличимы от человеческих — ровно там, где дашборд «Запросы» и должен их
различать. Пускать Grafana под `etl` отвергнуто сразу: читатель не получает
права писать. Осталась своя роль по здешней общей схеме — у каждого
потребителя она своя.
**Секрет, а не учётные данные по репликам.** У каждой реплики в описании
кластера своя учётка — вписанная явно или подразумеваемая, и тогда это
@@ -68,14 +104,16 @@ DDS под ними, потому что так чаще всего и быва
в разделе «Что проверено».
**Файлы, а не SQL.** Объявленное файлом не оставляет состояния в томах:
повторный `make up` на живом стенде ничего не сдвигает, правка пароля
применяется перезапуском, источник истины — файл в git. Оба варианта с SQL —
локальное хранилище доступа с `ON CLUSTER` и реплицированное в keeper —
делают пользователей состоянием тома: `.env` на них больше не влияет, и
появляется расхождение того же сорта, которое README уже описывает для
Postgres и Grafana. Цена выбора известна: объявленных файлом пользователей
нельзя менять запросами. Она принята как упрощение — сломать модель случайно
труднее.
источник истины — файл в git. Стенд считает `access.xml` и переданные через
`.env` значения настройкой при создании контейнера; отдельного способа
применять их на живом стенде нет, потому что уроки не меняют базовую модель
доступа. Порядок применения изменений — в разделе README «Состав и доступ».
Оба варианта с SQL — локальное хранилище доступа с `ON CLUSTER` и
реплицированное в keeper — делают пользователей состоянием тома: `.env` на
них больше не влияет, и появляется расхождение того же сорта, которое README
уже описывает для Postgres и Grafana. Цена выбора известна: объявленных файлом
пользователей нельзя менять запросами. Она принята как упрощение — сломать
модель случайно труднее.
**Что ещё отвергнуто.** Оставить всё на беспарольном `default`
— цена нулевая, но и рассказать по итогам нечего. Раздать всем пароль без
@@ -92,15 +130,15 @@ Postgres и Grafana. Цена выбора известна: объявленн
## Следствия
До появления слоёв DDS и DM читать `bi` нечего, и это намеренно. Дашборды
рисуются поверх модели данных, а не поверх типизированных событий, поэтому
доступ Superset к ODS не планировался и правами не выдаётся. Пока витрин нет,
подключение Superset проверяется связью, а не запросом к таблице.
Новые таблицы ODS, DDS и DM не требуют отдельного гранта для `bi_reader`.
Явный договор `_v` защищает потребителя от устройства хранения и случайных
новых колонок.
Владелец матвью приёма определяется тем, кто применил DDL. Весь DDL стенда
идёт через `IF NOT EXISTS`, поэтому на существующих томах три матвью
сохранят нынешнего владельца, а на собранном заново стенде им станет `etl`.
Работают оба — права есть у обоих, — но два стенда в этом расходятся.
DDL для матвью приёма выполняется от имени `lifecycle`. Это видно в журнале
запросов, а при создании ClickHouse проверяет у этой учётки чтение источника и
вставку в цель. Так отдельная учётка показывает границу между редким
управлением структурой и повседневной записью `etl`, не выдавая рабочим дагам
право удалять базы.
Лаба «сломать права» вариантом с файлами не закрывается: создать через SQL
новую роль и нового пользователя ничто не мешает, и новую роль разрешено
@@ -124,22 +162,48 @@ Postgres и Grafana. Цена выбора известна: объявленн
такого пользователя запросом даёт `ACCESS_STORAGE_READONLY`.
- Роль, созданную через SQL, разрешено выдавать пользователю из файла —
отдельное улучшение ClickHouse 2025 года, в 26.3 оно есть.
- Настройку пользователей можно перечитать на живом стенде, в том числе на
всём кластере сразу.
- Подстановка значений из переменных окружения — общий механизм файлов
настройки ClickHouse.
- Весь DDL репозитория идёт через `IF NOT EXISTS` (файлы `sql/ddl/`).
Права роли `monitoring_reader` сверены 21 августа 2026 года по документации
ClickHouse через MCP Context7 (#114).
- Системные таблицы выдаются обычным `SELECT`: в документации это
`GRANT SELECT ON system.query_log`, значит `SELECT ON system.*` и есть «все
системные таблицы». Отдельного права на них нет.
- `GRANT CLUSTER ON *.*` — документированная форма права на запросы
`ON CLUSTER`; текущий запрос `clusterAllReplicas` его не использует.
- `clusterAllReplicas` документация держит в одном ряду с `remote`,
`remoteSecure` и `cluster`: это табличная функция, которая берёт имя
кластера из `remote_servers` и идёт на каждую его реплику. Отсюда `REMOTE` —
без права на удалённое обращение запрос дальше своей ноды не пойдёт, а
панели ADR 0002 читают `system.*` именно так.
Набор проверен на живом стенде 21 августа 2026 года (#114): пользователь
`grafana` из Grafana выполнил
`SELECT count() AS replicas FROM clusterAllReplicas('clickstream_cluster', system.one)`
и получил 2 — прав хватает, чтобы прочесть системную таблицу с обеих нод.
Проверено на живом стенде 13 августа 2026 года, ClickHouse 26.3.17.56.
- Секрет кластера принимается внутри `remote_servers` в виде
`<secret from_env="CLICKHOUSE_CLUSTER_SECRET"/>`. Запрос от `etl` через обе
ноды выполнился на каждой под пользователем `etl`.
- `from_env` работает у элемента `password`: `etl`, `bi` и `analyst` вошли с
паролями из окружения и получили свои роли.
- `from_env` работает у элемента `password`: `etl`, `lifecycle`, `bi` и
`analyst` вошли с паролями из окружения и получили свои роли.
- При запросе от `bi` через Distributed на второй ноде `system.query_log`
показал `user = bi` и `initial_user = bi`. Значит, на соседнем шарде
применяются права инициатора, а не общей учётной записи.
- Права на отсутствующие базы `dds` и `dm` приняты. До создания баз они видны
в `SHOW GRANTS FOR etl_writer`; временная таблица в `dm` подтвердила право
`bi` на чтение после появления базы.
Расширение `bi_reader` проверено на живом стенде 25 августа 2026 года (#150):
- `SHOW GRANTS FOR bi_reader` содержит `SELECT` на ODS, DDS и DM;
- `bi` прочитал одинаковое число строк из `ods.event_v` и `dds.event_v`;
- чтение `stg.hits_raw_rep` завершилось ошибкой `ACCESS_DENIED`;
- представление над `Distributed` с `SQL SECURITY DEFINER` на удалённой ноде
сохранило исходного пользователя `bi`. Причина и отклонённые варианты
разобраны в [исследовании](../research/2026-08-25-clickhouse-distributed-view-security.md).
+4 -1
View File
@@ -141,7 +141,10 @@
Этап 3 забирает у этапа 5 первый настоящий даг. Раздел 9 мастер-спеки отдавал
даги этапу 5 целиком; приём заказов без дага не существует, поэтому порядок
меняется. `etl_pipeline` остаётся за этапом 5.
меняется. `etl_pipeline` остаётся за этапом 5. Позднее сдвинулся и он:
резолюция #134 родила его этапом 4 — [дневным конвейером
трансформаций](../architecture/etl.md), — а этапу 5 оставила партиционную
переобработку.
Расхождения с мастер-спекой, внесённые тем же коммитом: раздел 6 (чтец заказов
живёт на одной ноде и без матвью), раздел 7 (развилка закрыта, у `orders` одна
+9 -1
View File
@@ -30,6 +30,11 @@
работник берёт из переменной, а не из логической даты прогона: календарь Airflow
к оси мира отношения не имеет.
Позднее [ADR 0013](0013-world-lifecycle.md) отдал Airflow начальную позицию и
состояния обслуживания: переменной нет до первого создания мира, `-1` означает
незавершённую очистку, `0` — чистый мир до генерации, а работники принимают
только позицию `8` и больше.
Пакетная автоматика — второй выключатель, дёргающий `world_next_day`, —
**отложена, а не отвергнута**.
@@ -130,7 +135,10 @@
Этапы 3 и 5 зовут генератор тем же приёмом: пакетный забор слепка заказов
([ADR 0008](0008-order-ingestion.md)) прирастает к тому же работнику, а
`etl_pipeline` этапа 5 получает готовую обвязку `DockerOperator` и готовое
правило позиции.
правило позиции. Позднее резолюция #134 родила `etl_pipeline` этапом 4 —
[дневным конвейером трансформаций](../architecture/etl.md) без генераторных
шагов: обвязка и правило позиции остаются работникам, а живой день дёргает
конвейер после установки позиции.
Расхождения, внесённые тем же коммитом: раздел 8 спеки генератора (позицию
двигал «только даг `next_day`»; теперь — всякий, кто сыграл день, значением
+4 -2
View File
@@ -1,7 +1,9 @@
# ADR 0010. Заказы в ODS: версии сущности вместо подмены слепка
Дата: 16 августа 2026 года. Статус: принято. Частично заменяет
[ADR 0008](0008-order-ingestion.md).
[ADR 0008](0008-order-ingestion.md). Колонка версии пересмотрена
[ADR 0014](0014-order-version-snapshot-date.md): вместо `updated_at` —
`snapshot_date`.
## Решение
@@ -9,7 +11,7 @@
команде Airflow, но порция чтения больше не считается полным слепком и не
публикуется заменой партиции `snapshot_date`. Прочитанные строки получают
`_load_id` запуска, разбираются из одного среза STG в годные строки и ошибки,
а `ods.order_snapshot` хранит принятые версии заказа в
а `ods.order` хранит принятые версии заказа в
`ReplacingMergeTree(updated_at)`. Ключ сущности — `order_id`, партиция строится
от неизменного `created_at`, все версии ключа направляются на один шард.
+219
View File
@@ -0,0 +1,219 @@
# ADR 0012. Справочники: зона вне цепочки слоёв и подложка под словарём
Дата: 20 августа 2026 года. Статус: принято.
## Решение
**Дом.** Справочные данные живут в базе `dic`, вне цепочки STG → ODS → DDS → DM.
Каталог товаров переезжает из `dds.products` в `dic.products`. Правило одно и
оно не про слой: справочник — самостоятельная зона; читать её вправе любой
слой, писать — никто, кроме владельца источника. Будущий словарь регионов
попадает туда же, независимо от того, какой слой его читает.
**Устройство.** Словарь читает не файл, а таблицу хранилища. Под `dic.products`
лежит подложка `dic.products_file` на движке `File` — она ничего не хранит и
перечитывает CSV на каждом запросе. Словарь берёт её источником `CLICKHOUSE` от
собственного пользователя с одним правом на чтение и обновляется сам, окном
`LIFETIME(MIN 60 MAX 90)`.
Источник объявлен формой `query`, а не `table`: словарь приводит цену каталога
из целых копеек к `Decimal(18, 2)` — то есть нормализует на входе, а не
зеркалит подложку.
Форма чтения принадлежит потребителю, а не месту хранения: подстановка атрибута
по ключу идёт через `dictGet`, а соединение и фильтрация по атрибуту — по
подложке напрямую.
## Почему зона, а не прописка в слое
**Справочник читают несколько слоёв, а не производит ни один.** Каталог нужен
модели заказов в DDS и витрине выручки в DM; будущие регионы — представлению
событий в DDS; `analyst` читает его напрямую. Писателя нет вовсе: содержимое
приходит из файла репозитория. Прописка внутри `dds` приписывала слою модели
владение, которого у него нет: DDS этот объект не производит, не обновляет и не
проверяет.
**Промах был во владении, а не в направлении.** Чтение из DM объекта, лежащего
в DDS, — течение вниз, ровно то, которое разрешено; на инверсию слоёв это
решение не опирается. Зато зона закрывает будущий случай: как только справочник
понадобится выше по течению — скажем, проверка `sku` при разборе заказа в ODS —
чтение `dds.*` из `ods.*` стало бы настоящей инверсией. У зоны вне цепочки
направления относительно слоёв нет, и такой запрос законен по построению.
**Отраслевой образец говорит то же самое другим средством.** Владелец принёс
устройство промышленного хранилища телекома — источник закрытый, проверить по
ссылке нельзя, поэтому вес у довода такой же, как у полевого опыта, а не как у
документации. Там база одна, слои выражены префиксами имён, и справочники несут
собственный префикс наравне с префиксами стадий — то есть образуют свою зону, а
не приписаны к слою модели. Причём префикс накрывает всю цепочку справочника: и
таблицу, и представление над ней, и сам объект словаря. Средство разное,
утверждение одно. У нас слои выражены базами — значит справочникам полагается
база.
**Имя `dic`, а не `ref`.** `ref` точнее называет содержимое, `dic` —
узнаваемее: это то слово, которое менти встретит в промышленном хранилище. Три
буквы становятся в ряд к `stg`, `ods`, `dds`, `dm`. Опасение, что `dic` называет
механизм и содержимое его перерастёт, снято проверкой: словарь и так читается
как таблица, а зона держит и обычные таблицы тоже.
## Почему подложка, а не файл прямо в словаре
Это намеренное усложнение, и платит за него учебная ценность. Урок называется
одной фразой: **словарь читает таблицу хранилища, а не файл рядом с сервером, —
потому что в бою справочник приезжает процессом.** Файловый источник у словаря
работает и на стенде работал, но в бою он редкость: там источник приезжает ETL
или словарь смотрит прямо в чужую базу. Стенд учит форме, которую менти
встретит.
Подложка добавляет к уроку три вещи, которых у файлового источника нет:
предложение `SOURCE` с запросом и учётной записью; обновление окном вместо
ручной команды; и справочник, доступный соединению — а не только `dictGet`.
**Цена приводится к `Decimal(18, 2)` в самом источнике.** В файле лежат целые
копейки, и `129000` о своей единице не говорит ничего — а каталог единственное
место на стенде, где число правит рукой человек. Довод не в единообразии:
стенд намеренно держит три представления денег, и расхождение между ними
заявлено уроком. Довод в том, что урок про округление живёт ровно на стыке
каталога и события, где `productPrice` — уже целые рубли. С `Decimal` менти
сравнивает `1290.00` против `1290` и видит потерю; с `Int64` он сначала делит
на сто в уме, в тот самый момент, когда должен смотреть на округление.
Приведение вынуждает форму `query` у источника — подложка сырая и
конвертировать не умеет, а `Decimal` прямо на ней прочитал бы `129000.00`.
**Историзацию и представление «последняя загрузка» из образца не берём.** В
промышленном примере таблица копит загрузки с меткой времени, а представление
берёт последнюю: источник приезжал извне, и версий у него не было нигде. У нас
версии есть — **история каталога это и есть git**. Дублировать её в ClickHouse
значит поставить конструкцию, у которой на стенде нет причины, а расшифровывать её
менти всё равно придётся.
**Материализованной таблицы с шагом наполнения тоже не берём.** Шаг наполнения
— вторая половина промышленного устройства, и она стоит движущейся части:
кто-то обязан его запускать. Расписание для файла в git врало бы: каталог не
меняется сам. Подложка на файловом движке даёт `SOURCE` без этой цены.
## Отвергнутые варианты размещения
- **Оставить в `dds`** — разделяемый ресурс внутри одного из потребителей; учит
тому, что в бою устроено иначе. Совпадение с будущими регионами держится, но
по другой причине, чем у товаров, — значит это не правило.
- **Рядом с главным потребителем** — потребителей несколько и они в разных
слоях: товары читает витрина, регионы — представление DDS. Правило требует
выбрать главного там, где главного нет.
- **Рядом с владельцем содержимого или предметной областью** — владелец у обоих
справочников один и тот же, репозиторий стенда; правило ничего не различает.
Предметные базы вдобавок разошлись бы со слоёвыми.
- **Без единого правила, по происхождению каждого справочника** — оставляет
менти список случаев вместо урока.
- **Выразить принадлежность именем объекта, а не базой** (снять исключение
[ADR 0006](0006-object-naming.md), дать словарю суффикс вида) — чинит
читаемость имени, но не трогает ни владение, ни зону. При базе `dic`
избыточно: адрес говорит это раньше имени.
- **Не выражать принадлежность в хранилище вовсе** — отказ от предмета решения.
Вдобавок `SHOW DICTIONARIES` без указания базы возвращает пусто, так что поиск
объекта переложился бы на `system.dictionaries`.
- **Отказаться от объекта-словаря, читать CSV табличной функцией** — убирает
разговор о политике обновления, ради которого раздел 3 мастер-спеки словарь и
держит.
- **Отложить решение до второго справочника** — выглядит осторожным, но им не
является. Регионы стоят в спеке опорной точкой для будущих лекций, и CSV под
них не существует. DM же придёт этапом 4 и впишет старый адрес в витрины.
Повод пересмотреть не наступает, а цена только растёт.
## Условия пересмотра
- **Дом.** Появляется справочные данные, которые хранилище производит само —
скажем, таблица соответствий, собранная из DDS. Посылка решения «в хранилище
их никто не производит» на них не распространяется, и зону придётся либо
сузить до пришедших извне, либо переопределить. Дешевле всего это до этапа 4:
как только витрины начнут звать словарь по имени, каждый разворот станет
правкой по всем ссылкам.
- Справочник перестаёт быть файлом репозитория и начинает приезжать извне —
возвращается вопрос устройства: историзованная таблица, «последняя загрузка»,
словарь поверх. Адрес это переживает.
- Усложнение перестаёт окупаться: если менти проходит мимо подложки не заметив
её, режется обратно до файлового источника у словаря.
## Следствия
- [ADR 0007](0007-clickhouse-access.md) правится тем же коммитом: у зоны свой
блок прав и свой пользователь.
- [ADR 0006](0006-object-naming.md) получает шестой суффикс вида — `_file`,
чтец файла, ровно параллельный `_kafka`. Исключение для словарей остаётся и
читается яснее прежнего: голое имя означает словарь.
- **Обновление словаря на кластере не атомарно, и это заявленное свойство.**
Случайный момент внутри окна разводит опросы разных серверов, чтобы они не
ходили к источнику разом. Побочный эффект — ноды перезагружают словарь в
разное время. Ждать правки каталога каждой из них приходится от нуля до
верхней границы окна, а фазы у них независимы, поэтому расходиться они могут
почти на все полторы минуты: одна перезагрузилась сразу после правки, вторая
ещё нет. Прежнее решение `LIFETIME(0)` окно не закрывало, а сжимало до
разброса исполнения `SYSTEM RELOAD DICTIONARY ON CLUSTER`; теперь оно
раскрыто намеренно. Урок записан опорной точкой в мастер-спеке, тащить его
в курс — отдельное решение.
- **Номенклатура товаров — медленно изменяющийся справочник**, и в предметной
области это так. Стенд упрощает: файл в репозитории под версией git.
Историзации в хранилище нет, и обещать её этот документ не должен.
- Витрина выручки спроектирована представлением, поэтому категория будет
подставляться в момент запроса, и правка каталога изменит отчёт задним
числом. Материализуй мы категорию при приёме — не изменила бы. Самой витрины
ещё нет, она приходит этапом 4.
## Что проверено
Замерено на живом стенде 20 августа 2026 года, ClickHouse 26.3.17.56.
- Движок `File` с явным путём внутрь `user_files` работает и раскатывается
`ON CLUSTER`: обе ноды читают свой смонтированный файл, по 180 строк.
- Относительный путь у этого движка считается **от `user_files`**, а не от
корня данных: форма `./user_files/catalog/products.csv`, рабочая для
файлового источника словаря, даёт `Code: 107 ... FILE_DOESNT_EXIST`.
- Подложка ничего не хранит: строка, дописанная в файл снаружи, меняет
`count()` без единой команды перезагрузки.
- Словарь подхватывает правку сам. `element_count` изменился без
`SYSTEM RELOAD DICTIONARY` через 116 секунд после предыдущей загрузки —
внутри окна `MIN 60 MAX 120`, на котором шёл замер.
- Без указания пользователя источник `CLICKHOUSE` ходит как `default` с пустым
паролем и падает: `Code: 516 ... AUTHENTICATION_FAILED`. Пользователя надо
называть явно.
- Приведение цены: `toDecimal64(price, 2) / 100` даёт ровно `Decimal(18, 2)`,
`129000 → 1290.00`, `128990 → 1289.90`. Вариант через `divideDecimal`
возвращает `Decimal(76, 2)` — шире, чем нужно, и не взят.
- Беспарольный пользователь, объявленный файлом настройки, принимается молча:
словарь грузится, `dictGet` отвечает, в журнале после перечитывания конфига
нет ни одного предупреждения про `no_password`.
- `SHOW DICTIONARIES` без указания базы возвращает пусто; словарь в базе стоит
среди таблиц слоя и отличается от них только колонкой движка в
`system.tables`.
- До переноса `dds.products` стоял в семи строках трёх файлов: дока хранилища,
DDL словаря и проверка `scripts/check-clickhouse.sh`. Первый замер насчитал
четыре и проверку не увидел — искали с фильтром по расширениям, куда `.sh`
не попал. Из недосчёта вырос настоящий дефект: девятая проверка кластера
осталась звать несуществующий объект и упала. Поймало ревью, не автор.
Урок тот же, что в [ADR 0006](0006-object-naming.md): «прогнал по
репозиторию» — такое же утверждение, как утверждение о поведении системы, и
проверять его надо так же.
- Движок `File` требует у `etl` права на источник. Отказ называет
`TABLE ENGINE ON File`, но права с таким именем не хватает: замер тремя
пользователями показал, что работает `GRANT FILE ON *.*`, а `TABLE ENGINE ON
File` не нужен вовсе.
- Стенд, собранный с нуля этим решением, поднимается зелёным: оба объекта зоны
на месте, словарь `LOADED` со 180 строками, база `dds` пуста, `bi` читает
словарь со второй ноды, `analyst` — подложку соединением. Словарь спрашивает
`make check-clickhouse` — 10 проверок из 10; девятая берёт известный `sku` на
обеих нодах и сверяет цену с колонкой файла, умножив её обратно на сто, так
что приведение к `Decimal` проверено вместе с ответом. `make smoke` словарь
не трогает вовсе.
Сверено по документации ClickHouse через MCP Context7 20 августа 2026 года.
- Движок таблиц `Dictionary` существует затем, чтобы выставить словарь явной
таблицей — когда нужен доступ к сырым данным или соединение.
- Для небольших измерений документация рекомендует словарь вместо `JOIN`:
соединение выполняется до фильтрации `WHERE` и между запросами не кэшируется.
- Обратный случай назван там же: если фильтровать по подставленному значению на
многих строках, лучше обычная колонка с индексом — `dictGet` считается
построчно и индексом не поддержан. Отсюда обе формы чтения в решении.
- Диапазон `LIFETIME(MIN … MAX …)` перезагружает словарь в случайный момент
внутри окна, чтобы разнести обращения разных серверов к источнику.
- Если хост источника локальный, запрос идёт без сети.
+70
View File
@@ -0,0 +1,70 @@
# ADR 0013. Жизненный цикл мира ведёт Airflow
Дата: 21 августа 2026 года. Статус: принято. Реализация — тикет #119.
## Решение
Compose поднимает службы стенда. Airflow владеет прикладным миром: топиками
Kafka, DDL прикладных баз ClickHouse, стартовыми данными и позицией модельного
времени. `make` поднимает инфраструктуру и через REST API запускает нужный даг,
дожидаясь его результата.
Безопасный даг `world_initialize` создаёт мир, если тот ещё не создан. На
готовом мире он ничего не меняет и успешно сообщает об этом в журнале.
Разрушительный даг `world_recreate` очищает прикладные базы, топики и позиции
их потребителей, затем запускает `world_initialize` и ждёт его завершения.
Канонический DDL применяет отдельная учётная запись Airflow с правами только на
прикладную структуру стенда.
`world_position` остаётся единственным состоянием пульта:
- переменной нет — стенд ещё не инициализировали;
- `-1` — прежний мир признан недействительным, очистка не завершена;
- `0` — мир очищен и готов к начальной генерации;
- `8` и больше — первый несыгранный день готового мира.
`world_recreate` ставит `-1` до первого удаления и `0` только после успешной
очистки. `world_initialize` принимает отсутствие позиции или `0`, а значение
`8` и больше считает готовым миром. После генерации стартовых дней и успешного
приема обоих источников позиция становится `8`; затем инициализация последним
шагом ждет дневной конвейер `etl_pipeline`. При отказе преобразований мир
остается готовым на позиции `8`, а конвейер после исправления запускают рукой.
Обычные даги движения мира работают только с готовой позицией.
## Почему
Прежняя цепочка делила один процесс между Compose, shell-скриптами и Airflow:
одноразовые службы создавали стартовые данные, отдельный сценарий ждал их
приёма, а пересборка сама исправляла внутреннюю переменную пульта. Из-за этой
границы успешная отправка в Kafka выдавалась за создание мира, повторный
`make up` смешивался с инициализацией данных, а узкая пересборка сохраняла в
Kafka сообщения и офсеты прежнего мира.
Airflow уже ведёт последующие дни и приём заказов. Отдав ему начало той же оси,
получаем один наблюдаемый процесс и одну точку успеха: зеленая ветка создания в
`world_initialize` подтверждает, что схема создана, стартовый мир принят, его
следующий день известен, а слои DDS и DM собраны. Короткая ветка готового мира
по-прежнему подтверждает позицию и ничего не меняет.
## Что это решение уточняет
- В [ADR 0007](0007-clickhouse-access.md) DDL больше не принадлежит `etl`:
прикладную структуру ведёт отдельный `lifecycle`.
- В [ADR 0009](0009-world-control.md) отсутствие `world_position` больше не
означает готовый стартовый мир. Начальную позицию ставит
`world_initialize`, а работники принимают только `8` и больше.
- Одноразовые службы Compose и shell-ожидание, описанные прежним устройством
хранилища, отменены. Их последовательность стала наблюдаемым графом Airflow.
## Отклонено
- Оставить создание мира в Compose, а позицию исправлять из
`make rebuild-storage`: работает технически, но сохраняет двух
оркестраторов одного процесса.
- Один безусловно разрушительный даг для первого и повторного запуска: обычный
`make up` мог бы стереть уже прожитые дни.
- Отдельная переменная состояния мира: она дублировала бы
`world_position` и могла разойтись с ней. Значения `-1` и `0` выражают
нужные переходы в одном месте.
- Выдать обычной учётной записи `etl` право удаления баз: рабочий конвейер не
должен получать административные права из-за редкой операции восстановления.
@@ -0,0 +1,96 @@
# ADR 0014. Версия заказа в ODS: дата слепка
Дата: 26 августа 2026 года. Статус: принято. Пересматривает колонку версии
из [ADR 0010](0010-order-versions-in-ods.md); остальные решения того ADR в
силе. Развилка разобрана в #163, реализация — #165.
## Решение
`ods.order` хранит версии заказа в `ReplacingMergeTree(snapshot_date)`: при
схлопывании выживает строка позднейшего слепка, который нёс заказ. Формула
решения: у полного слепка версия — сам слепок; истина — то, что источник
сказал последним.
Ключ сущности, партиция и шардирование не меняются. `updated_at` остаётся
деловым полем, и деловой ответ слоя от смены версии не зависит: на
канонических слепках выбор по дате слепка побайтово совпадает с выбором по
деловой метке, потому что метка монотонна по слепкам, а слепок дня — чистая
функция зерна и дня (тесты генератора
`test_the_state_is_read_at_the_boundary_of_the_day` и
`test_two_runs_give_the_same_snapshot`).
Решение покупает две вещи.
- **Детерминизм слоя.** Разные слепки несут разные даты — ничьей между
содержательно разными строками не бывает. При версии `updated_at` доставки
неизменившегося заказа равны по версии, и выжившая строка — жребий: у 86
заказов стартового мира выживала строка серединного слепка, притом что у
всех 3034 пар строк с равным `updated_at` деловые поля совпадали побайтово
(замеры #137). Документация ClickHouse обещает при ничьей победу последней
вставленной строки — замер это опроверг, полагаться на неё было бы ошибкой.
- **Правдивый ярлык.** `snapshot_date` выжившей строки — последний слепок,
который нёс заказ. Объём пересборки DDS читается прямо из данных, причём
без `FINAL`: слияние сохраняет максимум даты по построению. Константа
окна K уходит со стороны стенда вместе с риском дрейфа её двух копий
(ревью #151 ставило этому риску MAJOR).
## Ответ доводу ADR 0010
ADR 0010 отверг семейство «публикацию решает дата наблюдения»: у потребителя
нет признака полноты слепка. Довод целил в подмену партиции — ей полнота
нужна, потому что неполная партиция стёрла бы уже принятые версии. Колонке
версии полнота не нужна: она сравнивает свежесть строк одного заказа, и
недоехавшая строка просто оставляет в силе предыдущую — ровно как при версии
по деловой метке.
## Границы допущения
- **Дисциплина слепков.** Слепок с поздней датой не несёт состояния старше.
Источник, собирающий слепок из отставшей реплики, это ломает; модельный
мир — нет: см. тесты выше.
- **Одна дата — один слепок.** Ограничение вшито в движок: вторая
внутридневная выгрузка дала бы ничью уже на деловых полях. Это условие
контракта источника, его место — в границе строгого приёма
([приём заказов](../architecture/orders/ingestion.md)).
- **Окно наследует потерю строк.** Частичный отказ вставки после коммита
офсетов может унести старший день последнего слепка — выведенное окно
молча сузится. Лекарство прежнее, сверка слоя с источником в контуре DQ
([конвейер](../architecture/etl.md), «Чего конвейер о себе не знает»).
- **Тихая правка лечится только внутри окна.** Строку, изменённую без
сдвига `updated_at`, перекроет следующий слепок; замёрзший заказ источник
больше не показывает, там лечит лишь сверка полей.
- **Повторная доставка слепка.** Байты совпадают, жребий остаётся только на
`_load_id` и `_load_ts`; ярлык даты детерминирован.
- **Правка живого мира не подхватится.** DDL исполняется при рождении мира,
`ALTER` колонку версии не меняет: решение вступает в силу пересозданием
хранилища (`make rebuild-storage`).
## Отклонённые варианты
- **Оставить как есть, сверку копий K отдать DQ.** Лотерея ярлыков остаётся
задокументированным грехом, окно — константой с риском дрейфа.
- **Убрать координаты доставки из ODS.** Наказывает поле за вопрос, на
который оно не бралось отвечать: расследованию (связка годных строк,
ошибок и сырья) координаты служили честно.
- **Дедупликация на вставке.** Детерминизм «обычно», не по построению:
анти-джойн с собственной целью не атомарен, лаг реплик протаскивает дубли.
Приём теряет урок «разобрал и вставил», а ярлык со смыслом «первый
носитель» хуже для обеих ролей поля: окну нужен последний носитель, и
сырьё живо скорее у него.
- **Склейка `(updated_at, snapshot_date)` в одну колонку версии.** Движок
берёт одну колонку, склейка требует битовой упаковки. Робастнее к
недисциплинированному источнику, но платит читаемостью DDL за защиту от
сценариев, которых модельный мир не производит.
- **Склейка `(snapshot_date, updated_at)`.** Путь отступления: если у
источника появятся переиздания слепка одной даты, версия дорастает до
этой формы. От правок без сдвига метки внутри одной даты не спасает и она.
## Связанные решения
- [ADR 0010](0010-order-versions-in-ods.md) — версии заказа в ODS; здесь
пересмотрена только колонка версии.
- [Приём заказов](../architecture/orders/ingestion.md) — граница строгого
приёма и четыре координаты строки.
- [Модель заказа в DDS](../architecture/dds/order.md) — читатель окна
пересборки.
- Развилка, веер и два холодных ревью — #163.
+36
View File
@@ -0,0 +1,36 @@
# ADR 0015. Модельный день считается в часовом поясе счетчика
Дата: 28 августа 2026 года. Статус: принято. Реализация — тикет #39.
## Решение
Модельные сутки считаются в часовом поясе счетчика UTC+4. `EventDate` обозначает
дату в этом поясе, а `UTCEventTime` — абсолютную метку времени. Граница
модельного дня приходится на полночь счетчика.
Суточная волна посетителя привязана к его местному времени. У гостя из другого
пояса она сдвигается на разницу с поясом счетчика, но общая граница дня остается
прежней.
## Почему
Так устроена выгрузка Метрики: дата события уже посчитана в поясе счетчика.
Полночь в этом поясе не разрезает утренние сессии в регионе мира. Регион можно
выбирать независимо от технического пояса счетчика.
Для всего потока дня нужна одна граница суток. Местное время гостя описывает
поведение в пределах этих суток, а отдельная дата для каждого посетителя не
нужна.
## Отклонено
В разделе 9 отклоненные варианты не зафиксированы.
## Следствия
У ночных событий `toDate(UTCEventTime) != EventDate`. Хранилище берет день из
готового `EventDate`, а не выводит его из абсолютной метки. Поворот суточной
волны слегка размывает общий пик активности гостей из разных поясов.
Решение принято при исполнении тикета #39 и зафиксировано в спеке этапа 2,
раздел 9.
+28
View File
@@ -0,0 +1,28 @@
# ADR 0016. Паспорт куки хранится в плане состава на всю ее жизнь
Дата: 28 августа 2026 года. Статус: принято. Реализация — тикет #39.
## Решение
Браузер, операционная система, устройство, экран и город принадлежат куке на всю
ее жизнь. План состава выбирает и хранит паспорт, а день только переносит его в
поля событий.
Две куки одного человека получают один город и разные устройства. Броски
паспорта идут после прежних бросков состава, поэтому прежние измерения не
сдвинулись.
## Почему
Кука представляет браузер на устройстве, поэтому ее паспорт не должен меняться
между днями. Только план состава связывает две куки с одним человеком. Поэтому
он может задать им один город и разные устройства.
## Отклонено
- Выводить паспорт арифметикой из `ClientID`: этот идентификатор не несет
сведений о двухкуковой паре, поэтому по нему нельзя задать двум кукам одного
человека один город и разные устройства.
Решение принято при исполнении тикета #39 и зафиксировано в спеке этапа 2,
раздел 9.
+34
View File
@@ -0,0 +1,34 @@
# ADR 0017. Номер заказа объединяет две проекции покупки
Дата: 28 августа 2026 года. Статус: принято. Реализация — тикет #40.
## Решение
Номер заказа включает день по модельному времени и порядковый номер покупки в
этот день, например `20260603-0042`. Событийная сторона пишет его в
`purchaseID`, бэкенд — в `order_id`; обе стороны берут один номер из плана
покупки.
Все покупки, попавшие в поток дня, нумеруются в порядке событий и до любых
потерь следующих этапов.
## Почему
По читаемому номеру сразу виден день заказа. Один номер соединяет две проекции
одной покупки. Генераторы кликстрима и бэкенда не согласуют его отдельно.
Присвоение до потерь сохраняет номера остальных заказов: исчезновение одного
события не должно перенумеровывать чужие покупки и разрывать связь с бэкендом.
## Отклонено
- Присваивать номера после внесения потерь: одна потеря сдвинула бы все
следующие номера за день и разорвала бы связь уже созданных проекций.
## Следствия
`purchaseID` и `order_id` изначально совпадают. Из-за расхождения событие может
исчезнуть после присвоения номера, но номера сохранившихся заказов не меняются.
Решение принято при исполнении тикета #40 и зафиксировано в спеке этапа 2,
раздел 9.
+59
View File
@@ -0,0 +1,59 @@
# Слой DDS: бизнес-модель хранилища
Устройство детального слоя: сущности, которыми хранилище говорит с
витринами, их связи и правила слоя. Набор собирается развилками карты #127
(этап 4) и правится по мере постройки.
Рамки заданы мастер-спекой [«Боевой реализм стенда
(v2)»](../../specs/2026-07-30-stand-v2-realism.md): карта таблиц и витрины —
раздел 7, сверка — раздел 4, склейка идентичностей — раздел 5. Дом выбран
развилкой #130 — первой, которой понадобилось записать резолюцию в доки:
записи этапа 4 живут здесь, по хранилищную сторону границы
«источник | хранилище». Устройство источников остаётся их
собственным наборам ([заказы бэкенда](../orders/README.md)) — генератор
переносим и о нашем DDS не знает.
## Карта модели
Целостность модели — связи и ко-локация — живёт в этом разделе; файлы
сущностей держат глубину и на карту ссылаются.
- **Заказ** (`dds.order_v`, хранение `dds.order_rep` / `_dist`) — физическая
сущность: одна строка — заказ в текущем состоянии, позиции массивами в
строке, наполняется заменой партиций — [модель заказа](order.md).
- **Сессия** (`dds.session_v`, хранение `dds.session_rep` / `_dist`) —
расчётная сущность: одна строка — визит,
нарезку по правилу визита стенд делает сам, `VisitID` генератора — эталон
сверки; наполнение заменой дневной партиции — [модель сессии](session.md).
- **Событие** (`dds.event_v`) — контракт над ODS, а не копия: представление,
переводящее событие на язык бизнес-модели, — [контракт события](event.md).
- **Карта идентичностей** (`dds.identity_map_v`, хранение
`dds.identity_map_rep` / `_dist`) — кука ↔ пользователь магазина —
[модель карты](identity.md).
Связи держатся двумя ключами моста (спека, разделы 4 и 5): `purchaseID[1]`
события равен `order_id` заказа — по нему идут сверка и сборка склейки;
`user_id` заказа связывает куки одного человека. Ко-локацию задаёт
шардирование: события и карта идентичностей раскладываются одним выражением
от куки, заказы — от `order_id`. Поэтому обогащение витрин склейкой
локально, а сверка и сборка карты ходят через GLOBAL JOIN с обеими
сторонами-подзапросами ([исследование
соединений](../../research/2026-08-22-distributed-join.md)).
## Правила слоя
- DDS обслуживает человека с дашбордом: время лежит в поясе счётчика,
пересчёт — один раз при наполнении слоя ([дока хранилища](../storage.md),
«Часовые пояса»).
- Публичный договор каждой сущности — `_v`; роли объектов и конвенция чтения
заданы [докой хранилища](../storage.md), «Имена объектов».
- Служебные колонки — координаты собственной загрузки слоя; чужие ярлыки не
переносятся, а спрашиваются у их слоя по ключу сущности. Вывод правила и
цепочка расследования — [модель заказа](order.md).
- Наполняет слой [дневной конвейер](../etl.md): запуск, объём прогона и
замена партиций на кластере — его устройство.
## Родословная
Дом набора и первая сущность собраны развилкой #130 карты #127; форма
набора — [ADR 0011](../../adr/0011-component-docs.md).
+140
View File
@@ -0,0 +1,140 @@
# Контракт события в DDS
Учебный результат: менти видит первый на стенде пример правила «слой — это
контракт, а не обязательно копия данных». Заказ и сессия — физические
таблицы, а событие в DDS не хранится вовсе: `dds.event_v` — представление,
которое переводит событие на язык бизнес-модели, не копируя ни строки.
Витрины DM читают его, а не ODS напрямую.
## Форма
Обычное представление над `ods.event_v` — вторым уровнем, так что `FINAL`
остаётся спрятанным в один слой, внутри контракта ODS. Единственное
сомнение против такой формы — «представление материализуется до фильтра» —
снято исследованием [проталкивания
условий](../../research/2026-08-22-view-predicate-pushdown.md): условия
внешних запросов доезжают до партиций и первичного ключа сквозь два уровня
представлений и переименование колонок.
Две оговорки исследования соблюдены контрактом. Ключевая для срезов колонка
`event_date` отдаётся переименованием `EventDate`, не пересчётом — иначе
индекс перестал бы её анализировать. Цена `FINAL` — отключённый
автоматический `PREWHERE` — свойство ODS, представление её не усугубляет.
Как публичный договор DDS, представление перечисляет колонки явно и следует
общей [конвенции чтения](../storage.md), «Имена объектов».
## Язык модели
Имена атрибутов — имена модели, а не нормализованные имена источника
([CONTEXT.md](../../../CONTEXT.md), «Нормализованное имя»). Для большинства
колонок они совпадают: атрибут переезжает под нормализованным именем из
[описания выгрузки](../../formats/clickstream-event.md). Расхождения два,
и каждое — решение модели:
- **`WatchID` → `event_id`**: модель зовёт сущность событием, «watch» —
жаргон выгрузки Метрики.
- **`UTCEventTime` → `event_time` в поясе счётчика** (`Europe/Samara`):
DDS обслуживает человека с дашбордом, время лежит местным ([дока
хранилища](../storage.md), «Часовые пояса»). Пересчёт — смена линзы, байты
те же, проталкиванию не мешает. Второй метки времени контракт не отдаёт:
выбор линзы слой сделал за читателя, UTC остаётся языком ODS.
`ClientID` остаётся `client_id`: это устоявшееся имя куки во всей
экосистеме Метрики, по нему шардирование и мост к `dds.identity_map_v`;
своё имя здесь создало бы третий синоним. `client_timezone` тоже остаётся —
это атрибут посетителя, а не линза времени.
`purchase_revenue` сохраняет смысл поля источника. Тип денег нормализуется в
ODS; точный тип и проверка описаны в разделе
[«Актуальные события»](../storage.md#актуальные-события). DDS только
переименовывает уже нормализованную колонку.
## Расшифровки
Одна: `device_category` — коды 1–4 в строки `desktop` / `mobile` /
`tablet` / `tv`. У настоящей Метрики этот атрибут и есть строка (выгрузка
стенда несёт число — принятое отступление: спека, раздел 1.1), контракт возвращает
ему боевой вид.
Значения `device_category` 1–4 получают имена, остальные сохраняются
десятичной строкой. Новый код остаётся видимым, пока у него не появится имя в
договоре.
Остальные кодированные атрибуты не расшифровываются. Для `goals_reached`
справочника целей на стенде нет, id и есть язык. Регионы в расшифровке не
нуждаются: выгрузка несёт названия рядом с id (`region_city`,
`region_country`), словарь ничего бы не раскрыл. Идея дать менти собрать
справочник регионов самому ушла в лабы — issue #143.
## Что скрыто
- **`VisitID`** — чужой суррогат сессии: свою сессию модель чеканит сама
(`session_id`, [модель сессии](session.md)), а эталон — инструмент
проверки, не атрибут модели. DQ-сверка нарезки идёт за эталоном в
`ods.event_v`: она по построению сопоставляет наш слой с чужим чеканом —
честно, что за чужим она и идёт в его слой.
- **`Sign`** — колонка формата без механики: генератор исправлений не шлёт,
и в модели события колонке ответить нечего. Честный рассказ о ней живёт в
DDL ODS и лекции.
- **`ecommerce`** — сырой JSON: сырьё, а не атрибут. Разобранные массивы
`purchase_*` и `product_*` в контракте есть; лаба про разбор JSON внутри
колонки читает ODS.
- **`_load_ts`** — у представления нет собственной загрузки, а чужие
координаты слой не переносит (правило слоя — [модель
заказа](order.md), «Служебные колонки»); расследование спрашивает ODS по
ключу события.
Остальные колонки отдаются целиком, включая `ip_address` и оба
`region_*_id`: контракт — не цензор, он прячет только то, чему в модели
нечего сказать.
## Читатели
- Сборка сессий: ключи нарезки (`client_id`, `event_time`,
`event_date`), тип события, страница, UTM, паспорт куки — категория
устройства приходит уже расшифрованной.
- Витрины `dm.events_enriched_v`, `dm.top_pages_daily_v` и
`dm.utm_effectiveness_v` (`declared_revenue` берется из `purchase_revenue`).
- Событийная сторона сверки `dm.purchase_vs_orders_v`: `purchase_id`,
`purchase_revenue`, `event_date`.
- DQ-сверка сессий с эталоном читает не его, а `ods.event_v` —
см. «Что скрыто».
## Не входит
- Форма витрин DM — #135.
- Лаба со справочником регионов — issue #143, проектирование лаб.
## Отклонённые варианты
- **Материализация вместо представления.** Дублировала бы широкий ODS ради
переименований, и урок «слой — контракт, а не копия» пропал бы;
единственный довод за — сомнение в проталкивании условий — снят
исследованием #128.
- **`utc_event_time` второй меткой рядом с `event_time`.** Контракт вернул
бы читателю выбор линзы, который слой обязан делать сам; расхождение двух
часов — урок ODS, не DDS.
- **`visit_id` в контракте.** Сверка и лаба читали бы одну поверхность, но
чужой чекан встал бы атрибутом модели — тем же доводом модель сессии не
пустила его в свою строку. Решение владельца: DQ-опыт показательнее,
когда эталон приходит из другого слоя.
- **`cookie_id` вместо `client_id`.** Честное имя модели, но третий синоним
куки на ровном месте: проза говорит «кука», экосистема — `ClientID`.
- **Словарь регионов на стенде.** Повторил бы урок `dictGet` каталога
вторым разом, а раскрывать нечего — названия уже в строке. Идея «сделать
руками» ушла в лабы (issue #143).
- **Прочие расшифровки** (`goals_reached` в имена целей, `has_gclid` в
Bool). Справочника целей нет; косметика без читателя.
## Связанные решения
- [Проталкивание условий сквозь
представления](../../research/2026-08-22-view-predicate-pushdown.md) —
резолюция #128: форма контракта и обе её оговорки.
- [Модель сессии](session.md) — `session_id` и довод против чужого чекана;
сюда же передан вопрос о судьбе `VisitID`.
- [Модель заказа](order.md) — правило служебных колонок слоя.
- Мастер-спека, раздел 7 — два контракта: `ods.event_v` хранит язык
источника, `dds.event_v` говорит языком модели.
- [CONTEXT.md](../../../CONTEXT.md) — «Нормализованное имя», «Хранилище».
+122
View File
@@ -0,0 +1,122 @@
# Карта идентичностей в DDS
Учебный результат: менти строит физический мост между кукой трекера и
пользователем магазина, раскладывает его по ключу будущего соединения и видит,
как пакетный полный пересчёт сочетается с точным публичным представлением.
## Назначение
Карта — адресная книга: «эта кука уже покупала как этот пользователь
магазина». Связь становится известна только после покупки, потому что в
кликстриме есть `client_id`, а `user_id` живёт в заказе. Две куки одного
покупателя дают две строки с одним `user_id`; поэтому витрина может показать
рядом число посетителей по кукам и число известных людей после склейки.
Это не полная клиентская база. Куки без покупки остаются анонимными, а карта не
пытается угадать их владельца.
## Зерно и состав строки
Одна строка — известная пара `client_id` × `user_id`. Деловых колонок две:
- `client_id UInt64` — кука трекера;
- `user_id UInt64` — пользователь магазина.
Собственные служебные колонки `_load_id String` и
`_load_ts DateTime64(3, 'UTC')` показывают, каким запуском и когда пара записана
в DDS. Они имеют читателя при расследовании повтора и потому входят в публичный
договор вместе с деловой парой.
`first_matched_at` нет. Запланированные витрины его не читают, а два возможных
смысла — «первая покупка вообще» и «момент, с которого связь была известна
хранилищу» — требуют разных исторических моделей. Этот вопрос оставлен
[самостоятельной работе](https://git.dementev.space/ddmitry/clickstream-data-platform/issues/145),
а текущий стенд не выдаёт один смысл за другой.
Статус заказа связь не меняет: любой заказ, сопоставленный с событием покупки,
показывает владельца куки. Отмена меняет состояние заказа, но не личность
покупателя.
## Физическая модель и публичный интерфейс
- `dds.identity_map_rep` — локальная
`ReplicatedReplacingMergeTree(_load_ts)`, `ORDER BY (client_id, user_id)`,
без партиционирования;
- `dds.identity_map_dist` — распределённая поверхность записи, шардирование
по `cityHash64(client_id)`;
- `dds.identity_map_v` — публичное обычное представление над `_dist`, которое
перечисляет четыре колонки явно и применяет `FINAL`.
Повторы полного запуска физически могут лежать рядом до фонового слияния.
`FINAL` оставляет одну последнюю версию пары, поэтому пользователь всегда читает
точную карту через `_v`. Роли объектов и доступ следуют общей
[конвенции](../storage.md), «Имена объектов».
Шардирование совпадает с событиями и сессиями. Благодаря этому витрина может
обогащать их картой локально по `client_id`; точную форму распределённого
запроса решает проектирование витрин #135.
## Сборка
Карта собирается один раз в суточной пакетной цепочке после обновления модели
заказов и до зависимых витрин. При догоняющем запуске за несколько дней хватает
одной сборки после всей пачки заказов.
Источники — вся доступная история `dds.event_v` и текущее состояние заказов
`dds.order_v`. Трансформация:
1. оставляет события `purchase` и разворачивает единственный `purchase_id`;
2. соединяет его с `order_id` заказа через `GLOBAL INNER JOIN`;
3. выбирает различные пары `client_id`, `user_id`;
4. добавляет координаты текущего запуска и пишет полный набор в
`dds.identity_map_dist`.
`GLOBAL` нужен потому, что события разложены по `client_id`, а заказы — по
`order_id`: строки соединения не ко-локированы. Правая сторона мала, поэтому
рассылка заказов приемлема. Материализованное представление здесь не подходит:
заказ может появиться в пакетном слепке позже уже принятого события покупки.
## Повтор запуска
Каждый запуск заново получает все известные пары из источников. Он не читает
предыдущую карту и не делает anti-join «вставить только отсутствующее».
`_load_ts` служит версией `ReplacingMergeTree`, а `dds.identity_map_v` прячет
физические повторы через `FINAL`.
Полный пересчёт выбран потому, что карта стенда мала, источники уже содержат
нужную историю, а повтор задачи не зависит от того, на каком месте оборвался
предыдущий. Мир стенда не отзывает связь куки с пользователем, поэтому удалять
исчезнувшие пары не требуется.
## Читатели
- `dm.daily_traffic_v` — посетители по `client_id` и известные пользователи по
`user_id` рядом;
- учебные запросы — показать, как несколько кук одного человека меняют
`uniq`;
- расследование пакетного запуска — `_load_id` и `_load_ts` текущей версии
пары.
## Отклонённые варианты
- **`first_matched_at` в текущей модели.** Нет запланированного читателя и нет
однозначной временной семантики; идея передана в issue #145.
- **Словарь ClickHouse.** Для малой карты мог бы ускорить точечное обогащение,
но спрятал бы физическую модель и не добавил нового урока рядом с уже
существующим словарём товаров.
- **Одно динамическое представление без физической карты.** Повторяло бы
соединение всей истории при каждом чтении, не давало ко-локации результата и
не показывало устройство реального слоя хранения.
- **Инкремент через anti-join с самой картой.** Делал бы результат предыдущего
запуска обязательным входом и усложнял повтор без пользы на объёме стенда.
- **Материализованное представление от событий.** Не увидело бы заказ, который
приехал позже события покупки.
## Связанные решения
- [Карта DDS](README.md) — связи сущностей и публичная поверхность `_v`.
- [Модель заказа](order.md) — текущее состояние заказа и пакетное наполнение.
- [Контракт события](event.md) — поля событий на языке DDS.
- [Исследование распределённых соединений](../../research/2026-08-22-distributed-join.md)
— форма `GLOBAL JOIN` и капкан `INSERT SELECT` между разными ключами
шардирования.
+134
View File
@@ -0,0 +1,134 @@
# Модель заказа в DDS
Учебный результат: менти проектирует бизнес-сущность поверх готового ODS —
выбирает зерно, состав строки и способ наполнения — и видит идемпотентность
трансформации, устроенную иначе, чем в приёме: заменой партиции, а не
версиями.
## Зерно
Одна строка — заказ в текущем состоянии, ключ — `order_id`. Модель отвечает
на вопрос «что сейчас известно о заказе»; историю версий не хранит:
читателя у истории нет ни в одной витрине, а ODS её и не обещает —
промежуточные версии съедают фоновые слияния. «Дыхание» выручки внутри окна
K живёт на текущем состоянии само: пересборка дня меняет статусы заказов, и
число дня меняется вместе с ними.
## Состав строки
Деловые поля источника переезжают из `ods.order_v` без переименований —
бэкенд уже говорит в snake_case: `order_id`, `user_id`, `status`, деньги в
`Decimal` (`items_total`, `discount`, `delivery`, `total`).
Времена `created_at` и `updated_at` пересчитываются при загрузке в пояс
счётчика: DDS обслуживает человека с дашбордом ([дока
хранилища](../storage.md), «Часовые пояса»). Там же один раз считается
**день заказа** — колонка `order_date`, по образцу `EventDate` у события:
суточные срезы группируются по готовой дате и пояса не упоминают.
Позиции разобраны из сырой строки `items` в три типизированных массива
одной длины — артикул, количество, цена (`Decimal`). Это родная для
ClickHouse денормализация: позиция не живёт без заказа и собственного ключа
не имеет, а разворачивает массивы читатель — `ARRAY JOIN` в витрине
выручки, с обогащением категорией через `dictGet`
([мастер-спека](../../specs/2026-07-30-stand-v2-realism.md), раздел 7). Разбор
JSON происходит один раз, на границе ODS → DDS, куда его и положила спека
(раздел 2); записывать его параллельными колонками-массивами или `Nested` —
выбор DDL, не модели.
## Движок и наполнение
`dds.order_rep` — `ReplicatedMergeTree` без колонки версии: партиция —
`order_date` (день заказа неизменен), ключ сортировки — `order_id`.
`dds.order_dist` шардирует по `cityHash64(order_id)`, тем же выражением, что
ODS: это единственный устойчивый ключ сущности.
Идемпотентность держит замена партиции, а не версии. Сбор дня — батч после
прихода слепка: трансформация собирает партицию заново из `ods.order_v` и
атомарно подменяет. Поэтому каждая строка физической таблицы — ровно один
заказ, а чтению не нужен `FINAL`. Пока окно K живо, день «дышит» — статусы
заказов меняются, и партиция дня пересобирается очередным запуском; на выходе
из окна день замерзает.
Публичная поверхность — `dds.order_v`: обычное представление с явным списком
деловых и собственных служебных колонок над `dds.order_dist`, без `FINAL`.
Роли объектов и доступ следуют общей [конвенции](../storage.md), «Имена
объектов».
Механика запуска — где собирается партиция и как подменяется на кластере —
сюда не входит: это устройство [дневного конвейера](../etl.md).
## Служебные колонки
Строка получает `_load_id` и `_load_ts` запуска трансформации, собравшего
её партицию, — по общей конвенции хранилища. При замене партиции они
одинаковы у всех строк дня и отвечают на вопрос «каким запуском и когда
собран этот день».
Ярлыки ODS (`snapshot_date`, `_load_id` приёма, `_load_ts` прибытия) в модель
не переезжают. Они описывают наблюдение и доставку строки в ODS. Модель DDS
хранит текущее деловое состояние заказа. В ODS `snapshot_date` задаёт версию и
называет последний слепок, в котором источник показал заказ
([ADR 0014](../../adr/0014-order-version-snapshot-date.md)). Дату
наблюдения и координаты доставки читатель спрашивает у ODS по
`order_id`. Правило слоя:
**служебные колонки — координаты собственной загрузки слоя; чужие координаты
спрашиваются у их слоя по ключу сущности**.
Происшествие качества данных расследуется цепочкой, где каждый шаг
спрашивает свой слой на его языке: по `_load_id` строки DDS видно, какой
запуск собрал день; по `order_id` ODS показывает физические версии и брак —
там свой `_load_id` приёма связывает годные строки, ошибки и сырьё; дальше
сырьё STG, пока живо. Окно расследования задано сроками хранения: сырьё —
трое суток, брак — месяц ([дока хранилища](../storage.md)).
## Читатели
- Витрина выручки `dm.revenue_daily_v`: заказы в `paid`, `ARRAY JOIN`
позиций, категория через `dictGet` (спека, раздел 7).
- Сверка `dm.purchase_vs_orders_v`: `order_id`, `order_date`, `items_total`,
`status`; соединение — GLOBAL JOIN с обеими сторонами-подзапросами
([исследование соединений](../../research/2026-08-22-distributed-join.md)).
- Сборка карты идентичностей: пара `order_id` ↔ `user_id`, источник —
`dds.order_v`.
## Не входит
- Механика запуска трансформации и замены партиций на кластере —
[дневной конвейер](../etl.md).
- Контур проверок качества (даг DQ, `dm.dq_summary`) — отдельный разговор
этапа 4.
- Инкрементальное наполнение вместо пересборки — техдолг #2.
## Отклонённые варианты
- **Одно динамическое представление вместо физической таблицы.** Рамка стенда —
показать модель данных, которую хранилище готовит потребителям; урок
«слой — контракт, а не копия» уже закреплён за `dds.event_v`, а разбор
позиций и пересчёт времён при каждом чтении собирали бы модель заново на
лету. Публичное `dds.order_v` поверх готовой физической модели этому доводу
не противоречит: оно ничего заново не вычисляет.
- **`ReplacingMergeTree` ещё раз.** Повторил бы механику ODS вторым разом:
физически хранил бы устаревшие состояния, вернул бы `FINAL`
и обёртку-представление — а урок версий менти уже отыграл.
- **Отдельная сущность `dds.order_item`.** Вторая таблица, второй вопрос
шардирования и `JOIN` там, где хватает `ARRAY JOIN`; нормализация из
реляционного мира, а не модель под колоночное хранилище. `JOIN` менти
увидит в сверке, работу с массивами — только здесь.
- **Зерно «версия заказа» (история).** Читателя нет; ODS историю не
обещает, а мир при нужде переигрывается генератором.
- **Перенос ярлыков ODS** — см. «Служебные колонки».
- **Без модели вовсе: витрины читают `ods.order_v` напрямую.** Разбор JSON
и пересчёт времён расползлись бы по витринам, а модель данных — то, ради
чего сущность и строится, — не была бы показана.
## Связанные решения
- [ADR 0010](../../adr/0010-order-versions-in-ods.md) — версии заказов в
ODS, устойчивая поверхность `ods.order_v`.
- [Приём заказов](../orders/ingestion.md) — граница строгого приёма и
четыре координаты строки ODS.
- [Проталкивание условий сквозь
представления](../../research/2026-08-22-view-predicate-pushdown.md) —
резолюция #128 той же карты: цена `FINAL` и цепочек представлений, фон, на
котором здесь выбрана физическая таблица.
+162
View File
@@ -0,0 +1,162 @@
# Модель сессии в DDS
Учебный результат: менти строит расчётную сущность, которой нет в потоке, —
режет события на сессии по правилу визита, чеканит идентификатор и сверяет
свою нарезку с эталоном. Стенд здесь играет роль сессионизатора: в бою её
играет Метрика, которая режет визиты у себя и с октября 2025 отдаёт готовый
`VisitID` прямо в хитах. Поэтому стенд считает сессии сам, а `VisitID`
генератора использует только как эталон самопроверки — иначе сборка сессий
выродилась бы в `GROUP BY` по чужому полю и центральный урок
слоя пропал бы. Без этого абзаца действия стенда выглядят странно: «зачем
считать то, что уже дано колонкой».
## Зерно
Одна строка — один визит ([CONTEXT.md](../../../CONTEXT.md)): подряд идущие
события одной куки без пауз длиннее 30 минут, не пересекающие границу суток.
В нарезку входят все три типа событий — торговые садятся на свои страницы
и держат сессию наравне с просмотрами. События внутри сессии
упорядочиваются по метке времени события (`UTCEventTime` — опорная колонка
приёма).
Граница суток проходит по модельному дню счётчика, и он у события уже есть:
`EventDate` — свойство содержимого. Раз сессия сутки не пересекает, у всех
её событий `EventDate` один; он и становится **днём сессии** — колонкой
партиции, без пересчёта.
## Идентификатор
Идентификатор сессии в природе не существует: сессия — расчётная сущность,
и id ей чеканит тот, кто сессионизирует. `VisitID` — такой же суррогат,
отчеканенный генератором в роли Метрики; наш — `session_id`,
детерминированный хеш от пары «кука + начало сессии» (`cityHash64`).
Детерминированность обязательна: партиция дня пересобирается заменой, и
повторный прогон обязан отчеканить те же id — счётчик или UUID это правило
ломают.
`session_id` — не ключ сортировки и не ключ шардирования, а колонка-ручка:
в соединениях он не участвует — события его не несут, мост к заказам живёт
на событиях. Читатели ручки — лаба сессий (сопоставить свою нарезку со
стендовой и назвать расхождение одним числом) и разбор DQ-расхождений.
## Состав строки
Боевой образец — таблица визитов Метрики, парная к нашему формату хита; по
ней состав и собран:
- **ключи и времена**: кука, `session_id`, начало и конец сессии,
длительность, день сессии. Времена — в поясе счётчика по правилу слоя;
- **счётчики**: событий всего, просмотров, корзин, покупок;
- **страницы**: входная и выходная — как `StartURL`/`EndURL` визита; полного
списка страниц нет и у Метрики, топы считаются по событиям;
- **атрибуция**: UTM-метки первого события сессии — так визит атрибутирует
Метрика. В v1 витрина брала последнее касание — заменено осознанно;
- **паспорт куки**: категория устройства (расшифрованная, язык бизнес-модели)
и город — у куки они постоянны, берутся с первого события;
- **служебные**: `_load_id` и `_load_ts` собравшего запуска — правило слоя
([модель заказа](order.md), «Служебные колонки»).
Осознанные расхождения с образцом: **денег в сессии нет** — визит Метрики
несёт клиентскую выручку, у нас деньги считает только бэкенд (спека, раздел
7), а клиентская сумма живёт в сверке; **целей нет** — их место заняли
счётчики торговых событий.
## Движок и наполнение
`dds.session_rep` — `ReplicatedMergeTree` без колонки версии, по образцу
заказа: партиция — день сессии, ключ сортировки — кука и начало сессии.
`dds.session_dist` шардирует по `cityHash64(client_id)`, тем же выражением,
что события, — это ко-локация с `dds.identity_map_rep` ([дока
хранилища](../storage.md), «Раскладка по шардам»).
Совпадение ключа с событиями не случайно: все события куки лежат на одном
шарде, поэтому сессионизация локальна по природе — капкан смены ключа при
вставке, который дока хранилища обещает сборкам DDS, у сессий не стреляет.
Сборка — дневной батч: хранилище выше ODS по смыслу батчевое, раз второй
источник приходит раз в сутки. Собирается день, который мир уже прожил, и
собирается один раз и целиком; какой день прожит, слой спрашивает у позиции
мира ([дневной конвейер](../etl.md), «Объём прогона»). Идемпотентность держит
замена партиции. В отличие от заказов, где батч пересобирает до K «дышащих»
дней, у сессии дышащего окна нет: прожитый день самодостаточен (правило
спеки, раздел 6). Второй раз он соберётся только
вынужденно — когда упавшая замена оставила позади дыру и хвост от неё накрыл
соседние дни. Дней в одном прогоне при этом бывает несколько — столько,
сколько мир успел прожить без слоя. Внутри живого дня
модель сессии про сегодня честно молчит — «сегодня» смотрят через
`dds.event_v`; сессия и по смыслу не финальна, пока день не прожит.
Публичная поверхность — `dds.session_v`: обычное представление с явным
списком деловых и собственных служебных колонок над `dds.session_dist`.
Роли объектов и доступ следуют общей [конвенции](../storage.md), «Имена
объектов».
Источник сборки — `dds.event_v` ([контракт события](event.md)): сессии
нужны от него ключи нарезки, тип события, страница, UTM и паспорт куки.
Механика запуска — где собирается партиция и как подменяется на кластере —
не входит: это устройство [дневного конвейера](../etl.md).
## Сверка с эталоном
Счётная DQ-проверка с зерном «кука × день»: число сессий нашей нарезки
равно `uniqExact(VisitID)` по тем же событиям. Счёт по Distributed ловит и
склеенную, и разрезанную сессию — мимо него проходит лишь взаимная
компенсация ошибок внутри одной куки за день; эталон в модель не тащим —
строка сессии остаётся нашей, а не генераторной. Поштучное сопоставление
границ — материал лабы, где менти разбирает найденное расхождение руками. Дом проверки —
контур DQ этапа 4. Сверке нужен `VisitID`, а сборке сессий — нет; контракт
`dds.event_v` его скрывает, и за эталоном проверка идёт в `ods.event_v`
([контракт события](event.md)).
## Читатели
- Витрина обзора сессий `session_overview_v`: дневные итоги визитов в
срезе устройств; читает `dds.session_v` и поднимает зерно до дня — состав и довод
в ее [ТЗ](../../labs/session-overview.md) (#135).
- DQ-сверка с эталоном (см. выше).
- Лаба сессий: менти собирает нарезку сам до знакомства с кодом стенда,
потом сравнивает — с эталоном и со стендовой.
## Не входит
- Механика запуска трансформации и замены партиций на кластере —
[дневной конвейер](../etl.md).
- Контур проверок качества (даг DQ, `dm.dq_summary`) — отдельный разговор
этапа 4.
- Форма витрин над сессиями — #135.
## Отклонённые варианты
- **Готовый `VisitID` вместо своей нарезки.** Сборка выродилась бы в
`GROUP BY` по чужому полю: центральный урок слоя съеден, сверка с эталоном
осталась бы без предмета. Боевой довод «Метрика теперь отдаёт `VisitID` в
хитах» честно рассказывается в лабе — после того как менти собрал сам.
- **Гибрид: сборка по `VisitID`, DQ пересчитывает нарезку.** Сторож на
нарезку, которой сборка не делает; та же работа, что в варианте «считать
сам», но урок спрятан в проверку.
- **Одно динамическое представление вместо физической таблицы.** Оконная
сессионизация на каждое чтение;
урок «слой — контракт, а не копия» уже закреплён за `dds.event_v` — доводы
модели заказа, здесь они только сильнее. Публичное `dds.session_v` поверх
готовой физической модели ничего заново не считает.
- **Счётчик или UUID вместо детерминированного хеша.** Пересборка партиции
выдала бы другие id — замена перестала бы быть идемпотентной.
- **`VisitID` колонкой в строке сессии.** Чужой чекан в своей модели: наша
сессия обязана уметь расходиться с эталоном, на этом стоит сверка;
поштучное сопоставление — лаба, не таблица.
- **Массив посещённых страниц.** Вес без читателя: вход и выход — как у
визита Метрики, топы страниц считает витрина по событиям.
- **UTM последнего касания (как в v1).** Визит атрибутируется своим первым
хитом; последнее касание — атрибуция другого уровня, не сессионного.
- **Деньги в сессии.** Выручка — только по бэкенду; клиентская сумма живёт
в сверке (спека, разделы 4 и 7).
## Связанные решения
- [Модель заказа](order.md) — прецедент замены партиций в DDS и правило
служебных колонок слоя.
- [Дока хранилища](../storage.md) — раскладка по шардам, конвенции имён,
часовые пояса.
- Мастер-спека, разделы 1.2 и 7 — `VisitID` как эталон самопроверки
(принятое отступление приёмки), карта таблиц.
- [CONTEXT.md](../../../CONTEXT.md) — «Визит», «Граница суток», «День
активности».
+266
View File
@@ -0,0 +1,266 @@
# Слой DM: витрины
Как модель DDS превращается в витрины для потребителя BI: какую форму
принимает витрина, кто какие витрины строит и как слой проверяется. Состав
колонок каждой витрины задаёт раздел 7 мастер-спеки; здесь — форма,
наполнение и контроль.
## Форма: по зерну, не по цене запроса
Витрина, меняющая зерно источника — дневной агрегат, сверка по заказам, —
материализуется: `dm.<имя>_rep` / `_dist` и публичное `dm.<имя>_v` с явным
списком колонок, по общим [конвенциям хранилища](storage.md). Наполняет её
`dm_transform`; ритм и механика пересборки — ниже. Витрина, сохраняющая зерно
источника — переименование, обогащение строки, — остаётся обычным
представлением: копию событий ради других имён колонок не держит ни один
боевой склад.
Правило выбрано учебной целью, а не ценой запроса. На объёмах стенда
представлениями обошлось бы всё: условия сквозь цепочку представлений
проходят ([исследование](../research/2026-08-22-view-predicate-pushdown.md)).
Но пересборка агрегатов конвейером — производственный паттерн, ради
которого стенд и строится, а пара «таблица рядом с представлением»
показывает: форма — решение по роли витрины, у одного слоя законны обе.
## Кто строит: стенд и менти
Стенд привозит готовыми витрины трёх сюжетов дашборда этапа 8 и
инфраструктуру контроля:
- `revenue_daily` — выручка по дням и категориям; образец материализованной
витрины, на него ссылаются учебные задания;
- `purchase_vs_orders` — сверка A+C с классами расхождений; зерно — заказ,
шардирование сохраняет ко-локацию заказов по `cityHash64(order_id)`;
- `daily_traffic` — пара «посетители» / «известные пользователи», обогащение
[картой идентичностей](dds/identity.md);
- `dq_summary` — сводка проверок качества (ниже).
Остальные витрины спеки — учебные задания: менти строит их сам по ТЗ с
образцом. Разминка — представление `events_enriched_v` (зерно события),
затем агрегаты `top_pages_daily`, `session_overview` и `dq_errors_daily`,
последней — самая содержательная `utm_effectiveness` с уроком `declared_*`.
Построенная витрина встаёт в конвейер руками менти: финальный пункт ТЗ
каждого агрегата — добавить задачу своей витрины в `dm_transform`. До этого
конвейер о ней не знает и остаётся зелёным, после — витрина пересобирается
наравне со стендовыми. У разминочного представления такого пункта нет:
пересобирать нечего. Тексты заданий — в [`docs/labs/`](../labs/README.md).
Дашборд этапа 8 стоит только на витринах стенда: приёмка этапа не зависит
от выполненных домашек. Свой дашборд по витринам менти —
[необязательная лаба](../labs/superset-dashboard.md) после этапа 8. Устройство
стендового дашборда — в [доке зоны Superset](superset.md).
## Ритм пересборки
День витрины пересобирается, пока может измениться его источник, —
поэтому ритмов три, по числу источников:
- **от событий и сессий** — день замерзает сразу; пересборка догоняет
хвост несобранных дней заменой дневных партиций;
- **от заказов** — день дышит, пока входит в последний слепок; пересборка
заменяет партиции этого отрезка, дни за ним закрыты по построению;
- **от карты идентичностей** — не замерзает никогда: склейка
ретроспективна, покупка сегодня делает куку известной во всех её прошлых
днях, а карта пересчитывается целиком.
Поэтому `daily_traffic` наследует у своего источника и ритм, и механику:
полный пересчёт всех дней каждый прогон в `ReplacingMergeTree(_load_ts)`,
как у самой карты. Дневных партиций у неё нет: партиция — единица замены,
а эта витрина заменяется только целиком. На стенде такая работа остается
быстрой; витрина читает сессии и карту через их публичные договоры.
Пересчитывать точечно только затронутые дни не из чего: для этого надо
знать, какие связки новые, а полный пересчёт карты этот след затирает —
восстановление следа оставлено лабе повышенной сложности (issue #149).
У `purchase_vs_orders` два источника и одна непрерывная пересборка. Заказная
сторона задает изменяемое окно последним принятым слепком ODS, событийная —
последний прожитый день с `purchase`. Левая граница возвращает первую дыру и
самый ранний день с `awaiting_order`: предварительная строка уже есть в
витрине, поэтому поиск отсутствующего дня ее не заметит. Правая граница
доходит до более позднего из двух хвостов. Так один прогон догоняет пакетный
разгон длиннее K и не оставляет старое ожидание замороженным.
## Витрины стенда
Публичные представления перечисляют деловые колонки и координаты запуска
`_load_id`, `_load_ts` явно. Новая колонка физической таблицы сама в договор не
попадет.
### `dm.revenue_daily_v`
Зерно: день заказа × категория товара. Витрина читает только оплаченные
заказы из `dds.order_v`, синхронно разворачивает три массива позиций и узнает
категорию артикула через `dic.products`. Один заказ с несколькими позициями
категории считается в `orders` один раз. `units` складывает количество единиц,
`revenue` складывает цену позиции × количество. Скидка, доставка и итог заказа
между категориями не делятся. `aov` равен `revenue / orders` в том же срезе и
хранит два знака после запятой.
Первый запуск строит всю доступную историю. Следующие берут границы дней из
последнего слепка ODS: только источник знает, какие даты еще может изменить.
Пропущенный оплаченный день расширяет левую границу, чтобы частичный отказ
не оставил дыру после следующего прогона. Агрегат при этом читает DDS; ODS
отвечает только на вопрос об объеме.
`dm.revenue_daily_rep` нарезана по `report_date`; день собирается в
таблице-доноре и заменяется через `REPLACE PARTITION`. Цель и донор шардируются
по `cityHash64(product_category)`. Кроме дня, у витрины только категория, а
шесть категорий стартового мира близки по объему. Более сложный составной ключ
распределил бы эту маленькую таблицу без нового урока.
### `dm.purchase_vs_orders_v`
Зерно — заказ. Покупки из `dds.event_v` сначала сворачиваются по
`purchase_id[1]`: контракт источника обещает один номер и одну объявленную
сумму, а отдельный счет событий оставляет класс `duplicate_event`
наблюдаемым. Заказы приходят из `dds.order_v`. Обе стороны записаны
подзапросами, затем соединены `FULL OUTER GLOBAL JOIN`: голая левая
Distributed-таблица вернула бы каждый непарный заказ по разу с каждого шарда
([исследование](../research/2026-08-22-distributed-join.md)).
Непарная сторона остается `NULL` благодаря `join_use_nulls = 1`. При
`join_use_nulls = 0` ClickHouse заполнил бы ее нулем или пустой строкой и скрыл
отсутствие источника. Клиентская `declared_revenue` и серверная `items_total`
сравниваются как `Decimal(18, 2)`. Классы проверяются по порядку:
`awaiting_order` для покупки без заказа, затем `cancelled`, `lost_event`,
`duplicate_event`, `amount_delta`, `match`. Поэтому отмененный заказ без
события остается отмененным, а не потерянным.
Витрина нарезана по `order_day`, цель и донор шардируются по
`cityHash64(order_id)`. Диапазон собирается в доноре одной вставкой и
заменяется по дням. Первичная сборка охватывает всю историю обоих источников;
следующие прогоны идут по двустороннему ритму, описанному выше.
### `dm.daily_traffic_v`
В строке один день. `visitors` считает разные `client_id` из
`dds.session_v`; `known_users` считает разные `user_id` после левого соединения
с полной текущей `dds.identity_map_v`. Анонимная сессия остается в витрине.
Несколько кук одного человека увеличивают `visitors`, но дают одного
`known_user`, поэтому `known_users <= visitors`.
Сессии и карта лежат по `client_id`, но публичные `_v` скрывают
`Distributed`-таблицы от локальной подстановки. На ClickHouse 26.3
`EXPLAIN PLAN` показал чтение обоих шардов на инициаторе: настройка
`distributed_product_mode = 'local'` локального соединения не дала. Поэтому
витрина использует явный `GLOBAL LEFT JOIN` через публичные договоры, а не
подменяет их физическими таблицами. Это дороже по сети, зато граница слоев
остается явной. Новая связь куки меняет прошлые дни, поэтому каждый запуск
пишет полную историю новой версией в `ReplacingMergeTree(_load_ts)`, а
публичное представление выбирает текущие строки через `FINAL`.
## `dm.dq_summary`
Зерно публичного `dm.dq_summary_v` — «день данных × атомарная проверка».
Строка отвечает, каково качество дня сейчас; историю запусков хранит Airflow.
Партиция совпадает с днём данных и заменяется через `REPLACE PARTITION`.
Деловые колонки сводки:
- `data_date` — проверяемый день;
- `check_name` — устойчивое имя инварианта;
- `reference_rows` — число деловых ключей на эталонной стороне;
- `actual_rows` — число деловых ключей в проверяемом объекте;
- `failed_rows` — число отсутствующих или различающихся ключей;
- `status` — `pass` при нуле нарушений, иначе `fail`.
Служебные `_load_id` и `_load_ts` называют собравший запуск. Представление
перечисляет колонки явно. Порогов и промежуточного состояния нет.
## Звено DQ конвейера
Даг `dq_check` стоит в `etl_pipeline` после `dm_transform` и проверяет пять
атомарных договоров:
- `sessions_vs_reference`: ключ — `client_id` внутри дня, эталон —
`uniqExact(VisitID)` из `ods.event_v`, объект — число строк
`dds.session_v`;
- `classes_vs_inventory`: ключ — `mismatch_class`, эталон — счётчик из
`orders` в описи мира, объект — число заказов класса в
`dm.purchase_vs_orders_v`. Проверяются `match`, `cancelled`, `lost_event`,
`duplicate_event` и `amount_delta` только для покрытых описью закрытых дней;
- `revenue_daily_vs_dds`: ключ — `product_category` внутри дня. Сравниваются
`orders`, `units`, `revenue` и `aov` с прямым агрегатом `dds.order_v`;
- `purchase_vs_orders_vs_dds`: ключ — `order_id` внутри дня. Все деловые
поля сверки сравниваются с независимой сборкой из `dds.event_v` и
`dds.order_v`;
- `daily_traffic_vs_dds`: ключ — день. `visitors` и `known_users`
сравниваются с прямыми агрегатами `dds.session_v` и
`dds.identity_map_v`.
Область каждой проверки выводится из объединения сторон. Полностью потерянный
день или ключ поэтому не исчезает из результата. Разные ошибки тоже не могут
скомпенсировать друг друга общим итогом: `failed_rows` считается после
сопоставления деловых ключей.
`classes_vs_inventory` — техническая растяжка пути от генератора до DM. Она
подтверждает, что до витрины доехал записанный в описи мир, но не проверяет
сам генератор: у настоящего магазина такого оракула нет.
Четыре SQL-сверки считают дневные итоги в ClickHouse и возвращают Airflow
только сводку и малый срез диагностики. Техническая сверка с описью читает
небольшой файл JSON в Python. Все пять сборок пишут в общий донор. После их
успеха даг заменяет проверенные дневные партиции. Затем именованные задачи
читают опубликованную сводку и падают при `failed_rows > 0`. Расхождение успевает
сохраниться до красного завершения, а ошибка сборки не затирает прежний
результат. Красная задача печатает не больше двадцати нарушенных ключей за
проверку со значениями сторон. Для полного списка итоговую агрегацию SQL-сверки
заменяют на `SELECT * FROM comparison WHERE failed ORDER BY data_date,
business_key`.
Если после починки день исчез с обеих сторон, его больше нет и в новом доноре.
Такой день удаляется из сводки отдельно: старая красная строка не должна
превращаться в историю попыток.
## Даг самопроверки
Домашки контролирует `homework_check` — отдельный даг без расписания: менти
запускает его рукой. По задаче на каждое из
[пяти заданий по витринам](../labs/README.md).
Задача красная, пока витрины нет или счёт не сходится, и зелёная, когда
построено верно; сообщение об ошибке говорит, что не так и куда смотреть. Проверки — инварианты против источников витрины,
золотые константы не прибиваются. В `dq_summary` даг не пишет: он инструмент
лабы, а не история качества конвейера.
Приём проверен на соседнем учебном стенде Airflow + Greenplum:
валидационный даг с группами проверок по слоям давал менти обратную связь
по каждому шагу домашки, не трогая рабочий конвейер.
## Отклонённые варианты
- **Весь слой представлениями.** Дёшево и всегда свежо, но главный
производственный паттерн слоя — пересборка агрегатов — остался бы
невидим, а `dm_transform` — без работы.
- **Материализовать всё.** Копия событий ради переименования колонок —
антипаттерн, который менти увёз бы в бой.
- **Гибрид по цене запроса.** Выбор формы по стоимости, которой на объёмах
стенда нет: сторож без настоящей опасности.
- **Проверки домашек в конвейерном звене DQ.** Конвейер стоял бы красным до
выполнения лаб, а проверка, которая всегда красная, приучает себя
игнорировать.
- **«Жёлтый» статус недостроенной витрины.** У задачи Airflow нет такого
состояния; изображать его логами — семантика, которую пришлось бы
расшифровывать. Красное «ещё не построено» честнее.
- **Самопроверка пишет в `dq_summary`.** Попытки менти смешались бы с
историей качества конвейера.
- **Окно заказов для `daily_traffic` — прошлое замерзает.** Дни за окном хранили
бы число известных на момент закрытия — витрина тихо расходится с картой
и протаскивает обратно «знание на дату», отвергнутое развилкой карты
(#133).
- **Инкрементальный пересчёт затронутых дней по `first_matched_at`.**
Производственный ход, но на объёмах стенда его экономия неизмерима, а
след новых связок требует вернуть колонку, выкинутую в #133. Стал лабой
повышенной сложности — issue #149.
- **Superset поверх DDS без слоя DM.** Терялся бы урок «витрина — контракт
под потребителя», против раздела 7 спеки.
## Связанные решения
- [Мастер-спека](../specs/2026-07-30-stand-v2-realism.md), разделы 4 и 7, —
состав колонок витрин и классы сверки.
- [Дневной конвейер](etl.md) — запуск `dm_transform`, объём прогона,
замена партиций на кластере.
- [Дока хранилища](storage.md) — имена объектов, конвенция чтения через `_v`,
партиция-донор.
- [Карта модели DDS](dds/README.md) — источники витрин.
- Резолюция — тикет #135 карты #127.
+173
View File
@@ -0,0 +1,173 @@
# Дневной конвейер трансформаций
Как принятые источники превращаются в модель DDS и витрины DM: кто запускает
трансформации, когда и в каком объёме. Правила самих сущностей — зерно,
движки, что именно пересобирается — живут в доках слоя
([карта модели DDS](dds/README.md)); здесь — только конвейер.
Дневная сборка вперёд появляется на этапе 4 и остаётся основным режимом
конвейера. На этапе 5 к ней добавляется партиционная переобработка: запуск
произвольного прошлого дня по команде.
## Форма
Дневной конвейер на стенде один — даг `etl_pipeline`. Своей работы
у него нет: он дёргает слойные даги последовательно и ждёт каждый —
`dds_transform`, затем `dm_transform` и `dq_check`. Состав проверок описан в
[доке слоя DM](dm.md).
Ждущие вызовы сделаны `TriggerDagRunOperator`. Проверка через Context7 по
ближайшей доступной документации Airflow 3.x (версия 3.1.6) подтвердила, что
оператор опрашивает точный созданный им прогон и краснеет вслед за потомком.
Слойные даги устроены по образцу `orders_ingest`: без расписания, один
активный прогон, запускаются триггером конвейера или рукой при разборе
происшествий. Витрины внутри `dm_transform` — отдельные задачи.
## Три пути запуска
```text
world_initialize ─┐
world_live_day ───┼─> etl_pipeline ─> dds_transform ─> dm_transform ─> dq_check
запуск рукой ─────┘
world_next_day ─────> источники без ETL
```
- **Живой день.** `world_live_day` дёргает конвейер с ожиданием — последним
шагом, после установки позиции. Порядок несёт смысл: день сыгран — факт,
упавшая трансформация его не отменяет, поэтому позиция ставится раньше; но
зеленеть, не узнав, разложился ли день, работник не должен
([ADR 0003](../adr/0003-dag-run-state.md)).
Такой отказ чинится перезапуском `etl_pipeline` рукой — перезапуску ничего
не нужно помнить, см. «Объём прогона».
- **Разгон пачкой.** `world_next_day` конвейер не дёргает: пульт управляет
генератором и только им. После разгона менти запускает конвейер сам —
и видит, как слои догоняют уехавший вперёд мир.
- **Рождение мира.** `world_initialize` дёргает конвейер последним шагом:
`make up` отдаёт стенд с собранными слоями, а не пустые витрины. Уроки
ручного запуска начинаются со следующих дней.
## Объём прогона
Параметров у конвейера нет: объём он выводит сам из `world_position` и
состояния слоёв. Сессии догоняют хвост — от первого несобранного дня по
последний прожитый; заказы пересобирают дышащее окно и тот же хвост; карта
идентичностей пересчитывается целиком; правила витрин — у
[слоя DM](dm.md).
Поэтому один и тот же запуск одинаково верен из триггера, с кнопки менти и
после падения, а разгону на семь дней хватает одного прогона.
Окно заказов задаёт последний слепок, наблюдаемый в ODS. У каждого заказа
`snapshot_date` равен последнему слепку, в котором источник его показал.
Трансформация выбирает строки с максимальной `snapshot_date` и берёт среди них
минимальный и максимальный `order_date`. Это границы дней, состояние которых
источник ещё может изменить
([ADR 0014](../adr/0014-order-version-snapshot-date.md)). Кроме живого окна,
трансформация закрывает пропуски: находит самый ранний день, представленный в
ODS и ещё не собранный в DDS, затем при необходимости расширяет до него левую
границу.
Позиция мира заказам не отвечает: она говорит, какой день прожит, а не какой
доехал. Прогон дня D везёт слепок дня D − 1, да и ставится позиция раньше
трансформации, так что после неудачного приёма обгоняет хранилище. Слой обязан
считать объём по тому, что у него есть, а не по тому, что мир о себе заявляет.
Для сессий границу задаёт `world_position`: она отличает полностью прожитый
день от ещё идущего. Сами события этой границы не показывают: и посреди дня D,
и сразу после его конца их позднейший день равен D. Если собрать сессии посреди
дня, визит, начатый в 23:50, останется обрезанным: завершённый день слой
повторно не собирает. Поэтому последний прожитый день равен первому дню
событий плюс позиция минус один
([`sql/dds/session_scope.sql`](../../sql/dds/session_scope.sql)).
Оговорка про «доехал» остаётся в силе и здесь: за хвост потока отвечает не
позиция, а «Готовность источника».
## Готовность источника
Первый шаг `dds_transform` проходит два барьера за общий срок в 300 секунд.
Сначала клиент `confluent-kafka` сверяет подтвержденные смещения группы
`clickstream_hits` с верхними смещениями обоих разделов `hits`. Группа, оба
раздела и все смещения должны существовать. Суммарное отставание должно стать
нулевым. Каждый опрос пишет в журнал оба смещения и отставание по разделу.
Только после этого шаг проверяет обе ноды ClickHouse через
`clusterAllReplicas`: у `ods.event_dist` в `system.distribution_queue` не
должно остаться файлов. Каждый опрос пишет в журнал ноды, число файлов и
`last_exception` очереди. Оба барьера опрашиваются раз в три секунды и делят
один крайний срок. После Kafka срок не отсчитывается заново.
Зелёный приём заказов о событиях не говорит ничего — топики разные и
потребители разные. Одного нулевого отставания Kafka тоже мало: чтец мог
подтвердить сообщение раньше, чем Distributed-таблица доставила файл на шард.
Два барьера закрывают обе части пути до того, как сессии выберут свой объем.
## Идемпотентность
Партиция не заменяется простой вставкой. День собирается в таблицу-двойник —
вставка через Distributed раскладывает строки по шардам, — затем
`REPLACE PARTITION` на кластере атомарно подменяет кусок каждого шарда. Эта
механика — часть самих трансформаций и строится этапом 4: без неё дневной
прогон не повторяем. Сущности, пересчитываемые целиком, идемпотентны и без
замены: полная перезапись в `ReplacingMergeTree` — так живут карта
идентичностей и витрина `daily_traffic` ([слой DM](dm.md)).
## Чего конвейер о себе не знает
Трансформация собирает слой по правилу, а не сверяет его с источником. Отсюда
три вещи, которых она не заметит, и у всех трёх один адрес — контур DQ.
- **Часть последнего слепка не доехала.** Отказ вставки после коммита офсетов
уносит прочитанное с собой. Пропади так строки самого старого дня окна —
окно, выведенное из ярлыков, молча сузится, и день не пересоберётся
([`sql/dds/order_scope.sql`](../../sql/dds/order_scope.sql)).
- **Замена партиции прошла на одном шарде из двух.** День в слое есть — значит,
объём следующего прогона его не тронет, а слой останется собранным наполовину
из старого, наполовину из нового.
- **Брак внутри `items` становится нулями.** Строгий приём внутрь позиций не
смотрит, разбор по типу молчит, и цена без числа доедет до витрины выручки
нулём ([`sql/dds/order_rebuild.sql`](../../sql/dds/order_rebuild.sql)).
Общее у них одно, и оно же подсказывает лекарство: ответить может только
сверка слоя с источником по дню — счёт заказов и позднейший `updated_at` с
обеих сторон. Трансформации такую сверку не поручают намеренно: она собирает,
а проверяет другой. Так две роли остаются различимы, и ни одна не
притворяется другой.
## Не входит
- Партиционная переобработка — переиграть произвольный прошлый день или
диапазон, включая форму необязательных параметров того же дага.
- Инкрементальный ETL вместо пересборки отклонен (#2, wontfix). Идея отдельной
лабы на эту тему — #149.
- Состав витрин `dm_transform` и проверок `dq_check` —
[дока слоя DM](dm.md).
## Отклонённые варианты
- **Задачи трансформаций прямо в работниках пульта.** Один зелёный прогон —
весь день, но пульт — про ось времени: работников два, шаги дублировались
бы, а этапу 5 пришлось бы выдирать их обратно.
- **Make-цель или SQL рукой при приёмке.** Второй оркестратор рядом с
Airflow — против [ADR 0013](../adr/0013-world-lifecycle.md), — а в живом
режиме слои копили бы отставание молча.
- **Временный даг с нейтральным именем до этапа 5.** Дневная сборка вперёд
никуда не денется, переезд был бы переименованием ради выдуманной границы.
- **Диапазон дней параметрами триггера.** Ручному запуску менти параметры
передавать некому, а перезапуск после падения требовал бы помнить conf
упавшего прогона.
- **Принять гонку с хвостом `hits`.** Дыра всплыла бы в DQ-сверке, а
чиниться — не раньше этапа 5.
## Связанные решения
- [ADR 0003](../adr/0003-dag-run-state.md) — зелёный конец графа не
переживает отказ выше: отсюда ожидания в триггерах.
- [ADR 0009](../adr/0009-world-control.md) — пульт мира: его работник
живого дня и дёргает конвейер.
- [ADR 0013](../adr/0013-world-lifecycle.md) — жизненный цикл мира: почему
прикладным процессом владеет Airflow и почему `world_initialize` кончается
собранными слоями.
- Резолюция — тикет #134 карты #127; что пересобирает каждая сущность —
[заказ](dds/order.md), [сессия](dds/session.md),
[карта идентичностей](dds/identity.md).
+59
View File
@@ -0,0 +1,59 @@
# Генератор кликстрима
Путеводитель показывает, как пройти генератор от корневого зерна до двух
выходов дня, не пересказывая код и спеки.
## Целевая картина одним взглядом
- **Подпоток определяется местом в дереве, а мир внутри подпотока — порядком
бросков** — [дерево зерен и порядок бросков](seeds.md).
- **Мир поднимает только когорты окна, нужные запрошенному дню** —
[ленивость мира](lazy-world.md).
- **Устройство и город принадлежат куке на всю жизнь и потому решаются
планом состава** — [паспорт куки](cookie-passport.md).
- **Выбор по весам сведен к целым броскам и арифметике интервалов** —
[целочисленная случайность](randomness.md).
- **Торговля получает готовые строки страниц и возвращает поток событий
вместе с покупками для бэкенда** — [шов торговых событий](commerce-seam.md).
- **Сутки принадлежат поясу счетчика, а `UTCEventTime` остается абсолютной
меткой** — [время модельного дня](counter-time.md).
```mermaid
flowchart LR
seed["Корневое зерно"] --> streams["Подпотоки"]
streams --> cohorts["Когорты"]
cohorts --> audience["Аудитория дня"]
audience --> visits["Визиты"]
visits --> output["Выход day.stream"]
output --> events["Поток событий"]
output --> backend["Заказы дня<br/>orders.of_day"]
```
За правой ветвью начинается отдельный набор документов —
[устройство заказов](../orders/README.md).
## Живой проход
Из каталога `generator/` одна команда собирает канонический D0 и показывает
все стадии на одном экране:
```sh
make demo
```
Когорту и аудиторию пример получает через открытый интерфейс плана, а визиты
считает группировкой выходных строк по `VisitID`. Код прохода —
[`demo.main`](../../../generator/src/clickstream_generator/demo.py).
## Родословная
Устройство генератора и основания решений записаны в [спеке этапа
2](../../specs/2026-08-01-generator.md), а границы двух источников и склейки —
в [мастер-спеке стенда](../../specs/2026-07-30-stand-v2-realism.md).
Основания трех решений записаны в
[ADR 0015](../../adr/0015-counter-timezone.md),
[ADR 0016](../../adr/0016-cookie-passport.md) и
[ADR 0017](../../adr/0017-order-numbering.md), а спека этапа 2 закрыта.
Путеводитель появился по тикету
[#48](https://git.dementev.space/ddmitry/clickstream-data-platform/issues/48):
он отвечает на другой вопрос — как пройти принятое устройство по коду.
@@ -0,0 +1,34 @@
# Шов торговых событий
Этот документ отвечает на вопрос, что день передает торговой части и что
получает от нее назад.
[`day.stream`](../../../generator/src/clickstream_generator/day.py) сначала
собирает выровненные по строкам ряды трафика:
- `columns` — готовые колонки просмотров страниц;
- `page` — вид страницы магазина;
- `product` — номер товара у карточки;
- `person` — человек за кукой строки.
`page` указывает, куда может сесть торговое событие, а `product` — какой товар
посетитель действительно открыл. `person` в кликстрим не выходит: он нужен
только для второй проекции покупки — заказа бэкенда.
[`commerce.weave`](../../../generator/src/clickstream_generator/commerce.py)
принимает эти ряды, вплетает `add_to_cart` и `purchase`, снова упорядочивает
поток и возвращает обновленные `columns`, `page`, `product` вместе с
[`commerce.Purchases`](../../../generator/src/clickstream_generator/commerce.py).
`Purchases` — узкая передача следующей стороне. В ней лежат номер заказа,
купленные товары и количества, клиентская выручка, промокод, момент события и
человек. Все они получены из тех же покупок, что уехали в поток, а не разобраны
назад из JSON.
[`orders.of_day`](../../../generator/src/clickstream_generator/orders.py)
принимает `Purchases`, а [`day.Day`](../../../generator/src/clickstream_generator/day.py)
отдает заказы рядом с колонками событий. Здесь поток дня расходится на две
ветви, показанные в индексе.
За этой границей начинается [устройство заказов](../orders/README.md). Судьба,
слепки и деньги бэкенда описаны там.
@@ -0,0 +1,29 @@
# Паспорт куки
Этот документ отвечает на вопрос, почему паспорт куки решает план состава, а
день только разворачивает его в события.
[`plan.cohort`](../../../generator/src/clickstream_generator/plan.py) получает
случайность через
[`seeds.cohort_stream`](../../../generator/src/clickstream_generator/seeds.py)
и вызывает [`plan._passports`](../../../generator/src/clickstream_generator/plan.py)
в ветви «состав мира». Это не подпоток отдельного дня.
`plan._passports` выбирает строки устройства и города из справочников. У
двухкуковой пары город первой куки переносится во вторую, а устройство
выбирается из другой половины профилей. Сведения о парах есть только у плана.
Если независимо вывести паспорт каждой куки из `ClientID`, один человек может
оказаться в двух городах — это будет ложью в данных.
[`plan.Cohort`](../../../generator/src/clickstream_generator/plan.py) хранит
номера устройства и города. `Cohort.visitors_on` переносит их в
[`plan.DayAudience`](../../../generator/src/clickstream_generator/plan.py), а
[`day.stream`](../../../generator/src/clickstream_generator/day.py) разворачивает
профили в колонки событий. День не бросает паспорт заново, поэтому кука
сохраняет его на всю жизнь.
Броски паспорта стоят после прежнего состава когорты. Правило такого
продолжения подпотока описано в [дереве зерен](seeds.md), а выбор
паспорта объясняет [ADR 0016](../../adr/0016-cookie-passport.md). Зачем стенду
нужна двухкуковая пара одного человека, фиксирует
[мастер-спека](../../specs/2026-07-30-stand-v2-realism.md), раздел 5.
@@ -0,0 +1,40 @@
# Время модельного дня
Этот документ отвечает на вопрос, почему дата модельных суток не обязана
совпадать с UTC-датой события.
В коде встречаются три координаты времени:
- D — номер дня на оси модельного времени;
- `EventDate` — дата D в поясе счетчика;
- `UTCEventTime` — абсолютная метка события.
Местное время гостя задает форму активности внутри суток, а границу дня задает
пояс счетчика.
[`world.ORIGIN`](../../../generator/src/clickstream_generator/world.py) — D0
календарной оси: он переводит номер D в конкретную дату. Это не механизм
часового пояса. Механизм —
[`world.COUNTER_TIMEZONE_MINUTES`](../../../generator/src/clickstream_generator/world.py),
смещение пояса счетчика от UTC.
В [`day._columns`](../../../generator/src/clickstream_generator/day.py)
`EventDate` получается как `ORIGIN + D`. Чтобы получить абсолютную полночь
тех же суток, код вычитает смещение счетчика, а затем прибавляет секунды
события внутри дня. Поэтому сутки `2026-06-01` в UTC+4 начинаются в
`2026-05-31 20:00:00Z`: у первых четырех часов
`toDate(UTCEventTime) != EventDate`.
[`day._starts`](../../../generator/src/clickstream_generator/day.py) сначала
выбирает час из городской строки весов, собранной
[`day._hour_cumulative`](../../../generator/src/clickstream_generator/day.py),
а затем равномерно выбирает секунду внутри часа. Строка поворачивает суточную
волну на разницу между поясом гостя и поясом счетчика. Так вечерний пик гостя
попадает в нужные часы внутри дня, но граница суток и `EventDate` остаются
счетчиковыми.
Как часовой пояс меняет представление времени в ClickHouse, описано в разделе
«Часовые пояса» [документа о хранилище](../storage.md). Типы и публичный смысл
полей записаны в [описании события](../../formats/clickstream-event.md).
Выбор модели времени объясняет
[ADR 0015](../../adr/0015-counter-timezone.md).
+26
View File
@@ -0,0 +1,26 @@
# Ленивость мира
Этот документ отвечает на вопрос, как любой день собирается без прожитой
истории и без глобального списка посетителей.
[`plan.cohort`](../../../generator/src/clickstream_generator/plan.py) строит
одну когорту по зерну и дню ее появления. Отрицательные дни обозначают
предысторию; ее глубину ограничивает
[`world.RETURN_TAIL_DAYS`](../../../generator/src/clickstream_generator/world.py).
Запоминание уже рассчитанных когорт ускоряет соседние вызовы, но не становится
состоянием мира: очистка кеша не меняет результат.
[`plan.audience`](../../../generator/src/clickstream_generator/plan.py) для
дня D спрашивает `Cohort.visitors_on(D)` у когорт от
`D - RETURN_TAIL_DAYS` до D и соединяет полученные части. Поэтому вызов для
D0 поднимает всю предысторию в окне — 91 когорту от D−90 до D0.
Когорты предыстории дают D0 вернувшихся посетителей, но собственных событий
не порождают. Ось событий начинается в D0. Окно активности отсчитывается от
первого дня человека и остается общим для обеих его кук; за краем окна
когорта больше не может попасть в аудиторию.
Отсюда самостоятельность дня: D500 и D5 заглядывают назад на одинаковое число
когорт. Ни плану состава, ни день-функции горизонт мира не нужен.
Зачем приняты предыстория и ограниченное окно, объясняет [спека
генератора](../../specs/2026-08-01-generator.md), раздел 1.
+41
View File
@@ -0,0 +1,41 @@
# Целочисленная случайность
Этот документ отвечает на вопрос, как читать целочисленный выбор по весам и
зачем генератору свой маленький `weights.py`.
За `PCG64` и целые броски `Generator.integers` отвечает NumPy.
Генератор стенда не пользуется готовым выбором по вещественным вероятностям и
плавающими распределениями: их алгоритмы и системная математика могут
различаться между версиями и архитектурами. Зависимости закреплены, а броски
остаются целыми — так выполняется побайтовое обещание, записанное в [спеке
генератора](../../specs/2026-08-01-generator.md), раздел 2.
## Одна таблица весов
[`weights.pick`](../../../generator/src/clickstream_generator/weights.py)
сначала получает накопленные веса. Для весов `2, 3, 1` это границы
`2, 5, 6`. Затем он бросает целое число из полуинтервала `[0, 6)` и находит
первую границу справа:
- броски `0–1` выбирают вариант 0;
- броски `2–4` выбирают вариант 1;
- бросок `5` выбирает вариант 2.
Размер участка и есть вес варианта. Нормировать веса до долей единицы не
нужно.
## Своя таблица для каждой строки
[`weights.pick_row`](../../../generator/src/clickstream_generator/weights.py)
работает так же, когда у каждого броска свой ряд весов. Ряды с одинаковой
суммой укладываются друг за другом. Номер ряда смещает бросок на его участок,
единый поиск находит ячейку, а обратное смещение возвращает номер варианта.
Конкретный проход виден в
[`day._hour_cumulative`](../../../generator/src/clickstream_generator/day.py)
и [`day._starts`](../../../generator/src/clickstream_generator/day.py): для
каждого города суточная волна повернута в свой ряд, но сумма весов от поворота
не меняется.
При чтении вызова `pick` полезно представлять ряд целочисленных участков:
бросок выбирает вариант, в чей участок он попал.
+61
View File
@@ -0,0 +1,61 @@
# Дерево зерен и порядок бросков
Этот документ отвечает на вопрос, почему место подпотока стабильно, а порядок
бросков внутри него менять нельзя.
## Два порядка
[`seeds.cohort_stream`](../../../generator/src/clickstream_generator/seeds.py)
и [`seeds.day_stream`](../../../generator/src/clickstream_generator/seeds.py)
находят ветвь по позиции `SeedSequence(entropy, spawn_key)`. Поэтому результат
ветви не зависит от того, какую соседнюю ветвь вычислили раньше.
Внутри найденной ветви живет один `Generator`. Каждый его вызов забирает
следующие значения. Поэтому порядок вызовов меняет результат: прежний
пятый бросок после вставки становится шестым и достается другому свойству
мира.
Дерево целиком описано в модуле
[`seeds`](../../../generator/src/clickstream_generator/seeds.py), а
[`seeds.Component`](../../../generator/src/clickstream_generator/seeds.py)
задает его нижний уровень — четыре подпотока дня:
```text
корневое зерно
├── состав мира
│ ├── ось событий → номер дня → когорта
│ └── предыстория → глубина → когорта до D0
└── дни
└── номер дня
├── TRAFFIC
├── COMMERCE
├── ORDERS
└── BEACONS — потеря и повторная отправка событий
```
Отрицательному дню нельзя отдать отрицательную позицию, поэтому предыстория
получила отдельную ветвь. Компоненты дня тоже занимают позиции, а не получают
зерна в порядке запуска.
## Что ломает вставка
Новый бросок в середине функции сдвигает все последующие значения этого
подпотока. Код продолжает работать, но тем же свойствам достается другая
случайность. Соседние подпотоки остаются прежними, а измененная часть
канонического мира проявляется в описи и побайтовом сравнении.
Какое обещание воспроизводимости это защищает, записано в
[спеке генератора](../../specs/2026-08-01-generator.md), раздел 2. Здесь важно
различать два свойства: `SeedSequence` стабилизирует адрес ветви, но порядок
бросков внутри `Generator` стабилизирует только сам код.
## Броски последними
Новое свойство продолжает существующий подпоток после прежних бросков. Такой
бросок не отнимает значения у уже рассчитанных свойств. В
[`plan.cohort`](../../../generator/src/clickstream_generator/plan.py) паспорт
куки был дописан после состава и назначенных заказов, а личность человека —
после паспорта. Поэтому прежние ряды остались прежними.
Почему паспорт вообще принадлежит этой ветви, разобрано отдельно в
[документе о паспорте куки](cookie-passport.md).
+104
View File
@@ -0,0 +1,104 @@
# Мониторинг: из чего собран и за чем следит
Набор описывает зону мониторинга: какие сервисы в неё входят, что собирает
Prometheus, какие источники данных подготовлены в Grafana, каким пользователем
она ходит в ClickHouse и куда кладутся дашборды. Устройство каждого дашборда —
отдельным файлом, указатели ниже. Зачем зоне именно такой состав и какие
дашборды на нём задуманы — [ADR 0002](../../adr/0002-monitoring-scope.md);
устройство доступа — [ADR 0007](../../adr/0007-clickhouse-access.md).
**Что здесь есть и чего ещё нет.** Собран пол: свой образ Grafana с плагином
ClickHouse, два подготовленных источника данных, экспортёр метрик Kafka и цель
для него у Prometheus. Поверх пола стоят все три дашборда ADR 0002, они
перечислены ниже. Правил оповещения и серверного журнала `system.text_log`
пока нет.
## Состав
| Сервис | Образ | Что делает |
|---|---|---|
| `prometheus` | `prom/prometheus:v3.13.2` | опрашивает цели раз в 15 секунд, порт стенда `29090` |
| `grafana` | `clickstream-grafana:local` | интерфейс мониторинга; собирается из `infra/grafana/`, порт стенда `23000` |
| `kafka-exporter` | `danielqsj/kafka-exporter:v1.9.0` | переводит состояние брокера в метрики Prometheus, порт `9308` |
Плагин ClickHouse 4.20.0 входит в образ Grafana. При сборке Grafana CLI берёт
закреплённый выпуск из официального репозитория на GitHub, а не из каталога
Grafana: прямой запрос к каталогу при проверке вернул HTTP 451. Фоновая
установка плагинов при запуске отключена.
## Кого опрашивает Prometheus
| Цель | Задание | Метка `role` | Откуда метрики |
|---|---|---|---|
| `clickhouse-01:9363` | `clickhouse` | `server` | встроенный экспортёр ноды |
| `clickhouse-02:9363` | `clickhouse` | `server` | встроенный экспортёр ноды |
| `clickhouse-keeper:9363` | `clickhouse-keeper` | `keeper` | встроенный экспортёр keeper |
| `kafka-exporter:9308` | `kafka` | `exporter` | внешний экспортёр |
Ровно эти четыре цели пересчитывает `check_prometheus_targets` в
`scripts/stand-smoke.sh` — и по значению `up`, и по списку адресов. Пятая цель
красит смоук; это и есть способ заметить, что состав пола поменяли молча.
## Источники данных Grafana
Оба источника подготовлены файлами в `infra/grafana/provisioning/datasources/`
и объявлены `editable: false`: править их через интерфейс нельзя, источник
истины — репозиторий.
- `prometheus` — основной по умолчанию, ходит на `http://prometheus:9090`.
- `clickhouse` — плагин `grafana-clickhouse-datasource`, нативный протокол,
`clickhouse-01:9000`, пользователь `grafana`, пароль из `.env`.
Источник ClickHouse смотрит на `clickhouse-01`. Системные таблицы обеих нод
панели читают через `clusterAllReplicas`, как принято в ADR 0002.
## Доступ к ClickHouse
Grafana ходит пользователем `grafana` с ролью `monitoring_reader`: читает слои,
таблицы базы `dic` и системные таблицы. `REMOTE` разрешает
`clusterAllReplicas`, `CLUSTER` — запросы `ON CLUSTER`. Решение о своей роли
записано в [ADR 0007](../../adr/0007-clickhouse-access.md). Пароль задаётся
переменной `CLICKHOUSE_GRAFANA_PASSWORD`.
## Дашборды
Каталог `infra/grafana/provisioning/dashboards/` смонтирован в контейнер и
объявлен провайдером в `provider.yml`: Grafana подхватывает оттуда файлы
дашбордов, удалять и править их через интерфейс запрещено. Новый дашборд — это
новый файл в каталоге и больше ничего: в `compose.yaml` заходить не нужно, ради
этого каталог и заведён заранее.
Файлы каталога разбирает `make config-test`, рядом с файлами дагов и по тому же
доводу ([testing.md](../testing.md)).
Порогов и цветовых вердиктов на панелях нет ни на одном дашборде: на них
смотрят глазами, красное и зелёное живёт в проверках и дагах DQ.
Собранные дашборды:
- **«Данные»** (`data.json`) — с потоком всё в порядке: свежесть, поток, брак,
сходимость Kafka с ClickHouse, отставание чтения и дневной слепок заказов.
Устройство и разбор панелей — [data.md](data.md).
- **«Кластер»** (`cluster.json`) — что с машиной: процессор, память и диски
обеих нод, части и слияния, keeper, очередь распределённых DDL. Устройство и
разбор панелей — [cluster.md](cluster.md).
- **«Запросы»** (`queries.json`) — что выполнялось и во что обошлось: тяжёлые
запросы, аппетит по посетителям, ошибки. Устройство и разбор панелей —
[queries.md](queries.md).
## Что проверено
Права роли `monitoring_reader` сверены 21 августа 2026 года по документации
ClickHouse через MCP Context7; разбор — в
[ADR 0007](../../adr/0007-clickhouse-access.md), раздел «Что проверено».
Сам состав проверен на живом стенде 21 августа 2026 года, собранном заново
после `make clean`.
- Grafana видит плагин `grafana-clickhouse-datasource` 4.20.0
(`/api/plugins?type=datasource`), оба подготовленных источника здоровы.
- Запрос источника ClickHouse к `system.one` через `clusterAllReplicas` вернул
2 — с одной ноды видны обе.
- Prometheus видит ровно четыре цели, все со значением `up = 1`; запрос
`kafka_consumergroup_lag` вернул ряды по группам `clickstream_*`.
- `make smoke` 21/21, `make check-clickhouse` 10/10, `make check-services` 7/7.
+156
View File
@@ -0,0 +1,156 @@
# Дашборд «Кластер»
`infra/grafana/provisioning/dashboards/cluster.json` — семь панелей. Вопрос у
экрана один: что с машиной? Состав панелей и довод за каждую —
[ADR 0002](../../adr/0002-monitoring-scope.md).
Свой вопрос каждая панель называет заголовком прямо на экране. Здесь — только
источники, о них и речь ниже.
| Панель | Откуда берёт |
|---|---|
| Процессор | `system.metric_log` |
| Память | `system.asynchronous_metric_log` |
| Диски | `system.metric_log` |
| Части | `system.parts` |
| Слияния | `system.part_log` |
| Keeper | встроенные метрики keeper через Prometheus |
| Распределённый DDL | `system.distributed_ddl_queue` |
Окно у дашборда — полчаса, обновление — полминуты. Пачка из
`make generate-batch` проходит за двадцать секунд, и на получасовой оси это
узкий всплеск в пару столбиков. Шире окно не берут, чтобы всплеск не выродился
в точку; уже — чтобы не промахнуться мимо него, заглянув через минуту, и чтобы
рядом осталось спокойное время: подъём читается только над полом. Кто хочет
разглядеть форму вплотную, растягивает окно мышью по самому всплеску.
Панель частей окна не знает вовсе. `system.parts` — опись живых частей, и
вопрос к ней про сейчас: колонки со временем в ней есть, но ни одна не годится
в ось. Очередь DDL окна тоже не знает, но по другой причине: она показывает
последние двадцать записей, потому что в спокойные полчаса пуста, а пустая
панель ничего бы не рассказала.
## Обе ноды на одной панели
Системная таблица у каждой ноды своя: `system.metric_log` на `clickhouse-01`
знает только про `clickhouse-01`. Запрос без обёртки показал бы половину
правды и ничем бы себя не выдал — вторая нода просто не появилась бы в легенде.
Поэтому запросы идут через `clusterAllReplicas`, а `hostName()` подписывает,
чья это строка.
Исключений два, и они разной природы. Очередь распределённых DDL лежит не у
ноды, а в keeper, и обе ноды читают из него одну и ту же очередь целиком,
вместе со строками про соседа. Обёртка здесь не добавила бы правды, а удвоила
бы каждую строку — это единственная панель дашборда без неё. Правило поэтому
звучит так: `clusterAllReplicas` нужен там, где у каждой ноды своя правда.
Второе исключение мягче. Панель слияний читает обе ноды той же обёрткой, но
складывает их в один ряд: шарды сливают симметрично, и разделение удвоило бы
легенду ради двух одинаковых кривых.
## Пол на графиках — журналы самого сервера
ClickHouse ведёт около десятка собственных журналов: `metric_log`,
`trace_log`, `text_log`, `query_log` и соседние. Все они — таблицы MergeTree:
их пишут и сливают постоянно, даже когда на стенде не происходит ничего.
Отсюда процессор и диски, которые никогда не падают в ноль.
Вычесть этот пол на процессоре и дисках нечем: их счётчики знают, сколько
работы сделал процесс, и не знают, ради какой таблицы. Своя нагрузка на этих
двух панелях читается как подъём над полом, а не как число само по себе.
У частей и слияний пол отделим: в `system.parts` и `system.part_log` у каждой
строки написано, какой таблице она принадлежит. Обе панели поэтому показывают
всё, кроме журналов сервера, — и у каждой на это своя причина.
Столбик у слияний шириной в минуту, а не в шаг панели. Слияния — события
редкие: на своём шаге столбик выродился бы в волосяную линию, и четыре события
за полчаса пришлось бы искать глазами.
Слияниям фильтр иначе не пережить по размеру: за спокойные полчаса они съели
6 492 части в системных журналах против 219 в `ods` и `stg` вместе. Оставь мы
журналы в кадре, ряды слоёв прижались бы к нулю, и панель рассказывала бы про
уборку за сервером вместо приехавших данных. Сколько эта уборка стоит, видно
этажом выше, на процессоре и дисках.
Частям фильтр нужен для другого: без него в таблице десятки строк, а значит
нужен предел — и предел рвёт пару нод пополам, оставляя таблицу с одной нодой в
кадре. С фильтром помещаются все, и предел не нужен.
## Что именно меряют процессор, память и диски
Процессор считается по времени самого сервера
(`ProfileEvent_OSCPUVirtualTimeMicroseconds`), а не по загрузке машины.
Метрики с именами `OS*` сняты с хоста целиком: обе ноды показывали бы в них
одно и то же число, и панель на два ряда потеряла бы смысл.
Память показана резидентной (`MemoryResident`), а не той, что сервер считает
своей (`MemoryTracking`). Разница не косметическая: на праздной ноде
`MemoryTracking` — 113 МиБ при 846 МиБ резидентной памяти, а ядро, решая, кого
убить за нехватку памяти, смотрит на вторую величину
([ADR 0004](../../adr/0004-resource-limits.md)). По первой нода, которую
вот-вот убьют, выглядит совершенно здоровой.
Пунктирный ряд «отведено» — предел памяти контейнера, та самая коробка из
ADR 0004. Он тоже читается живьём, метрикой `CGroupMemoryTotal`: впиши мы
4 ГиБ числом в JSON, панель молча соврала бы в тот день, когда предел поменяют.
У дисков считаются обращения к файлам — `OSReadChars` и `OSWriteChars`.
Счётчики блочного устройства (`OSReadBytes`) для той же панели не годятся:
блочное чтение на стенде почти всё время нулевое, части лежат в страничном
кэше, и слияние перечитывает их оттуда. Работа при этом идёт настоящая, и
панель по блокам показывала бы её рваным пунктиром.
## Keeper и очередь DDL — то, что живёт вне нод
Keeper — отдельный сервис, системных таблиц у него нет, и панель по нему
единственная на дашборде приходит из Prometheus.
Показывает она размер дерева. В keeper лежит журнал репликации, а в нём —
запись на каждую часть: пока поток идёт, дерево растёт, а когда части
домержились и старые записи убраны, оседает. Замер за полчаса живого потока:
9 078 узлов на подъёме, 11 512 на пике, 10 308 через десять минут после того,
как поток встал.
Очередь распределённых DDL — вторая половина того же сюжета: через keeper
проходит каждый запрос `ON CLUSTER`. Заглядывают сюда с одним вопросом: доехал
ли он до обеих нод и что ответила каждая.
## Что проверено
Дашборд проверен на живом стенде 21 августа 2026 года.
- Дашборд поднимается из каталога сам, все семь панелей отвечают через
`/api/ds/query` в окне на полчаса. Пустых нет.
- Обе ноды видны на четырёх панелях из пяти, что читают системные таблицы нод.
Пятая — слияния, там ноды сложены намеренно. Без `clusterAllReplicas`
осталась только очередь DDL, и обёртка ей действительно не нужна: запрос с
ней вернул с `clickhouse-01` и с `clickhouse-02` одно и то же число записей —
на день замера 124 и 124.
- Под нагрузкой. `make generate-batch` (50 626 событий одной пачкой), замер в
десятисекундных вёдрах: процессор поднялся с 0,04–0,18 ядра до 0,54 на одной
ноде и 0,64 на другой, запись — с 400 КиБ/с до 2,1 и 4,5 МиБ/с. Ведро тут
часть ответа: в тридцатисекундном тот же прогон даёт 0,29 и 0,21 ядра.
Следующие десять секунд обе величины уже вернулись к прежним: на таком объёме
подъём и оседание укладываются в полминуты.
- Слияния под той же нагрузкой отозвались столбиком в ряду `stg` высотой в
15 съеденных частей.
- Блочное чтение действительно молчит: за минуту вокруг вставки `OSReadBytes`
был нулевым в десяти десятисекундных окнах из четырнадцати, а обращения к
файлам шли непрерывно во всех.
- Память: около 1 ГиБ занятого против 4 ГиБ отведённого на каждой ноде.
- Панель частей показала `ods.order_rep` по 142 строки в части против 13 046 у
`ods.event_rep` — заказы приезжают дневным слепком, события потоком. Строк
вышло восемь: четыре таблицы, каждая обеими нодами. Таблиц ошибок среди них
нет, и это правда состояния — частей у них пока не появилось.
- Очередь DDL показала `CREATE MATERIALIZED VIEW ... ON CLUSTER` в состоянии
`Finished` и со временем по каждой ноде. Новые безопасные записи для показа
оставляет `make check-clickhouse`: цель создаёт и удаляет временные таблицы
`ON CLUSTER`. Канонический DDL появляется в очереди при создании мира дагом
`world_initialize`.
Подписи рядов (`${__field.labels.node}`) и правило, по которому пунктирным
становится только ряд «отведено», сверены по документации Grafana через MCP
Context7. И то и другое применяется на стороне браузера, через
`/api/ds/query` их не видно: там проверено только, что нода приезжает меткой
ряда, а метрика — его именем.
+117
View File
@@ -0,0 +1,117 @@
# Дашборд «Данные»
`infra/grafana/provisioning/dashboards/data.json` — шесть панелей на один
экран. Вопрос у экрана один: с потоком всё в порядке? Состав панелей и довод за
каждую — [ADR 0002](../../adr/0002-monitoring-scope.md).
Свой вопрос каждая панель называет заголовком прямо на экране. Здесь — только
источники, о них и речь ниже.
| Панель | Откуда берёт |
|---|---|
| Свежесть | `ods.event_dist`, `ods.order_dist` |
| Поток | `stg.hits_raw_dist`, `stg.orders_raw_dist` |
| Брак | те же и `ods.*_errors_dist` |
| Сходимость | экспортёр Kafka и `stg.hits_raw_dist` |
| Отставание | `kafka_consumergroup_lag` |
| Дневной слепок | `stg.orders_raw_dist` |
## Почему слои у панелей разные
Свежесть спрашивают у ODS. Это слой, который читают, и у заказов дорога до него
длиннее: сырьё привозит забор, а типизированную строку кладёт разбор. Встань
разбор — свежесть ODS это покажет, свежесть сырья нет.
Читает свежесть физическую `_dist`, а не каноническое `ods.*_v`. Представление
прячет за собой `FINAL` и отвечает про текущее состояние сущностей, а вопрос
здесь про доставку. Местом диагностики доставленных версий физическая таблица
названа там же, где заведено представление (`sql/ddl/30-ods-views.sql`).
Поток и брак считаются по слою сырья. Сырьё записывает каждую доставку и ничего
не схлопывает, а `ReplacingMergeTree` в ODS схлопнет и повтор доставки события,
и все версии одного заказа. Считай мы поток по ODS — он занизился бы, и тем
сильнее, чем дольше живёт стенд.
Доля брака берётся от приехавшего, а не от суммы «годные плюс брак»: брак не
отдельная куча, а часть сырья, которая не прошла разбор.
Окно у панели брака — окно дашборда, и это не косметика. Сырьё живёт трое
суток, а брак — месяц: доля за всё время делила бы месяц брака на трое суток
приехавшего и однажды перевалила бы за сотню процентов.
Панель дневного слепка, наоборот, окна не знает. Её вопрос про состояние, а не
про отрезок, и последние десять слепков она показывает всегда.
Отдельного ряда «против вчерашнего» на панели потока нет, и это решение, а не
пропуск. Реальное «вчера» на стенде чаще всего приходится на время, когда
стенда ещё не было. А сдвинуть ряд на модельные сутки значит записать в JSON
дашборда ускорение мира — ровно ту пометку про тик, которую [ADR
0002](../../adr/0002-monitoring-scope.md) в дашборде держать не велит: поменяют
ускорение, и панель молча соврёт. Сравнение остаётся глазу: модельные сутки
укладываются в минуты реального времени, и соседние дни мира помещаются в одно
окно панели сами.
## Приземлившееся считают по слою сырья
Приземлившееся панели считают по `stg.*_raw_dist`, произведённое — по метрикам
экспортёра. Таблицы движка Kafka `stg.hits_raw_kafka` и `stg.orders_raw_kafka`
хранилищем не работают: у второго стоит `kafka_commit_on_select`
(`sql/ddl/10-stg-tables.sql`), и запрос из панели забрал бы слепок себе,
сдвинул офсеты, а даг приёма приехал бы к пустому топику.
## Как считается сходимость
Произведённое живёт в Kafka, приземлившееся — в ClickHouse, и со своей стороны
ни одна из них не видит другую. Поэтому панель смешанная: ряд «произведено в
Kafka» приходит из Prometheus, ряд «приземлилось в ClickHouse» — из ClickHouse.
Единицы общие: сообщения за интервал панели. Со стороны Kafka это разность
офсетов топика, «сейчас минус интервал назад», с суммой по обеим партициям; со
стороны ClickHouse — `count()` строк сырья по тому же интервалу.
Два соседних способа отвергнуты, и оба по замеру на живом стенде. `increase`
растягивает приращение на всё окно и на минутном интервале промахивается на
проценты: здоровый стенд выглядел бы расходящимся. Накопленный итог от начала
окна точнее обоих приростов, но отсчитывать его надо от края окна — а на
свежем стенде окно начинается раньше, чем появился экспортёр, и ряд пропадает
целиком.
Столбцы ClickHouse подписаны правым краем, а не левым. Точка Prometheus — это
прирост к моменту времени, а `count()` по интервалу — сумма, которая набирается
к его концу; подпиши мы её началом, здоровые ряды разъехались бы ровно на один
столбец. Шаг панели при этом не мельче минуты: экспортёр опрашивают раз в
пятнадцать секунд, и на более мелком шаге ряд Kafka пошёл бы ступеньками там,
где ряд ClickHouse идёт гладко.
Точка в точку ряды всё равно не совпадут, и ждать этого не надо: опрос
экспортёра не попадает на границы столбцов, поэтому на разгоне потока линия
Kafka идёт чуть выше. Читать надо устойчивый разрыв между линиями; разница в
один столбец не значит ничего.
Панель смотрит на топик событий. У него приём непрерывный, и разрыв виден
сразу. Слепок заказов уезжает пачкой раз в модельные сутки, и вопрос к нему
другой — не «сходится ли поток», а «доехала ли выгрузка и вовремя ли». На него
отвечает своя панель, и модельный день она берёт из самого сообщения: в сырьё
он приезжает полем `snapshot_date`.
## Что проверено
Дашборд проверен на живом стенде 21 августа 2026 года, `world_live` снят с
паузы.
- Дашборд поднимается из каталога сам: файл положен, панели появились без
ручного импорта. Сохранение и удаление через API отвергнуты («Cannot save
provisioned dashboard», «provisioned dashboard cannot be deleted»).
- Все шесть панелей отвечают через `/api/ds/query` — и в окне часа по
умолчанию, и в окне на шесть часов, которое начинается раньше, чем поднялся
экспортёр. Пустых нет ни при идущем потоке, ни при остановленном.
- Брак: подсунутое в топик `hits` негодное сообщение легло в
`ods.event_errors` с классом `keyset_mismatch`; панель показала единицу и
долю 0,039 % в десятиминутном окне. Строка убрана мутациями из
`stg.hits_raw_rep` и `ods.event_errors_rep`, обе таблицы вернулись к нулю.
- Сходимость: на живом потоке за двадцать пять минут медиана расхождения между
рядами 3 %, худший столбец 11 % — на переломе потока, как и описано выше.
- Свежесть реагирует на остановленный поток и возвращается. Через пять минут
после конца модельного дня панель показала 305 с у событий и 288 с у
заказов; стоило пустить следующий день, события вернулись к секунде.
Свежесть заказов при этом растёт до конца дня и садится, когда доедет его
слепок, — так и устроен второй источник.
+76
View File
@@ -0,0 +1,76 @@
# Дашборд «Запросы»
`infra/grafana/provisioning/dashboards/queries.json` — три панели поверх одной
таблицы, `system.query_log`. Вопрос у экрана один: что выполнялось и во что это
обошлось? Состав панелей и довод за каждую —
[ADR 0002](../../adr/0002-monitoring-scope.md).
Свой вопрос каждая панель называет заголовком прямо на экране. Здесь — только
то, чего в заголовке не скажешь.
Журнал у каждой ноды свой, поэтому все три панели читают его через
`clusterAllReplicas` — то же правило, что и на [«Кластере»](cluster.md).
Окно — час, обновление — полминуты. Час взят потому, что сюда приходят с
вопросом о прошлом: «почему у меня всё стояло десять минут назад». Полминуты —
чтобы только что запущенный тяжёлый запрос не пришлось ждать: в журнал он
попадает через несколько секунд после конца.
## Первым в списке видно сам мониторинг
Grafana ходит в ClickHouse обычным пользователем, и её запросы ложатся в
журнал наравне с человеческими. На спокойном стенде верх списка тяжёлых
запросов занимает `grafana`: панель свежести с дашборда «Данные» читает по
полмиллиона строк за каждое обновление.
Так и надо: мониторинг тоже стоит денег, и цену видно там же, где и всё
остальное. Спрячь мы свои запросы фильтром — цена ушла бы с глаз, а панель «Кто
спрашивает» недосчиталась бы самого частого посетителя.
Различать посетителей дашборд умеет потому, что у Grafana своя учётка со своей
ролью ([ADR 0007](../../adr/0007-clickhouse-access.md)). Ходи она под
аналитиком, панель «Кто спрашивает» показывала бы одну строку на всех.
## Что отброшено и почему
Каждый запрос попадает в журнал дважды: строкой начала и строкой конца. В
строке начала нет ни длительности, ни памяти, ни прочитанных строк — там их
ещё неоткуда взять. Панели считают по строкам конца.
Распределённый запрос кладёт в журнал не только себя. Инициатор пишет свою
строку, а каждый шард — свою, про доставшийся ему кусок. Две панели из трёх
считают только запросы инициатора: иначе один запрос человека выглядел бы
тремя, а прочитанные строки сложились бы дважды.
Панель ошибок, наоборот, куски шардов показывает: отказ случается там, где
считали, и строка шарда — единственное место, где эта нода названа. В замере с
принудительным пределом памяти `clickhouse-01` записал свой отказ, а
`clickhouse-02` — свой, и вторая строка видна только без фильтра по
инициатору.
## Пустой пользователь
Часть строк журнала приходит без имени пользователя: так записана собственная
работа сервера — чтение топиков движком Kafka, вставки материализованных
представлений, обслуживание. Панели подписывают такие строки «фоновая работа
сервера»: пустая клетка в таблице читается как поломка, а это не она.
## Что проверено
Дашборд проверен на живом стенде 21 августа 2026 года.
- Дашборд поднимается из каталога сам, все три панели отвечают через
`/api/ds/query` в окне на час. Пустых нет.
- Тяжёлый запрос виден. `GROUP BY` по `ods.event_dist` от учётки `analyst`
приехал в панель со своими числами: 741 мс, 53,32 МиБ памяти, 701 994
прочитанные строки.
- Ошибки видны и различаются по природе: отказ по правам (`bi` без `SELECT` на
`ods`) и ошибка в тексте запроса (несуществующая колонка) легли в панель
разными строками, каждая с полным текстом.
- Строка шарда в панели ошибок настоящая. Принудительный предел памяти на
распределённом `GROUP BY` дал две записи: `clickhouse-01` с
`is_initial_query = 1` и `clickhouse-02` с нулём. Вторая пропала бы, стой на
панели тот же фильтр, что на соседних.
- Панель «Кто спрашивает» разделила шесть учёток — `grafana`, `analyst`, `etl`,
`dict`, `bi`, `default` — и фоновую работу сервера. Больше всех прочитала
`grafana`: 11,5 млн строк за час, своими же панелями.
+6 -13
View File
@@ -27,8 +27,8 @@
не случиться вовсе. На выходе из окна заказ либо `paid`, либо `cancelled` —
[судьба заказа](fate.md).
- **Расхождения и опоздания — часть мира, а не грязь**: два подпотока —
заказная и событийная стороны; броски независимы, пересечения выходят
арифметикой, приоритет классов работает по-настоящему —
`ORDERS` для заказной стороны и `BEACONS` для событийной; броски независимы,
пересечения выходят арифметикой, приоритет классов работает по-настоящему —
[классы расхождений и опоздание](fate.md).
- **Опись хранит только то, чего движение мира не меняет**: хеш байтов
каждого слепка и счётчики наблюдаемых классов —
@@ -37,9 +37,11 @@
`person_id` заказ показывает как `user_id`, кликстрим остаётся анонимным —
[мост к склейке](identity.md).
- **Приём — пакетный забор**: одно прямое чтение Kafka в STG, два
`INSERT SELECT` в типизированный ODS и таблицу ошибок; `ods.order_snapshot`
принимает версии заказа на `ReplacingMergeTree(updated_at)` —
`INSERT SELECT` в типизированный ODS и таблицу ошибок; `ods.order`
принимает версии заказа на `ReplacingMergeTree(snapshot_date)` —
[приём из Kafka в ODS](ingestion.md).
- **Дальше заказ живёт моделью DDS** — уже по хранилищную сторону границы,
в наборе слоя: [модель заказа](../dds/order.md).
- **Стартовый мир отправляет семь слепков** (дни 0…6): у последнего прожитого
дня клики есть, а заказов нет, и график выручки дозаполняется по ходу
мира — [заказы в стартовом мире](start-world.md).
@@ -49,15 +51,6 @@
## Открытые решения
- **Имя подпотока событийной стороны** — вместе с её содержимым на этапе 6;
из мёртвых имён никто не бросает, переименование ничего не сдвигает (#72).
Заказная сторона уже названа — подпоток `ORDERS` ([судьба
заказа](fate.md)).
- **Конкретные веса и доли** — таблицы исходов, моментов, задержки опоздания,
доли классов, стоимость доставки — калибровка при реализации; финальная
фиксация чисел — пересборка эталонного мира, этап 7. При пересборке правки
потребуют только числа, не устройство.
- **`_load_id` выше ODS** — вместе с устройством `dds.order` (#85).
- **Контур проверок качества для расхождений** (даг DQ, `dm.dq_summary`) —
остаётся в тумане карты #69; естественное место разговора — этап 4.
- **Каноническое чтение событий `ods.event_v`** — отдельный тикет #86, к
+51 -42
View File
@@ -16,11 +16,10 @@
и `LATECOMERS` решения не переживают — они названы по классам витрины, а
компонент называет часть мира; новые стороны занимают те же позиции.
Заказная сторона названа при реализации — подпоток `ORDERS` на позиции 2;
событийная получит имя вместе с содержимым на этапе 6, до тех пор позиция 3
занята мёртвым именем прежней нарезки. Отклонено: *один компонент на всю
судьбу* — правка событийной механики молча меняла бы байты слепка;
*компонент на класс* — пять имён под ручки калибровки, которые крутятся
разом.
событийная — `BEACONS` на позиции 3: маячок счетчика либо не долетает, либо
отправляется повторно. Отклонено: *один компонент на всю судьбу* — правка
событийной механики молча меняла бы байты слепка; *компонент на класс* —
пять имён под ручки калибровки, которые крутятся разом.
**Правило формы, без которого разделение не работает: броски заказной стороны
делаются на полную длину дня, а не на отобранных заказах.** Иначе длина броска
@@ -56,12 +55,15 @@
часа покупки, и менти нашёл бы этот наклон первым же разрезом.
**Доли.** Ориентир мастер-спеки ~5% читается как доля отменённых вообще; как
она делится между двумя дорогами — строки таблицы исходов. Точные числа —
калибровка этапа 7; проверок вида «отмен от 4 до 6 процентов» не заводим.
она делится между двумя дорогами — строки таблицы исходов. Замер на
каноническом мире (28 дней, 2026-08-30, docs/architecture/testing.md, «Что
проверено»): отменено 5,15% заказов — 3,03% оплачен-потом-отменен, 2,12%
отменен неоплаченным; в пределах ориентира. Проверок вида «отмен от 4 до 6
процентов» не заводим.
**Что из двух дорог видно.** В `dds.order` дороги неразличимы — там последняя
версия; различает их история версий: сырьё STG и физические версии
`ods.order_snapshot` до фоновых слияний, а в витринах — выручка дня, которая
`ods.order` до фоновых слияний, а в витринах — выручка дня, которая
сначала выросла, потом убыла. Полное различение не обещано: слепок — состояние
на границе суток, и оплата с отменой в один день в сырье неразличимы; то же у
сильно опоздавших, приехавших уже терминальными. Точную форму этого урока
@@ -78,22 +80,26 @@
**Дельта суммы (C) — вычеркнутая позиция.** Товара не оказалось в наличии,
позицию сняли: у заказа на одну позицию меньше, чем в клиентских массивах, а
`items_total` меньше на её стоимость. Уменьшаются ровно на полную стоимость
вычеркнутой строки и `items_total`, и `total`; скидка остаётся рассчитанной от
исходной клиентской покупки и после складского вычёркивания не пересчитывается.
Момента у неё нет — заказ приезжает
урезанным во всех своих слепках: первый слепок снимается на границе суток,
когда склад заказ уже собрал. Заказ из одной позиции дельты не получает —
пустых заказов не бывает. Позиция выбирается равновероятно: корреляция со
спросом на доле 1–2% статистически ненаблюдаема — менти платил бы за неё
таблицей чисел мира, а увидеть не мог бы ничем. Доводы за вычёркивание:
остаток — сотни рублей, он торчит в витрине сверки сам; расхождение
объясняется сравнением позиций — разбором вложенного JSON и `ARRAY JOIN`,
ровно тем навыком, ради которого позиции разбираются; история рассказывается
словами без легенды про генератор. Отклонено: *переоценка позиции* и *другое
количество* — дельта в десятки рублей, её надо захотеть заметить; *чистая
дельта без истории* — тупик, объяснить нечем; *врёт клиент, а не бэкенд* —
заказ у нас проекция той же корзины.
`items_total` меньше на её полную стоимость. После вычёркивания деньги заказа
считаются от оставшейся корзины по [общему
правилу](snapshot.md#откуда-берётся-заказ), поэтому `total` остаётся
неотрицательным по построению. Момента у дельты нет — заказ приезжает урезанным
во всех своих слепках: первый слепок снимается на границе суток, когда склад
заказ уже собрал. Заказ из одной позиции дельты не получает — пустых заказов
не бывает. Позиция выбирается равновероятно: корреляция со спросом на доле
1–2% статистически ненаблюдаема — менти платил бы за неё таблицей чисел мира,
а увидеть не мог бы ничем. Доводы за вычёркивание: остаток — сотни рублей, он
торчит в витрине сверки сам; расхождение объясняется сравнением позиций —
разбором вложенного JSON и `ARRAY JOIN`, ровно тем навыком, ради которого
позиции разбираются; история рассказывается словами без легенды про генератор.
Отклонено: *сохранять скидку исходной корзины и отбирать только безопасные
позиции* — отсутствие товара стало бы зависеть от купона и доставки, а выбор
позиции перестал бы быть равновероятным; *разрешить отрицательный `total` или
ослабить строгий приём* — ошибка источника превратилась бы в брак, который
молча терпит хранилище; *переоценка позиции* и *другое количество* — дельта в
десятки рублей, её надо захотеть заметить; *чистая дельта без истории* —
тупик, объяснить нечем; *врёт клиент, а не бэкенд* — заказ у нас проекция той
же корзины.
**Потеря события (B) — точечная.** Уходит строка `purchase`, просмотр
`/confirmation` остаётся: события уезжают разными запросами, потерять один и
@@ -104,12 +110,13 @@
покупку. Довод не в связности легенды: точечный дубль ломал бы урок соседнего
класса — разрыв воронки, на котором держится потеря, сжался бы втрое; при
сюжетном разрыв снова равен доле потерь. `purchaseID`, суммы и позиции у дубля
один в один — посчитал наивно, удвоил выручку. Дубль случается только там, где
до следующего визита куки остаётся запас сверх таймаута: иначе сборка сессий у
менти разошлась бы с `VisitID` — сломался бы эталон, ради которого `VisitID`
в потоке лежит. Задержка дубля — секунды-минуты, короче таймаута визита,
поэтому `VisitID` тот же. Полночь режет дубль парой — просмотр вместе с
покупкой, по тому же правилу, что у подтверждения с торговым хвостом.
один в один — посчитал наивно, удвоил выручку. Дубль случается только там,
где пауза до следующего визита куки длиннее таймаута и задержки дубля вместе:
иначе сборка сессий у менти разошлась бы с `VisitID` — сломался бы эталон,
ради которого `VisitID` в потоке лежит. Задержка дубля —
секунды-минуты, короче таймаута визита, поэтому `VisitID` тот же. Полночь
режет дубль парой — просмотр вместе с покупкой, по тому же правилу, что у
подтверждения с торговым хвостом.
Отклонено: *обе точечные* — дубль затирает урок потери; *обе сюжетные* —
потеря перестаёт быть видна со стороны трекера.
@@ -123,18 +130,20 @@
подделывается — строка создана, когда заказ родился, — но в слепках дней
d…d+δ−1 её нет, а с d+δ она появляется в том состоянии, до которого заказ
дожил: отменённый на второй день и опоздавший на третий приедет в первом же
своём слепке как `cancelled` — «выгрузка догоняет жизнь». Задержка — таблица
весов из трёх строк: 0 на подавляющем весе, 1 и 2 — это и есть «D+1/D+2»
мастер-спеки. Меряется она в днях снятия слепка, а не отправки: иначе сдвиг
отправки удвоился бы, и обещанные D+1/D+2 стали бы D+2/D+3. Дальше таблица не
идёт: заказ с δ = 6 приехал бы ровно в одном слепке, и обещание «пропущенный
день ничего не ломает» на нём перестало бы быть верным; при δ ≤ 2 у всякого
заказа слепков не меньше пяти. Легенда: заказ ушёл в ручную обработку и попал
в выгрузку позже. Отклонено: *сдвиг `created_at`* — подделка аудита источника:
день создания строки разошёлся бы с днём покупки, чьё равенство держит
синхронная модель ([откуда берётся заказ](snapshot.md)), заказ уехал бы в
чужую партицию, и «выручка дня D» перестала бы отвечать покупкам дня D —
сломалась бы та самая сверка, ради которой всё строится.
своём слепке как `cancelled` — «выгрузка догоняет жизнь». Таблица задержки
состоит из трёх строк: δ = 0/1/2 с весами 90/5/5; 1 и 2 — это D+1 и D+2
мастер-спеки. Бросок идёт последним в подпотоке `ORDERS`; затем δ назначенного
планом заказа обнуляется. Меряется задержка в днях снятия слепка, а не
отправки: иначе сдвиг отправки удвоился бы, и обещанные D+1/D+2 стали бы
D+2/D+3. Дальше таблица не идёт: заказ с δ = 6 приехал бы ровно в одном
слепке, и обещание «пропущенный день ничего не ломает» на нём перестало бы
быть верным; при δ ≤ 2 у всякого заказа слепков не меньше пяти.
Легенда: заказ ушёл в ручную обработку и попал в выгрузку позже. Отклонено:
*сдвиг `created_at`* — подделка аудита источника: день создания строки
разошёлся бы с днём покупки, чьё равенство держит синхронная модель
([откуда берётся заказ](snapshot.md)), заказ уехал бы в чужую партицию,
и «выручка дня D» перестала бы отвечать покупкам дня D — сломалась бы та
самая сверка, ради которой всё строится.
**Пересечения.** Броски независимы, пересечения выходят арифметикой, приоритет
мастер-спеки работает по-настоящему. Исключений два, и оба названы выше: дубль
+73 -32
View File
@@ -7,10 +7,10 @@
## Проблема
Заказы приезжают полным слепком окна изменяемости, но Kafka передаёт его
отдельными сообщениями и не сообщает потребителю, где слепок закончился. Прямое
чтение Kafka Engine возвращает одну порцию. Поэтому прежняя публикация через
`REPLACE PARTITION snapshot_date` приравнивала дату наблюдения к отсутствующей
транспортной границе и могла заменить день неполным набором строк.
отдельными сообщениями и не сообщает потребителю, где слепок закончился.
Прямое чтение Kafka Engine возвращает одну порцию без признака полноты.
Поэтому `snapshot_date` не может служить границей публикации: `REPLACE
PARTITION` могла бы заменить партицию дня неполным набором строк.
Одновременно типизированный ODS не должен принимать правдоподобные значения по
умолчанию из грязного JSON или останавливать весь пакет из-за одной строки.
@@ -19,8 +19,8 @@
- сохранить пакетный забор как контраст потоковому приёму событий;
- один раз принять байты в STG и независимо разложить строки на годные и брак;
- хранить в ODS типизированные версии заказов, не привязывая идемпотентность к
`snapshot_date`;
- хранить в ODS типизированные версии заказов, не публикуя слепок заменой
партиции;
- дать следующим слоям один корректный способ прочитать текущее состояние;
- оставить код проверки коротким и ограничить его контрактом провода.
@@ -39,24 +39,27 @@
конца прогона. Все строки получают `_load_id`, равный `run_id` Airflow.
`_load_ts` вычисляется при этой записи и дальше переносится без пересчёта.
Запрос забора лежит в [`sql/stg/orders_raw_load.sql`](../../../sql/stg/orders_raw_load.sql):
даг задаёт порядок и параметры, а преобразование остаётся в SQL своего слоя.
`SQLExecuteQueryOperator` задаёт подключение и передаёт `run_id` как параметр
ClickHouse `load_id`, а преобразование остаётся в SQL своего слоя.
Один следующий `task_id` отвечает за весь переход STG → ODS. Внутри него два
последовательных `INSERT SELECT` читают неизменный срез по `_load_id`: первый
пишет годные строки в `ods.order_snapshot`, второй — брак в
`ods.order_snapshot_errors`. Транзакции между запросами нет. При частичном сбое
Airflow повторяет весь `task_id`; одинаковые исходные строки и служебные метки
не вычисляются заново. Запросы лежат рядом с целями:
[`order_snapshot_load.sql`](../../../sql/ods/order_snapshot_load.sql) и
[`order_snapshot_errors_load.sql`](../../../sql/ods/order_snapshot_errors_load.sql).
пишет годные строки в `ods.order`, второй — брак в `ods.order_errors`.
Транзакции между запросами нет. При частичном сбое Airflow повторяет весь
`task_id`; одинаковые исходные строки и служебные метки не вычисляются заново.
Обе вставки лежат в одном самодостаточном файле
[`order_parse.sql`](../../../sql/ods/order_parse.sql). Airflow сначала
шаблонизирует файл, затем делит получившийся SQL на выражения и исполняет их по
порядку в одной задаче `parse_batch`.
Условия запросов взаимодополняющие: один общий предикат определяет брак, а
годная ветвь использует его буквальное отрицание. Все функции предиката
Условия запросов взаимодополняющие: один общий предикат определяет годную
строку, а ветвь брака использует его буквальное отрицание. Все функции предиката
возвращают результат без исключения, а сам предикат всегда заканчивается в
`true` или `false`, не в `NULL`. Постоянный классификатор между STG и ODS для
этого не нужен. Обе ветви включают один файл
[`_order_wire_contract.sql`](../../../sql/ods/_order_wire_contract.sql), поэтому
предикат нельзя случайно исправить только в одной из них.
этого не нужен. Предикат объявлен локальным макросом Jinja внутри
`order_parse.sql` и разворачивается в оба выражения. Макрос убирает
дублирование, но не вводит отдельный фрагмент, который нельзя исполнить
самостоятельно.
## Граница строгого приёма
@@ -78,6 +81,13 @@ JSON-объектом с точным набором ключей: `order_id`, `
малый контракт заказа нет причины. Граница строгости заканчивается на форме
провода: содержимое позиций и бизнес-инварианты намеренно остаются ниже.
Контракт источника задаёт частоту: **одной дате соответствует один слепок**. Это
свойство всего слепка, поэтому предикат одной строки его не проверяет. Вторая
выгрузка того же дня даст ничью по `snapshot_date`, и выбор строки потеряет
однозначность. Модельный источник выполняет условие; в настоящей интеграции
его фиксируют в договоре с источником
([ADR 0014](../../adr/0014-order-version-snapshot-date.md)).
Класс брака выбирается первым совпадением:
1. `not_an_object`;
@@ -90,19 +100,36 @@ JSON-объектом с точным набором ключей: `order_id`, `
## Роль ODS
`ods.order_snapshot_rep` хранит физически принятые версии в
`ReplacingMergeTree(updated_at)`. Ключ сортировки — `order_id`, партиция — день
неизменного `created_at`. `ods.order_snapshot_dist` шардирует по
`ods.order_rep` хранит физически принятые версии в
`ReplacingMergeTree(snapshot_date)`. Ключ сортировки — `order_id`, партиция —
день неизменного `created_at`. `ods.order_dist` шардирует по
`cityHash64(order_id)`: только так все версии заказа попадают на один шард и
`FINAL` даёт корректный результат через распределённую таблицу.
Четыре координаты отвечают на разные вопросы:
- `updated_at` — какая бизнес-версия заказа новее;
- `snapshot_date` — в слепке какого модельного дня источник показал строку;
- `updated_at` — когда строку последний раз меняли в источнике;
- `_load_id` — какой запуск Airflow принял строку;
- `_load_ts` — когда строка приехала в хранилище.
Версию выбирает `snapshot_date`: выживает строка с максимальной датой слепка
([ADR 0014](../../adr/0014-order-version-snapshot-date.md)). Поэтому
`snapshot_date` показывает последнее наблюдение заказа. По строкам последней
даты слепка DDS определяет окно пересборки. `_load_id` и `_load_ts` принадлежат
той физической строке, которую сохранило слияние, и описывают её доставку.
Схема версий стоит на дисциплине источника: слепок с поздней датой не
показывает состояния старше. Модельный мир её держит — состояние читается на
границе суток, и слепок дня выходит чистой функцией зерна и дня; источник,
собирающий слепок из отставшей реплики, её ломает. Деловая метка `updated_at`
при этом монотонна по слепкам, поэтому выбор по дате слепка даёт тот же ответ,
что выбор по метке (замер — «Что проверено»). Тихая правка строки — ручным
`UPDATE` мимо приложения, миграцией — метку не двигает, но следующий слепок
перекроет её сам, пока заказ в окне изменяемости. За окном источник заказ
больше не показывает, и там помогает только сверка самих полей, в терминах
dbt snapshots — стратегия `check` вместо `timestamp`.
Обычное чтение `_dist` показывает физически сохранившиеся версии и нужно для
диагностики. Их число зависит от фоновых слияний: ODS не служит архивом истории.
`ods.order_v` сохраняет те же источник-ориентированные поля без обогащения
@@ -112,8 +139,9 @@ JSON-объектом с точным набором ключей: `order_id`, `
Это представление остаётся ответственностью ODS: оно скрывает механику чтения
версий, но не строит бизнес-модель. DDS читает `ods.order_v` и отдельно решает,
какие сущности, связи и производные признаки ему нужны. Нужен ли `_load_id`
выше ODS, решается вместе с DDS, а не здесь.
какие сущности, связи и производные признаки ему нужны. Судьба служебных
колонок выше ODS решена вместе с моделью DDS: чужие ярлыки туда не переезжают
([модель заказа](../dds/order.md)).
## Одно чтение Kafka
@@ -171,13 +199,27 @@ JSON-объектом с точным набором ключей: `order_id`, `
опытов убраны. Числа, механика опытов и поведение ClickHouse, на которое всё это
опирается, — [документ хранилища](../storage.md), «Что проверено».
Одно расхождение с ожиданием осталось, и оно снаружи приёма: восемь настоящих
строк слепка получили класс `field_invalid` — все версии одного заказа с
отрицательным `total`. Класс заслужен, граница верна, дефект в генераторе и
заведён отдельным issue
[#102](https://git.dementev.space/ddmitry/clickstream-data-platform/issues/102).
Пока он не починен, критерий «честный прогон дня даёт пустой `_errors`» на
стартовом мире не выполняется.
После исправления
[#102](https://git.dementev.space/ddmitry/clickstream-data-platform/issues/102)
честный прогон дня снят на живом стенде 20 августа 2026 года: все 1694 строки
слепка дня 7 приняты, `ods.order_errors` осталась пустой. У заказа
`20260608-0007`, который прежде приходил с отрицательным итогом, теперь
`5490.00 − 823.50 + 299.00 = 4965.50`.
При исполнении #124 21 августа 2026 года адресная пересборка мира прошла через
`SQLExecuteQueryOperator`: `pull_batch` и `parse_batch` завершились успешно. В
`system.query_log` на первой ноде осталось ровно по одному завершённому запросу
пользователя `etl` для забора в STG, записи годных строк и записи брака.
Дисциплина источника замерена 22 августа 2026 года при исполнении #137.
Во всех 3034 парах строк с равным `updated_at` деловые поля совпали
побайтово, а по слепкам метка ни разу не убывала.
Текущее состояние проверено на пересобранном мире 26 августа 2026 года при
исполнении #165. После двух слепков физическая таблица содержала 3356 версий
1917 заказов. У всех строк `ods.order_v` дата слепка совпала с последним
слепком заказа; деловые поля совпали с эталоном `argMax` по `updated_at` из
сырья. В обеих сверках расхождений нет.
Забор из Kafka в STG снят на живом стенде 18 августа 2026 года при исполнении
#93: одно прямое чтение приносит весь слепок дня, метаданные доставки доступны,
@@ -200,4 +242,3 @@ MCP Context7 в сессии проектирования был недосту
забора, `RawBLOB`, одного чтеца и одной партиции топика.
- [ADR 0010](../../adr/0010-order-versions-in-ods.md) заменяет публикацию
слепка версионным ODS.
- Вопрос `_load_id` выше ODS оставлен проектированию DDS в тикете #85.
+6 -6
View File
@@ -16,15 +16,15 @@
артефакт мира. Побайтовое обещание («слепок переснимается и даёт те же
байты») опись начинает сторожить.
- **Счётчики классов расхождений — наблюдаемых, после приоритета**, по
итоговой судьбе заказов дня; единица счёта — заказ, и опись называет её
словом. Сойтись с запросом менти они могут только на днях с закрытым окном:
при N сыгранных днях таких N − 7 (день d закрывается слепком d + 6, а
последний отправленный слепок несёт день N − 2). Читатель у них придёт
этапом 4 — проверка сверки; не окажется читателя — та же бритва режет и их.
итоговой судьбе заказов дня. В строке закрытого дня поле `orders` хранит
число заказов каждого класса; пока окно открыто, поля нет. При N сыгранных
днях закрыты N − 7 (день d закрывается слепком d + 6, а последний
отправленный слепок несёт день N − 2). Их читатель — техническая
проверка `classes_vs_inventory` из DQ-звена этапа 4.
- **Контрольные числа идентичности не заводятся вовсе**: uniq известных
пользователей и число двухкуковых пар растут, пока мир едет, — опоры из них
не выходит; генератор сторожит хеш, транспорт — счёт событий.
- **Опись описывает мир, а не доставку.** Работа генератора кончается на
Kafka: дошли ли байты до `ods.order_snapshot` — вопрос стенда и его
Kafka: дошли ли байты до `ods.order` — вопрос стенда и его
проверок. Поэтому счёта строк у слепка в описи нет; понадобится проверка
приёма заказов — число заведётся вместе с ней.
+21 -12
View File
@@ -18,9 +18,10 @@
в трекере — не отдельная порода, а класс B, и делает его событийная сторона
выбрасыванием события после присвоения номера
([классы расхождений](fate.md));
- номер заказа общий у обеих проекций: `order_id` = клиентский `purchaseID`,
читаемый номер «день и порядковый номер покупки» ([спека
генератора](../../specs/2026-08-01-generator.md), раздел 9); нумеруются все
- обе проекции используют один номер заказа: `order_id` = клиентский
`purchaseID`;
читаемый номер «день и порядковый номер покупки» описан в
[ADR 0017](../../adr/0017-order-numbering.md); нумеруются все
покупки, дошедшие до потока дня, — до всяких потерь;
- скидка заказа выводится из промокода события по таблице «код → скидка» —
числу мира, которое этап 3 берёт готовым (спека генератора, разделы 8 и 9).
@@ -32,11 +33,12 @@
позиций, посчитанная торговой половиной, то же число, что уехало клиентским
`purchaseRevenue`, но у заказа с вычеркнутой позицией он меньше на её полную
стоимость ([судьба заказа](fate.md)); `discount` — процент промокода от
исходной суммы клиентской покупки, округлённый вниз, и дельта его не
пересчитывает;
оставшегося `items_total`, округлённый вниз: склад сначала определяет, какие
позиции есть в заказе, затем бэкенд считает скидку от итоговой корзины;
`delivery` — бросок заказной стороны по таблице целых весов, единственные
деньги заказа, которых нет ни в одном событии; `total` = `items_total` −
`discount` + `delivery`. Отсюда и правило витрин «деньги считаем по
`discount` + `delivery`. Скидка не превышает `items_total`, поэтому итог
неотрицателен по построению. Отсюда и правило витрин «деньги считаем по
бэкенду»: про скидку и доставку клиент не знает вовсе.
Отклонено: *выводить заказ разбором собственного вывода* (`purchaseID`, сырой
@@ -58,12 +60,14 @@
топик льёт даг* — второй путь доставки и второй сериализатор; *слепок едет
топиком `hits`* — убивает два режима приёма.
**Сборка окна.** Слепок дня D несёт заказы, рождённые в дни D−6…D, и
собирается переигровкой этих семи дней: заказы дня — производная всей воронки
дня, дешёвого пути к ним нет. Цена — семь проигрышей дня (~14 с) на слепок; у
начала оси окно усекается само. Отклонено: *кэш заказов на томе* — состояние
между прогонами; *окно держит хранилище* — топик перестаёт нести слепок;
*K = 1* — это страховочный срез 1 мастер-спеки, он в резерве.
**Сборка окна.** Слепок дня D берет заказы, рожденные в дни D−6…D, а несет из
них те, что уже попали в выгрузку: механика опоздания живет в
[судьбе заказа](fate.md). Окно собирается переигровкой этих семи дней: заказы
дня — производная всей воронки дня, дешёвого пути к ним нет. Цена — семь
проигрышей дня (~14 с) на слепок; у начала оси окно усекается само. Отклонено:
*кэш заказов на томе* — состояние между прогонами; *окно держит хранилище* —
топик перестаёт нести слепок; *K = 1* — это страховочный срез 1 мастер-спеки,
он в резерве.
**Отправка.** Слепок **снимается на границе суток, а отправляется следующим
прогоном**: даг, играющий день D, отправляет слепок дня D−1 — ночная выгрузка
@@ -102,6 +106,11 @@
развилки
[«Форма записи слепка на проводе»](https://git.dementev.space/ddmitry/clickstream-data-platform/issues/81)).
Отрицательные копейки канонический сериализатор отвергает через `ValueError`
до сборки записи: [контракт строгого
приёма](ingestion.md#граница-строгого-приёма) их не допускает, а появление
такого значения означает ошибку арифметики источника.
Сверх контракта здесь живёт одно правило: **порядок строк внутри слепка —
порядок рождения заказов, он же возрастание `order_id`**. Детерминизм даёт
его даром, а хешу слепка в описи нужен именно названный порядок.
+8 -7
View File
@@ -6,13 +6,14 @@
Генератор играет два источника с разными темпами — поток Метрики и ночную
выгрузку магазина; разные темпы дают всё остальное.
`world-init` играет восемь дней одним прогоном `batch --day 0 --days 8`;
слепки отправляет второй запуск — команда `snapshot` того же диапазона (два
источника — два запуска, [слепок и его доставка](snapshot.md)), и со сдвигом
отправки уезжают **слепки дней 0…6**. Слепок дня 7 снят на границе суток и
уедет первым же ходом мира. Особого режима у стартового мира нет: правило
отправки живёт в одном месте — в проигрывателе; генератору это решение не
стоит ничего.
Даг `world_initialize` играет восемь дней одним прогоном
`batch --day 0 --days 8`; слепки отправляет второй запуск — команда `snapshot`
того же диапазона (два источника — два запуска,
[слепок и его доставка](snapshot.md)). Со сдвигом отправки уезжают **слепки
дней 0…6**, затем даг `orders_ingest` принимает их в хранилище. Слепок дня 7
снят на границе суток и уедет первым же ходом мира. Особого режима у стартового
мира нет: правило отправки живёт в одном месте — в проигрывателе; генератору
это решение не стоит ничего.
Что видно снаружи: у последнего прожитого дня клики есть, а заказов нет;
глубже — день 0 виден дожившим до конца окна, день 6 — только что родившимся.
+269 -98
View File
@@ -6,12 +6,19 @@
раздел «Что проверено» — чему в этом тексте верить и на каком основании.
**Что здесь описано и чего ещё нет.** Собран этап 1: кластер из двух шардов,
keeper, Kafka, каркас сервисов. Этап 2 идёт: в `sql/ddl/` лежит вся цепочка
keeper, Kafka, каркас сервисов. Этап 2 собран: в `sql/ddl/` лежит вся цепочка
`Kafka → STG → ODS` — чтец топика `hits`, таблицы сырья, типизированное
событие с таблицей ошибок, поверхность актуального состояния и три матвью.
Этап 3 добавил вход второго источника и довёл его до ODS: топик `orders`, свой
чтец, своё сырьё, версии заказов с таблицей ошибок и поверхность текущего
состояния. Наполняет всю цепочку даг `orders_ingest` двумя шагами, а не матвью.
Тот же этап принёс первый справочник — словарь товаров из общего с генератором
CSV-файла. Живёт он вне цепочки слоёв, в зоне `dic`, и читает не файл, а
подложку над ним ([ADR 0012](../adr/0012-dictionary-home.md)). Этап 4 начат
публичным договором события `dds.event_v` над точным состоянием ODS, а следом
получил две физические модели слоя — заказ и сессию: их собирает заменой
партиций даг `dds_transform`. Сессия среди них особая: в потоке такой сущности
нет, стенд режет её из событий сам.
Дальше по тексту устройство описано так, как оно проектируется; построенное от
заложенного отличает карта таблиц в конце.
@@ -31,14 +38,17 @@ keeper, Kafka, каркас сервисов. Этап 2 идёт: в `sql/ddl/`
| `_rep` | локальная таблица шарда, движок семейства `Replicated*` |
| `_dist` | `Distributed` поверх одноимённой локальной |
| `_kafka` | таблица на движке `Kafka` |
| `_file` | таблица на движке `File` — чтец файла |
| `_mv` | материализованное представление |
| `_v` | обычное представление |
| `_v` | обычное представление, публичная поверхность чтения |
Суффикс носит каждый физический объект. Голого имени у таблицы не существует:
запрос к `stg.hits_raw` даёт громкую ошибку «нет такой таблицы» — а под голым
именем в документах и разговоре понимается сущность, у которой этих объектов
несколько. Единственное исключение — словари: у них воплощение одно, шардировать
нечего, и суффикс ничего не различал бы.
нечего, и суффикс ничего не различал бы. В зоне `dic` обе формы стоят рядом и
правило видно целиком: `dic.products_file` — чтец файла, `dic.products` — сам
словарь.
Распространённая конвенция, где голое имя означает локальную таблицу, а
распределённая получает суффикс `_all`, ошибается иначе: забытый суффикс тихо
@@ -54,9 +64,27 @@ keeper, Kafka, каркас сервисов. Этап 2 идёт: в `sql/ddl/`
приходит от транспорта: слой хранит то, что доехало по топику, и зовётся именем
топика — `hits_raw` от `hits`, `orders_raw` от `orders`. В типизированных слоях
имя приходит от предметной области и стоит в единственном числе: `event`,
`order_snapshot`, `session`. Граница между «как привезли» и «что это такое»
`order`, `session`. Граница между «как привезли» и «что это такое»
проходит по STG, и имена её показывают.
В DDS публичный договор сущности заканчивается на `_v`. Потребительские запросы
и витрины называют только представление; `_rep` и `_dist` служат загрузке,
диагностике и обслуживанию. Представление перечисляет колонки явно, даже если
его запрос — простая проекция над `_dist`: договор не выдаёт устройство
кластера и случайно добавленные в физическую таблицу колонки. У события
физической копии в DDS нет, но правило то же: `dds.event_v` — его публичный
договор.
Право доступа здесь намеренно шире договора. Роль `bi_reader` может читать
любые объекты ODS, DDS и DM, но физические объекты от этого не становятся
публичной поверхностью. Конвенцию держат явный список колонок, документация и
ревью, а не запрет на физические таблицы.
Широкое право принято в [ADR 0007](../adr/0007-clickhouse-access.md): узкая
граница поверх `Distributed` потребовала бы отдельной механики. Механизм
ClickHouse и отклонённые варианты записаны в
[исследовании](../research/2026-08-25-clickhouse-distributed-view-security.md).
## Раскладка по шардам
Пишем только в `_dist`. Локальные таблицы остаются для чтения и обслуживания —
@@ -78,20 +106,40 @@ keeper, Kafka, каркас сервисов. Этап 2 идёт: в `sql/ddl/`
Пошардовые счётчики STG и ODS поэтому не сходятся и сходиться не должны —
сверять слои можно только через `_dist`.
Разные ключи у слоёв ставят капкан на вставке `INSERT INTO цель_dist SELECT …
FROM источник_dist`. Заводское значение `parallel_distributed_insert_select` —
2: если обе таблицы на одном кластере, вставка исполняется локально на каждом
шарде, минуя ключ шардирования цели. Строки наследуют раскладку источника, и
ошибки при этом нет — расхождение видно только пересчётом ключей по
`hostName()`. Так половина заказов и легла на оба шарда, где
`ReplacingMergeTree` через границу шарда дубли не схлопывает (замер — «Что
проверено», #137). Лекарство — явное `parallel_distributed_insert_select = 0`
в `SETTINGS` такой вставки: раскладку делает инициатор, по ключу цели
(`sql/ods/order_parse.sql`). Капкан ждёт и сборки DDS: они тоже будут читать
`_dist` и писать в `_dist` с другим ключом.
Ключи ко-локации названы заранее, потому что на них стоит политика соединений из
раздела 6 спеки: обычное соединение разрешено только по ключу ко-локации, всё
прочее — через `GLOBAL`. Значит `dds.session` и `dds.identity_map` шардируются по
`cityHash64(ClientID)`. Объекты DDS с зерном заказа должны сохранять ко-локацию
по `cityHash64(order_id)`; ключи остальных частей будущей модели и витрин
появятся вместе с ними.
прочее — через `GLOBAL`. Значит `dds.session_dist` и `dds.identity_map_dist`
шардируются по `cityHash64(client_id)`. Объекты DDS с зерном заказа сохраняют
ко-локацию по `cityHash64(order_id)`; ключи остальных частей модели и витрин
появляются вместе с ними.
Замена партиций не используется для `ods.order_snapshot`: версии прошлых дней
Замена партиций не используется для `ods.order`: версии прошлых дней
доливаются, а прямое чтение Kafka не задаёт границы полного слепка ([ADR
0010](../adr/0010-order-versions-in-ods.md)). Если партиционная пересборка
понадобится будущим объектам DDS или DM, партиция-донор должна быть заранее
разложена по шардам по тому же ключу. Форму донора следует решать вместе с таким
объектом, а не переносить на ODS заранее.
Первым такой донор понадобился заказу DDS, и правило на нём видно целиком:
`dds.order_stage_rep` объявлен через `AS dds.order_rep` и шардируется тем же
`cityHash64(order_id)`. Совпадение структуры требует сама операция, а совпадение
ключа — устройство замены: она идёт по локальным таблицам, шард за шардом, и
строка, попавшая в доноре не на свой шард, при подмене пропала бы с одного шарда
и задвоилась на другом. Доводы целиком — в
[`sql/ddl/45-dds-tables.sql`](../../sql/ddl/45-dds-tables.sql).
## Служебные колонки
Собственные колонки не повторяют имён виртуальных. Виртуальные даёт движок:
@@ -135,8 +183,8 @@ kafka_offset)`: разбор полётов идёт от «какое сооб
заказов — пакетным шагом. Дальше метка переносится в ODS как есть и отвечает на
вопрос «когда строка приехала в хранилище», а не «когда её разобрали». В
`ods.event` она же служит колонкой версии `ReplacingMergeTree` и схлопывает
повтор доставки. У `ods.order_snapshot` версию задаёт `updated_at` источника;
`_load_ts` только показывает, когда конкретная строка приехала.
повтор доставки. У `ods.order` версию задаёт `snapshot_date` — дата слепка
источника; `_load_ts` только показывает, когда конкретная строка приехала.
`created_at` и `updated_at` заказа к служебным колонкам хранилища не относятся.
Они приезжают в сообщении как аудит строки в БД источника и в ODS разбираются в
@@ -169,15 +217,22 @@ ODS и в таблицу ошибок. Нужен ли он выше ODS, реш
`ods.event_v` — обычное представление над `ods.event_dist FINAL`. Оно сохраняет
имена, типы и зерно события, но всегда возвращает актуальную версию. Актуальное
состояние читают через него, а не повторяют `FINAL` в каждом запросе. Будущее
`dds.event_v` отвечает за другое: даёт событию язык бизнес-модели, в том числе
snake_case-имена и расшифровку кодов.
состояние читают через него, а не повторяют `FINAL` в каждом запросе.
`dds.event_v` отвечает за другое: даёт событию язык бизнес-модели, в том
числе snake_case-имена и расшифровку кодов.
Типы ODS обычно повторяют контракт выгрузки. Денежный `purchaseRevenue` —
исключение: источник объявляет `Array(Float64)`, а материализованное
представление ODS разбирает числа сырого JSON сразу в
`Array(Decimal(18, 2))`. DDS наследует этот тип без нового преобразования.
Прямой разбор подтвержден документацией ClickHouse через Context7 и запросом
к ClickHouse 26.3; сравнение с сырьем подтвердило: копейки всех покупок целы.
## Версии заказов
`ods.order_snapshot_rep` хранит принятые версии в
`ReplacingMergeTree(updated_at)`: ключ сортировки — `order_id`, партиция —
`toDate(created_at)`. `ods.order_snapshot_dist` шардирует по
`ods.order_rep` хранит принятые версии в
`ReplacingMergeTree(snapshot_date)`: ключ сортировки — `order_id`, партиция —
`toDate(created_at)`. `ods.order_dist` шардирует по
`cityHash64(order_id)`. Все версии заказа лежат в одной партиции, чтобы их могли
схлопывать фоновые слияния, и на одном шарде, чтобы распределённый `FINAL`
выбрал одного победителя.
@@ -186,10 +241,13 @@ snake_case-имена и расшифровку кодов.
версии, которые ещё не убрали фоновые слияния, и не является архивом истории.
`ods.order_v` служит поверхностью точного текущего состояния для следующих
слоёв. Представление сохраняет язык источника и не решает, какой станет модель
DDS. `snapshot_date` в нём остаётся датой наблюдения строки, а не ключом
публикации. Полное решение — в
[ADR 0010](../adr/0010-order-versions-in-ods.md) и
[спецификации приёма заказов](orders/ingestion.md).
DDS. `snapshot_date` в нём одновременно дата наблюдения и колонка версии. Она
не доказывает полноту принятой порции, поэтому ODS не публикует партиции по
дате слепка. Модель версионного ODS записана в
[ADR 0010](../adr/0010-order-versions-in-ods.md), выбор колонки версии описан в
[ADR 0014](../adr/0014-order-version-snapshot-date.md), пакетный приём описан в
[спецификации приёма заказов](orders/ingestion.md). Контракт следующего слоя
задан в [модели заказа в DDS](dds/order.md).
## Часовые пояса
@@ -238,7 +296,7 @@ UTC+4), и пересчёт идёт один раз при наполнении
**День берётся из `EventDate`.** Дата в поясе счётчика уже посчитана
генератором и лежит колонкой, так что суточные срезы группируются по ней и
пояса не упоминают вовсе. Почему у ночных событий `toDate(UTCEventTime)` с ней
расходится — [спека генератора](../specs/2026-08-01-generator.md), раздел 9.
расходится, объясняет [ADR 0015](../adr/0015-counter-timezone.md).
## Путь реплицированных таблиц в keeper
@@ -408,106 +466,160 @@ D0 и к реальному календарю не привязана; паке
kafka_offset)`: смотрят такую таблицу от класса, а внутри класса — по координатам
доставки.
`ods.order_snapshot_errors` держит тот же диагностический минимум и `_load_id`
`ods.order_errors` держит тот же диагностический минимум и `_load_id`
запуска. У заказов три класса по приоритету: `not_an_object`,
`keyset_mismatch`, `field_invalid`. Сырой текст остаётся рядом, поэтому класс не
разрастается до имени отдельного поля. Точная граница приёма — в
[спецификации заказов](orders/ingestion.md).
## Справочники
Справочные данные живут в базе `dic` — вне цепочки STG → ODS → DDS → DM. В
хранилище их никто не производит: содержимое приходит из файла репозитория, а
читают его несколько слоёв сразу. Отсюда правило принадлежности: читать зону
вправе любой слой, писать — никто. Почему зона, а не прописка в слое модели, и
почему словарь читает подложку, а не файл, — [ADR
0012](../adr/0012-dictionary-home.md).
Первый и пока единственный справочник — каталог товаров: подложка
`dic.products_file` над CSV репозитория и словарь `dic.products` поверх неё.
Распределённых пар у зоны нет: обе ноды читают свой смонтированный файл и
держат свою копию словаря в памяти. Словарь обновляется сам, окном `LIFETIME`,
и потому после правки каталога ноды какое-то время отвечают по-разному.
Разогнать его раньше срока — `SYSTEM RELOAD DICTIONARY ON CLUSTER`; это
административная операция, роль `etl` права на неё не получает.
Деньги каталога живут в трёх единицах: в CSV — целые копейки, словарь отдаёт
`Decimal(18, 2)`, `productPrice` события — целые рубли. Поэтому точную сумму
заказа берут из `purchaseRevenue`, а не складывают округленные цены товаров
([описание выгрузки](../formats/clickstream-event.md)).
Устройство обоих объектов — почему такой движок, такая форма пути, такой
пользователь и такое окно — расписано в
[`sql/ddl/05-dic-catalog.sql`](../../sql/ddl/05-dic-catalog.sql).
## Раскладка SQL
Исполняемые дагами запросы лежат по правилу
`sql/<слой>/<объект>_<роль>.sql`. Слой — слой цели запроса: забор заказов в
сырьё живёт в `sql/stg/orders_raw_load.sql`, две ветви разбора — в `sql/ods/`.
Даг называет файлы, передаёт параметры и задаёт порядок выполнения, но не
хранит текст преобразований. Общий фрагмент начинается с подчёркивания: файл
`sql/ods/_order_wire_contract.sql` сам не исполняется, его включают обе ветви
разбора.
сырьё живёт в `sql/stg/orders_raw_load.sql`, разбор — в
`sql/ods/order_parse.sql`. Даг называет файлы, передаёт параметры и задаёт
порядок выполнения, но не хранит текст преобразований. Два выражения разбора
делят локальный макрос Jinja в том же файле; подключаемого SQL-фрагмента между
ними нет.
Airflow читает и собирает эти файлы штатным шаблонизатором при исполнении
задачи. Каталог `sql/` смонтирован во все его службы только для чтения. Поэтому
обработчик дагов не зависит от наличия SQL на машине при разборе Python, а
планировщик видит те же файлы при исполнении задачи.
SQL-файлы исполняет штатный `SQLExecuteQueryOperator`. При разборе Python-кода
обработчик DAG читает список DDL-файлов, загружает содержимое каждого
названного SQL-файла и кладёт его в сериализованный граф. При исполнении Airflow
разворачивает в этом тексте Jinja; параметры ClickHouse передаются отдельно и
не подставляются строкой. Каталог `sql/` смонтирован во все службы Airflow
только для чтения.
### DDL
Файлы лежат в `sql/ddl/` и применяются по порядку имён. Сначала все статичные
объекты, потом матвью — тогда к моменту создания матвью её цель уже существует.
Файлы лежат в `sql/ddl/` и применяются по порядку имён: источник и цель
создаются до представления или матвью, которые их используют.
| Файл | Что в нём |
|---|---|
| `00-databases.sql` | базы слоёв |
| `00-databases.sql` | базы слоёв и зона справочников |
| `05-dic-catalog.sql` | подложка над CSV-каталогом и словарь товаров поверх неё |
| `10-stg-tables.sql` | чтецы топиков `hits` и `orders`, локальные и распределённые таблицы сырья обоих источников |
| `20-ods-tables.sql` | типизированное событие, версии заказа и обе таблицы ошибок |
| `30-ods-views.sql` | актуальные события, текущие заказы и матвью разбора в ODS |
| `40-stg-views.sql` | матвью приёма: чтец в сырьё |
| `45-dds-tables.sql` | физические модели заказа, сессии и карты идентичностей, доноры партиций |
| `50-dds-views.sql` | публичные договоры сущностей DDS |
| `55-dm-tables.sql` | физические витрины выручки, сверки и трафика, доноры дневных партиций |
| `60-dm-views.sql` | публичные договоры витрин DM |
Порядок задают два правила. Первое: матвью принадлежит слою своей цели, а не
источника, — разбор из STG в ODS лежит среди файлов ODS, потому что наполняет
ODS. Второе: матвью приёма создаётся последней из всех, и потому нарушает
нумерацию слоёв. Kafka-движок начинает читать топик ровно тогда, когда к нему
привязывают первую матвью; создай её раньше разбора — и всё, что доедет в
зазоре, ляжет в сырьё и не попадёт в ODS никуда, ни в событие, ни в ошибки. На
пустом топике зазор безвреден, поэтому первый прогон о нём не скажет. Проснётся
он, когда тома ClickHouse снесены, а данные Kafka целы, — то есть на обычной
отладке.
Справочники идут сразу за базами: зона `dic` не зависит ни от одного слоя, и
правила порядка слоёв к ней не применяются.
Применение — двумя одноразовыми сервисами при `make up`, по образцу уже
работающих `airflow-init` и `superset-init`. Сначала `kafka-init` создаёт топики
— `hits` с двумя партициями и `orders` с одной ([ADR
0008](../adr/0008-order-ingestion.md)), — затем `clickhouse-init` дожидается его
завершения и применяет файлы с ноды 1: всё `ON CLUSTER`, кроме чтеца заказов —
он объявлен только на этой ноде. Порядок страхует `hits` от автосоздания с
одной партицией. Переключателей тут два, и путать их не надо: брокер
автосоздание разрешает, а потребитель librdkafka внутри ClickHouse его не
просит — оба конца измерены, см. «Что проверено». То есть стенд держится на
умолчании клиента, а урок «обе ноды читают топик» умирает тихо, поэтому топик и
создаётся явно, до применения DDL.
Порядок остальных задают два правила. Первое: матвью принадлежит слою своей
цели, а не источника, — разбор из STG в ODS лежит среди файлов ODS, потому
что наполняет ODS. Второе: последней среди матвью цепочки Kafka создаётся
матвью приёма, и потому она нарушает нумерацию слоёв. Kafka-движок начинает
читать топик, когда к нему привязывают первую матвью; создай её раньше
разбора — и всё, что доедет в зазоре, ляжет в сырьё и не попадёт в ODS
никуда, ни в событие, ни в ошибки. На пустом топике зазор безвреден,
поэтому первый прогон о нём не скажет. Проснётся он, когда тома ClickHouse
снесены, а данные Kafka целы, — то есть на обычной отладке.
Образцы копируются не целиком, и в двух местах. `clickhouse-init` обязан ждать
готовности **обеих** нод: `ON CLUSTER` ждёт исполнения на всех хостах и по
таймауту бросает, а `airflow-init` ждёт только первую ноду, `superset-init` —
только вторую. И второе: оба образца переживают `make up --wait` лишь потому, что
от них зависят долгоживущие сервисы. Что делает `--wait` с одноразовым сервисом
без зависимых, проверено при исполнении #37 на Docker Compose 2.40.3: считает
его упавшим и возвращает единицу, хотя контейнер вышел с нулём. Поэтому
зависимые есть и у новой пары: `clickhouse-init` ждёт `kafka-init`, а
`airflow-init` — `clickhouse-init`, и цепочка упирается в долгоживущий Airflow.
Побочная выгода важнее обхода `--wait`: к моменту старта Airflow DDL заведомо
применён.
Файлы применяет даг `world_initialize` с ноды 1 отдельной учётной записью
`lifecycle`: один файл — одна последовательная задача
`SQLExecuteQueryOperator`, а выражения внутри разделяет сам оператор. Всё
`ON CLUSTER`, кроме чтеца заказов — он объявлен только на этой ноде. Перед DDL
даг создаёт `hits` с двумя партициями и `orders` с одной
([ADR 0008](../adr/0008-order-ingestion.md)). Этот порядок не даёт `hits`
автоматически создаться с одной партицией. Брокер автосоздание разрешает, а
потребитель librdkafka внутри ClickHouse его не просит. Оба конца измерены;
результаты приведены в разделе «Что проверено». Успех дага означает больше,
чем применённый DDL: оба стартовых
источника приняты, а позиция мира установлена последней задачей. Полный граф и
состояния отказа описаны в [спеке жизненного цикла](../specs/2026-08-21-world-lifecycle.md).
Повторный `make up` поверх живого тома проходит зелёным: весь DDL идёт через
`CREATE ... IF NOT EXISTS`. Оборотная сторона — изменённый объект тем же
запуском не применяется, причём молча. Отдельного механизма для этого нет и не
нужно: правка существующего DDL случается, только пока стенд пишут, а лекарство
уже есть — `make clean && make up`. Мир регенерируется, сырьё живёт трое суток,
терять нечего.
Повторный `make up` поверх готового мира проходит зелёным без изменений:
`world_initialize` ветвится раньше DDL. Поэтому изменённый объект обычным
подъёмом не применяется. В разработке меняют или пересоздают только затронутый
объект, партицию либо базу слоя. Если нужен целиком канонический мир,
`make rebuild-storage` запускает `world_recreate`: тот удаляет прикладные базы
`stg`, `dm`, `dds`, `ods`, `dic`, позиции групп потребителей и прикладные топики,
затем вызывает `world_initialize`. Службы и их тома остаются на месте, а позиция
возвращается к концу стартовых дней. Полный `make clean` для изменения DDL не
нужен. Когда какая область очистки уместна перед проверкой, задаёт
[карта проверок](testing.md).
## Карта таблиц
Ниже — то, что закладывают этапы 2 и 3; всё перечисленное лежит в `sql/ddl/`.
Ниже — объекты, уже построенные этапами 2–4; всё перечисленное лежит в
`sql/ddl/`.
| Слой | Объект | Что это |
| База | Объект | Что это |
|---|---|---|
| STG | `stg.hits_raw_kafka` | чтец топика `hits`, формат `RawBLOB` |
| STG | `stg.hits_raw_rep` / `_dist` | сырая строка сообщения плюс метаданные доставки |
| STG | `stg.hits_raw_mv` | наполняет сырьё из чтеца |
| STG | `stg.orders_raw_kafka` | чтец топика `orders`, формат `RawBLOB`, только на ноде 1 и без матвью |
| STG | `stg.orders_raw_rep` / `_dist` | сырое сообщение слепка, метаданные доставки и `_load_id` |
| ODS | `ods.event_rep` / `_dist` | типизированное широкое событие |
| ODS | `ods.event_v` | актуальная версия события с полями источника |
| ODS | `ods.event_errors_rep` / `_dist` | строки, не прошедшие строгий приём |
| ODS | `ods.event_mv`, `ods.event_errors_mv` | разбор сырья в событие и в ошибки |
| ODS | `ods.order_snapshot_rep` / `_dist` | типизированные версии заказа |
| ODS | `ods.order_v` | текущая версия заказа на языке источника |
| ODS | `ods.order_snapshot_errors_rep` / `_dist` | строки слепка, не прошедшие строгий приём |
| `stg` | `stg.hits_raw_kafka` | чтец топика `hits`, формат `RawBLOB` |
| `stg` | `stg.hits_raw_rep` / `_dist` | сырая строка сообщения плюс метаданные доставки |
| `stg` | `stg.hits_raw_mv` | наполняет сырьё из чтеца |
| `stg` | `stg.orders_raw_kafka` | чтец топика `orders`, формат `RawBLOB`, только на ноде 1 и без матвью |
| `stg` | `stg.orders_raw_rep` / `_dist` | сырое сообщение слепка, метаданные доставки и `_load_id` |
| `ods` | `ods.event_rep` / `_dist` | типизированное широкое событие |
| `ods` | `ods.event_v` | актуальная версия события с полями источника |
| `ods` | `ods.event_errors_rep` / `_dist` | строки, не прошедшие строгий приём |
| `ods` | `ods.event_mv`, `ods.event_errors_mv` | разбор сырья в событие и в ошибки |
| `ods` | `ods.order_rep` / `_dist` | типизированные версии заказа |
| `ods` | `ods.order_v` | текущая версия заказа на языке источника |
| `ods` | `ods.order_errors_rep` / `_dist` | строки слепка, не прошедшие строгий приём |
| `dds` | `dds.event_v` | событие на языке бизнес-модели без физической копии |
| `dds` | `dds.order_rep` / `_dist` | заказ в текущем состоянии, партиция — день заказа |
| `dds` | `dds.order_stage_rep` / `_dist` | двойник заказа: в нём день собирается перед заменой партиции |
| `dds` | `dds.order_v` | публичный договор заказа |
| `dds` | `dds.session_rep` / `_dist` | визит, нарезанный слоем; партиция — день сессии |
| `dds` | `dds.session_stage_rep` / `_dist` | двойник сессии: в нём день собирается перед заменой партиции |
| `dds` | `dds.session_v` | публичный договор сессии |
| `dds` | `dds.identity_map_rep` / `_dist` | известная пара куки с пользователем; таблицы полного пересчёта |
| `dds` | `dds.identity_map_v` | точный публичный договор карты идентичностей с `FINAL` |
| `dm` | `dm.revenue_daily_rep` / `_dist` | дневная выручка по категориям |
| `dm` | `dm.revenue_daily_stage_rep` / `_dist` | таблица-двойник, донор дневных партиций выручки |
| `dm` | `dm.revenue_daily_v` | публичный договор дневной выручки |
| `dm` | `dm.purchase_vs_orders_rep` / `_dist` | сверка покупок с заказами, партиция — день заказа |
| `dm` | `dm.purchase_vs_orders_stage_rep` / `_dist` | донор дневных партиций сверки |
| `dm` | `dm.purchase_vs_orders_v` | публичный договор сверки с `NULL` для отсутствующей стороны |
| `dm` | `dm.daily_traffic_rep` / `_dist` | версии дневных счетчиков трафика |
| `dm` | `dm.daily_traffic_v` | точные текущие счетчики трафика с `FINAL` |
| `dm` | `dm.dq_summary_rep` / `_dist` | текущее качество дня по атомарным проверкам |
| `dm` | `dm.dq_summary_stage_rep` / `_dist` | общий донор дневных партиций DQ-сводки |
| `dm` | `dm.dq_summary_v` | публичная сводка качества дней |
| `dic` | `dic.products_file` | чтец CSV-каталога, общего с генератором |
| `dic` | `dic.products` | словарь товаров поверх подложки |
Матвью разбора у заказов нет: срез сырья раскладывают по этим двум целям два
`INSERT SELECT` шага `parse_batch` из файлов `sql/ods/order_snapshot_load.sql`
и `sql/ods/order_snapshot_errors_load.sql`.
`INSERT SELECT` одной задачи `parse_batch` из файла
`sql/ods/order_parse.sql`.
Слои DDS и DM появляются на следующих этапах; их состав задан разделом 7
мастер-спеки и переносится сюда по мере постройки.
В слое DDS построены событие, заказ, сессия и карта идентичностей. Событие
остаётся представлением над ODS; заказ и сессия гасят повтор заменой партиции;
карта пишет полный набор пар в версионную таблицу. В DM выручка и сверка
заменяют партиции изменяемых дней, а трафик пишет полную историю новой версией.
## Что проверено
@@ -525,6 +637,30 @@ MCP Context7 подтвердила обычное представление с
`ods.event_v` остался равен `ods.event_dist FINAL`. Имена и типы всех колонок
представления совпали с распределённой таблицей.
**Проверка словаря товаров 19 августа 2026 года (#95).** Context7 подтвердил
DDL-словарь с файловым источником внутри `user_files`, хешированную раскладку
для строкового ключа и отключение фонового обновления через `LIFETIME(0)`.
На закреплённом ClickHouse 26.3 цена известного `sku` после правки CSV и
`SYSTEM RELOAD DICTIONARY ON CLUSTER`
изменилась на обеих нодах; после отката и повторной команды вернулась обратно.
**Проверка зоны справочников 20 августа 2026 года (#105).** Подложка на движке
`File` перечитывает файл на каждом запросе, словарь поверх неё обновляется сам
внутри окна `LIFETIME`, а собранный с нуля стенд поднимает оба объекта и отдаёт
словарь читателям. Замеры целиком — в
[ADR 0012](../adr/0012-dictionary-home.md), раздел «Что проверено»; там же
разобрано, почему отказ в праве на движок называет не то право, которого не
хватает.
**Проверка ко-локации заказов 22 августа 2026 года (#137).** Context7 и
`system.settings` закреплённого ClickHouse 26.3 назвали одну и ту же тройку
значений `parallel_distributed_insert_select`: `0` — выключено, `1` — `SELECT`
на каждом шарде, `2` — `SELECT` и `INSERT` на каждом шарде; заводское — `2`.
На живых данных видны и дефект, и починка: до правки 1189 из 1662 заказов
лежали на обоих шардах, после явного нуля и повторного разбора того же
`_load_id` — ни одного. Вершина версий уцелела: деловые поля `ods.order_v`
сошлись с эталоном, посчитанным прямо из сырья.
**Проверка версий заказов 18 августа 2026 года (#94).** MCP Context7 подтвердил,
что `JSONType` возвращает имя типа значения JSON, — на нём стоит проверка типов
в предикате приёма заказов. Остальное снято на закреплённом ClickHouse 26.3.
@@ -553,14 +689,13 @@ MCP Context7 подтвердила обычное представление с
`_load_id`, пересечение ветвей — ноль. Все восемь строк брака — версии одного
заказа с отрицательным `total`; это дефект генератора, разобранный в
[спецификации приёма](orders/ingestion.md), «Что проверено». На управляемой
порции из пяти строк (две версии
одного заказа плюс по одной строке каждого класса брака) годные ушли в
`ods.order_snapshot`, брак — в `ods.order_snapshot_errors` с ожидаемыми
классами. Обе версии легли в одну партицию и на один шард; `FINAL` через
распределённую таблицу вернул одну строку — ту, у которой `updated_at` позже, —
тогда как физический счёт показывал две. Повтор задачи с тем же `_load_id`
строку в `ods.order_v` и её `_load_ts` не изменил, а таблица ошибок записала
тот же брак второй раз, как и обещано спецификацией приёма.
порции из пяти строк (две версии одного заказа плюс по одной строке каждого
класса брака) годные ушли в `ods.order`, брак — в `ods.order_errors` с
ожидаемыми классами. Обе версии легли в одну партицию и на один шард; `FINAL`
через распределённую таблицу вернул одну строку — ту, что несла позднейшую
версию, — тогда как физический счёт показывал две. Повтор задачи с тем же
`_load_id` строку в `ods.order_v` и её `_load_ts` не изменил, а таблица ошибок
записала тот же брак второй раз, как и обещано спецификацией приёма.
Отдельно измерено, что **сводка вставки не годится в счётчики строк**: у
запроса с `WHERE` `read_rows` считает прочитанное с диска, а не подошедшее, —
@@ -696,5 +831,41 @@ Kafka с пустым значением (ноль байт) и запись-н
таблице. Это вычитано, а не измерено. На устройство приёма оговорка не влияет:
служебные колонки мы заполняем выражением при любом ответе.
**Проверка замены партиций 26 августа 2026 года (#151).** Context7 подтвердил
договор `REPLACE PARTITION`: `ON CLUSTER` в синтаксисе есть, а источник и цель
обязаны совпадать структурой, ключом партиции, ключом сортировки, первичным
ключом и политикой хранения. На закреплённом ClickHouse 26.3 замена по локальным
таблицам с `ON CLUSTER` прошла на обеих нодах, а сборка стартового мира в
двойник разложила 1662 заказа строго по ключу: шард 1 получил только чётные
`cityHash64(order_id)`, шард 2 — только нечётные.
**Проверка карты идентичностей 26 августа 2026 года (#153).** Context7
подтвердил версию в `ReplacingMergeTree` и точное чтение через `FINAL`. Два
полных прогона оставили 3180 физических строк и 1590 пар в `_v`; все пары
подтверждены покупкой и заказом, а строк на чужом шарде нет.
Тем же днём измерены ещё три поведения ClickHouse.
- **Параметр в `ALTER … PARTITION` не подставляется.** Запрос с `{day:Date}` в
выражении партиции отвечает кодом 62, синтаксической ошибкой; литерал
проходит. Отсюда единственное место в репозитории, где значение попадает в
запрос подстановкой Jinja, а не параметром ClickHouse
([`sql/dds/order_replace.sql`](../../sql/dds/order_replace.sql)).
- **`TRUNCATE` — отдельное право, в `ALTER` оно не входит.** Роль `etl`, у
которой есть `ALTER ON dds.*`, получает на `TRUNCATE` код 497, а
`ALTER TABLE … DROP PARTITION ALL` на той же таблице проходит. Двойник
поэтому чистится снятием партиций: у операции нашлась форма, на которую право
уже выдано, и расширять доступ не понадобилось.
- **`JSONExtract` читает `Decimal` прямо из строки JSON.** Цена на проводе —
строка с двумя знаками (`"1289.99"`), и разбор в
`Array(Tuple(sku String, qty UInt32, price Decimal(18, 2)))` даёт число без
промежуточного `toDecimal64`. Проверено на живом слепке; честность разбора
сторожит инвариант бэкенда — сумма «цена × количество» совпала с `items_total`
у всех 1662 заказов.
- **`JSONExtract` читает `Decimal` и из числа JSON.** Массив
`purchaseRevenue`, объявленный источником как `Array(Float64)`, разбирается
сразу в `Array(Decimal(18, 2))`. Синтаксис подтвержден через Context7 и на
ClickHouse 26.3; все суммы после ODS совпали с сырьем до копейки.
**Сказано по памяти, проверки нет.** Группа пуста: оба утверждения, ждавшие
матвью разбора, закрыты опытами при исполнении #43 и переехали выше.
+165
View File
@@ -0,0 +1,165 @@
# Superset: витрины глазами
Документ описывает зону BI: куда Superset ходит за данными и за своими
метаданными, из чего собран стендовый дашборд, как снять свежий экспорт после
правки в интерфейсе и почему правка руками живет только до перезапуска.
Состав сюжетов и колонок витрин здесь не повторяется: он живет в
[спеке](../specs/2026-07-30-stand-v2-realism.md), раздел 7, и в
[доке слоя DM](dm.md).
## Устройство зоны
Superset читает ClickHouse пользователем `bi` **на ноде 2** — так задано
подключением `ClickHouse` (`clickhousedb://bi@clickhouse-02:8123`). Нода 2
здесь — ловушка правильных ошибок из
[спеки](../specs/2026-07-30-stand-v2-realism.md), раздел «Роли нод»: DDL идет
с ноды 1, и забытый `ON CLUSTER` виден в дашборде.
Пароля в подключении нет. Его отдает штатное хранилище паролей Superset
(`SQLALCHEMY_CUSTOM_PASSWORD_STORE` в `infra/superset/superset_config.py`),
которое читает `CLICKHOUSE_BI_PASSWORD` из окружения. Поэтому файл подключения
безопасно лежит в git, и экспорт из интерфейса не должен возвращать пароль
обратно в YAML.
Свои метаданные — подключения, датасеты, графики, дашборды, пользователи —
Superset держит в базе `superset` служебного `postgres-metadata`, рядом с базой
Airflow. В ClickHouse он не пишет ничего.
## Дерево импорта
`infra/superset/import/` — это дашборд стенда в виде файлов. Каталог
смонтирован в контейнер как `/app/import`.
| Файл | Что описывает |
|---|---|
| `metadata.yaml` | версия формата, `1.0.0`; больше в нем ничего нет |
| `databases/clickhouse.yaml` | подключение к ClickHouse: URI без пароля и постоянный uuid |
| `datasets/ClickHouse/*.yaml` | три витрины: `revenue_daily_v`, `purchase_vs_orders_v`, `daily_traffic_v` |
| `charts/*.yaml` | три графика: столбики выручки, сводная таблица сверки, линии трафика |
| `dashboards/business_stories.yaml` | дашборд «Бизнес-сюжеты» и раскладка панелей |
Связаны файлы не путями, а uuid. Датасет называет `database_uuid`, график —
`dataset_uuid`, а дашборд не называет графики вовсе: единственная связь с ними
лежит в его `position`, где узел `CHART-*` несет `meta.uuid` нужного графика.
График, которого нет в `position`, импортируется молча и не появляется нигде.
Uuid у стенда розданы рукой: общее начало
`19600000-0000-4000-8000-`, дальше номер объекта в последнем блоке — `1`–`3`
у датасетов, `101`–`103` у графиков, `201` у дашборда
(`…-000000000101`). Экспорт из интерфейса приносит свои, сгенерированные;
их заменяют на эти, иначе повторный импорт заведет вторую копию объекта вместо
обновления первой.
Датасет несет русские имена колонок, формат денег и метрику — а график только
ссылается на них по имени. Значит, подпись или формат правятся в одном месте, а
не в каждом графике.
Датасеты объявлены физическими (`schema: dm`, `sql: null`), хотя за именем стоит
представление ClickHouse. Импорт в источник не ходит и разницы между таблицей и
представлением не знает, а виртуальный датасет со своим SQL просто повторил бы
запрос, который уже живет в `sql/ddl/60-dm-views.sql`.
## Импорт при каждой инициализации
Последняя строка `infra/superset/init.sh`:
```
superset import-directory /app/import --overwrite
```
Служба `superset-init` отрабатывает перед подъемом самого Superset, то есть при
каждом `make up`. Без `--overwrite` второй прогон падал бы на первом же
знакомом uuid; с ним объект обновляется на месте, и повторная инициализация
проходит без ошибок.
Отсюда правило зоны: **стендовый дашборд не расширяют руками в интерфейсе.**
Правка живет до следующей инициализации, а потом молча заменяется тем, что
лежит в git. Пробовать интерфейс менти никто не мешает — но все, что должно
пережить перезапуск, приезжает файлом.
Это правило относится только к стендовым объектам. Свои датасеты, графики и
дашборды менти живут в той же базе метаданных Superset, а импорт трогает
только объекты с известными ему uuid. Поэтому свои объекты переживают
`make up` и `make rebuild-storage`. Их стирает только `make clean` или
адресный сброс базы метаданных по рецепту ниже.
## Как снять свежий экспорт
Маршрут один: правишь на живом стенде, забираешь экспорт, кладешь дерево в git.
1. Собрать или поправить график и дашборд в интерфейсе — на стенде, а не в
файлах. Ключи `params` графиков велики, недокументированы и меняются от
версии к версии; неверный ключ не ошибается, а рисует пустоту. Интерфейс
здесь единственный надежный оракул.
2. Снять экспорт и достать его из контейнера:
```
docker compose exec superset superset export-dashboards -f /tmp/export.zip
docker compose cp superset:/tmp/export.zip /tmp/export.zip
unzip -d /tmp/superset-export /tmp/export.zip
```
Внутри архива — один каталог `dashboard_export_<дата>` ровно той же формы,
что и дерево импорта. Команда выгружает все дашборды сразу; на стенде он
один.
3. Вычистить экспортный сор перед коммитом:
- выбросить экспортный `databases/` — наш `clickhouse.yaml` остается как
есть, с постоянным uuid и без пароля;
- оставить в `metadata.yaml` одну строку `version: 1.0.0`;
- убрать из графиков `params.datasource`, `params.slice_id` и
`params.dashboards` — это идентификаторы строк того Superset, где
снимали, а импорт выводит связи из uuid;
- убрать `query_context` — снимок запроса оттуда же. Импорт его не
требует и обратно не заполняет: после переимпорта он остается пустым, на
отрисовку это не влияет;
- перезаписать русские строки читаемыми. Экспорт кодирует их
`\uXXXX`-последовательностями, и после каждого круга их приходится
раскодировать заново: имена графиков и подписи колонок читает менти, и в
файле, и в диффе. Годится любой повторный дамп YAML с
`allow_unicode=True`;
- вернуть постоянные uuid из схемы выше.
4. Скопировать вычищенное дерево в `infra/superset/import/` и проверить
импортом **на пустых метаданных** — иначе прогон проверит только обновление
уже стоящих объектов, а молчаливый пропуск нового спрячется за старым.
Активы Superset лежат в базе `superset` службы `postgres-metadata`, поэтому
адресный сброс — эта база:
```
docker compose stop superset
docker compose exec postgres-metadata sh -c \
'psql -U "$POSTGRES_USER" -d postgres \
-c "DROP DATABASE superset WITH (FORCE)" \
-c "CREATE DATABASE superset OWNER \"$SUPERSET_METADATA_USER\""'
docker compose run --rm superset-init
docker compose up -d superset
```
Базу приходится создавать тут же: скрипт `infra/postgres/init/` заводит ее
один раз, при первой инициализации тома Postgres. `make rebuild-storage`
для этой проверки не годится — он гоняет `world_recreate` в ClickHouse и
метаданных Superset не касается. `make clean` сбросит и их, но заодно снесет
весь стенд, включая метаданные Airflow в той же службе.
После импорта дашборд смотрят глазами: это единственное доказательство —
см. ловушку ниже.
## Ловушки
**Импорт молчит.** График, чей `dataset_uuid` не разрешился, отбрасывается без
единого слова; дашборд, у которого не сошлись ссылки на графики,
пропускается. Ошибки уходят в журнал, и `init.sh`
завершается нулем в любом случае. Поэтому импорт проверяют глазами или
запросом к API — но не тем, что команда отработала.
**`--overwrite` синхронизирует датасет разрушительно.** Колонки и метрики
берутся из YAML целиком: добавленная в интерфейсе метрика или подпись колонки
исчезнет при следующем старте контейнера. Правка датасета — это правка файла.
## Что проверяет стенд
`make check-services` входит в Superset, находит подключение `ClickHouse`,
сверяет его uuid и безопасный URI и требует схему `dm` — то есть подтверждает
живое подключение и хранилище пароля. Сами графики и дашборд ни одна цель не
проверяет: их смотрят глазами после переинициализации. Полная карта целей — в
[доке проверок](testing.md).
+229 -24
View File
@@ -33,21 +33,22 @@
генератора: он отдельный пакет со своим `pyproject.toml`, локом и образом, и
спрашивают его отдельно.
Стенд нужен трём целям из восьми. Цена — замер, см. «Что проверено»:
`make test`, `make smoke`, `make check-clickhouse` и `make check-services`
перемерены 7 августа 2026 года на приёмке этапа 2, корневой `make lint` —
9 августа при его появлении; остальные стоят с замера 6 августа.
Стенд нужен трём целям из восьми. Цена — замер, см. «Что проверено».
`make smoke` и `make check-services` перемерены 28 августа 2026 года,
`make config-test` — 21 августа, `make check-clickhouse` — 19 августа,
корневой `make lint` — 9 августа, `make test` — 30 августа; остальные стоят с
замера 6 августа.
| Цель | Откуда | Что утверждает | Стенд | Цена |
|---|---|---|---|---|
| `make config-test` | корень | Compose разбирается, файлы DAG синтаксически целы, в diff нет пробельных ошибок. О работоспособности не говорит ничего | не нужен | 1 с |
| `make config-test` | корень | Compose разбирается, файлы DAG и дашборды Grafana синтаксически целы, в diff нет пробельных ошибок. О работоспособности не говорит ничего | не нужен | 1 с |
| `make lint` | корень | Код стенда — `dags/` и `infra/superset/` — отформатирован и проходит ruff | не нужен | 0,4 с |
| `make smoke` | корень | Стенд **собран**: службы живы, порты отвечают, подключения настроены друг на друга. Вширь и по касательной к каждой службе. Единственная цель, которая здесь правда смоук | нужен | 9 с |
| `make check-clickhouse` | корень | Всё, что спрашивают **у ClickHouse** и он отвечает сам: макросы, шарды, реплики, путь в keeper, ключ шардирования, очередь распределённых DDL, счёт событий стартового мира против описи | нужен | 8 с |
| `make check-services` | корень | **Службы работают**: DAG запускается и доходит, топик создаётся и удаляется, Superset логинится и ходит в базу | нужен | 59 с |
| `make smoke` | корень | Стенд **собран**: службы живы, порты отвечают, подключения настроены друг на друга. Вширь и по касательной к каждой службе. Единственная цель, которая здесь правда смоук | нужен | 25 с |
| `make check-clickhouse` | корень | Всё, что спрашивают **у ClickHouse** и он отвечает сам: макросы, шарды, реплики, путь в keeper, ключ шардирования, очередь распределённых DDL, ответ словаря товаров, счёт событий стартового мира против описи | нужен | 24 с |
| `make check-services` | корень | **Службы работают**: DAG запускается и доходит, топик создаётся и удаляется, Superset логинится и ходит в базу | нужен | 71 с |
| `make lint` | `generator/` | Код генератора отформатирован и проходит ruff | не нужен | 0,4 с |
| `make typecheck` | `generator/` | Типы генератора сходятся (ty) | не нужен | 0,5 с |
| `make test` | `generator/` | Генератор делает то, что обещает; схема события остаётся объявленным контрактом, а собранные из кода [описание выгрузки](../formats/clickstream-event.md) и [опись мира](../../data/world-inventory.json) — свежими | не нужен | 71 с |
| `make test` | `generator/` | Генератор делает то, что обещает; схема события остаётся объявленным контрактом, а собранные из кода [описание выгрузки](../formats/clickstream-event.md) и [опись мира](../../data/world-inventory.json) — свежими | не нужен | 176,5 с |
**Строк с именем `make lint` две, и это не опечатка.** Одноимённые цели за
разными дверями охватывают разное: корневая не видит ни одного файла
@@ -71,9 +72,15 @@
тогда окружение окупится, и условие возврата — именно это, а не «стало
неудобно».
Цена самого `make up` — 2 м 50 с с нуля (`make clean` перед ним — ещё 23 с) и
1 м 5 с на живом стенде. В цену целей она не входит, но записана здесь по той
же причине: с #42 подъём стенда заливает стартовый мир и стал заметно дороже.
Цена самого `make up` с пустых томов — 8 м 18 с до переезда жизненного цикла в
Airflow. В цену целей она не входит. На готовом мире подъём больше не
пересчитывает данные: `world_initialize` зеленеет без изменений.
`make rebuild-storage` тоже не проверка. Команда через Airflow удаляет
прикладные базы ClickHouse, топики и позиции групп Kafka, заново применяет DDL,
заливает стартовый мир и возвращает его пульт к концу стартовых дней. Службы и
их тома она сохраняет, поэтому возврат к каноническим данным не требует
холодного запуска всего стенда.
## Правило: смоук обязан оставаться быстрым
@@ -96,20 +103,29 @@ ClickHouse отвечает сразу.
Деление целей ценно ровно до тех пор, пока оно не превратилось в «гонять
всегда всё».
Состояние перед проверкой восстанавливается в самой узкой достаточной области:
сначала объект или партиция, затем база слоя. Если нужен целиком чистый
прикладной мир, `make rebuild-storage` пересобирает его базы, топики, позиции
потребителей и данные. `make clean` нужен, только когда меняется или сломано
постоянное состояние вне этих баз либо проверяется сам запуск с пустых томов.
Требование к обоснованию полного сброса задаёт `AGENTS.md`. Неизвестную поломку
сначала исследуют: полный сброс уничтожает её следы.
| Когда | Что гонять |
|---|---|
| Правка в работе | `make config-test` и `make smoke` |
| PR или задача | плюс цели, которых правка касалась: DAG-и, Superset или Kafka — `check-services`; DDL, кластер или данные — `check-clickhouse` |
| Приёмка этапа | `make up` с нуля и все три цели на стенде |
| Приёмка этапа | все три цели на стенде; запуск с пустых томов — только для изменений начальной сборки или постоянного состояния служб |
Правки генератора добавляют к этому `make lint`, `make typecheck` и `make test`
из каталога `generator/`: стенд им не нужен, а `make test` из них самая
дорогая. Правки дагов и Superset — корневой `make lint`.
Тринадцать секунд из её семидесяти одной — пересборка восьми модельных дней
для сверки с описью мира. Дешевле хеши не сравнить: чтобы узнать, тот ли
получается мир, его надо получить. Место выбрано по той же оси «кого
спрашивают» — вопрос обращён к коду генератора, стенд ему не нужен, — и
Двадцать секунд из ее ста семидесяти шести — пересборка восьми модельных дней
для сверки с описью мира (20,5 с из 176,5). Дешевле хеши не сравнить: чтобы
узнать, тот ли получается мир, его надо получить. Место выбрано по той же
оси «кого спрашивают» — вопрос обращён к коду генератора, стенд ему не
нужен, — и
краснеет проверка там, где надо: сразу после правки генератора. Не будь её,
расхождение всплыло бы получасом позже, на поднятом стенде, где выглядит
поломкой хранилища, а не забытой пересборкой.
@@ -194,12 +210,14 @@ Kafka → STG → ODS, и живёт он в `make check-clickhouse`.
| `make check-services` | `scripts/stand-services.sh` |
| `make check-clickhouse` | `scripts/check-clickhouse.sh` |
Особняком — `scripts/wait-for-world.sh`: он не проверка, а вторая половина
`make up`. `docker compose up --wait` дожидается служб, в том числе успешно
отработавшей заливки, но «заливка кончилась» значит «события в топике», а не
«события в хранилище»: приём асинхронный. Скрипт ждёт доезда ограниченным
циклом опроса. Без него `make check-clickhouse` следом краснел бы по
устройству, а не по поломке.
Особняком стоит `scripts/run-dag.sh`: это не проверка, а общий REST-переход от
`make` к Airflow. `make up` запускает через него `world_initialize`, а
`make rebuild-storage` — `world_recreate`; сценарий ждёт появления дага в API,
а затем до минуты повторяет только стартовый ответ `Dag with dag_id not found`.
Прочие ответы и сетевые ошибки он не повторяет: при потерянном ответе запуск мог
уже создаться. Сценарий печатает идентификаторы дага и прогона и возвращает
вызывающему его итог. Ожидание доставки событий и запуск `orders_ingest` теперь
видны задачами `world_initialize`, а не спрятаны в shell.
Общее у смоука и `check-services` — счёт проверок, обращение к Compose и две
проверки — вынесено в `scripts/stand-common.sh`; сам он не запускается.
@@ -209,7 +227,7 @@ Kafka → STG → ODS, и живёт он в `make check-clickhouse`.
контейнер Docker поднимает сам, и проверка здоровья об этом промолчит
(ADR 0004). Стенд нагружает `check-services`, а увидеть последствия нужно и
тому, кто гонял один смоук. Это единственная проверка, которая считается
дважды: 20 у смоука плюс 7 у `check-services` — это 26 разных проверок.
дважды: 21 у смоука плюс 7 у `check-services` — это 27 разных проверок.
- **Зависимости машины считает только смоук.** «На машине есть Docker, curl и
jq» — вопрос к машине, а не к службам, и на оси он стоит рядом с «стенд
собран». Для `check-services` это условие запуска: без них он не начнёт
@@ -221,6 +239,193 @@ Kafka → STG → ODS, и живёт он в `make check-clickhouse`.
## Что проверено
**Калибровка заказной стороны 30 августа 2026 года при исполнении #194.**
Пересборки эталонного мира не будет (#192), поэтому доли заказной стороны
сверены замером внутренностей генератора — окно 28 модельных дней,
канонический seed, без транспорта, — тем же приемом, каким `test_plan.py` и
`test_commerce.py` меряют мир. Команда (из `generator/`):
```bash
uv run python - <<'PY'
from collections import Counter
from clickstream_generator import day, inventory, orders, world
from clickstream_generator.seeds import CANONICAL_SEED
WINDOW = 28
class_totals: Counter[str] = Counter()
outcome_totals: Counter[int] = Counter()
delivery_totals: Counter[int] = Counter()
delay_totals: Counter[int] = Counter()
total_orders = 0
for d in range(WINDOW):
today = day.stream(CANONICAL_SEED, d)
for key, value in inventory._order_class_counts(today).items():
class_totals[key] += value
money = today.orders
total_orders += len(money)
for value in money.outcome.tolist():
outcome_totals[value] += 1
for value in money.delivery.tolist():
delivery_totals[value] += 1
for value in money.snapshot_delay.tolist():
delay_totals[value] += 1
print(total_orders, dict(class_totals), dict(outcome_totals),
dict(delivery_totals), dict(delay_totals))
PY
```
6973 заказов за 28 дней. Доли из таблицы сверки (после приоритета классов):
отменено 5,15% (ориентир мастер-спеки ~5%, в пределах; из них 3,03%
оплачен-потом-отменен и 2,12% отменен неоплаченным — веса `world.py`
95/3/2); дубль `purchase` 1,89% (ориентир ~2%, в пределах); дельта суммы
1,32% (ориентир 1–2%, в пределах); потеря `purchase` 1,78% при броске 3% —
вычеты штатные: назначенные планом покупки из броска исключены (мост
склейки), часть случаев уходит в отмену приоритетом; наблюдаемая доля
принята решением владельца (#194). Стоимость доставки — 35,5% / 49,2%
/ 15,4%, совпадает с весами `DELIVERY_KOPECKS_WEIGHTS`. Опоздание слепков
(`ORDER_SNAPSHOT_DELAY_WEIGHTS`) — доля заказов с δ>0 составила 8,39%
(ориентир мастер-спеки ~10%, в пределах). Скрипт замера в репозиторий не
входит; вывод — в отчете issue #194.
**Перезамер 30 августа 2026 года при исполнении #192.** Команды запускались
из `generator/`:
```bash
time make inventory
uv run python -m clickstream_generator batch --day 0 --days 8 \
--file /tmp/stage7-events.jsonl
for snapshot_day in 1 2 3 4 5 6 7; do
uv run python -m clickstream_generator snapshot --day "$snapshot_day" \
--file "/tmp/stage7-snapshot-${snapshot_day}.jsonl"
done
wc -c /tmp/stage7-events.jsonl /tmp/stage7-snapshot-{1,2,3,4,5,6,7}.jsonl
time make test
```
Опись пересобралась за 20,515 с. Файловый приемник записал 460 731 812 байт:
458 478 771 байт событий и 2 253 041 байт слепков. `make test` прошел 437/0
за 176,476 с. Прежние 71 с (7 августа, #42) выросли по двум причинам: тестов
стало 437 против 407, и потяжелел сам мир — та же пересборка восьми дней
стоила 13 с, теперь 20,5. Эта правка добавила один тест — проигрыш дня.
**Приемка #172 28 августа 2026 года.** Холодный `create_app()` занимал
28,3-28,4 секунды, а чтение подключения после запуска - 0,07 секунды. Предел
30 секунд почти целиком уходил на запуск второго приложения. Увеличивать его
не стали: Superset не обещает постоянного времени `create_app()`.
После входа проверка делает три GET-запроса к уже работающему Superset: находит
`ClickHouse`, сверяет UUID и безопасный URI, затем требует схему `dm`. Так без
второго запуска проверяются сохраненное подключение и хранилище пароля. Форму
API сверили через Context7 и с исходным кодом Superset 6.1.0. `superset test-db`
отклонен, потому что тоже запускает приложение; прямой SQL к `dbs` не проверяет
соединение.
Проверка больше не подтверждает, что сам Superset использует Postgres для
метаданных. Короткий запрос к Postgres показывает лишь готовность базы, а REST
API - подключение к ClickHouse. Для `check-services` этого достаточно.
После перезапуска Superset три прогона прошли 7/7 за 71, 67 и 70 секунд.
`make config-test` прошел. `make smoke` дал 21/21 за 25 секунд; его код не
менялся, прежний замер был 17 секунд. Неверный UUID дал 5/1: красной стала
только проверка метаданных, пароль в вывод не попал.
**Приемка #156 27 августа 2026 года.** `make rebuild-storage` занял 7 минут.
На чистом прикладном мире `world_initialize` сам довел позицию до `8`, дождался
`etl_pipeline` и оставил заполненными DDS и обе витрины. После пересборки прошли
`make smoke` 21/21 и `make check-clickhouse` 10/10. Перед стендовыми сценариями
прошли `make config-test` и `make lint`.
Два прогона `world_next_day` не изменили слои; один ручной `etl_pipeline` без
параметров догнал оба дня. Полный прогон `world_live_day` занял 27 м 2 с и
завершился только после успешных DDS и DM.
Временная синтаксическая поломка `sql/dm/daily_traffic_rebuild.sql` дала
красную цепочку: DDS завершился успешно, а `daily_traffic`, DM, `etl_pipeline`
и `world_live_day` покраснели. После возврата исправного SQL ручной
`etl_pipeline` без параметров завершился успешно на позиции `12` и восстановил
слои.
Для проверки пакетного барьера `stg.hits_raw_mv` временно отсоединили командой
`DETACH` на обеих нодах. После `world_next_day` отставание Kafka составило
46 367 (19 128 + 27 239). Во время ожидания матвью вернули командой `ATTACH`.
Журнал готовности записал повторные опросы с отставанием 46 367, затем 27 239
и 0; после этого очередь `ods.event_dist` содержала 0 файлов на обеих нодах,
и ETL завершился успешно. Проверка `EXISTS` снова дала `1` на обеих нодах,
позиция равна `13`.
После пересборки `make check-services` дважды дал 5/1: только импорт Superset
не уложился в существующий тайм-аут 30 с. Диагностический пробник импорта с
ожиданием 90 с прошел 3/0. Финальный штатный повтор прошел 7/7 за 129 с.
**Перезамер 21 августа 2026 года при исполнении #124.** Образ Airflow собран с
`apache-airflow-providers-clickhousedb==1.0.0`,
`apache-airflow-providers-common-sql==2.0.1` и
`clickhouse-connect==1.6.0`; `pip check` не нашёл несовместимых зависимостей.
Адресная пересборка мира через `make rebuild-storage` заняла 3 м 5 с: все шесть
задач DDL, `pull_batch` и `parse_batch` завершились успешно. После неё прошли
смоук 21/21 за 17 с, проверка ClickHouse 10/10 и межсервисная проверка 7/7 за
100 с.
Первый `make up` после замены образа попал в короткий рассинхрон запуска
Airflow: API уже сообщил о здоровье и отдал `world_initialize` по GET, но POST
нового запуска ещё ответил `Dag with dag_id not found`. Ошибок импорта не было;
через несколько секунд повторный `make up` завершился успешно и не менял
готовый мир.
**Перезамер 21 августа 2026 года при исполнении #114.** После добавления
`kafka-exporter` и источника ClickHouse смоук прошёл 21/21 за 16–17 секунд,
`check-services` — 7/7 за 93 секунды. При остановленном экспортёре смоук дал
19/2: назвал нездоровый сервис и отсутствие одной из четырёх целей. После
возврата сервиса прогон снова дал 21/21.
После переноса #119 поверх этого состава повторный `make up` сохранил готовый
мир, смоук прошёл 21/21, проверка ClickHouse — 10/10, межсервисная — 7/7.
**Приёмка логики #119 до переноса поверх мониторинга 21 августа 2026 года.**
`make rebuild-storage` через Airflow прошёл за 3 м 9 с: позиция прошла задачи
`-1` → `0` → `8`, топики получили новые идентификаторы, группы дочитали новые
топики без отставания, а ODS принял 401 185 событий без брака и 2 851
актуальный заказ. Задача `build_generator_image` заняла по 1,5 с в двух
прогонах.
Повторный `make up` занял 2 м 41 с вместе со штатным повторным запуском служб
инициализации; `world_initialize` завершился за один цикл опроса и оставил
счётчики неизменными. Отдельно проверены красные отказы `world_initialize` при
`-1` и `world_next_day` при отсутствующей позиции, `0` и `-1`; `lifecycle`
отказано в чтении `system.users`, но разрешено чтение `system.settings`.
Итоговый холодный `make up` из пустых томов занял 9 м 39 с после 25 с на
`make clean`. Даг создал отсутствующую позицию и закончил на `8`; ODS снова
получил 401 185 событий без брака и 2 851 заказ. У `hits` два раздела, у
`orders` один, отставание обеих групп равно нулю. На тогдашнем составе стенда
прошли смоук 20/20, проверка ClickHouse 10/10 и межсервисная проверка 7/7.
Оборванную очистку проверили после записи `world_position=-1`: остановили
первую ноду ClickHouse, и `world_recreate` покраснел на удалении баз. Следующий
`make up` тоже покраснел и оставил `-1`. После возврата ноды повторный
`make rebuild-storage` восстановил мир.
**Прототип 21 августа 2026 года при исследовании #110.** Предшествующая
shell-версия узкой пересборки за 2 м 25 с пересоздала прикладные базы, отправила
401 185 событий и 6 656 версий заказов и вернула позицию с 11 на 8. Замер
оставлен как ориентир цены, но не подтверждает нынешнюю реализацию Airflow: тот
вариант не очищал Kafka и был отклонён как второй оркестратор мира.
**Перезамер 20 августа 2026 года при исполнении #96, до переезда в Airflow.**
`make up` после `make clean` прошёл за 8 м 18 с, повтор на живом стенде — за
3 м 35 с. Отправка семи слепков заняла около 28 секунд.
Прежний замер ниже — 2 м 50 с и 1 м 5 с до появления приёма заказов и пульта
мира. Весь рост приписывать слепкам нельзя: на холодном прогоне основное время
ушло ещё до сценариев ожидания: `airflow-init` завершился примерно на 320-й
секунде, обработчик DAG стал здоров примерно на 458-й. Числа здесь называют
цену нынешнего стенда, а не выносят вердикт о регрессии.
**Перезамер 19 августа 2026 года при исполнении #95.** После добавления десятой
проверки словаря `make check-clickhouse` на чисто поднятом стенде прошёл за
24 секунды. Это цена всей цели, а не одной новой строки.
**Замер 9 августа 2026 года при появлении корневого `lint` (#65).** Три прогона
подряд — 0,39, 0,36 и 0,39 секунды на трёх файлах стенда; в таблице 0,4 с. На
машине с непрогретым кешем первый прогон дороже: `uvx` сначала скачивает ruff.
+7 -5
View File
@@ -11,10 +11,12 @@
по элементу на товар. Отдельной сущности «визит» в выгрузке нет — визиты
собирают на стороне хранилища, а `VisitID` дан как эталон для самопроверки.
Имена и типы колонок — стороны источника. Хранилище принимает их как есть и
нормализует у себя: то же имя в нашем стиле ждёт в столбце «Нормализованное
имя». Это имя источника, приведённое к snake_case, а не имя атрибута в
модели данных: слой DDS складывает свою модель и называет атрибуты по ней.
Имена и типы колонок описывают сторону источника. Обычно ODS принимает их без
изменений. Исключение — `purchaseRevenue`: источник объявляет Float64, а ODS
хранит деньги в Decimal. Точный локальный тип назван в документации
хранилища. Имя в нашем стиле ждет в столбце «Нормализованное имя». Это имя
источника, приведенное к snake_case, а не имя атрибута в модели данных: слой
DDS складывает свою модель и называет атрибуты по ней.
Столбец «Тип numpy» показывает, чем колонка представлена внутри генератора;
у массивов это тип элемента. Номер — место колонки в выгрузке: порядок задан
контрактом.
@@ -90,7 +92,7 @@
| № | Колонка | Тип ClickHouse | Тип numpy | Нормализованное имя | Комментарий |
|---|---|---|---|---|---|
| 37 | `purchaseID` | `Array(String)` | `object` | `purchase_id` | номер заказа; у события purchase — один элемент |
| 38 | `purchaseRevenue` | `Array(Float64)` | `float64` | `purchase_revenue` | выручка заказа глазами клиента; Float64, как у Метрики — на этом держится урок о расхождениях с бэкендом |
| 38 | `purchaseRevenue` | `Array(Float64)` | `float64` | `purchase_revenue` | выручка заказа глазами клиента; источник объявляет Float64, ODS хранит точный Decimal |
| 39 | `purchaseCurrency` | `Array(String)` | `object` | `purchase_currency` | валюта заказа |
| 40 | `purchaseCoupon` | `Array(String)` | `object` | `purchase_coupon` | купон заказа, если был применён |
| 41 | `productID` | `Array(String)` | `object` | `product_id` | id товаров события |
+109
View File
@@ -0,0 +1,109 @@
# Учебные задания: витрины слоя DM и дашборд в Superset
Пять домашних заданий — про витрины слоя DM. Стенд привозит слой
наполовину: витрины трех сюжетов дашборда и контроль качества построены,
остальные витрины строит менти. Каждое из них — самостоятельное ТЗ: что за
витрина, какое у нее зерно, из чего она собирается и как проверить, что
собралась верно.
Шестое задание — необязательная лаба в Superset. В ней менти собирает свой
дашборд поверх пяти витрин.
Общее устройство слоя — [дока DM](../architecture/dm.md). Она отвечает на
вопросы «почему так», задание отвечает на вопрос «что сделать».
## Порядок
Задания идут по нарастанию: каждое следующее опирается на то, что уже
усвоено.
| № | Результат | Чему учит |
|---|---|---|
| 1 | [`events_enriched_v`](events-enriched.md) | слой — это контракт, а не копия данных |
| 2 | [`top_pages_daily`](top-pages-daily.md) | зерно сменилось — витрина материализуется и встает в конвейер |
| 3 | [`session_overview`](session-overview.md) | зерно решает, на какие вопросы витрина уже не ответит |
| 4 | [`dq_errors_daily`](dq-errors-daily.md) | у брака свой день и свой срок жизни |
| 5 | [`utm_effectiveness`](utm-effectiveness.md) | `declared_` в имени — предупреждение, а не украшение |
| 6 | [Свой дашборд в Superset](superset-dashboard.md) — необязательная лаба | свои объекты BI живут отдельно от стендовых |
## Общие правила
Они одни для пяти заданий по витринам, поэтому записаны здесь, а не
повторяются в каждом ТЗ.
**Читать — через `_v`.** Публичный договор сущности DDS — представление с
суффиксом `_v`: `dds.event_v`, `dds.session_v`. Витрина называет только
его; физические `_rep` и `_dist` служат загрузке и обслуживанию. Соседнюю
домашку витрина источником тоже не берет: витрина слоя DM читает договор
DDS, и задания остаются независимыми. Исключение одно и оно оговорено в
задании 4: у таблиц брака публичного договора нет.
**Писать — только в `_dist`.** При записи в локальную таблицу раскладку
определяет то, какая нода случайно выполняла код, а не свойство данных.
Правило и его следствия — [дока хранилища](../architecture/storage.md),
«Раскладка по шардам».
**Форма — по зерну.** Витрина, меняющая зерно источника, материализуется:
`dm.<имя>_rep` / `_dist`, донор `dm.<имя>_stage_rep` / `_stage_dist` и
публичное `dm.<имя>_v` с явным списком колонок. Витрина, сохраняющая зерно,
остается обычным представлением. Довод — [дока DM](../architecture/dm.md),
«Форма: по зерну, не по цене запроса».
**Ключ шардирования — твое решение.** Ни одно ТЗ ключа не называет.
Правило выбора и требование к донору — [дока
хранилища](../architecture/storage.md), «Раскладка по шардам»: донор
объявляется через `AS <цель>_rep` и шардируется тем же ключом, что цель,
иначе замена партиции потеряет строку на одном шарде и задвоит на другом.
Названный ключ надо уметь защитить: почему он не дает перекоса и почему
более сложный тут ничего не добавляет. Образец такой защиты —
`dm.revenue_daily_dist` в [`sql/ddl/55-dm-tables.sql`](../../sql/ddl/55-dm-tables.sql).
**Где лежит код.** DDL домашек — свой файл `sql/ddl/70-labs.sql`: он
применяется после стендовых по порядку имени, и твои объекты не мешаются
со стендовыми. У агрегатов рядом со стендовыми ложатся еще три запроса —
`sql/dm/<витрина>_scope.sql` спрашивает у хранилища, какие дни пересобирает
запуск, `_rebuild.sql` собирает их в донор, `_replace.sql` заменяет
партицию, — и задача в
[`dags/dm_transform.py`](../../dags/dm_transform.py). У разминочного
представления нет ничего из этого: весь его код — одно `CREATE VIEW`.
**Образец на все случаи** — витрина `revenue_daily`: у нее есть все пять
объектов, донор, сборка, замена дневных партиций и задача в конвейере.
Списывать с нее устройство можно и нужно; списывать состав колонок — нет,
он у каждой витрины свой.
## Самопроверка
Даг `homework_check` запускается рукой, расписания у него нет. Задача
витрины красная, пока витрины нет или счет не сходится, и зеленая, когда
собрано верно. В сводку качества конвейера `dm.dq_summary` он не пишет:
это инструмент лабы, а не история качества стенда.
Проверка пяти заданий по витринам устроена одинаково и золотых констант не
содержит: рядом с витриной независимым запросом собирается тот же ответ —
прямо из источника витрины, минуя ее саму. У четырех заданий источник эталона
тот же, что у витрины, `dds.session_v` или `dds.event_v`; у задания 4 это
таблицы брака ODS, потому что в DDS у брака представительства нет. Обе стороны
соединяются по деловому ключу через `FULL OUTER JOIN`, и считается число строк,
где стороны разошлись или одной стороны нет. Ноль — зеленый.
Полное соединение здесь обязательно: при обычном пропавший день или
пропавший ключ просто не попал бы в результат и остался бы незамечен.
Раздел «Как проверить себя» каждого ТЗ по витрине называет деловой ключ и
сравниваемые величины. Тот же прием в стендовом исполнении — [даг
`dq_check`](../../dags/dq_check.py) и запросы в [`sql/dq/`](../../sql/dq).
**Предупреждение.** Запросы самой проверки лежат в `sql/dq/` открыто, и
имена называют витрину и роль сверки. Проверка на инвариантах неизбежно
близка к ответу: чтобы сверить витрину, надо ее пересчитать. Прятать эти
файлы никто не станет — но открыв их до того, как задание сделано, ты
обменяешь урок на готовый SQL.
Смотреть туда стоит после своей сборки: сравнить два решения полезно,
списать одно — нет.
## Уборка
Черновики и опыты за собой сносить: правило проверок стенда —
[дока тестирования](../architecture/testing.md). Снесенная витрина обязана
снова покраснить свою задачу в `homework_check` — если не покраснила,
проверка ничего и не проверяла.
+118
View File
@@ -0,0 +1,118 @@
# Задание 4: `dm.dq_errors_daily`
**Чему учит:** у брака свой день и свой срок жизни. Витрина качества живет
по времени загрузки, а не по модельному дню, и переживает собственный
источник — поэтому «пересобрать все» здесь означает «стереть историю».
## Роль витрины
Сводка приемки: сколько строк за день не прошли разбор и по какой причине.
Читают ее, когда качество потока просело: сначала смотрят, вырос ли класс
брака, потом идут за сырым текстом в саму таблицу ошибок.
Витрина отвечает на вопрос «сколько и чего», а не «что именно сломалось».
Разбирательство с конкретной строкой начинается в `ods.event_errors_dist` и
`ods.order_errors_dist`, где рядом с классом лежат сырой текст и координаты
доставки.
## Источник: единственное исключение из правила `_v`
Общее правило домашек — читать через публичный договор `_v`. У таблиц брака
такого договора нет, и заводить его ради этой витрины не надо: брак — не
сущность бизнес-модели, а диагностика слоя приема. Читать нужно
распределенные таблицы напрямую:
- `ods.event_errors_dist` — брак разбора событий;
- `ods.order_errors_dist` — брак разбора слепка заказов.
Именно `_dist`, а не `_rep`: локальная таблица вернет строки одного шарда, и
витрина тихо покажет половину брака. Ошибки при этом не будет — ошибка
появится позже, когда по витрине примут решение.
## Зерно и форма
Зерно — **день загрузки × источник × класс брака**. Зерно источника —
строка брака, значит зерно сменилось и витрина материализуется:
`dm.dq_errors_daily_rep` / `_dist`, донор `_stage_rep` / `_stage_dist`,
публичное `dm.dq_errors_daily_v`. Ключ партиции — день загрузки.
День здесь — `toDate(_load_ts)`, то есть настоящее время, когда строка
приехала в хранилище, а не модельный день мира. Модельного дня у брака нет
и быть не может: он живет в содержимом, а содержимое как раз и не
разобралось.
## Состав колонок
| Колонка | Тип | Что это |
|---|---|---|
| `load_date` | `Date` | день загрузки, в который приехал брак |
| `source` | `LowCardinality(String)` | `event` или `order` |
| `error_class` | `LowCardinality(String)` | класс брака из таблицы ошибок |
| `error_rows` | `UInt64` | число забракованных строк |
| `_load_id` | `String` | запуск, собравший день |
| `_load_ts` | `DateTime64(3, 'UTC')` | когда собран |
Две похожие колонки рядом различаются намеренно: `load_date` — про день,
когда приехал брак, `_load_ts` — про запуск, который собрал витрину. Первая
деловая, вторая служебная, и совпадать они не обязаны.
Классы у двух источников свои и не пересекаются по смыслу, поэтому колонка
`source` в зерне обязательна: без нее одинаковое имя класса у событий и у
заказов слилось бы в одну строку.
## Ритм пересборки: витрина переживает источник
Таблицы брака живут месяц (`TTL`), сырье — трое суток. Витрина живет без
срока: сводка «сколько брака было в марте» нужна и после того, как сами
строки марта удалены.
Отсюда правило прогона: пересобираются **только те дни загрузки, которые
еще есть в источнике**. Спроси у источника список живых дней и замени
партиции ровно этих дней. Соблазн «собрать все заново в донор и подменить
таблицу целиком» здесь стоит дороже обычного: истекшие по `TTL` дни исчезли
бы из витрины навсегда, а вместе с ними — единственная оставшаяся память о
них.
Текущий день загрузки не замерзает до конца суток: поток событий идет, и
брак в него еще добавится. Это нормально, день просто пересоберется на
следующем прогоне.
## Ключ шардирования
Твое решение по [правилу донора](../architecture/storage.md), «Раскладка по
шардам». Витрина крошечная: классов брака у событий и заказов вместе меньше
десятка. Учти это в защите ключа — иногда правильный ответ звучит как
«перекос здесь ничего не стоит, и вот почему».
## Как проверить себя
Деловой ключ — пара `source` и `error_class` внутри `load_date`. Область
проверки — дни загрузки, которые еще живы хотя бы в одной таблице ошибок:
день за границей `TTL` сверять не с чем, и его отсутствие в источнике не
ошибка.
Собери прямой счет по обеим таблицам ошибок, соедини с
`dm.dq_errors_daily_v` полным внешним соединением по ключу и посчитай
строки, где ключа нет с одной из сторон или где расходится `error_rows`.
Ноль — зеленый.
Отдельно: сумма `error_rows` по живым дням равна общему числу строк в
`ods.event_errors_dist` плюс `ods.order_errors_dist`. Если эта сумма вышла
примерно вдвое меньше — витрина почти наверняка собрана с `_rep` вместо
`_dist` и видит один шард из двух.
**Пустая витрина — верный ответ.** На чистом стенде брака нет, обе стороны
пусты, расхождений ноль, задача зеленая. Проверка, которая требует хотя бы
одной строки, на здоровом стенде краснела бы всегда и приучала бы себя
игнорировать.
## Приемка
- [ ] пять объектов витрины созданы, донор объявлен через `AS` и шардируется
ключом цели;
- [ ] источники — `_dist`-таблицы обоих видов брака;
- [ ] прогон заменяет партиции только живых дней источника и не трогает
истекшие;
- [ ] задача `dq_errors_daily` в `homework_check` зеленая — в том числе на
чистом стенде, где брака нет;
- [ ] задача витрины добавлена в `dm_transform`.
+114
View File
@@ -0,0 +1,114 @@
# Задание 1: `dm.events_enriched_v`
**Чему учит:** слой — это контракт, а не копия данных. Витрина, которая не
меняет зерно источника, остается представлением, и копии событий ради
других имен колонок не заводит ни один боевой склад.
Это разминка. Строк она не хранит, в конвейер не встает, ключа шардирования
у нее нет. Задача одна: собрать плоское событие для BI и не поддаться
соблазну разложить его на диск.
## Роль витрины
Договор события в DDS широкий — 44 колонки, почти весь формат выгрузки:
часть из них технические координаты источника, часть — параллельные массивы
товаров. Аналитику в Superset нужен плоский набор деловых полей и пара
производных, которые иначе каждый пишет заново в каждом запросе.
Витрина отвечает на вопрос «что вообще происходило»: с нее начинают, когда
надо посмотреть на события глазами человека, а не разбирать широкую строку
источника.
Источником для витрин следующих заданий она не служит. Витрина слоя DM
читает публичный договор DDS — так устроены и стендовые витрины, и потому
задания независимы: соседнюю домашку можно делать первой, а можно не делать
вовсе.
## Зерно и форма
Зерно — **событие**: одна строка витрины равна одной строке `dds.event_v`.
Зерно источника сохранено, значит форма — обычное представление
`CREATE VIEW dm.events_enriched_v`, без физической таблицы, без донора и
без задачи в `dm_transform`. Пересобирать нечего.
Источник — `dds.event_v`, и только он.
## Состав колонок
Явный список обязателен: договор не должен расширяться сам, когда в
источник добавят колонку.
**Время и посетитель:** `event_date`, `event_time`, `event_hour`,
`client_id`, `event_id`.
**Действие:** `event_type` (`pageview`, `add_to_cart`, `purchase`), `url`,
`page_path`, `referer`, `referer_host`, `title`.
**Атрибуция:** `utm_source`, `utm_medium`, `utm_campaign`, `utm_content`,
`utm_term`.
**Паспорт визита:** `device_category`, `browser`, `operating_system`,
`region_country`, `region_city`.
**Торговый блок, массивами как в источнике:** `product_id`, `product_name`,
`product_category`, `product_price`, `product_quantity`,
`product_event_type`, `purchase_id`, `purchase_revenue`, `purchase_coupon`.
Три колонки в источнике не лежат и считаются здесь:
| Колонка | Как считается | Зачем |
|---|---|---|
| `event_hour` | `toHour(event_time)` | суточный профиль спрашивают в каждом отчете |
| `page_path` | путь `url` без домена и параметров | группировка по странице без разбора строки в каждом запросе |
| `referer_host` | домен `referer` | «откуда пришли» одним значением, а не полным адресом |
Служебных `_load_id` и `_load_ts` у витрины нет, и это не забывчивость. Их
нет и у `dds.event_v`: событие в DDS не грузят, а читают из ODS, поэтому
координат собственной загрузки у него не бывает. Служебная колонка называет
запуск, который положил строку на диск, — здесь на диск никто ничего не
кладет.
## Ловушка задания
Массивы `product_*` тянет развернуть через `ARRAY JOIN` — так плоская
таблица становится по-настоящему плоской. Разворачивать нельзя, и вреда
здесь два.
Очевидный: у события с тремя позициями получилось бы три строки, зерно
витрины перестало бы совпадать с зерном источника, а вместе с ним развалилось
бы и правило формы — такую витрину уже пришлось бы материализовать.
Неочевидный и куда более разрушительный: `ARRAY JOIN` — соединение
внутреннее, и строку с пустым массивом он выбрасывает. Торговый блок пуст у
всех событий, кроме корзин и покупок, то есть у подавляющего большинства.
Так «плоская таблица событий» превращается в таблицу товарных позиций и
теряет девятнадцать строк из двадцати — а по имени и по составу колонок она
по-прежнему выглядит таблицей событий. Ошибка не падает и ничего не
подсвечивает.
Массивы едут в договор как есть; разворачивает их тот, кому нужна позиция
заказа, — и делает это уже в своей витрине, с другим зерном и другим именем.
## Как проверить себя
Деловой ключ — `event_id` внутри дня. Собери прямой ответ из `dds.event_v`
за тот же день, соедини с витриной полным внешним соединением и посчитай
строки, где ключа нет с одной из сторон или где различаются значения
деловых колонок. Ноль — зеленый.
Отдельно проверяются три производные колонки: `event_hour`, `page_path` и
`referer_host` должны совпасть с тем же выражением, посчитанным по
`dds.event_v` на лету.
Если строк в витрине оказалось в разы меньше, чем в источнике, а остались в
ней одни корзины и покупки — это развернутые массивы: `ARRAY JOIN` выбросил
все события с пустым торговым блоком.
## Приемка
- [ ] `dm.events_enriched_v` создано, физических таблиц под ним нет;
- [ ] список колонок в представлении явный;
- [ ] число строк и набор `event_id` совпадают с `dds.event_v` за каждый
прожитый день;
- [ ] задача `events_enriched` в `homework_check` зеленая;
- [ ] задачи в `dm_transform` **нет** — и не должно быть.
+121
View File
@@ -0,0 +1,121 @@
# Задание 3: `dm.session_overview`
**Чему учит:** агрегат хранит слагаемые, а не готовые средние и доли.
Среднее по строкам витрины не складывается никогда, а уникальных нельзя
складывать даже тогда, когда на сегодняшних данных сумма сходится.
## Роль витрины
Дневной портрет визитов в разрезе устройств: сколько было сессий, какие они
были длинные, сколько страниц смотрели и как часто доходили до покупки.
Вопрос витрины — «как люди ходят по магазину с телефона и с настольного
компьютера, и чем эти визиты отличаются».
Сессия на стенде — расчетная сущность, ее уже нарезал слой DDS. Собирать
визиты заново из событий не нужно и нельзя: это была бы вторая нарезка,
которая тихо разойдется с первой.
Витрина с таким именем была и на прошлом стенде, но зерно у нее сменилось,
и сменилось не по вкусу. Там визитов как сущности не было, и витрина
нарезала их сама, строкой на визит. Здесь визит — сущность слоя DDS, и
витрина, повторяющая его зерно, оказалась бы обычным представлением по
[правилу формы](../architecture/dm.md): копией сессий с другими именами
колонок. Чтобы задание осталось про дневной агрегат, витрина поднялась на
зерно выше — до дня и среза.
## Зерно и форма
Зерно — **день сессии × категория устройства**. Источник —
`dds.session_v`, у него зерно визита, значит зерно сменилось и витрина
материализуется: `dm.session_overview_rep` / `_dist`, донор `_stage_rep` /
`_stage_dist`, публичное `dm.session_overview_v`. Ключ партиции — день.
Категория устройства взята из сессии как есть: у куки она постоянна, и слой
DDS уже перевел код источника в слово. Словарь расшифровки шире, чем мир
стенда: слов в нем четыре, а встречаются три — `desktop`, `mobile` и
`tablet`. Строку под `tv` заводить незачем, она возникнет сама, если такие
визиты появятся.
## Состав колонок
| Колонка | Тип | Что это |
|---|---|---|
| `report_date` | `Date` | день сессии |
| `device_category` | `LowCardinality(String)` | категория устройства |
| `sessions` | `UInt64` | число визитов |
| `visitors` | `UInt64` | число разных `client_id` |
| `bounce_sessions` | `UInt64` | визиты ровно из одного события |
| `purchase_sessions` | `UInt64` | визиты, в которых была хотя бы одна покупка |
| `duration_seconds_total` | `UInt64` | суммарная длительность визитов |
| `events_total` | `UInt64` | событий во всех визитах |
| `pageviews` | `UInt64` | просмотров страниц |
| `cart_adds` | `UInt64` | добавлений в корзину |
| `purchases` | `UInt64` | покупок |
| `_load_id` | `String` | запуск, собравший день |
| `_load_ts` | `DateTime64(3, 'UTC')` | когда собран |
Средней длительности и доли отказов в витрине нет намеренно. Хранить
`avg_duration_seconds` было бы удобнее ровно один раз — пока смотрят одну
строку. Тот, кто захочет среднее по дню целиком, сложит средние по трем
устройствам и получит неправду: средние не складываются, они взвешиваются.
Пара «`duration_seconds_total` и `sessions`» дает верный ответ на любом
срезе, а деление стоит потребителю один вызов. То же и с долей отказов:
храним `bounce_sessions` и `sessions`, долю считает тот, кто спрашивает.
С `visitors` история тоньше, и в ней главная ловушка задания. Складывать
уникальных по строкам нельзя: один и тот же посетитель, попавший в две
строки, будет посчитан дважды. Проверь на стенде — и увидишь, что сумма
`visitors` по устройствам за день **сходится** с `dm.daily_traffic_v`.
Это не отменяет правила, а показывает, откуда берется совпадение: в мире
стенда устройство приписано куке на всю жизнь ([словарь
понятий](../../CONTEXT.md), «Паспорт куки»), поэтому одна кука лежит ровно
в одной строке дня, и пересекаться строкам не в чем.
Совпадение это — свойство мира, а не свойство витрины. Появятся визиты
одной куки с двух устройств — сумма поедет, и ни одна проверка об этом не
скажет: отчет просто начнет тихо завышать аудиторию. Отсюда правило,
которое стоит унести с задания: складывать уникальных нельзя даже там, где
сегодня получается. Число посетителей дня спрашивают у
`dm.daily_traffic_v`, где оно посчитано на своем зерне.
## Ритм пересборки
Источник — сессии: день замерзает, как только прожит. Объем прогона тот же,
что в задании 2, — хвост от первого несобранного прожитого дня; механика та
же: донор и замена дневных партиций.
## Ключ шардирования
Твое решение по [правилу донора](../architecture/storage.md), «Раскладка по
шардам». Здесь у измерения всего три встречающихся значения, и распределены
они неровно: планшеты — тонкая полоса, а телефоны и настольные машины держат
основную массу. Прежде чем брать хеш от одного `device_category`, посчитай,
сколько строк ляжет на каждый шард, и назови, чем тебя устраивает результат.
## Как проверить себя
Деловой ключ — `device_category` внутри дня. Собери прямой агрегат из
`dds.session_v` за день, соедини с `dm.session_overview_v` полным внешним
соединением и посчитай строки, где ключа нет с одной из сторон или где
расходится любой счетчик. Ноль — зеленый.
Две проверки покрупнее ловят грубую ошибку сразу:
- сумма `sessions` за день равна числу строк `dds.session_v` этого дня:
ни один визит не потерян и ни один не задвоен;
- сумма `events_total` за день равна сумме `events_total` по сессиям того
же дня.
Если суммы событий сходятся, а сумма сессий больше числа визитов — почти
наверняка витрина собрана из событий, а не из сессий.
## Приемка
- [ ] пять объектов витрины созданы, донор объявлен через `AS` и шардируется
ключом цели;
- [ ] `dm.session_overview_v` перечисляет колонки явно;
- [ ] источник витрины — `dds.session_v`, своей нарезки визитов в ней нет;
- [ ] средних и долей в физической таблице нет;
- [ ] задача `session_overview` в `homework_check` зеленая;
- [ ] задача витрины добавлена в `dm_transform`.
+87
View File
@@ -0,0 +1,87 @@
# Задание 6 (необязательное): свой дашборд в Superset
**Чему учит:** довести свои витрины до потребителя — завести в Superset
датасеты поверх публичных представлений, подобрать графики под вопросы и
собрать из них один связный экран.
Эта лаба идет после заданий 1–5 и опирается на их результат. Ее можно
пропустить: основной предмет стенда — ClickHouse, а здесь вся работа — в
интерфейсе BI.
## Роль дашборда
Собери обзор трафика и поведения посетителей. Он должен отвечать на три
вопроса: что происходило в магазине, какие страницы, устройства и рекламные
каналы дали результат, были ли ошибки приема данных.
Стендовый дашборд «Бизнес-сюжеты» собран из готовых витрин. Свой дашборд
собери из пяти витрин, которые ты построил в заданиях. Копировать раскладку
стендового дашборда не нужно: выбери форму, в которой ответы читаются без
пояснений рядом с экраном.
## Свои объекты — отдельно
Не добавляй графики в стендовый дашборд и не правь его датасеты. При
инициализации Superset импорт с `--overwrite` заменит ручные правки стендовых
объектов файлами из репозитория. `make up` свой дашборд не стирает; срок жизни
таких объектов описан в [доке Superset](../architecture/superset.md), «Импорт
при каждой инициализации».
Заведи отдельные датасеты и графики, собери из них свой дашборд. Назови его,
например, «Мои витрины DM». Это то же правило, по которому DDL домашек лежит
в `sql/ddl/70-labs.sql`: стенд привозит свои объекты, менти создает свои.
## Датасеты
Заведи в подключении `ClickHouse` пять физических датасетов схемы `dm`:
- `events_enriched_v`;
- `top_pages_daily_v`;
- `session_overview_v`;
- `dq_errors_daily_v`;
- `utm_effectiveness_v`.
## Состав дашборда
Каждая из пяти витрин должна появиться хотя бы в одном графике. Точный тип
графика выбери сам. На дашборде покажи следующее:
| Витрина | Что показать |
|---|---|
| `events_enriched_v` | число событий по часу и типу события |
| `top_pages_daily_v` | страницы с просмотрами, посетителями и добавлениями в корзину |
| `session_overview_v` | сравнение устройств по визитам, отказам и визитам с покупкой |
| `dq_errors_daily_v` | число ошибок по дню загрузки, источнику и классу |
| `utm_effectiveness_v` | трафик, покупки и заявленную выручку по рекламным каналам |
Для долей используй слагаемые из витрин. Например, доля отказов считается
как сумма `bounce_sessions`, деленная на сумму `sessions`. Среднее по готовым
долям для такого графика не подходит — урок задания 3 остается в силе.
Названия графиков, осей и показателей должны объяснять экран без чтения SQL.
## Как проверить себя
Эта лаба проверяется глазами. У расположения панелей и понятных подписей нет
счетного инварианта, поэтому задачи для нее в `homework_check` нет.
Открой список дашбордов и проверь:
- «Бизнес-сюжеты» остался отдельным стендовым дашбордом;
- твой дашборд открывается без ошибок и содержит график от каждого из пяти
датасетов;
- подписи, единицы измерения и легенды читаются без обращения к SQL;
- прямой трафик не исчез из графика UTM, а заявленная выручка не выдана за
серверную;
- пустой график ошибок нормален, если в таблицах брака сейчас нет строк.
Последний проход сделай как читатель: найди на экране самый заметный канал,
страницу и устройство, затем проверь, понятно ли из подписей, что именно
сравнивается. Если ответ приходится угадывать, поправь график или его название.
## Приемка
- [ ] пять датасетов читают публичные представления витрин заданий 1–5;
- [ ] создан отдельный дашборд, стендовые объекты не изменены;
- [ ] каждая витрина представлена хотя бы одним графиком;
- [ ] дашборд проверен глазами по разделу выше.
+114
View File
@@ -0,0 +1,114 @@
# Задание 2: `dm.top_pages_daily`
**Чему учит:** зерно сменилось — значит витрина материализуется, живет
дневными партициями и встает в конвейер. Первая настоящая витрина: пять
объектов, донор, замена партиции, задача в `dm_transform`.
## Роль витрины
Популярность страниц по дням: сколько раз страницу открыли, сколько разных
посетителей ее видели и что на ней делали кроме просмотра.
Торговое событие садится на ту страницу, где случилось: корзина — на
карточку товара, покупка — на страницу подтверждения заказа. Поэтому у
карточки товара рядом стоят просмотры и корзины, и их отношение —
конверсия карточки — главный вопрос к этой витрине: какие товары кладут в
корзину, едва открыв, а какие смотрят и уходят.
Воронки «просмотр → корзина → покупка» здесь нет и быть не может: корзина и
покупка живут на разных страницах, и связать их шаги в одну цепочку на
зерне страницы не из чего. Путь одного человека собирают из событий или из
сессий, а витрина страниц отвечает про страницу.
## Зерно и форма
Зерно — **день события × страница**. Источник — события, у него зерно
события, значит зерно сменилось и витрина материализуется:
`dm.top_pages_daily_rep` / `_dist`, донор `_stage_rep` / `_stage_dist`,
публичное `dm.top_pages_daily_v`.
Страница — это `page_path`, путь `url` без домена и параметров запроса;
считается он здесь же, из колонки `url` источника. Полный адрес в зерно не
берется: с параметрами запроса одна и та же страница рассыпалась бы на
сотни строк, и витрина перестала бы отвечать на свой вопрос.
Ключ партиции — день: он же единица пересборки.
Источник — `dds.event_v`, публичный договор события. Витрина задания 1
источником не служит: витрина слоя DM читает договор DDS, как и стендовые
витрины, и не зависит от того, выполнена ли соседняя домашка.
## Состав колонок
| Колонка | Тип | Что это |
|---|---|---|
| `report_date` | `Date` | день события |
| `page_path` | `LowCardinality(String)` | путь страницы |
| `pageviews` | `UInt64` | число событий `pageview` на странице |
| `visitors` | `UInt64` | число разных `client_id` на странице |
| `cart_adds` | `UInt64` | число событий `add_to_cart` на странице |
| `purchases` | `UInt64` | число событий `purchase` на странице |
| `_load_id` | `String` | запуск, собравший день |
| `_load_ts` | `DateTime64(3, 'UTC')` | когда собран |
Счетчики условные: строку дают все три типа событий, а различает их
`countIf`. Отфильтровать источник по `event_type = 'pageview'`, как
подсказывает имя витрины, — значит получить витрину из одних просмотров:
страницы останутся на месте, а `cart_adds` и `purchases` у всех строк
обнулятся. Ошибка тихая: витрина выглядит собранной, и главный ее вопрос —
конверсия карточки — молча отвечает «ноль везде».
## Ритм пересборки
Источник — события: день замерзает сразу, как только прожит. Значит
пересобирать нужно только то, что еще не собрано: хвост дней, которых в
витрине нет, — от первого несобранного прожитого дня до последнего
прожитого. Готовые дни трогать незачем, а вот дыру, оставленную частичным
отказом, объем прогона обязан подобрать: ищи не последний собранный день, а
первый несобранный.
Механика — сборка отрезка в донор одной вставкой и замена дневных партиций
по одной, как у `revenue_daily`.
## Ключ шардирования
Твое решение по [правилу донора](../architecture/storage.md), «Раскладка по
шардам». Подумай, чем эта витрина отличается от `revenue_daily`: там кроме
дня было одно измерение из шести близких по объему значений, здесь —
страницы, которых много и которые по популярности очень неровные.
## Как проверить себя
Деловой ключ — `page_path` внутри дня. Собери прямой агрегат из
`dds.event_v` за день, соедини с `dm.top_pages_daily_v` полным внешним
соединением по ключу и посчитай строки, где ключа нет с одной из сторон или
где расходится любой из четырех счетчиков. Ноль — зеленый.
Две проверки попроще, ими удобно ловить грубую ошибку до полного
соединения:
- сумма `pageviews` за день равна числу событий `pageview` этого дня в
`dds.event_v`;
- сумма `purchases` за день равна числу событий `purchase` этого дня.
Проверки ловят разное. Фильтр `WHERE event_type = 'pageview'` первая из них
пропускает: отбор строк по типу не меняет счет событий того же типа.
Расхождение покажет только вторая — вместе с `cart_adds` обнулятся и
`purchases`. Проверку выбирают по тому, умеет ли она покраснеть на твоей
ошибке, а не по тому, как быстро она пишется: [проверка, которая не умеет
краснеть, бесполезна](../architecture/testing.md).
`visitors` складывать по строкам нельзя: один посетитель ходит по разным
страницам и в сумме посчитается несколько раз. Число посетителей дня
спрашивают у `dm.daily_traffic_v`, а не у этой витрины.
## Приемка
- [ ] пять объектов витрины созданы, донор объявлен через `AS` и шардируется
ключом цели;
- [ ] `dm.top_pages_daily_v` перечисляет колонки явно, включая `_load_id` и
`_load_ts`;
- [ ] объем прогона выводится из состояния витрины, а не задается руками;
- [ ] задача `top_pages_daily` в `homework_check` зеленая;
- [ ] задача витрины добавлена в `dm_transform`, повторный прогон конвейера
результат не меняет.
+150
View File
@@ -0,0 +1,150 @@
# Задание 5: `dm.utm_effectiveness`
**Чему учит:** приставка `declared_` в имени колонки — предупреждение, а не
украшение. Она говорит: это заявка клиента, а не деньги отчетности. Урок
здесь дает конфликт: суммы не сойдутся, и раскапывать почему предстоит
самому.
Правило стенда: **поведение и атрибуцию считаем по трекеру, деньги — по
бэкенду**. Эта витрина — единственное разрешенное исключение: атрибуции по
UTM у бэкенда нет, метки живут только в кликстриме. Раз считать иначе
нечем, клиентская сумма берется, но называется своим именем.
## Роль витрины
Эффективность рекламных каналов по дням: сколько трафика привел канал,
сколько корзин и покупок в нем случилось и на какую сумму эти покупки, по
словам клиента.
## Атрибуция: по событию, а не по визиту
Метки едут на каждом событии, и витрина группирует события по их
собственным меткам. Модели «первое касание» или «последнее касание» здесь
нет: их построение — отдельная тема, а это витрина трафика по меткам.
`dds.session_v` при этом несет UTM первого события визита, и ответ «какой
канал привел» из сессии и из этой витрины будет разным. Это не
ошибка ни одной из сторон — это два разных вопроса, и в отчете их надо
различать.
## Прямой трафик из витрины не выбрасывается
Соблазн отфильтровать строки без меток велик: витрина же про рекламу.
Отфильтровать нельзя по двум причинам. Первая деловая: прямой трафик —
обычно самый крупный «канал» магазина, и отчет, где его нет, врет о доле
рекламы. Вторая техническая: как только часть событий выпала, итог витрины
перестал сходиться с итогом источника, и проверить сборку стало нечем.
Пустые метки остаются пустыми строками, как в источнике. Своего слова для
«прямого захода» витрина не изобретает: чем меньше выдуманных значений, тем
меньше расшифровывать читателю.
## Зерно и форма
Зерно — **день события × `utm_source` × `utm_medium` × `utm_campaign`**.
Зерно источника — событие, значит витрина материализуется:
`dm.utm_effectiveness_rep` / `_dist`, донор `_stage_rep` / `_stage_dist`,
публичное `dm.utm_effectiveness_v`. Ключ партиции — день.
Источник — `dds.event_v`, публичный договор события: витрина слоя DM читает
договор DDS, а не соседнюю витрину.
## Состав колонок
| Колонка | Тип | Что это |
|---|---|---|
| `report_date` | `Date` | день события |
| `utm_source` | `LowCardinality(String)` | источник кампании |
| `utm_medium` | `LowCardinality(String)` | канал кампании |
| `utm_campaign` | `String` | имя кампании |
| `visitors` | `UInt64` | число разных `client_id` |
| `pageviews` | `UInt64` | просмотров страниц |
| `add_to_carts` | `UInt64` | добавлений в корзину |
| `purchases` | `UInt64` | покупок |
| `declared_revenue` | `Decimal(18, 2)` | выручка покупок глазами клиента |
| `_load_id` | `String` | запуск, собравший день |
| `_load_ts` | `DateTime64(3, 'UTC')` | когда собран |
`declared_revenue` складывает `purchase_revenue[1]` событий `purchase`.
Индекс не описка: блок `purchase*` едет параллельными массивами, и у события
покупки в них ровно один элемент — контракт источника обещает один номер
заказа и одну объявленную сумму на событие. Тем же индексом берет свою
сторону стендовая сверка `purchase_vs_orders`.
Приводить тип не нужно: в договоре `purchase_revenue` уже
`Array(Decimal(18, 2))`. `Float64` эта сумма была только в выгрузке
источника, и ODS перевел ее в точные деньги на приеме — сложение Decimal
точное, и где стоит `CAST`, до или после `sum`, на результат не влияет.
Витрина просто хранит то, что сложила, в `Decimal(18, 2)`.
`utm_campaign` оставлена обычной строкой: имен кампаний со временем
становится много, и словарь `LowCardinality` на растущем множестве
перестает окупаться.
## Ритм пересборки
Источник — события: день замерзает сразу. Объем прогона и механика те же,
что в задании 2: хвост несобранных дней, донор, замена дневных партиций.
## Ключ шардирования
Твое решение по [правилу донора](../architecture/storage.md), «Раскладка по
шардам». Зерно здесь составное, из трех колонок, и решение «взять хеш от
одной из них» надо защищать отдельно: назови, какая доля строк придется на
самое частое значение выбранной колонки.
## Конфликт, ради которого витрина и написана
Собери за один и тот же день две суммы: `sum(declared_revenue)` из своей
витрины и `sum(revenue)` из `dm.revenue_daily_v`. Они не сойдутся, и это
верное поведение обеих витрин.
Базы у двух сумм при этом сравнимые: `revenue_daily` складывает цену позиций
на количество и ни скидки, ни доставки в себя не берет — ровно то, что видит
клиент. Значит все расхождение до копейки объясняется тем, что случилось с
заказом, а не тем, как считали деньги. Ищи ответы среди таких причин:
- отмененный заказ из кликстрима никуда не девается: событие покупки
случилось, а `revenue_daily` считает только оплаченные;
- событие покупки может потеряться по дороге, а заказ при этом доехать —
и наоборот, событие приехать дважды;
- клиент назвал сумму, отличную от серверной суммы позиций: генератор
делает это намеренно у одного-двух заказов из ста.
Как эти же расхождения выглядят на зерне заказа, показывает стендовая
витрина `dm.purchase_vs_orders_v` с ее классами расхождений: это готовый
ответ на вопрос «а сколько именно и из-за чего». Запиши свой вывод —
в двух-трех фразах, своими словами.
Проверять сходимость этих двух сумм не нужно и нельзя: они и не должны
сходиться.
## Как проверить себя
Деловой ключ — тройка `utm_source`, `utm_medium`, `utm_campaign` внутри
дня. Собери прямой агрегат из `dds.event_v` за день, соедини с
`dm.utm_effectiveness_v` полным внешним соединением и посчитай строки, где
ключа нет с одной из сторон или где расходится любая из пяти величин. Ноль —
зеленый.
Две проверки покрупнее ловят самые частые ошибки:
- сумма `pageviews`, `add_to_carts` и `purchases` за день равна числу
событий соответствующего типа в `dds.event_v` за тот же день;
- сумма `declared_revenue` за день равна сумме `purchase_revenue[1]` по всем
событиям `purchase` этого дня.
Обе не сойдутся, если прямой трафик отфильтрован, и разойдутся ровно на его
долю — по этому следу отфильтрованные строки и находят. `visitors`, как и в
задании 3, по строкам не складывается: один посетитель приходит по разным
меткам.
## Приемка
- [ ] пять объектов витрины созданы, донор объявлен через `AS` и шардируется
ключом цели;
- [ ] строки без UTM-меток в витрине остались;
- [ ] `declared_revenue` хранится в `Decimal(18, 2)`;
- [ ] расхождение с `dm.revenue_daily_v` объяснено письменно;
- [ ] задача `utm_effectiveness` в `homework_check` зеленая;
- [ ] задача витрины добавлена в `dm_transform`.
@@ -64,7 +64,7 @@ Debezium проводит ту же границу внутри одного с
`created_at` и `updated_at` — аудит строки источника. Поэтому
`toDate(created_at)` в
[спецификации приёма заказов](../architecture/orders/ingestion.md)
используется как стабильный технический ключ партиции `ods.order_snapshot`:
используется как стабильный технический ключ партиции `ods.order`:
это день создания строки
источника, а не доказательство дня бизнес-события.
@@ -126,6 +126,10 @@ parseDateTime64InJodaSyntaxOrNull(
использовать и для типизированной строки, и для маршрутизации ошибки; нулевая
дата не нужна.
> Актуальный стенд: версию `ods.order` задаёт `snapshot_date`
> ([ADR 0014](../adr/0014-order-version-snapshot-date.md)). Следующий
> абзац фиксирует исходный вывод исследования и не описывает текущий контракт.
`updated_at` допустим как колонка версии `ReplacingMergeTree`: ClickHouse
явно разрешает для `ver` тип `DateTime64` и оставляет строку с максимальной
версией
@@ -0,0 +1,235 @@
# Соединение двух Distributed-таблиц на стенде
Дата исследования: 2026-08-22. Тикет #129, хвост раздела 11 мастер-спеки.
Учебный результат: менти видит на своём кластере, где именно выполняется
JOIN двух Distributed-таблиц, чем GLOBAL отличается от обычного соединения и
почему «правильный» ключ шардирования в DDL ещё не гарантирует ко-локацию
данных.
Проверено двумя дорогами: читающими запросами на живом стенде
(ClickHouse 26.3.17.56, 2 шарда × 1 реплика; запросы помечены
`log_comment = 'r129-*'`, разбор — по `system.query_log` обеих нод) и по
документации ClickHouse через MCP Context7 (страницы «JOIN Clause →
Distributed JOIN», «Distributed table engine», «IN operators → distributed
subqueries», настройки `distributed_product_mode`,
`prefer_global_in_and_join`, `parallel_distributed_insert_select`).
## Короткий вывод
- Обычный JOIN и `IN` с Distributed-таблицей справа режутся настройкой
`distributed_product_mode = 'deny'` — это заводское значение, стенд его не
менял. Ошибка: `DISTRIBUTED_IN_JOIN_SUBQUERY_DENIED`.
- `GLOBAL JOIN` собирает правую часть один раз на ноде-инициаторе, кладёт во
временную таблицу `_data_…` и рассылает её на все шарды; каждый шард
соединяет свой локальный кусок левой таблицы с этой копией. Это видно в
журнале запросов второй ноды дословно.
- Режим `local` переписывает правую Distributed-таблицу на локальную. Ответ
верен только при настоящей ко-локации по ключу соединения; иначе он молча
меньше правильного — ошибки не будет.
- Если левая часть — подзапрос, а не голая таблица, ClickHouse 26.3 вообще не
раздаёт соединение по шардам: обе стороны стягиваются на инициатор и JOIN
выполняется там один раз. `GLOBAL` и `distributed_product_mode` при этом ни
на что не влияют.
- Ловушка `FULL OUTER`: при голой левой Distributed-таблице непарная строка
правой части попадает в ответ по разу с каждого шарда — на нашем кластере
дважды. С подзапросами с обеих сторон ответ верный.
- Находка стенда: ко-локация заказов по `cityHash64(order_id)` сломана — 1189
из 1662 заказов лежат на обоих шардах одинаковыми строками. Виновата
настройка `parallel_distributed_insert_select = 2` (заводское значение
в 26.3): `INSERT … SELECT` из Distributed в Distributed выполнился локально
на каждом шарде, и строки заказов унаследовали раскладку сырья — по хешу
сырой строки. События целы: все 401 185 строк лежат по своему хешу
`cityHash64(ClientID)`.
## Как выполняется соединение: три наблюдаемых плана
### Обычный JOIN голых Distributed-таблиц — запрещён
```sql
SELECT count() FROM ods.order_dist AS a
INNER JOIN ods.order_dist AS b ON a.order_id = b.order_id
```
Обе версии планировщика (`enable_analyzer` 0 и 1) отвечают:
```text
Code: 288. DB::Exception: Double-distributed IN/JOIN subqueries is denied
(distributed_product_mode = 'deny'). You may rewrite query to use local
tables in subqueries, or use GLOBAL keyword, or set distributed_product_mode
to suitable value. (DISTRIBUTED_IN_JOIN_SUBQUERY_DENIED)
```
Причина по документации: запрос переписывается для каждого шарда, и правая
Distributed-таблица внутри такой переписки означала бы «каждый шард ещё раз
спрашивает весь кластер» — N шардов породили бы N×N подзапросов. Режим `deny`
запрещает это по умолчанию. Тот же запрет действует на `IN
(SELECT … FROM …_dist)` — поэтому в исследовательских запросах ниже стоит
`GLOBAL IN`.
### GLOBAL JOIN — правая часть собирается один раз и рассылается
```sql
SELECT count() FROM ods.order_dist AS a
GLOBAL INNER JOIN ods.order_dist AS b ON a.order_id = b.order_id
```
Журнал запросов второй ноды показывает оба шага (log_comment
`r129-bare-global`):
```text
SELECT order_id FROM ods.order_rep -- шард отдаёт свой кусок правой части
SELECT count() FROM ods.order_rep
GLOBAL ALL INNER JOIN `_data_14241958685358625318_…` ON … -- шард соединяет локальную левую с разосланной копией
```
Инициатор один раз прочёл правую часть со всех шардов, собрал временную
таблицу в памяти, разослал её и слил частичные результаты. Цена GLOBAL —
память инициатора и рассылка по сети, поэтому он для малой правой части;
заказы (2851 строка) малы.
### Подзапрос слева выключает раздачу по шардам
```sql
SELECT count()
FROM (SELECT arrayJoin(purchaseID) AS pid FROM ods.event_dist
WHERE notEmpty(purchaseID)) AS e
INNER JOIN ods.order_dist AS o ON e.pid = o.order_id
```
Этот запрос прошёл без ошибки даже при `deny`, и с `GLOBAL`, и во всех
режимах `distributed_product_mode` — план один и тот же: вторая нода получила
два независимых чтения (`SELECT … FROM ods.event_rep`,
`SELECT order_id FROM ods.order_rep`), а соединение выполнил инициатор,
прочитав целиком обе стороны (404 036 строк). Раздачи соединения по шардам
здесь нет вовсе, поэтому нет и «двойной распределённости», которую режим
`deny` запрещает.
## distributed_product_mode на живых данных
Самосоединение заказов, счёт пар строк. Правильные ответы посчитаны отдельно
как суммы квадратов кратностей: по `order_id` — 5229, по `user_id` — 6087.
| Ключ | GLOBAL | `local` | `allow` |
|---|---|---|---|
| `order_id` (заявленный ключ шардирования) | 5229 | **2851** | — |
| `user_id` (ко-локации нет и не заявлено) | 6087 | **3281** | 6087 |
`local` переписывает правую часть на локальную таблицу — в журнале второй
ноды виден дословный `… FROM ods.order_rep INNER JOIN ods.order_rep …`. Ответ
совпадает с суммой пошардовых соединений и верен только тогда, когда обе
строки каждой пары лежат на одном шарде. По `user_id` это ожидаемо не так. По
`order_id` ответ тоже неверен — потому что настоящая раскладка заказов ключу
не соответствует (см. ниже). `allow` разрешает наивный план «каждый шард
спрашивает весь кластер»: ответ верный, чтений — квадрат от числа шардов.
Документация даёт четыре режима (`deny`, `local`, `global`, `allow`) и
отдельную настройку `prefer_global_in_and_join`, которая молча превращает
обычные IN/JOIN в GLOBAL. Стенд ничего из этого не меняет: явный `GLOBAL` в
тексте запроса честнее незаметной настройки — читатель видит цену в самом
запросе.
## Ловушка FULL OUTER на кластере
Строка правой части, не нашедшая пары, добавляется в ответ каждым шардом:
```sql
SELECT countIf(b_flag = 1) FROM ods.order_dist AS a
GLOBAL FULL OUTER JOIN
(SELECT 'zzz-no-such-order' AS oid, 1 AS b_flag) AS b ON a.order_id = b.oid
-- ответ: 2 (одна фиктивная строка вернулась дважды — по разу с каждого шарда)
```
Так ведут себя обе версии планировщика. Механика прямая: каждый шард получил
копию правой части, у каждого она не нашла пары в его локальном куске, и
каждый честно отдал её как непарную. Стоит обернуть левую часть в подзапрос —
соединение выполняется один раз на инициаторе, и ответ становится верным:
```sql
… FROM (SELECT order_id FROM ods.order_dist) AS a GLOBAL FULL OUTER JOIN …
-- ответ: 1
```
## Находка: ко-локация заказов сломана
DDL обещает раскладку по `cityHash64(order_id)`, но на живых данных половина
строк лежит не на своём шарде:
| Шард | на своём шарде | не на своём |
|---|---|---|
| 1 | 696 | 725 |
| 2 | 750 | 680 |
1189 из 1662 заказов присутствуют на обоих шардах одинаковыми строками —
одна и та же версия, один и тот же `_load_id`. Пути реплик в keeper у шардов
разные, репликация ни при чём.
Причина — `parallel_distributed_insert_select = 2`, заводское значение
в 26.3. По документации: если выполняется `INSERT INTO distributed_a
SELECT … FROM distributed_b` и обе таблицы на одном кластере, запрос
выполняется локально на каждом шарде. Ровно это делает разбор заказов
(`sql/ods/order_parse.sql`: `INSERT INTO ods.order_dist … FROM
stg.orders_raw_dist`): каждый шард разобрал свой кусок сырья и записал его в
свою локальную таблицу, минуя ключ шардирования цели. Строки заказов
унаследовали раскладку STG — хеш сырой строки, то есть случайную относительно
`order_id`. Заказ, попавший в несколько дневных слепков, приезжает несколькими
разными сырыми строками и оседает на обоих шардах; ReplacingMergeTree
схлопывает дубли только внутри шарда.
Следствия уже наблюдаемы: `count()` по `ods.order_dist` даёт 2851 при 1662
заказах, а точное чтение работает только через `GROUP BY order_id` /
`argMax` — пошардовый `FINAL` через дубль на соседнем шарде не переступит.
События этой болезни не имеют: их пишет матвью приёма от Kafka-таблицы, не
из Distributed, и раскладка по `cityHash64(ClientID)` точна на всех 401 185
строках.
Починка — отдельный тикет, не этого исследования: разбору заказов нужно
явное `parallel_distributed_insert_select = 0` (строки поедут через ключ
шардирования цели), плюс пересборка уже разложенного. Тот же капкан ждёт
любую будущую сборку DDS вида `INSERT INTO …_dist SELECT … FROM …_dist`, у
которой ключ цели отличается от ключа источника.
## Выводы для identity_map (спека §5)
Сборка карты — соединение покупок из событий с заказами по
`purchaseID = order_id`. Ключ соединения не ключ ко-локации событий, поэтому
по политике раздела 6 спеки соединение обязано быть GLOBAL — и эмпирика это
подтверждает: обычный JOIN голых таблиц запрещён, `local` дал бы молча
неверный ответ. GLOBAL здесь дёшев: правая часть — заказы, их тысячи.
На практике левая часть сборки — подзапрос (события фильтруются по
`notEmpty(purchaseID)` и разворачиваются `arrayJoin`), а значит на 26.3
соединение выполнится один раз на инициаторе. `GLOBAL` в тексте при этом не
лишний: он выражает политику спеки, ничего не стоит и защищает запрос от
смены плана при другой форме запроса или версии сервера.
Запись результата в `dds.identity_map` (шардирование `cityHash64(client_id)`)
пойдёт тем же `INSERT … SELECT`. Источник — результат соединения, а не голая
Distributed-таблица, поэтому капкан `parallel_distributed_insert_select` на
эту вставку не распространяется; но проверку раскладки после первой сборки
стоит включить в приёмку — теперь ясно, что заявленный ключ и настоящая
раскладка умеют расходиться.
## Выводы для purchase_vs_orders_v (спека §7)
`FULL OUTER GLOBAL JOIN` для сверки корректен при одном условии: обе стороны —
подзапросы, и соединение выполняется один раз на инициаторе. Витрина это
условие выполняет естественно: покупки нужно развернуть из массива и
агрегировать (класс `duplicate_event` иначе не посчитать), заказы — привести
к последней версии. С голой Distributed-таблицей слева витрина удваивала бы
каждый заказ без события — весь класс `lost_event` — по числу шардов.
Прогон сверочной формы на живых данных (обе стороны — подзапросы с
`GROUP BY`): 1662 совпадения, 255 покупок без заказа (ждут слепка,
`awaiting_order`), 0 заказов без покупки, без задвоений. Обе величины
согласуются с прямыми счётами — форма пригодна как каркас витрины.
## Чем проверялось
Все запросы — читающие, от служебного пользователя внутри контейнеров
(`docker compose exec clickhouse-01 … clickhouse-client`), следы — в
`system.query_log` обеих нод по `log_comment` с префиксом `r129-`. Документные
утверждения (механика GLOBAL, режимы `distributed_product_mode`, поведение
`parallel_distributed_insert_select`) сверены с документацией ClickHouse через
MCP Context7; поведение FULL OUTER на кластере в документации не описано —
здесь источник только эмпирика.
@@ -0,0 +1,169 @@
# Проталкивание условий сквозь представления над FINAL
Дата исследования: 2026-08-22. Тикет #128, карта #127.
Вопрос: пробрасывает ли ClickHouse условия запроса внутрь обычного
представления над таблицей с `FINAL` (`ods.event_v`) и внутрь вложенного
представления над ним (будущее `dds.event_v`) — или разворачивает
представление целиком и фильтрует потом.
## Короткий вывод
- Пробрасывает. Обычное представление — это подзапрос в `FROM`, и условие
внешнего запроса доезжает сквозь него до партиций и первичного ключа
таблицы. Проверено планом и счётчиком прочитанных строк.
- Второй уровень вложенности ничего не ломает: сквозь подзапрос над
`ods.event_v` с переименованными колонками условие доезжает так же —
срезание партиций совпадает с прямым запросом к `ods.event_dist FINAL`
один в один.
- Условие доезжает даже сквозь вычисленную колонку: фильтр по
`toStartOfWeek(EventDate)` анализируется индексом MinMax.
- Единственное, что `FINAL` отнимает, — автоматический перенос условия в
`PREWHERE`: настройка `optimize_move_to_prewhere_if_final` по умолчанию
выключена. Срезание по индексам при этом работает полностью; теряется
только оптимизация порядка чтения колонок внутри уже выбранных гранул.
- Для контракта `dds.event_v` это значит: цепочка обычных представлений
ODS → DDS годится, представление до фильтра не материализуется.
## Как проверяли
Живой стенд, ClickHouse 26.3.17.56, `enable_analyzer = 1` (умолчание).
Только читающие запросы с ноды 1: `EXPLAIN indexes = 1`,
`EXPLAIN actions = 1`, `SELECT` со сверкой по `system.query_log`.
Вложенное представление не создавали — состояние стенда не менялось;
второй уровень эмулирован эквивалентным подзапросом.
Устройство пары: `ods.event_rep` — `ReplicatedReplacingMergeTree(_load_ts)`,
`PARTITION BY EventDate`, `ORDER BY (CounterID, EventDate,
intHash32(ClientID), WatchID)`; на момент опыта 16 активных кусков в
8 партициях, 24 гранулы. `ods.event_v` — `SELECT * FROM ods.event_dist FINAL`.
## Опыт 1. Фильтр по ключу партиции сквозь представление
```sql
EXPLAIN indexes = 1
SELECT count() FROM ods.event_v WHERE EventDate = '2026-06-01';
```
План читает `ods.event_rep` с условием `EventDate in [20605, 20605]` во всех
трёх индексах — MinMax, Partition, PrimaryKey: `Parts: 2/16`,
`Granules: 3/24`. Прямой запрос `SELECT count() FROM ods.event_dist FINAL
WHERE EventDate = '2026-06-01'` даёт те же цифры. Представление ничего не
прячет от анализа индексов.
## Опыт 2. Второй уровень: подзапрос над представлением
Будущее `dds.event_v` — представление над `ods.event_v` с переименованием в
язык бизнес-модели. Эмуляция:
```sql
EXPLAIN indexes = 1
SELECT count()
FROM (
SELECT WatchID AS watch_id, EventDate AS event_date,
lower(EventType) AS event_type
FROM ods.event_v
) WHERE event_date = '2026-06-01';
```
Условие по переименованной колонке доехало до таблицы: `Parts: 2/16`,
`Granules: 3/24` — цифры совпали с опытом 1. Два уровня разворачивания и
переименование колонок проталкиванию не мешают.
Отдельно проверена вычисленная колонка:
```sql
SELECT count()
FROM (SELECT toStartOfWeek(EventDate) AS event_week FROM ods.event_v)
WHERE event_week = '2026-06-01';
```
В плане условие `toStartOfWeek(EventDate) in [20605, 20605]` стоит в индексе
MinMax и срезает `Parts: 0/16` — ноль корректен: при умолчании функции ни
одна неделя не начинается в этот понедельник. То есть даже фильтр по
выражению от ключевой колонки анализируется индексом, пока функция ему
понятна.
## Опыт 3. Фильтр по ключу сортировки
```sql
EXPLAIN indexes = 1
SELECT count() FROM ods.event_v WHERE CounterID = 42150607;
```
Условие `CounterID in [...]` дошло до PrimaryKey (`Search Algorithm: binary
search`). Гранулы не срезались (`24/24`) — но это свойство данных, а не
представления: счётчик один, он есть в каждой грануле.
## Опыт 4. PREWHERE и FINAL
По колонке вне ключа (`EventType = 'pageview'`, `EXPLAIN actions = 1`,
запрос с широким списком колонок):
- `ods.event_rep` без `FINAL` — условие уехало в `Prewhere filter`;
- `ods.event_rep FINAL` и `ods.event_v` — условие осталось обычным `Filter`
над шагом чтения.
Причина — настройка `optimize_move_to_prewhere_if_final`, на стенде `0`
(умолчание). Это цена самого `FINAL`, а не представления: прямой запрос с
`FINAL` ведёт себя так же.
## Опыт 5. Счётчик прочитанных строк
План — обещание; исполнение сверено по `system.query_log`
(`read_rows` начального запроса, сумма по кластеру):
| Запрос | read_rows |
|---|---|
| `ods.event_v` без фильтра | 401 185 |
| `ods.event_v WHERE EventDate = '2026-06-01'` | 50 626 |
| подзапрос над `ods.event_v`, фильтр по `event_date` | 50 626 |
Фильтр сквозь представление читает только партиции своего дня, вложенность
не добавляет ни строки. 401 185 — все физические строки обеих нод.
## Что говорит документация
Сверено через MCP Context7 22 августа 2026 года, библиотека
`/websites/clickhouse`.
- Обычное представление не хранит данных: при обращении его запрос
исполняется как подзапрос в `FROM` — `SELECT a, b, c FROM view`
эквивалентен `SELECT a, b, c FROM (SELECT ...)`
(`sql-reference/statements/create/view`).
- Проталкивание предикатов в подзапросы — штатная работа оптимизатора;
анализатор доводит фильтры до хранилища, включая срезание партиций и
первичного ключа (changelog 2026, настройки семейства
`allow_push_predicate_*`).
- `optimize_move_to_prewhere_if_final` управляет автоматическим `PREWHERE`
для запросов с `FINAL` (`settings/session-settings`); на стенде она в
умолчании `0`, что и видно в опыте 4.
- `do_not_merge_across_partitions_select_final = 1` заставляет `FINAL`
обрабатывать партиции независимо; с 2026 года значение `1` включает режим
безусловно, а автоматику решает отдельная настройка
`enable_automatic_decision_for_merging_across_partitions_for_final`
(changelog 2026). К `ods.event` режим применим: партиция — `EventDate`,
версии одного события всегда лежат в одном дне. На стенде настройка `0`,
и трогать её не понадобилось — вопрос тикета решился без неё.
- `FINAL` поверх подзапроса не работает — модификатор обязан стоять у самой
таблицы (`guides/.../analyzer`, «Fixing Invalid FINAL Usage»). Наша
цепочка это соблюдает: `FINAL` живёт в один слой, внутри `ods.event_v`.
## Вывод для контракта dds.event_v
Сомнение владельца — «представление материализуется до фильтра» — не
подтвердилось. Условия по ключу партиции и ключу сортировки доезжают до
индексов сквозь два уровня обычных представлений, переименование колонок и
анализируемые выражения; исполняется это, а не только планируется.
Цепочка обычных представлений ODS → DDS → DM годится как форма контракта.
Две оговорки в контракт:
1. `FINAL` внутри `ods.event_v` отключает автоматический `PREWHERE` — на
объёмах стенда это незаметно, но слабый фильтр по неключевой колонке
при широком `SELECT` читает больше, чем без `FINAL`. Это свойство
`FINAL`, представления его не усугубляют.
2. Индекс срезает только то, что умеет анализировать: фильтр по колонке,
которую `dds.event_v` вычислит нетривиальным выражением, до индекса
может не доехать. Ключевые для срезов колонки — прежде всего
`EventDate` — стоит отдавать в DDS переименованием, а не пересчётом.
@@ -0,0 +1,132 @@
# Права DEFINER у представления над Distributed
Дата исследования: 2026-08-25. Тикет #150. ClickHouse 26.3.17.56.
## Вопрос
Почему `dds.event_v` с `SQL SECURITY DEFINER`, созданное пользователем
`lifecycle`, всё равно читает удалённый `ods.event_rep` как `bi`? Можно ли
оставить `bi` только с правом на публичное представление DDS, не заводя отдельный
маршрут или пользователя и не копируя данные?
## Короткий вывод
Простого поддерживаемого способа в ClickHouse 26.3 нет. `DEFINER` меняет
пользователя, чьи права проверяет локальный запрос представления, но сохраняет
в запросе имя его первоначального инициатора — `initial_user`. Движок
`Distributed` передаёт это имя на шарды, а межсерверный секрет делает его
пользователем удалённой сессии. Поэтому на координаторе источники читает
`lifecycle`, а на соседнем шарде физическую таблицу читает `bi`.
Это не заявленная семантика `SQL SECURITY DEFINER`: документация обещает, что
право на источник требуется определившему представление пользователю, а
вызывающему достаточно `SELECT` на представление. Поведение следует из
сочетания двух реализаций и выглядит как недокументированное ограничение или
дефект распределённого исполнения.
## Где меняется пользователь
`dds.event_v` разворачивается в запрос к `ods.event_v`, затем к
`ods.event_dist FINAL`. Для внутреннего запроса представления ClickHouse
создаёт новый контекст в
[`getSQLSecurityOverriddenContext`](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/v26.3.17.56-lts/src/Storages/StorageInMemoryMetadata.cpp#L135-L175):
1. копирует исходный `ClientInfo` целиком, включая `initial_user = bi`;
2. затем отдельно вызывает `setUser` для определившего представление
пользователя `lifecycle`.
В контексте остаются два имени с разными задачами: `lifecycle` отвечает за
локальную проверку прав, а `bi` остаётся первоначальным пользователем запроса.
Второй `SQL SECURITY DEFINER` на `ods.event_v` повторяет те же два шага и
поэтому ничего не меняет.
## Что происходит на границе шарда
`Distributed` копирует `ClientInfo` из контекста и отправляет его на удалённую
ноду без замены `initial_user`
([`RemoteQueryExecutor.cpp`](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/v26.3.17.56-lts/src/QueryPipeline/RemoteQueryExecutor.cpp#L415-L444)).
При межсерверном секрете имя входит в подписываемые данные запроса
([`Connection.cpp`](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/v26.3.17.56-lts/src/Client/Connection.cpp#L968-L994)).
Принимающая нода проверяет подпись и открывает сессию с
`AlwaysAllowCredentials{client_info.initial_user}`
([`TCPHandler.cpp`](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/v26.3.17.56-lts/src/Server/TCPHandler.cpp#L2303-L2356)).
Секрет здесь выполняет штатную функцию. Это не случайный побочный эффект.
Документация `Distributed` прямо говорит: если задан `<secret>`, `initial_user`
становится текущим пользователем удалённого запроса
([описание кластера](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/v26.3.17.56-lts/docs/en/engines/table-engines/special/distributed.md#L105-L118)).
Так права, роли и ограничения исходного пользователя одинаково действуют на
всех шардах: координатор подтверждает личность пользователя, но не превращает
его запрос в запрос своей служебной учётки. Протокол не передаёт отдельно
эффективного пользователя `DEFINER`, поэтому на стенде эта защита и
останавливает `bi` у `ods.event_rep`.
## Рассмотренные варианты
### Настройка или другая форма представления
В 26.3 нет настройки, которая подменяет `initial_user` на определившего
представление пользователя только для чтения `Distributed`.
`push_external_roles_in_interserver_queries` пересылает роли именно
`initial_user`, не роли `DEFINER`
([исходник отправки](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/v26.3.17.56-lts/src/QueryPipeline/RemoteQueryExecutor.cpp#L425-L444)).
`distributed_ddl_use_initial_user_and_roles` относится только к заданиям
`ON CLUSTER`. На `SELECT` настройка не действует
([объявление настройки](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/v26.3.17.56-lts/src/Core/ServerSettings.cpp#L1002-L1006)).
### Пользователь в существующем описании кластера
С межсерверным секретом ClickHouse выбирает специальную межсерверную
аутентификацию и не использует пароль из описания реплики
([`Connection::sendHello`](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/v26.3.17.56-lts/src/Client/Connection.cpp#L452-L476)).
Чтобы удалённый запрос всегда шёл как `lifecycle`, пришлось бы убрать секрет и
передавать его пароль. Тогда между нодами перестанет передаваться исходный
пользователь. Одна модель доступа сменится другой, менее прозрачной.
### `remote()` с явными реквизитами
Для `remote()` ClickHouse умеет заменить `initial_user` пользователем из
адреса
([`executeQuery.cpp`](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/v26.3.17.56-lts/src/Interpreters/ClusterProxy/executeQuery.cpp#L96-L120)).
Но представлению понадобятся адреса и реквизиты удалённого пользователя — в
тексте DDL либо в отдельной настройке. Это и есть отдельный маршрут доступа;
он сложнее нынешнего кластера и требует хранить ещё один секрет.
### Промежуточное локальное представление на шарде
Можно направить `Distributed` на локальное представление с `DEFINER`, но
удалённому пользователю всё равно нужен `SELECT` на это представление. Значит
появятся дополнительный объект и дополнительный грант, а `bi` увидит
поверхность одного шарда. Физическая таблица останется закрытой, но простота и
контракт «только публичная поверхность DDS» исчезнут.
### Ослабление проверки
- `SQL SECURITY NONE` снимает проверку источника, но устарело и позволяет
создателю такого представления исполнять произвольный запрос; ClickHouse
требует для этого отдельное право
([документация](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/v26.3.17.56-lts/docs/en/sql-reference/statements/create/view.md#L115-L136)).
- Право `bi` на физическую ODS-таблицу решает ошибку без новой механики, но
ослабляет исходную границу.
- Физическая или материализованная копия в DDS сохраняет границу, но добавляет
хранение и жизненный цикл данных ради переименования колонок.
## Решение для стенда
25 августа 2026 года выбрана простота: роль `bi_reader` читает ODS, DDS и DM
целиком. Потребительские запросы продолжают обращаться к `_v`. Этот договор
держат документация и ревью; границы прав задают гранты.
Отдельный межсерверный маршрут, служебная учётка и физическая поверхность DDS
отклонены: каждый вариант добавляет механику только ради защиты, которой стенд
не учит. Готовой настройки, которая сохранила бы и узкую границу, и простое
устройство, в закреплённой версии нет.
## Граница уверенности
Механизм подтверждён исходным кодом точной версии 26.3.17.56. Простую настройку
искали в настройках сервера и в путях формирования удалённого запроса этой же
версии. Уверенность в обоих выводах высокая. Официального
текста, который называет сочетание `DEFINER + Distributed + secret`
поддерживаемым ограничением или зарегистрированным дефектом, не найдено;
классификация как дефекта остаётся выводом из расхождения документации и кода.
+279
View File
@@ -0,0 +1,279 @@
# Инвентаризация сюжетов лаб по слоям стенда
Это материал для спеки программы лаб (#202): полный список сюжетов без отбора. Спека решит, что оставить и в каком порядке поставить. Здесь для каждого участка стенда записано, чему на нем научится менти. Тикет — #201, карта — #182.
Каждый сюжет описан четырьмя строками: **урок**, **материал**, **форма** и **проверка**. Возможны три формы:
- *построить свое по ТЗ* — как в пяти домашних заданиях DM: рядом есть образец, но нет готового ответа;
- *вычитание* — удалить SQL готовой трансформации и написать его заново; даги остаются без изменений (уточнение владельца в комментарии к #148);
- *расследование* — данные уже лежат на стенде или стенд намеренно ломается, а менти ищет причину и объясняет ее.
Существующие шесть заданий из `docs/labs/` входят в список как готовое ядро слоя DM. Идеи из тикетов #143, #145, #148, #149, #186, #187, #188 разнесены по подходящим участкам. В конце отдельно проверяется гипотеза «вычитание + DQ» для каждого потока нижних слоев.
## STG — прием и сырье
**1. Push против pull: два способа принять топик.**
Урок: способ приема зависит от источника. Поток постоянно читает подписанная матвью, а слепок забирает отдельный запрос по команде.
Материал: оба чтеца в `sql/ddl/10-stg-tables.sql` (у `orders_raw_kafka` нет ни матвью, ни `ON CLUSTER`, зато есть `kafka_commit_on_select`), матвью приема `sql/ddl/40-stg-views.sql`, забор `sql/stg/orders_raw_load.sql`, `dags/orders_ingest.py`; сравнение цены и наблюдаемости — заготовка спеки (`docs/specs/2026-07-30-stand-v2-realism.md`, раздел 12).
Форма: расследование двух живых путей на одном стенде.
Проверка: офсеты групп `clickstream_hits` и `clickstream_orders`, счет строк сырья по `_load_id`.
**2. Кто читал топик и куда легли данные.**
Урок: нода, которая читает топик, может меняться от прогона к прогону. Раскладка данных не меняется: ее определяет ключ шардирования — свойство самих данных.
Материал: колонка `consumer_host` в `stg.hits_raw_dist`; `docs/architecture/storage.md`, «Раскладка по шардам».
Форма: расследование данных.
Проверка: пересчет ключа шардирования по `hostName()` — строк на чужом шарде нет.
**3. Вторая consumer group — дубли.**
Урок: на кластер нужна одна группа потребителей. Если завести вторую, каждая нода получит полную копию топика.
Материал: `kafka_group_name` в `sql/ddl/10-stg-tables.sql`; сцена названа спекой (раздел 12).
Форма: расследование-опыт «сломай — увидь — верни» на переигранном дне.
Проверка: счет событий против описи мира (`make check-clickhouse`); уборка — снятием партиции `_load_ts` (правило из `docs/architecture/testing.md`).
**4. Дырка в офсетах.**
Урок: сырье может сохранить не все сообщения, которые пришли из источника. Пустое сообщение или зазор после пересоздания матвью видны только по разрыву в `kafka_offset`, поэтому пропажу не нужно искать глазами.
Материал: `docs/architecture/storage.md`, «Что проверено» (опыты 5 и 7 августа); колонка `kafka_offset` в сырье.
Форма: расследование.
Проверка: непрерывность офсетов внутри партиции.
**5. Две оси времени.**
Урок: переобработка данных и очистка диска живут по разным часам. Сырье разбивается на части и удаляется по `_load_ts`, а модельный день появляется только в ODS. Поэтому TTL по модельной дате работал бы неверно.
Материал: `sql/ddl/10-stg-tables.sql` (TTL трое суток, `ttl_only_drop_parts`), `docs/architecture/storage.md`, «Срок жизни сырья».
Форма: расследование-вопрос (почему нельзя нарезать сырье по `EventDate`).
Проверка: ответ сверяется с доводом доки; счетного инварианта нет.
## ODS — типизация и брак
**6. Предикат и его буквальное отрицание.**
Урок: годные строки и брак должны делить поток без пропусков и пересечений. NULL в предикате незаметно теряет строку, а исключение роняет вставку и останавливает чтение топика.
Материал: `sql/ddl/30-ods-views.sql` (пара матвью событий), `sql/ods/order_parse.sql` (макрос `order_wire_contract`), ADR 0005.
Форма: расследование — подложить в топик по строке каждого класса брака и найти их в `ods.event_errors_dist` / `ods.order_errors_dist`.
Проверка: «сырье среза = годные + брак» на управляемой пачке; строки опыта убрать за собой.
**7. Три времени и версия-наблюдение.**
Урок: у строки заказа есть четыре временные координаты. Версию сущности задает дата слепка источника, а не время загрузки. `FINAL` живет ровно в одном месте — за представлением `_v`.
Материал: `sql/ddl/20-ods-tables.sql`, `sql/ddl/30-ods-views.sql`, ADR 0010 и 0014, `docs/architecture/orders/ingestion.md` («Роль ODS»).
Форма: расследование — физические версии `ods.order_dist` против `ods.order_v`.
Проверка: эталон `argMax` по `updated_at` прямо из сырья (прием #165).
**8. Часовой пояс как способ смотреть на время.**
Урок: у ночных событий `toDate(UTCEventTime)` может не совпадать с `EventDate`. Это нормальное свойство данных. День нужно считать по готовой колонке и явно называть часовой пояс, в котором его рассматривают.
Материал: `docs/architecture/storage.md`, «Часовые пояса»; ADR 0015.
Форма: расследование данных.
Проверка: менти сам находит ночные события и объясняет расхождение.
**9. Сырое против разобранного: `ecommerce`.**
Урок: типизированный разбор JSON может молча подменить ошибку значением. Например, `qty` со значением «oops» превратится в 0. Поэтому правильность разбора нужно подтверждать инвариантом источника.
Материал: колонка `ecommerce` рядом с массивами `purchase_*` / `product_*` в `ods.event`; разбор `items` в `sql/dds/order_rebuild.sql`; спека, раздел 1.2 («кандидат будущей лабы»).
Форма: построить свое по ТЗ — разобрать `ecommerce` запросом и сверить с готовыми массивами того же события.
Проверка: построчная сверка с колонками-массивами.
## DDS — модель
**10. Лаба сессий: своя нарезка против эталона.**
Урок: сессия — расчетная сущность, границы которой определяет логика в хранилище. Самостоятельная нарезка может разойтись с эталоном. Если расхождение невозможно, задание сводится к `GROUP BY` по готовому полю.
Материал: `docs/architecture/dds/session.md`, `sql/dds/session_rebuild.sql` (два окна, полный порядок `(event_time, event_id)`, детерминированный чекан), эталон `VisitID` в `ods.event_v`.
Форма: построить свое — менти собирает нарезку сам до знакомства со стендовым кодом; либо вычитание `session_rebuild.sql` (раздел о гипотезе ниже).
Проверка: `dq_check` / `sessions_vs_reference` (зерно кука × день против `uniqExact(VisitID)`); затем сравнение со стендовой нарезкой по `session_id`.
**11. Поштучный разбор расхождения нарезки.**
Урок: счетная сверка показывает, сколько сессий разошлось. Чтобы понять, где именно отличаются границы, нужно вручную соединить свою сессию с эталонной по времени.
Материал: `sql/dq/sessions_vs_reference.sql`, `docs/architecture/dds/session.md`, «Сверка с эталоном» («поштучное сопоставление границ — материал лабы»).
Форма: расследование.
Проверка: найденная кука, день и пауза, на которой решения разошлись.
**12. Склейка идентичностей во времени (#145).**
Урок: текущее знание о пользователе и знание на выбранную дату дают разные отчеты. Если использовать сведения из будущего, исторический график известной аудитории изменится.
Материал: `dds.identity_map_v` (пары без временной колонки — решение `docs/architecture/dds/identity.md`), момент связи выводится как минимум времени `purchase`-события, соединенного с заказом.
Форма: построить свое (запрос, без изменения стенда).
Проверка: два способа на одном наборе данных; расхождение объясняется письменно.
**13. Справочник регионов (#143).**
Урок: справочник содержит данные, которыми источник владеет вне хранилища. Если собрать словарь руками, можно разобраться в механике, которую готовый каталог стенда позволяет только использовать.
Материал: образец `sql/ddl/05-dic-catalog.sql` и ADR 0012; зацепка в контракте — `region_city_id` / `region_country_id` отдаются как есть (`dds.event_v`).
Форма: построить свое по образцу (свой CSV, подложка, словарь, `dictGet` в отчете).
Проверка: обогащенный отчет; неатомарность обновления словаря на двух нодах — дополнительное наблюдение (спека, раздел 12).
**14. Инвариант позиций: недостающая проверка.**
Урок: равенство «цена × количество = items_total» проверяет, не исказил ли молчаливый разбор данные. Сейчас это равенство проверяют вручную, хотя ему нужно постоянное место в контуре DQ.
Материал: комментарий в `sql/dds/order_rebuild.sql` («постоянное место такой проверки — контур DQ этапа 4; пока она делается руками»), образцы `sql/dq/*_vs_dds.sql`, `dags/dq_check.py`.
Форма: построить свое — новая проверка по образцу существующих пяти.
Проверка: проверка обязана уметь краснеть — испортить позицию руками и увидеть красное (`docs/architecture/testing.md`).
**15. Сверка слоя с источником по дню.**
Урок: трансформация выполняет заданное правило, но сама не замечает, что часть данных не приехала. Это обнаруживает отдельная сверка слоя с источником.
Материал: `docs/architecture/etl.md`, «Чего конвейер о себе не знает» (три слепых пятна и лекарство: счет заказов и поздний `updated_at` с обеих сторон).
Форма: построить свое — вторая самодельная DQ-проверка.
Проверка: снести часть дня в ODS-окне — проверка краснеет, конвейер сам не замечал.
## DM — витрины
**16. Пять домашек DM (готовое ядро).**
Урок: готовые ТЗ уже содержат пять отдельных уроков (`docs/labs/README.md`): `events_enriched_v` показывает, что слой задает контракт, а не копирует данные; `top_pages_daily` меняет зерно, материализует витрину и включает ее в конвейер; `session_overview` учит хранить слагаемые вместо средних и не складывать уникальные значения, даже если на текущих данных результат совпадает; `dq_errors_daily` показывает, что у брака есть собственный день и срок жизни, а витрина может пережить источник; `utm_effectiveness` объясняет, зачем в имени нужно предупреждение `declared_`.
Материал: пять готовых ТЗ в `docs/labs/README.md`.
Форма: построить свое по ТЗ.
Проверка: `dags/homework_check.py` + `sql/dq/*_vs_dds.sql` (полное внешнее соединение с независимым ответом).
**17. Свой дашборд в Superset (готовая необязательная лаба).**
Урок: пользовательские объекты BI хранятся отдельно от стендовых и переживают перезапуск. Стендовые объекты при импорте перезаписываются.
Материал: `docs/labs/superset-dashboard.md`, `docs/architecture/superset.md`.
Форма: построить свое.
Проверка: глазами — счетного инварианта у раскладки панелей нет.
**18. Инкремент против пересборки (#149, повышенная сложность).**
Урок: чтобы обновлять меньше данных, приходится хранить историю изменений. Полная перезагрузка эту историю стирает.
Материал: `sql/dm/daily_traffic_rebuild.sql` (полный пересчет), `docs/architecture/dm.md`, «Ритм пересборки» и отклоненный вариант; момент `first_matched_at` — из сюжета 12.
Форма: построить свое (инкрементальная альтернатива рядом со стендовой).
Проверка: бесплатный контроль — результат обязан совпасть с эталонной витриной `dm.daily_traffic_v`.
**19. Вычитание стендовых витрин.**
Урок: при сверке двух источников нужен `GLOBAL FULL OUTER JOIN` с подзапросами с обеих сторон, `join_use_nulls` и явный приоритет классов. Значение с отсутствующей стороны должно остаться `NULL`, а не превратиться в ноль.
Материал: `sql/dm/purchase_vs_orders_rebuild.sql` (и соседние `revenue_daily_*`, `daily_traffic_*`), `docs/architecture/dm.md`.
Форма: вычитание — с оговоркой: запросы `sql/dq/*_vs_dds.sql` лежат открыто и почти дословно повторяют рецепт витрины. Предупреждение из `docs/labs/README.md` («открыв их до того, как задание сделано, ты обменяешь урок на готовый SQL») здесь особенно важно.
Проверка: `dq_check`, группа `marts_vs_dds` + `classes_vs_inventory`.
## BI — Superset (сюжеты сверх готовой лабы)
**20. Ловушка ноды 2.**
Урок: забытый `ON CLUSTER` и представление над локальной таблицей могут проявиться только в дашборде. Superset намеренно читает ноду 2, а DDL запускается с ноды 1.
Материал: `docs/architecture/superset.md`, «Устройство зоны»; спека, «Роли нод».
Форма: расследование-опыт (создать объект без `ON CLUSTER`, открыть дашборд).
Проверка: своя же находка и починка.
## Поперек слоев
### Airflow-переобработка по дневным партициям
**21. Переиграть день X.**
Урок: объем повторного прогона определяется состоянием хранилища. После падения конвейеру не нужно помнить параметры прошлого запуска: он ищет первую несобранную дату, а не последнюю собранную.
Материал: `sql/dds/order_scope.sql` и `session_scope.sql` (окно + хвост от первой дыры, `GLOBAL NOT IN`), `dags/dds_transform.py` (день — отдельная размноженная задача замены), `docs/architecture/etl.md`.
Форма: расследование-опыт — снести партицию дня в `dds.session_rep`, запустить `etl_pipeline` без параметров, увидеть, как объем сам нашел дыру.
Проверка: `dq_check` зеленый, день вернулся тем же (детерминированный чекан).
**22. Атомарность — пошардовая.**
Урок: `REPLACE PARTITION` заменяет данные в локальных таблицах по одному шарду. Если одна из двух замен завершится ошибкой, половина дня останется старой. Сам конвейер этого не заметит, поэтому нужна отдельная сверка.
Материал: `sql/dds/order_replace.sql` (комментарий о границе обещания), `docs/architecture/etl.md`, «Чего конвейер о себе не знает»; правило донора — `sql/ddl/45-dds-tables.sql`.
Форма: расследование (в паре с сюжетом 15).
Проверка: `purchase_vs_orders_vs_dds` или самодельная сверка по дню.
### Сверка purchase vs orders (классы A–D)
**23. Воронка подтверждений и недосчет трекера (#186, класс B).**
Урок: со стороны трекера потерянное событие можно обнаружить только по разрыву воронки между `/confirmation` и `purchase`. Отсюда правило: поведение считаем по трекеру, деньги — по бэкенду.
Материал: `lost_event` в `dm.purchase_vs_orders_v`, события дня в `dds.event_v`; механика — `docs/architecture/orders/fate.md` («потеря точечная»).
Форма: расследование.
Проверка: оцененный недосчет сходится с долей `lost_event` закрытых дней.
**24. Бизнес-дубль и наивная выручка (#187, класс D).**
Урок: движок удаляет технические дубли, а бизнес-дубли приходится определять самим — по `purchaseID`, а не по совпадению строк. `ReplacingMergeTree` не удалит дубль с новым `WatchID`, и это правильное поведение.
Материал: `duplicate_event`, свертка по `purchase_id[1]` в `sql/dm/purchase_vs_orders_rebuild.sql`; `fate.md` («дубль сюжетный»).
Форма: расследование — наивный `SUM` против дедуплицированного.
Проверка: разница равна вкладу дублей; сверка с `dm.revenue_daily_v`.
**25. Дельта суммы объясняется сравнением позиций (класс C).**
Урок: `amount_delta` обозначает конкретное расхождение, а не случайный шум. Его можно до копейки объяснить вычеркнутой позицией, если разобрать вложенный JSON и применить `ARRAY JOIN`. Ради этого навыка позиции и разбираются.
Материал: `amount_delta` в сверке, массивы `product_*` события против `item_*` заказа; `fate.md` («дельта — вычеркнутая позиция»).
Форма: расследование.
Проверка: найденная позиция и ее полная стоимость равны дельте.
**26. Две дороги отмены и история версий (класс A).**
Урок: текущее состояние заказа не сохраняет его историю. Различить случаи «оплачен и отменен» и «отменен неоплаченным» можно только по следам: физическим версиям ODS до слияния и сырью STG, пока оно хранится трое суток.
Материал: `fate.md`, «Что из двух дорог видно»; `ods.order_dist`, `stg.orders_raw_dist`; выручка дня, которая выросла и убыла.
Форма: расследование с ограничением по времени — часть случаев неразличима принципиально, и признать это тоже урок.
Проверка: списки заказов по дорогам, сверенные с историей версий.
### Опоздания и закрытие дня
**27. Опоздавшие заказы и закрытое окно (#188).**
Урок: отчет за день зависит от момента расчета. День можно считать закрытым, когда источник уже не способен его изменить. Поэтому опись хранит счетчики классов только для закрытых дней.
Материал: `awaiting_order` в `dm.purchase_vs_orders_v`, задержка слепков D+1/D+2 (`fate.md`, «Опоздание»), `data/world-inventory.json` (счетчики `orders` только у дней с закрытым окном), возврат `awaiting_order`-дней в объем — `sql/dm/purchase_vs_orders_scope.sql`.
Форма: расследование по ходу проживаемых дней.
Проверка: вчерашний отчет, не сошедшийся утром, сходится завтра; разность слепков называет опоздавших.
**28. Дыхание выручки.**
Урок: значение выручки за день меняется, пока день внутри окна изменяемости, а после выхода из окна фиксируется. Эти изменения видны как повторные пересборки партиции.
Материал: `dm.revenue_daily_v` по ходу дней, окно из ярлыка `snapshot_date` (`sql/dm/revenue_daily_scope.sql`), K = 7 — константа мира.
Форма: расследование-наблюдение (снять один день несколько раз).
Проверка: за окном значение больше не меняется.
### Мониторинг и runbook
В репозитории пока нет runbook для случаев «keeper упал / DDL повис». Спека оставляет его в хвосте этапа 9 вместе с `system.text_log` (ADR 0002), потому что такой документ должен опираться на реальный опыт. Поэтому менти может написать runbook сам: по шагам сломать сценарий, записать наблюдения и оставить стенду документ, которого сейчас не хватает.
**29. Keeper — общая память кластера.**
Урок: без keeper останавливаются DDL и репликация. На дашборде это бывает видно раньше, чем в ошибках запросов. Читаемый путь в keeper помогает понять, какие данные он хранит и за что отвечает.
Материал: панель keeper и очередь DDL в `docs/architecture/monitoring/cluster.md`, `system.zookeeper` (читаемый путь — `docs/architecture/storage.md`, «Путь реплицированных таблиц»), `make smoke` / `make check-clickhouse`.
Форма: расследование-опыт «посмотрели — сломали — увидели — вернули» (остановить keeper), итог — свой runbook.
Проверка: возврат к зеленым целям `make`; шаги записаны.
**30. Повисший DDL.**
Урок: каждый запрос `ON CLUSTER` проходит через keeper. Очередь распределенных DDL показывает, дошел ли запрос до обеих нод и что ответила каждая из них.
Материал: `system.distributed_ddl_queue`, панель «Распределенный DDL» (`cluster.md`: единственная панель без `clusterAllReplicas` — и почему).
Форма: расследование-опыт (DDL при недоступной второй ноде, таймаут `ON CLUSTER`).
Проверка: запись в очереди со статусом по нодам; починка доводит до `Finished`.
**31. Мониторинг сам стоит денег.**
Урок: запросы Grafana попадают в `system.query_log` вместе с запросами людей. Самый частый клиент хранилища — сам мониторинг. Если отфильтровать его запросы, стоимость наблюдаемости станет невидимой.
Материал: `docs/architecture/monitoring/queries.md` (панель «Кто спрашивает», строки начала и конца, куски шардов в панели ошибок).
Форма: расследование.
Проверка: собственное объяснение верха списка тяжелых запросов.
**32. Свежесть второго источника — пила, а не линия.**
Урок: возраст заказов растет в течение дня и резко уменьшается после нового слепка. Так устроен источник; это не признак деградации. Для панелей свежести, потока и брака выбираются разные слои данных. Если выбрать неверный слой, панель даст правдоподобный, но ложный ответ.
Материал: `docs/architecture/monitoring/data.md` (почему свежесть — ODS, поток и брак — сырье, окно доли брака).
Форма: расследование.
Проверка: предсказать форму графика до взгляда на него.
### За границей лаб — опорные точки лекций
Спека (раздел 12) оставляет несколько сюжетов для лекций и не включает их в лабораторные работы: `Sign` и CollapsingMergeTree (почему на стенде `sum(Sign)` равен `count()`, а в бою нет), «как выбирают топологии в бою», идентичность «как в бою» (`setUserID`, вероятностная склейка, identity graph), анти-паттерны ключа шардирования. Последний сюжет уже входит в домашние задания DM как требование защитить выбранный ключ (`docs/labs/README.md`).
## Гипотеза «вычитание + DQ» для нижних слоев
В #148 предложено удалить SQL трансформаций потока и написать его заново. Владелец уточнил, что даги менять не нужно: это несущая инфраструктура. Обратную связь дают инварианты, которые не зависят от реализации слоя. Ниже каждый поток проверяется отдельно: что можно отдать на переписывание, что должно остаться, чем проверять результат и где заканчивается эталон.
На всю таблицу влияют два общих факта:
- `homework_check` покрывает только пять витрин DM. `dq_check` содержит пять проверок, но внешний эталон есть лишь у двух: `sessions_vs_reference` использует чужой чекан `VisitID` из `ods.event_v`, а `classes_vs_inventory` — опись мира. Три проверки `*_vs_dds` пересчитывают витрину из DDS по тому же рецепту. Они находят ошибку в сборке витрины, но не ошибку в DDS, потому что обе стороны читают один слой.
- Все сверки читают таблицы `_dist`, поэтому их агрегаты не зависят от раскладки (спека, раздел 6). Если строка попала не на свой шард, счетные проверки останутся зелеными. Это ловит только пересчет ключа шардирования по `hostName()` (прием из `docs/architecture/storage.md`, замер #137). Такой пересчет нужно явно включать в ТЗ каждого вычитания.
### По потокам
**События STG (прием).** На переписывание этот участок не отдается. Здесь почти нет трансформации: `stg.hits_raw_mv` перекладывает колонки (`sql/ddl/40-stg-views.sql`). При этом пересоздание матвью на работающем стенде незаметно пропускает ближайшие сообщения (замер в `storage.md`, «Что проверено»). Чтец, таблицы сырья и матвью остаются несущей стеной. Урок этого участка раскрывают расследования из сюжетов 1–5.
**События STG → ODS (разбор).** Вся логика — в DDL, в паре матвью `sql/ddl/30-ods-views.sql`; отдельных файлов событий в `sql/ods/` нет. Удаление и пересоздание этих матвью остановит прием и снова создаст зазор с пропущенными сообщениями. Поэтому обычное вычитание здесь не подходит. Рабочая форма — **«собери рядом»**: выполнить пакетный `INSERT SELECT` из сырья в собственную таблицу по срезу `_load_ts`, а затем построчно сверить результат с нетронутым `ods.event_v`. Эталоном служат стендовый ODS и подневный счет против описи (`make check-clickhouse`). Однако опись проверяет только количество и только для покрытых ею дней. Содержимое неопорных колонок остается без независимой проверки: неверно разобранные UTM или браузер нигде не покраснеют, потому что витрины сверяются с DDS, а DDS читает ODS. Срок работы тоже ограничен: сырье хранится трое суток.
**Заказы STG (забор, `sql/stg/orders_raw_load.sql`).** Формально трансформация вынесена в отдельный файл, но ее учебный смысл сводится к перекладке колонок, а цена ошибки велика. Офсеты коммитятся при чтении, поэтому неверный повтор унесет слепок до следующего переигрыша дня через пульт. Этот участок остается стеной. Эталон описи — хеш байтов слепка — проверяет топик, но не сам забор.
**Заказы STG → ODS (`sql/ods/order_parse.sql`).** Вычитание возможно с оговоркой. Это пакетный шаг, идемпотентный по `_load_id`: повтор не меняет `ods.order_v` («Что проверено» в `orders/ingestion.md`). Брак обрабатывается отдельной целью, а слепок можно вернуть переигрышем дня. Обратную связь менти собирает сам: проверяет равенство «сырье среза = годные + брак» по `_load_id`, а текущее состояние сверяет с `argMax` по `updated_at` из сырья. Ниже по течению результат проверяет `classes_vs_inventory` через DDS и витрину. Слабое место — ветвь брака. Чистый мир не производит брак, поэтому отрицание предиката останется непроверенным, пока менти сам не подложит по строке каждого класса. Готовый рецепт есть в `orders/ingestion.md`, «Риски и проверка»; после опыта данные нужно обязательно убрать.
**DDS сессия (`session_scope` / `rebuild` / `replace`).** Это лучший поток для вычитания: здесь гипотеза подтверждается без дополнительных условий. Эталон `VisitID` внешний, а `sessions_vs_reference.sql` считает чужой чекан и не повторяет алгоритм нарезки. Ошибиться можно в важных местах: в полном порядке окон, границе суток в `PARTITION BY`, детерминированном чекане и расчете объема из позиции мира. Эталон заканчивается на атрибутах строки. Сверка работает на зерне кука × день и проверяет только число сессий. Поэтому неверные границы, длительность, вход, выход или UTM могут пройти зеленым. `session_overview` из `homework_check` тоже согласится, потому что сверяет витрину с тем же слоем. Вторая ступень обратной связи — поштучная сверка границ по `VisitID` из сюжета 11, которую менти пишет сам.
**DDS заказ (`order_scope` / `rebuild` / `replace`).** Вычитание возможно при условии: сначала нужно построить недостающую проверку. Косвенный эталон уже есть. `classes_vs_inventory` ловит потерянные заказы и неверные статусы закрытых дней, а `purchase_vs_orders` проверяет `items_total`. Но независимо не проверяются разбор массивов `item_*` и время в поясе `Europe/Samara`. Выручка сойдется сама с собой, а счетчиков выручки в описи намеренно нет (спека, раздел 8). Стенд уже подсказывает решение: до вычитания нужно реализовать инвариант «цена × количество = items_total» из сюжета 14. Последовательность «сначала сторож, потом ломать» сама становится частью урока.
**DDS карта идентичностей (`identity_map_rebuild.sql`).** Для чистого вычитания этот поток не подходит: независимого эталона нет. `daily_traffic_vs_dds` читает карту с обеих сторон, поэтому пустая или задвоенная карта пройдет проверку. Счетчики идентичности в опись не входят (спека, раздел 8). Менти может сам написать слабые инварианты: `known_users <= visitors` и «каждая пара подтверждена покупкой и заказом». Они проверят допустимость пар, но не их полноту. Подходящие формы — «собери рядом и сверь со стендовой картой» либо вычитание вместе с самодельной проверкой, которая честно названа неполной.
**DM стендовые витрины.** Формально это самый защищенный участок: `dq_check` независимо пересчитывает каждую витрину. На деле проверка содержит готовый ответ: `revenue_daily_vs_dds.sql` дословно повторяет рецепт витрины. Вычитание возможно как сюжет 19, но только с предупреждением из `docs/labs/README.md` о цене подглядывания.
### Сводная таблица
| Поток | Отдать на переписывание | Несущая стена | Обратная связь | Где кончается эталон |
|---|---|---|---|---|
| События STG | ничего | чтец, сырье, `hits_raw_mv` | опись (счет) | все, кроме счета |
| События STG→ODS | «собери рядом», не вычитание | обе матвью, `*_errors` | стендовый ODS рядом, опись | содержимое неопорных колонок; окно сырья 3 суток |
| Заказы STG | ничего | чтец, забор | хеш слепка в описи | сам забор |
| Заказы STG→ODS | `order_parse.sql` | `*_errors`, чтец | баланс среза по `_load_id`, `argMax(updated_at)`, опись классов | ветвь брака — пока не подложен брак руками |
| DDS сессия | `session_*` (все три) | донор, DDL, даг | `sessions_vs_reference` (внешний эталон) | атрибуты строки — нужна поштучная сверка |
| DDS заказ | `order_*` (все три) | донор, DDL, даг | опись классов, `items_total` в сверке | разбор позиций и пояс — сначала сюжет 14 |
| DDS карта | только с оговорками | DDL, даг | нет независимой | почти сразу; форма — «собери рядом» |
| DM витрины | `revenue/pvo/traffic` | доноры, DDL, даг | `dq_check` целиком | ответ лежит в самой проверке |
### Вывод
Гипотеза «вычитание + DQ» подходит не для всех нижних слоев. Без оговорок она работает только для сессий DDS: там есть внешний эталон, настоящие места для ошибок и проверка, которая не содержит готового решения.
Для заказов DDS и разбора заказов ODS нужна последовательность «сначала построй сторожа, потом ломай». Недостающие инварианты — сюжеты 14 и 15, а также баланс среза — сами входят в учебный материал. Их нужно построить до вычитания.
STG и прием событий нельзя отдавать в форме «удали и перепиши»: код там служит несущей частью стенда. Для этих участков подходят расследования и форма «собери рядом».
У всех счетных проверок остается общая дыра — раскладка по шардам. Поэтому пересчет ключа по `hostName()` должен входить в ТЗ каждого вычитания отдельной строкой.
+147 -81
View File
@@ -138,8 +138,9 @@ Ecommerce (заполнены только у торговых событий):
| `ecommerce` | String — сырой JSON события, как отдаёт Метрика (кандидат будущей лабы: сырое против разобранного) |
`add_to_cart` несёт массивы `product*` с одним товаром; `purchase` — состав
заказа и блок `purchase*`. Выручка у клиента — во Float64, как у Метрики:
это не недосмотр, а часть урока о расхождениях (см. раздел 4).
заказа и блок `purchase*`. Выручка приходит JSON-числом Float64, как у
Метрики. ODS один раз нормализует деньги в `Array(Decimal(18, 2))`, не меняя
формат источника; DDS наследует тип хранения без нового вычисления.
### 1.3 Ключи и движки
@@ -210,28 +211,31 @@ Ecommerce (заполнены только у торговых событий):
ключей совпадает с порядком полей в таблице контракта, у позиции — `sku`,
`qty`, `price`: так байты воспроизводимы без сортировки ключей. Разница с
кликстримом намеренна: там значения `purchaseRevenue` приезжают JSON-числами
и разбираются как `Array(Float64)`, а бэкенд передаёт деньги строками для
точного `Decimal`. Это показывает расхождение представлений денег в двух
источниках.
Float64, а бэкенд передает деньги строками. На границе ODS оба источника
становятся `Decimal(18, 2)`: клиентское число разбирается сразу, без
промежуточного Float64 в хранилище.
Запись собирает явная функция существующего канонического сериализатора:
один словарь с вложенным списком и один `orjson.dumps`, без универсального
слоя кодеков.
Обоснование и проверка разбора — в
[исследовании формата](../research/2026-08-16-order-snapshot-wire-format.md).
- `ods.order_snapshot` принимает версии заказа в
`ReplacingMergeTree(updated_at)`: `ORDER BY order_id`, партиция по дню
неизменного `created_at`, шардирование по `cityHash64(order_id)`.
`snapshot_date` остаётся датой наблюдения источника, но не задаёт публикацию
или идемпотентность. Физическое чтение может видеть несколько версий;
`ods.order_v` возвращает точное текущее состояние. Устройство модели DDS и
способ её материализации решаются отдельно.
- `ods.order` принимает версии заказа в
`ReplacingMergeTree(snapshot_date)`: `ORDER BY order_id`, партиция по дню
неизменного `created_at`, шардирование по `cityHash64(order_id)`. Дата
слепка служит колонкой версии: выживает строка с максимальной
`snapshot_date` ([ADR 0014](../adr/0014-order-version-snapshot-date.md)).
Дата не доказывает полноту принятой порции, поэтому ODS не заменяет партицию
слепка целиком. Физическое чтение может видеть несколько версий;
`ods.order_v` возвращает точное текущее состояние. В DDS одна строка хранит
один заказ с позициями в типизированных массивах; физическая модель и
пакетное наполнение описаны в [доке заказа](../architecture/dds/order.md).
Пропущенный день ничего не ломает, следующий слепок самовосстанавливает.
- `items` остаётся сырой строкой JSON в ODS. Разбирать позиции следует на
границе ODS → DDS, но их представление определяется вместе с будущей моделью
заказов. Это остаётся носителем навыка «вложенный JSON в ClickHouse», не
превращая приём в преждевременную модель данных.
- `items` остаётся сырой строкой JSON в ODS. Позиции разбираются на границе
ODS → DDS в типизированные массивы строки заказа. Это остаётся носителем
навыка «вложенный JSON в ClickHouse», не превращая приём в преждевременную
модель данных.
- Статусы держим все три: смена `created` → `paid` и есть причина «дыхания»
выручки внутри окна; сужение до двух — резервный срез 1. На выходе из окна
заказ либо `paid`, либо `cancelled`: неоплаченного отменяют, «навсегда
@@ -240,10 +244,12 @@ Ecommerce (заполнены только у торговых событий):
## 3. Каталог товаров
CSV в репозитории (`data/catalog/products.csv`: `sku`, `name`, `category`,
`brand`, `price`, `demand`) — **словарь ClickHouse** из файла. Тот же файл
использует генератор — расхождений нет по построению. Даёт `dictGet` в
витринах и разговор о политике обновления словаря. На кластере файл
монтируется в обе ноды, словарь создаётся ON CLUSTER. Последняя колонка —
`brand`, `price`, `demand`) — **словарь ClickHouse**. Тот же файл использует
генератор — расхождений нет по построению. Даёт `dictGet` в витринах и
разговор о политике обновления словаря. На кластере файл монтируется в обе
ноды; над ним стоит подложка, а словарь читает её и живёт в зоне справочников
`dic` вне цепочки слоёв ([ADR 0012](../adr/0012-dictionary-home.md)).
Последняя колонка —
уровень спроса товара, заведена при исполнении #50 (спека генератора,
раздел 9): генератор решает по ней, что уходит из карточки в корзину.
@@ -259,7 +265,7 @@ CSV в репозитории (`data/catalog/products.csv`: `sku`, `name`, `cate
| | Расхождение | Механика в генераторе | Ориентир доли |
|---|---|---|---|
| A | Отмена | заказ дошёл до `cancelled`, `purchase` остался | ~5% заказов — отменённые вообще, обе дороги отмены вместе |
| B | Потерянное событие | заказ есть, `purchase` не доехал | ~3% |
| B | Потерянное событие | заказ есть, `purchase` не доехал | бросок 3%, наблюдаемых ~1,8%: часть маячков защищена парами склейки, часть уходит в отмену приоритетом |
| C | Дельта суммы | вычеркнутая позиция: товара не оказалось в наличии, у заказа на одну позицию меньше, чем в клиентских массивах. Сверка приведена к сравнимой базе (`items_total`, не `total`); `amount_delta` — остаток, не объяснённый этим приведением, и сравнением позиций он объясняется — на этом стоит урок класса | ~1–2% |
| D | Дубль события | повторный `purchase` от обновления `/confirmation`: новый `WatchID` с тем же `purchaseID` — бизнес-дубль, не технический; дедуп ReplacingMergeTree его не съедает и не должен | ~2% |
@@ -268,8 +274,9 @@ CSV в репозитории (`data/catalog/products.csv`: `sku`, `name`, `cate
Пятое — **опоздание** — бесплатно даёт формат доставки: часть заказов
впервые появляется в слепке D+1/D+2 («вчера не сходилось, сегодня сошлось»),
ориентир ~10%. Точные доли фиксируются при пересборке эталонного мира;
опись хранит счётчики наблюдаемых классов после приоритета — в заказах и
ориентир ~10%. Точные доли зафиксированы замером на каноническом мире
(28 дней, 2026-08-30, #194) — запись в «Что проверено»
[карты проверок](../architecture/testing.md); опись хранит счётчики наблюдаемых классов после приоритета — в заказах и
только по дням с закрытым окном (раздел 8).
Не берём: сироту-фрод (`purchase` есть, а заказа не будет никогда) —
@@ -280,7 +287,7 @@ CSV в репозитории (`data/catalog/products.csv`: `sku`, `name`, `cate
под именем `declared_*` там, где атрибуция без трекера невозможна (UTM);
слово `declared` в имени — сигнал «это заявка клиента, не деньги
отчётности». Оно выучивается на конфликте: суммы не сойдутся, менти сам
раскопает почему (Float64 против Decimal, промокод, доставка, отмены).
раскопает почему (состав позиций, промокод, доставка, отмены).
## 5. Анонимность и склейка идентичностей
@@ -290,12 +297,19 @@ CSV в репозитории (`data/catalog/products.csv`: `sku`, `name`, `cate
- **Карта соответствий кука↔пользователь** строится трансформацией из уже
существующего моста: `purchase`-событие (`ClientID`, `purchaseID`) ↔ заказ
(`order_id`, `user_id`). Ни новых полей, ни нового транспорта.
- Форма и место карты: таблица `dds.identity_map`
(`client_id` UInt64, `user_id` UInt64, `first_matched_at` DateTime),
ReplacingMergeTree, `ORDER BY (client_id, user_id)`, шардирование по
`cityHash64(client_id)` — тем же выражением, что события (иначе ко-локации
нет); ко-локация делает обогащение витрин локальным;
заказы при сборке карты подтягиваются через GLOBAL JOIN.
- Форма и место карты: `dds.identity_map_rep` хранит пару `client_id` UInt64,
`user_id` UInt64 и координаты собственной загрузки `_load_id`, `_load_ts` в
`ReplicatedReplacingMergeTree(_load_ts)` с `ORDER BY (client_id, user_id)`.
`dds.identity_map_dist` шардирует по `cityHash64(client_id)` — тем же
выражением, что события; ко-локация позволяет обогащать витрины локально.
Публичный интерфейс `dds.identity_map_v` перечисляет колонки явно и прячет
`FINAL`. `first_matched_at` в стенде нет: у него нет читателя; история
склейки оставлена самостоятельной работе в issue #145.
- Карта пересобирается пакетно после модели заказов: все `purchase` из
`dds.event_v` соединяются с текущими заказами `dds.order_v` через
`GLOBAL JOIN`, статус заказа связь покупателя с кукой не отменяет. Каждый
запуск пишет полный текущий набор различных пар; предыдущий результат не
служит источником следующего.
- **N:1**: часть покупателей покупает с двух кук («телефон и ноутбук») —
параметр мира; значение фиксирует эта спека: 15%, детерминировано
от seed. Ядро лабы:
@@ -355,19 +369,32 @@ CSV в репозитории (`data/catalog/products.csv`: `sku`, `name`, `cate
ошибка в `*_errors`, а не молчаливые нули: имена CamelCase регистрозависимы,
опечатка иначе не падает.
- **Политика соединений**: по ключу ко-локации — обычное соединение с
комментарием, почему локальный результат корректен; по любому другому ключу
— только явный GLOBAL; `NOT IN` — только `GLOBAL NOT IN`. Сверка
комментарием, почему локальный результат корректен; если публичные
представления скрывают ко-локацию — решение записывается рядом с витриной.
По любому другому ключу — только явный GLOBAL; `NOT IN` — только
`GLOBAL NOT IN`. Сверка
`purchase`↔заказ —
легитимная GLOBAL-витрина (заказы малы).
- **Конвейер без TRUNCATE**: поток версий — в ReplacingMergeTree, точное чтение
— через `FINAL` или равносильный выбор последней версии; батчевая
переобработка нижележащих объектов — по дневным партициям
(`DROP/REPLACE PARTITION ON CLUSTER`); `TRUNCATE ... ON CLUSTER` в конвейере не
применяется вовсе — полный сброс стенда делается `make clean && make up`, то
есть вместе с томами. `DROP/REPLACE PARTITION` работает только по
**локальным** таблицам ON CLUSTER, не по Distributed; замена через
DROP+INSERT неатомарна — дашборд в середине прогона честно моргает (это
осознанная цена, не баг).
применяется вовсе: обычная переобработка ограничена партицией, а полное
восстановление данных — базами слоёв в следующем пункте. `DROP/REPLACE
PARTITION` работает только по **локальным** таблицам ON CLUSTER, не по
Distributed; замена через DROP+INSERT неатомарна — дашборд в середине прогона
честно моргает (это осознанная цена, не баг).
- **Область очистки следует за областью состояния**: обычная разработка не
требует пустых томов. Сначала пересоздаётся затронутый объект, партиция или
база слоя; если нужен целиком чистый мир, пересоздаются прикладные базы
ClickHouse, топики и позиции их потребителей Kafka, затем заново заливаются
данные. Сами службы и их тома сохраняются. `make clean` нужен, только когда
требуется удалить состояние вне прикладного мира либо проверить запуск именно
с пустых томов. Перед таким сбросом агент называет это состояние и объясняет,
почему более узкой очистки недостаточно. «Так проще и надёжнее» не считается
обоснованием. Обязательный `make clean` перед каждой приёмкой отвергнут: он
стирает следы неисправности и превращает редкий холодный запуск в постоянную
цену разработки.
- **Поздние заказы поглощает ODS** как новую версию `order_id`. Как их
подхватывают материализованные объекты DDS и DM, решается вместе с их моделью,
а не при проектировании приёма.
@@ -402,23 +429,28 @@ README.
## 7. Слои: карта таблиц v2
| Слой | Объект | Что это |
| Где | Объект | Что это |
|---|---|---|
| Kafka | `hits`, `orders` | два топика: `hits` — 2 партиции, `orders` — одна |
| STG | `stg.hits_raw_kafka`, `stg.hits_raw` + MV | сырые строки событий, Kafka Engine на обеих нодах |
| STG | `stg.orders_raw_kafka`, `stg.orders_raw`, без MV | сырые строки слепка; чтец на ноде 1, забирает пакетный шаг |
| ODS | `ods.event` (+`_errors`), `ods.event_v` | типизированные версии событий, брак и точное актуальное состояние |
| ODS | `ods.order_snapshot` (+`_errors`), `ods.order_v` | типизированные версии заказов, брак и точное текущее состояние |
| DDS | `dds.session` | сборка сессий из событий (наследник `dds.click`) |
| DDS | `dds.event_v` | представление над `ods.event`: snake_case-имена, расшифровка кодов `DeviceCategory`; витрины DM читают его, а не ODS напрямую |
| DDS | модель заказов | зерно, связи и материализация проектируются на этапе DDS |
| DDS | `dds.identity_map` | карта кука↔пользователь |
| DDS | словарь `products` | каталог из CSV |
| ODS | `ods.order` (+`_errors`), `ods.order_v` | типизированные версии заказов, брак и точное текущее состояние |
| DDS | `dds.session_rep` / `_dist`, `dds.session_v` | физическая сборка сессий и её публичный интерфейс |
| DDS | `dds.event_v` | представление над `ods.event_v`: snake_case-имена, расшифровка кодов `DeviceCategory`; витрины DM читают его, а не ODS напрямую |
| DDS | `dds.order_rep` / `_dist`, `dds.order_v` | текущая модель заказа и её публичный интерфейс |
| DDS | `dds.identity_map_rep` / `_dist`, `dds.identity_map_v` | физическая карта кука↔пользователь и её точный публичный интерфейс |
| DIC | подложка `products_file` и словарь `products` | каталог из CSV, вне цепочки слоёв ([ADR 0012](../adr/0012-dictionary-home.md)) |
| DM | витрины `dm.*_v`, `dm.dq_summary` | см. ниже |
У каждой таблицы слоя — пара из локальной и распределённой, имена по конвенции
суффиксов; она же задаёт служебные колонки, нарезку и срок хранения сырья —
см. [доку хранилища](../architecture/storage.md).
Потребительские запросы и витрины читают сущности DDS через `_v` с явным
списком колонок; `_rep` и `_dist` служат загрузке, диагностике и обслуживанию.
Договор держится конвенцией, а не правами: модель доступа описана в
[ADR 0007](../adr/0007-clickhouse-access.md), договор чтения — в
[доке хранилища](../architecture/storage.md), «Имена объектов».
Заказы принимаются **пакетным забором** ([ADR
0008](../adr/0008-order-ingestion.md), [ADR
@@ -426,17 +458,13 @@ README.
матвью к нему не привязана, и сырьё забирает шаг, которым управляет Airflow —
одно прямое чтение вставляет порцию в `stg.orders_raw` с `_load_id` запуска.
Один следующий `task_id` двумя последовательными запросами пишет годные строки
и ошибки из того же среза. `ods.order_snapshot` хранит версии по `updated_at`,
а не публикует партицию `snapshot_date`. Слой сырья остаётся точкой повтора и
разбора одной принятой порции.
Стенд получает от этого два режима приёма рядом, поток и слепок, и сравнение
из опорных точек раздела 12 переформулировано под них.
и ошибки из того же среза. `ods.order` выбирает текущую версию по максимальной
`snapshot_date` ([ADR 0014](../adr/0014-order-version-snapshot-date.md)). Слой
сырья остаётся точкой повтора и разбора одной принятой порции.
Состав служебных колонок задаёт дока хранилища. Спеке важны два следствия:
`ods.event` и `ods.order_snapshot` получают метку загрузки `_load_ts`, но у
заказа бизнес-версию задаёт `updated_at`; `_load_id` проходит через STG и обе
цели ODS. Таблицы
`ods.event` и `ods.order` получают метку загрузки `_load_ts`, но версию
заказа задаёт дата слепка; `_load_id` проходит через STG и обе цели ODS. Таблицы
`stg.*_raw` хранят метаданные доставки Kafka вместе с именем читавшей ноды —
без них урок «какая нода читала топик» ненаблюдаем.
Модельного дня в STG нет: `EventDate` — свойство содержимого, а содержимое
@@ -445,8 +473,8 @@ README.
Kafka день переигрывается генератором заново: снимок — кэш чистой функции,
см. [спеку генератора](2026-08-01-generator.md).
`ods.event_v` сохраняет имена, типы и зерно ODS, но скрывает `FINAL` и возвращает
актуальную версию события. Будущее `dds.event_v` — другой контракт: оно
`ods.event_v` сохраняет имена, типы и зерно ODS, но скрывает `FINAL` и
возвращает актуальную версию события. `dds.event_v` — другой контракт: оно
переводит событие на язык бизнес-модели, в том числе даёт snake_case-имена и
расшифровывает коды. Это первый на стенде пример правила «слой — это контракт,
а не обязательно копия данных».
@@ -481,13 +509,20 @@ Kafka день переигрывается генератором заново:
счётчики `purchases`/`add_to_carts` оживают из таксономии, добавляется
`declared_revenue` по UTM.
- **`daily_traffic_v`** — расширяется парой «посетители» / «известные
пользователи» (обогащение через `dds.identity_map`, локальное соединение
по ключу ко-локации).
пользователи». Обогащение идет явным `GLOBAL LEFT JOIN` через
`dds.identity_map_v`: опыт на ClickHouse 26.3 показал, что публичные `_v`
скрывают ко-локацию от локальной подстановки.
- `events_enriched_v`, `top_pages_daily_v`, `session_overview_v`,
`dq_errors_daily_v` — переезжают на новую модель без смены роли: источник —
`dds.event_v`, не `ods.event`.
- `dm.dq_summary` переводится с TRUNCATE+INSERT на партиционную замену
(политика «без TRUNCATE»).
`dq_errors_daily_v` — переезжают на новую модель без смены роли. Источник
и зерно у двух из них меняет сама новая модель, и это зафиксировано ТЗ
домашек ([`docs/labs/`](../labs/README.md)):
`session_overview_v` читает `dds.session_v` и поднимается на зерно «день ×
срез», потому что визит стал сущностью DDS и витрина его зерна была бы
копией сессий; `dq_errors_daily_v` читает таблицы `ods.*_errors`, у
которых в DDS представительства нет. Остальные две читают `dds.event_v`,
а не `ods.event`.
- `dm.dq_summary` хранит текущее качество дня и обновляется партиционной
заменой (политика «без TRUNCATE»).
Дашборд Superset получает три новых сюжета: выручка по дням и категориям,
таблица сверки с классами расхождений, пара посетители/известные.
@@ -498,10 +533,11 @@ Kafka день переигрывается генератором заново:
## 8. Эталонный мир и опись
В git хранится только опись эталонного мира; сам снимок (14 модельных
дней) генерируется на месте — при `make up` и при проверках (решение
развилки «Производительность» карты #26, подробности —
[спека генератора](2026-08-01-generator.md), раздел 5). Опись несёт
В git хранится только опись эталонного мира; сам снимок генерируется на
месте — при `make up` и при проверках (решение развилки «Производительность»
карты #26, подробности — [спека генератора](2026-08-01-generator.md),
раздел 5). Снимок — 8 дней, совпадает со стартовым миром: обещание в 14 дней
снято на этапе 7. Опись несёт
паспорт мира (каноническое зерно, версия генератора), контрольные счётчики
и хеши по дням; проверки «пустой git diff» и «пересгенерируй день N —
сравни хеш» живут на ней. Политика версионирования артефакта (бывший туман
@@ -510,16 +546,19 @@ Kafka день переигрывается генератором заново:
- по строке на каждый отправленный слепок — хеш байтов: побайтовое обещание
«слепок переснимается и даёт те же байты» опись сторожит наравне с днями;
- заказная сторона: заказы, выручка и счётчики наблюдаемых классов
расхождений после приоритета, в заказах — по дням с закрытым окном
(самопроверка лабы сверки; при N сыгранных днях таких дней N − 7);
- заказная сторона: счётчики наблюдаемых классов расхождений после
приоритета; каждый показывает число заказов и хранится только для дня с
закрытым окном (читатель — техническая проверка `classes_vs_inventory`
звена DQ; при N сыгранных днях таких дней N − 7). Отдельных полей для
общего числа заказов и выручки в описи пока нет: для них не назван
читатель;
- контрольные числа идентичности не заводятся: uniq известных пользователей
и число двухкуковых покупателей растут, пока мир едет, а счётчик без
названного читателя в опись не кладётся
([что хранит опись](../architecture/orders/inventory.md)).
Снимок вырастет против v1 (ecommerce-массивы, заказы) — размер проверить
при пересборке.
Размер снимка замерен на этапе 7 — запись в разделе «Что проверено»
[карты проверок](../architecture/testing.md).
## 9. Оценка объёма исполнения
@@ -581,17 +620,35 @@ v2 стартует пустым, поэтому объём ниже — это
выручка, сверка A+C.
5. Airflow: `etl_pipeline` (партиционная переобработка).
6. Расхождения B+D и опоздания; счётчики описи.
7. Эталонный мир: опись и пересборка снимка, чек-скрипты; CI-генерация
на amd64 и arm64.
7. Эталонный мир: опись и пересборка снимка, чек-скрипты. CI-генерация
снята (спека генератора, раздел 5).
8. Superset-дашборд v2.
9. Мониторинг и runbook «keeper упал / DDL повис в очереди». Состав дашбордов
и границы — ADR 0002.
и границы — ADR 0002. Этап идёт не подряд, см. ниже.
**Мониторинг не ждёт своего номера.** Зависимость у дашбордов формально только
от этапа 1, а «в хвосте» было выбором, не необходимостью. Довод за переезд
пришёл со второй стороны: дашборд — точка наблюдения не только для менти, но и
для владельца на приёмке этапов 4–8, а шесть вопросов дашборда «Данные» из
ADR 0002 с приёмочными совпадают почти целиком. Поэтому дашборды строятся
параллельно этапам 4–8. Состав от переезда не меняется, меняется срок.
В хвосте остаётся то, чему нужен прожитый опыт или дозревший мир: runbook
«keeper упал / DDL повис в очереди», `system.text_log` (ADR 0002 привязал его
к runbook), правила оповещения и урок «посмотрели → сломали → увидели →
вернули» (раздел 10).
Порогов панели не несут вовсе, и это правило, а не срок: на дашборд смотрят
глазами; красное и зелёное живёт в проверках — у целей `make` про стенд и у
дагов качества данных про данные.
Что гонять на приёмке этапа — строка в [карте
проверок](../architecture/testing.md), раздел «Какую проверку когда
запускать»: стенд собирается с нуля и на нём зелены все три цели, которым
нужен стенд. Это гигиена, а не приёмка: она обещает, что этап не сломал стенд,
и молчит о его предмете — дашборд может быть не нарисован, а все три останутся
запускать»: на стенде зелены все три цели, которым он нужен, а состояние перед
проверкой восстанавливается в самой узкой достаточной области. Запуск с пустых
томов обязателен только для изменения начальной сборки или постоянного состояния
служб, а не как общая гигиена этапа. Эти цели обещают, что этап не сломал стенд,
и молчат о его предмете — дашборд может быть не нарисован, а все три останутся
зелёными. Свои наблюдаемые критерии каждый этап получает при разбиении в
/to-tickets. Документация правится в PR этапа (правило AGENTS.md).
@@ -601,9 +658,15 @@ v2 стартует пустым, поэтому объём ниже — это
расхождение часов клиент/коллектор — туман карты, вернётся своим тикетом.
- Лабы и курс: v2 — другой стенд, лабы для него пишутся с нуля отдельной
работой после этой спеки; редизайн лаб v1 (#7) остаётся в v1 и сюда не
переносится. Спека даёт будущим лабам только опорные точки — контрольные
числа описи (сверка, идентичность). Явное следствие: после этапа 9
стенд работает, но учебного пути на нём ещё нет.
переносится. Исключение — домашки слоя DM: ТЗ витрин менти и даг
самопроверки забраны в этап 4 резолюцией #135, потому что витрина менти и
конвейер, в который она встает, проектируются вместе. Сюда же —
необязательная лаба «свой дашборд в Superset» (#197): она стоит на
витринах домашек DM и продумана до готового ТЗ в этапе 8, тогда как
остальные лабы пока на уровне идей. Единый стиль блока
домашек — за работой учебного пути. Спека даёт будущим лабам только
опорные точки — контрольные числа описи (сверка, идентичность). Явное
следствие: после этапа 9 стенд работает, но учебного пути на нём ещё нет.
- Инкрементальный ETL (#8) — свой issue.
- Реплики (2×2), HAProxy, репликационная эксплуатация — в лекцию, не в стенд.
- TLS между нодами, настоящее хранилище и ротация секретов, внешние учётные
@@ -639,8 +702,6 @@ Kafka Engine на двух нодах снят с этого списка при
`ReplacingMergeTree`. Проверять то, что заведомо случается и заведомо
обезврежено, — работа без ответа на конце.
- Поведение соединения двух Distributed-таблиц и `distributed_product_mode` —
эмпирически на стенде (хвост #14).
- Размер артефакта эталонного мира после пересборки.
- Спорные API (Airflow Datasets/сенсоры, ClickHouse DDL) — перед кодом
сверять через MCP Context7 (правило AGENTS.md).
@@ -695,6 +756,11 @@ v2, этап 0).
- сцена «разные consumer groups → дубли»;
- словарь регионов из CSV той же машинерией, что каталог товаров (оживляет
`RegionCityID`);
- неатомарное обновление словаря на кластере: ноды перезагружают его в
случайный момент внутри окна `LIFETIME`, фазы у них независимы, и после
правки каталога две ноды почти всё окно отвечают на один `dictGet`
по-разному. Обвязка готова ([ADR 0012](../adr/0012-dictionary-home.md)),
урок остаётся на выбор;
- лаба сессий: менти сначала собирает сессии сам, и только после — рассказ,
что с октября 2025 Метрика отдаёт `VisitID` прямо в хитах; частично
синтетическая постановка — осознанный приём;
File diff suppressed because it is too large. Load diff
+264
View File
@@ -0,0 +1,264 @@
# Жизненный цикл мира: создание и пересоздание ведёт Airflow
Дата: 21 августа 2026 года. Решение и доводы — [ADR 0013](../adr/0013-world-lifecycle.md);
здесь устройство, которое из него следует.
## Задача
До этой работы начало оси мира собирали трое. Compose создавал топики, применял
DDL и двумя одноразовыми службами заливал восемь дней. Shell-сценарии ждали,
пока события доедут до ODS, и разово дёргали даг приёма заказов. Airflow вёл
мир после стартовой заливки.
Граница владения не совпадала с процессом, и это видно по следствиям. Успешная
отправка в Kafka выдавалась за созданный мир: `world-init` завершался сразу
после записи в топик, до приёма сообщений хранилищем.
Повторный `make up` смешивал подъём служб с повторной заливкой данных. Узкая
пересборка хранилища сохраняла в Kafka сообщения и офсеты прежнего мира, потому
что чинила только ClickHouse. Позиция пульта правилась снаружи Airflow — тем,
кто миром не управляет.
**Чему учит переезд.** Менти видит один наблюдаемый граф, которому принадлежат
прикладная схема, данные мира и позиция модельного времени, — и Compose,
который держит только инфраструктуру. Зеленая ветка создания в
`world_initialize` подтверждает: схема создана, оба источника приняты,
следующий день известен, слои DDS и DM собраны.
## Решение
Граница владения одна: **Compose отвечает за инфраструктуру; Airflow — за
прикладной мир.**
Compose держит долгоживущие службы, сети, тома, объявленные файлом учётные
записи ClickHouse, инициализацию метаданных Airflow и инициализацию Superset.
Airflow держит прикладные топики Kafka, канонический DDL прикладных баз `stg`,
`ods`, `dds`, `dm`, `dic`, данные стартового мира, их приём и переменную
`world_position`.
Одноразовых служб `kafka-init`, `clickhouse-init`, `world-init` и
`world-snapshots` в графе Compose не остаётся. Ни профиля, ни вызова через
`compose run` им не оставляют: спрятанная за профилем служба — тот же второй
оркестратор, только менее заметный.
`make` инфраструктурой и ограничивается: поднимает стенд, зовёт нужный даг
через REST API Airflow и ждёт результата. Shell больше не применяет DDL, не
запускает генератор и не правит позицию.
### Учётная запись жизненного цикла
Прикладную структуру создаёт и удаляет отдельная учётная запись `lifecycle` с
ролью `lifecycle_owner`, объявленная тем же файлом, что остальные учётные записи
([ADR 0007](../adr/0007-clickhouse-access.md)). Ей разрешено администрировать
прикладные базы — заводить и удалять их и объекты внутри, — читать их и
выполнять кластерный DDL. Ей разрешено чтение `system.settings`: без него
драйвер `clickhouse-connect` под официальным провайдером Airflow не открывает
соединение. Административные запросы к системным базам ей запрещены.
`etl` при этом не расширяется. Право удаления баз нужно редкой операции
восстановления и остаётся у `lifecycle`. Граница проверяема: при лишнем запросе
менти увидит в ошибке имя учётной записи и недостающее право.
### Что Airflow получает от репозитория
Каталог `/opt/airflow/world` — то, что нужно для создания мира: `generator/`,
`data/` и корневой `.dockerignore` смонтированы только для чтения. Из первого
собирается канонический образ генератора, из второго читается опись мира, а
последний не пускает в контекст сборки локальные окружения и кэши. Запросы
стенда приезжают прежним монтированием `sql/`.
Меняющиеся API сверены через Context7 и затем с установленными пакетами
стенда. Выбраны публичный REST API v2 и ждущий `TriggerDagRunOperator` Airflow,
сборка образа через `DockerHook.get_conn().build()`, futures `AdminClient` для
Kafka, `SQLExecuteQueryOperator` для исполняемых SQL-файлов ClickHouse и
`ClickHouseHook` для запросов, чей результат обрабатывает Python. Оператор сам
шаблонизирует файл и при `split_statements=True` исполняет выражения по порядку;
собственный разбор SQL дагу больше не нужен.
## Контракты дагов
Оба дага публичные: без расписания, не на паузе, `max_active_runs = 1`. Их
запускают руками из интерфейса и командой `make` через REST API.
### `world_initialize` — создать мир, если его нет
Даг безопасен по построению: на готовом мире он ничего не меняет.
1. Читает `world_position` и решает, что делать дальше: инициализировать,
успешно завершиться без изменений или покраснеть. Разбор состояний — в
таблице ниже.
2. Создаёт топики: `hits` с двумя партициями, `orders` с одной. Топики идут
**до** DDL: чтец ClickHouse начинает читать топик, когда над ним появляется
матвью, и топик, созданный брокером сам, приехал бы с одним разделом
([ADR 0008](../adr/0008-order-ingestion.md)).
3. Применяет канонический DDL из `sql/ddl/` по порядку имён файлов, с ноды 1,
учётной записью `lifecycle`. Каждый файл — отдельная последовательная
задача `SQLExecuteQueryOperator`; выражения внутри неё исполняются по
порядку с `split_statements=True`. Красная задача называет файл и не пускает
последующие. Правило «матвью приёма создаётся последней» остаётся за
раскладкой файлов и не переезжает в даг.
4. Собирает канонический образ генератора. Иначе мир мог бы приехать из старого
кода: сборкой образа при подъёме больше никто не занимается.
5. Играет стартовые дни одним прогоном `batch` того же образа.
6. Ждёт, пока события доедут до ODS. Условие ожидания то же, что у прежнего
сценария, и оно точное: сумма строк `ods.event_dist` за даты описи и строк
`ods.event_errors_dist` не меньше суммы событий из
[`data/world-inventory.json`](../../data/world-inventory.json). «Что-то
приехало» условием не считается.
7. Отправляет слепки заказов вторым прогоном образа — со сдвигом, дни 0…6
([заказы в стартовом мире](../architecture/orders/start-world.md)).
8. Дергает `orders_ingest` ждущим триггером и продолжает только после его
успеха.
9. Ставит позицию в `WORLD_STARTING_DAYS`: источники приняты, мир уже создан.
10. Последним шагом дергает `etl_pipeline` ждущим триггером. Конвейер
последовательно ждет `dds_transform` и `dm_transform`; отказ слоя красит
инициализацию.
Порядок задач связывает проверки: каждый шаг подтверждён предыдущим, а красная
задача называет место остановки. Ветка "мир уже существует" конвейер не
запускает: обычный повтор `make up` по-прежнему ничего не меняет.
### `world_recreate` — снести мир и создать заново
Сначала даг выполняет всю разрушительную часть, затем делегирует создание мира.
1. Ставит позицию в `-1`: прежний мир объявлен недействительным раньше, чем с
ним что-то произошло.
2. Удаляет прикладные базы ClickHouse `stg`, `dm`, `dds`, `ods`, `dic` — первым
делом, чтобы чтецы Kafka перестали существовать вместе с ними.
3. Удаляет позиции групп потребителей `clickstream_hits` и
`clickstream_orders`, затем топики `hits` и `orders`.
4. Ставит позицию в `0` — только после успешной очистки.
5. Дёргает `world_initialize` ждущим триггером и ждёт его результата.
**Общего модуля с шагами двух дагов нет.** Переиспользование здесь — это
делегирование: пересборка вызывает создание мира целиком. Такой модуль стал бы
третьим местом с той же последовательностью, а первое же расхождение между
дагами пришлось бы прятать в его параметрах.
### Сторожа у работников мира
`world_next_day` и `world_live_day` краснеют, если позиции нет либо она меньше
`WORLD_STARTING_DAYS`. Отказ называет прочитанное значение и следующий шаг:
поднять стенд или пересобрать хранилище. Выключатель `world_live` своего
сторожа не получает — он краснеет вслед за работником.
`orders_ingest` сторожа не получает вовсе: его зовёт сама инициализация, когда
готового мира ещё нет.
## Состояния позиции
`world_position` остаётся единственным состоянием пульта.
| Позиция | `world_initialize` | `world_recreate` | Работники |
|---|---|---|---|
| переменной нет | создаёт мир | очищает и создаёт | красный отказ |
| `-1` | красный отказ: очистка не завершена, повторите `make rebuild-storage` | очищает и создаёт | красный отказ |
| `0` | создаёт мир | очищает и создаёт | красный отказ |
| `WORLD_STARTING_DAYS` и больше | мир уже есть: пишет это в журнал и зеленеет | очищает и создаёт | работают |
Значения между `1` и `WORLD_STARTING_DAYS` штатно не возникают: позиция
становится либо `-1`, либо `0`, либо номером сыгранного дня за стартовым миром.
Попав на такое значение, `world_initialize` краснеет тем же отказом, что на
`-1`, и называет прочитанное число.
## Поведение при отказах
**Пересборка упала на очистке.** Позиция остаётся `-1`. Обычный `make up` эту
поломку не заглаживает: `world_initialize` краснеет и говорит, что мир
недействителен и пересборку надо повторить. Стенд обязан назвать незавершённую
очистку вслух и не продолжать работу молча.
**Очистка прошла, создание остановилось до установки позиции.** Позиция
остаётся `0`. Инициализация детерминирована, поэтому следующий `make up` просто
пробует её заново — с того же места и с тем же результатом.
**ETL упал после установки позиции.** Мир и оба источника уже готовы, поэтому
позиция остается в `WORLD_STARTING_DAYS`. После исправления запускают рукой
`etl_pipeline`: он сам выводит объем из состояния данных. Повторный
`world_initialize` здесь не поможет: при готовой позиции инициализация уйдет в
короткую ветку без изменений.
**Позицию в `WORLD_STARTING_DAYS` ставит только успех обоих источников.**
События доехали, слепки приняты, `orders_ingest` зелёный — тогда и только тогда
мир считается созданным.
**Порядок очистки Kafka входит в контракт.** Пока живы чтецы
ClickHouse, они состоят в группах потребителей, и удаление группы недопустимо.
Поэтому сначала удаляются базы, затем топики.
**Позицию удалили руками на живом мире.** Даг честно зальёт мир заново: сырьё
в STG удвоится, ODS схлопнет повтор дедупликацией. Условие ожидания на непустом
ODS истинно сразу — этим оно и ограничено, обещание «доехала именно эта
заливка» ни один счёт дать не может. Сторожа на этот случай нет: ошибку менти
делает себе сам и тут же видит.
**Слоты Airflow.** Их четыре. При пересборке `world_recreate` ждет
`world_initialize`, тот ждет `etl_pipeline`, а конвейер ждет слой. В живом
режиме такую же цепочку образуют `world_live`, `world_live_day`, `etl_pipeline`
и слой. В обоих случаях три ожидающие задачи оставляют слою последний слот.
Одновременная пересборка добавляет ожидания и загоняет стенд в тупик.
Поэтому пересборка — явная операция обслуживания: оператор ставит `world_live`
на паузу и даёт работникам доиграть. Предусловие остаётся в документации;
механизм блокировок стоил бы дороже этой строки.
## Границы
- **`make up` не мигратор схемы.** На готовом мире изменённый DDL не
применяется. Обновляет схему явная пересборка `world_recreate` либо
адресная правка объекта в разработке. Размен принят с открытыми глазами.
- **Ни блокировок, ни статуса, ни автоматической паузы.** Предусловие
обслуживания названо словами.
- **`etl` не расширяется**, `orders_ingest` не получает сторожа.
- **`make clean` сохраняет свой смысл**: полное удаление постоянного состояния
стенда. Ни в пересборку, ни в обычную проверку он не входит.
- **`make generate-batch` и `make generate-live` остаются** — с них снимаются
унаследованные зависимости от исчезающих одноразовых служб.
- Содержание DDL, код генератора и устройство слоёв не меняются.
## Проверка
Цели `make` — обычные: `config-test` и `lint` без стенда, `smoke`,
`check-clickhouse` и `check-services` на поднятом. Сверх них проверяются
сценарии, которых у стенда раньше не было.
- **Повторный `make up` на живом мире** проходит быстро и ничего не меняет:
позиция та же, счётчики `check-clickhouse` те же, в журнале дага сказано, что
мир уже есть.
- **`make rebuild-storage`** возвращает канонический мир: позиция проходит
`-1` → `0` → `WORLD_STARTING_DAYS`, в ODS ровно даты описи, топики созданы
заново, офсеты групп идут с нуля, DDS и DM собраны.
- **Красные пути проверяются своими отказами.** Сторож работника при
отсутствующей, нулевой и отрицательной позиции; `world_initialize` на `-1`;
оборванная очистка, оставляющая `-1`. Проверка, не видевшая своей поломки,
доказывает только то, что умеет печатать «ЗЕЛЁНО».
- **Отказ в правах читается.** Учётная запись `lifecycle` применяет весь DDL
без единой ошибки прав, а административный запрос к системной базе ей
отклоняют — и текст отказа называет учётку.
- **Один холодный `make clean && make up`** оправдан на итоговой приёмке и
только этой работой: она меняет самый первый подъём стенда, а его иначе не
увидеть. Обобщать этот случай не нужно — обычная проверка по-прежнему
обходится узкой областью очистки.
Замеры холодного и повторного `make up` и пересборки записываются в
[карту проверок](../architecture/testing.md), раздел «Что проверено».
## Отклонённые варианты
- **Спрятать одноразовые службы за профилем или звать их `compose run`.**
Дешевле всего в правках, но оставляет двух оркестраторов одного процесса —
ровно то, ради чего затевался переезд.
- **Оставить применение DDL и заливку мира в shell, а Airflow отдать только
позицию.** Тогда «один наблюдаемый процесс» остаётся обещанием: половина
графа живёт в журнале терминала.
- **Вынести общие шаги двух дагов в отдельный модуль.** Третье место для той же
последовательности; расхождение дагов пряталось бы в его параметрах.
- **Применять изменённый DDL при каждом `make up`.** Это мигратор схемы; ему
нужен отдельный разговор, в граф создания мира он не помещается.
- **Выдать права на удаление баз учётной записи `etl`.** Отвергнуто ещё
ADR 0013: конвейер не получает административные права из-за редкой операции.
- **Завести блокировку или статус обслуживания, чтобы пересборка не
сталкивалась с движением мира.** Механизм на редкий ручной случай дороже
предусловия, названного словами.
- **Сторож на `orders_ingest`.** Даг зовут до того, как мир существует; сторож
запретил бы саму инициализацию.
+293
View File
@@ -0,0 +1,293 @@
# Программа учебных лаб
Эта спека собирает программу лаб из
[инвентаризации сюжетов](../research/2026-08-31-labs-inventory.md), выполненной
в тикете #201. Тикет спеки — #202, карта — #182.
Статус: спека принята владельцем; судьба идей-кандидатов решена здесь поименно.
## 1. Кому и зачем
Менти уже прошел большой теоретический курс ClickHouse объемом около 60 часов.
Он знает устройство системы в теории, но почти ничего не делал своими руками.
Поэтому в программе нет вводного блока с теорией. Здесь теория становится
ремеслом: менти руками осваивает слои хранилища, DQ, оркестрацию и
идемпотентность.
Обещание программы: менти проходит конвейер стенда автором, а не читателем.
## 2. Устройство программы: основная программа и факультативы
У частей программы два статуса, третьего нет.
**Основная программа** — обязательная часть. Менти проходит ее целиком и по
порядку, потому что каждая следующая ступень опирается на предыдущую. От
ступени к ступени растет самостоятельность: сначала менти получает готовые ТЗ с
готовыми сторожами (DQ-проверками), а затем строит сторожей сам.
**Факультативы** — необязательные лабы. Они собраны в тематические разделы,
чтобы менти мог одним взглядом выбрать интересное. Для каждого раздела указано,
после какой ступени основной программы он открывается.
В программе используются четыре формы заданий:
- *построить свое по ТЗ* — рядом есть образец, но готового ответа нет;
- *вычитание* — SQL готовой трансформации удаляется и пишется заново, а даги
остаются как несущая инфраструктура;
- *собери рядом* — менти строит свою копию результата рядом с нетронутым
стендовым и сверяет их построчно;
- *расследование* — данные уже лежат на стенде или стенд намеренно ломается, а
менти ищет причину и объясняет ее.
## 3. Основная программа — семь ступеней
### Ступень 1. Построй пять витрин слоя DM
Первая часть программы опирается на шесть существующих заданий из
[`docs/labs/`](../labs/README.md). Пять ТЗ по витринам входят в первую ступень
основной программы и выполняются как есть. Их точечный пересмотр — работа
реализации. Шестое задание, про свой дашборд в Superset, остается факультативом
в разделе «Superset и BI». Набор уроков пяти витрин уже записан в их общем
описании: от слоя как договора до честных имен показателей.
Форма — построить свое по ТЗ. Обратную связь дает даг `homework_check`.
### Ступень 2. Свой отчет в Superset
Менти строит один график в Superset поверх витрины, которую сделал на первой
ступени. Урок — увидеть, как собственный результат из хранилища становится
отчетом в BI, не превращая знакомство с инструментом в отдельный большой
проект.
Форма — построить свое по ТЗ. Результат проверяется глазами. ТЗ для этой новой
ступени предстоит написать при реализации программы. Полный собственный дашборд
остается факультативом в разделе «Superset и BI».
### Ступень 3. Нарежь сессии сам
До того как открыть стендовый SQL нарезки сессий в DDS, менти самостоятельно
делит события на визиты. Сначала он сравнивает число своих сессий с эталоном
`VisitID`. Затем вручную соединяет свою сессию с эталонной и поштучно разбирает
хотя бы одно расхождение границ. Урок — счет называет проблему, но причину
приходится искать в отдельных строках.
Форма — построить свое по ТЗ и провести расследование. Обратная связь состоит
из счетной сверки с `VisitID` и ручного сопоставления границ.
### Ступень 4. Перепиши нарезку стенда
Менти удаляет и заново пишет SQL нарезки сессий DDS: расчет объема, пересборку
и замену. Урок — изменить расчетную сущность внутри готового конвейера и
проверить ее внешним эталоном. Это единственный поток, для которого
инвентаризация подтвердила вычитание без оговорок: здесь есть настоящие места
для ошибок, а проверка не содержит готового ответа.
Форма — вычитание. Обратную связь дают `dq_check` и поштучная сверка,
построенная на третьей ступени.
### Ступень 5. Сначала сторож, потом ломай: заказы
Сначала менти строит две недостающие DQ-проверки. Первая утверждает равенство
«цена × количество = items_total». Вторая сверяет слой с источником по дням. Их
менти строит по образцу пяти стендовых проверок в `sql/dq/`. Обе проверки
должны покраснеть на управляемой ошибке. Затем менти вручную подкладывает по
строке каждого класса брака, проверяет разбор и убирает эти строки за собой.
Только после этого он вычитает разбор заказов ODS `order_parse` и трансформацию
заказа DDS. Урок — сторожа строят до рискованного изменения, а не после первой
поломки.
Форма — построить свои проверки по ТЗ, провести управляемое расследование и
выполнить вычитание. Обратную связь дают две новые проверки, баланс годных и
ошибочных строк по срезу и существующие сверки заказов.
### Ступень 6. Разбери сырые события и сверь результат со стендом
Менти пакетно разбирает срез сырья событий в собственную таблицу и построчно
сверяет результат с нетронутым стендовым ODS. Урок — изучить разбор потока
отдельно от живого приема и использовать стендовый результат как образец для
сверки. Матвью разбора остаются несущей стеной: их пересоздание молча теряет
сообщения.
Форма — «собери рядом». Обратная связь — построчная сверка двух разборов. Ее
границы называются прямо: срок работы ограничен окном хранения сырья, а
содержимое неопорных колонок можно сравнить только со стендовым разбором, не с
независимым эталоном.
### Ступень 7. Мониторинг: куда смотреть
Сначала менти знакомится с панелями стенда. Затем проводит два безопасных
расследования. В первом он находит в `query_log`, что верх списка тяжелых
запросов занимает сам мониторинг. Во втором объясняет, почему свежесть второго
источника выглядит как пила, а не как линия, и выбирает правильный слой данных
для панели.
Форма — расследование. Обратная связь — найденные запросы и верное объяснение
формы графика и выбора слоя. Ломательные опыты остаются в факультативе «Что
делать, когда стенд сломался». Урок ступени — куда и на что смотреть в живой
системе.
**Общее правило вычитания:** ТЗ каждого вычитания на ступенях 4 и 5 включает
пересчет ключа шардирования по `hostName()`. Счетные сверки читают `_dist`,
поэтому учитывают строку даже на чужом шарде и остаются зелеными: они не видят
саму ошибку раскладки.
## 4. Факультативы — пять разделов
Ниже перечислены только названия сюжетов и их уроки. Материал, формы и способы
проверки остаются в [инвентаризации](../research/2026-08-31-labs-inventory.md).
### Почему выручка не сходится
Этот раздел рекомендован первым из факультативов. Он открывается после ступени
1 основной программы: материал живет на стенде с этапа 6.
- **Почему трекер недосчитывает покупки (#186).** Разрыв воронки подтверждений
показывает потерянные события и границу доверия к двум источникам.
- **Почему повтор покупки завышает выручку (#187).** Движок убирает технический
дубль строки, а повтор одной покупки приходится находить по деловому ключу.
- **Какая позиция объясняет разницу в сумме.** Расхождение суммы нужно
разложить до конкретной вычеркнутой позиции и объяснить до копейки.
- **Был ли отмененный заказ оплачен.** Текущее состояние не заменяет историю, а
некоторые различия после истечения срока сырья уже не восстановить.
- **Когда отчет за день можно считать окончательным (#188).** Отчет за день
становится окончательным лишь после того, как источник больше не может
изменить этот день.
- **Почему выручка за день еще меняется.** Внутри окна изменяемости выручка
движется, а после закрытия дня фиксируется.
### Тонкий анализ данных
Открывается после ступени 1 основной программы.
- **Что мы знали о пользователе в тот день (#145).** Текущее знание и знание на
дату дают разные отчеты; сведения из будущего меняют прошлое.
- **Добавь названия регионов в отчет (#143).** Менти собирает свой словарь по
образцу каталога и обогащает отчет через `dictGet`.
### Superset и BI
Открывается после ступени 2 основной программы.
- **Свой дашборд.** Готовая лаба
[`docs/labs/superset-dashboard.md`](../labs/superset-dashboard.md) учит
хранить пользовательские объекты отдельно от стендовых.
- **Почему дашборд не видит объект на второй ноде.** Забытый `ON CLUSTER` может
остаться незаметным до тех пор, пока дашборд не обратится ко второй ноде.
### Инженерия стенда
Открывается после ступени 1 основной программы. Сюжеты про переигрывание дня и
пошардовую атомарность раскроются полнее после ступени 4, когда менти уже
спускался в DDS.
- **Как принимать данные из Kafka: потоком или слепком.** Поток и слепок
требуют разных способов приема и дают разную наблюдаемость.
- **Почему данные попадают на свои шарды независимо от ноды чтения.**
Нода-потребитель может меняться, а раскладку строк определяет ключ
шардирования.
- **Почему вторая группа потребителей дублирует поток.** Еще одна группа
потребителей создает еще одну полную копию потока.
- **Как заметить пропущенные сообщения по офсетам.** Разрыв в офсетах
показывает потерю, которую трудно заметить по самим данным.
- **Почему сырье удаляется по времени загрузки.** Очистка сырья живет по
времени загрузки, а не по модельному дню.
- **Куда попадают битые строки.** Годные строки и брак делят поток без
пропусков и пересечений; менти подкладывает по строке каждого класса брака
событий и находит их в `ods.event_errors_dist`.
- **Какая версия заказа считается текущей.** Версию заказа задает слепок
источника, а `FINAL` скрывается за представлением.
- **Почему один момент попадает в разные дни.** Один момент дает разные дни в
разных поясах, поэтому день и пояс нужно называть явно.
- **Проверь, как стенд разобрал JSON в `ecommerce`.** Типизированный разбор
может молча подменить ошибку значением, поэтому менти сам разбирает сырой
JSON и сравнивает результат с массивами стенда.
- **Как конвейер восстанавливает пропущенный день.** Конвейер сам находит дыру
и определяет объем повторной обработки по состоянию хранилища.
- **Что будет, если день заменился не на всех шардах.** Замена дня завершается
отдельно на каждом шарде, поэтому целостность результата подтверждает
отдельная сверка.
- **Как обновлять витрину без полной пересборки (#149) — повышенная
сложность.** Экономия на пересчете требует хранить историю изменений, которую
полная пересборка стирает.
### Что делать, когда стенд сломался
Открывается после ступени 7 основной программы; весь раздел — повышенная
сложность.
- **Что ломается вместе с keeper.** Остановка keeper связывает состояние DDL и
репликации с тем, что видно на панелях и в системных таблицах.
- **Где искать запрос DDL, который не завершился.** Очередь распределенного DDL
показывает путь запроса и ответ каждой ноды.
Итог раздела — runbook, которого сейчас не хватает стенду. Менти пишет его по
результатам опытов, и документ остается в проекте.
## 5. Границы вычитания по потокам
Подробное сравнение потоков и таблица доказательств остаются в
[инвентаризации](../research/2026-08-31-labs-inventory.md). Спека берет это
сравнение за основу и проводит свои границы. Без оговорок вычитанию отдаются
только сессии DDS. Заказы можно вычитать лишь после самодельных сторожей. Для
событий ODS выбрана форма «собери рядом»; вычитание здесь отклонено. Прием STG
и забор заказов остаются несущей стеной и доступны только для расследований.
Карту идентичностей спека решает не отдавать вычитанию; причины этого выбора
названы в следующем разделе.
## 6. Что не вошло
Вычитание стендовых витрин DM не входит в программу. Оно повторяет урок
готового ядра DM, а открытые сверочные запросы в `sql/dq/` почти дословно
содержат ответ.
Форма «собери рядом» для карты идентичностей тоже не входит. Независимого
эталона нет, а слабые инварианты проверяют допустимость связей, но не полноту.
Аналитический урок идентичности уже несет склейка во времени (#145) в
факультативе «Тонкий анализ данных».
Сюжеты, которые инвентаризация относит к лекциям, остаются лекциями: `Sign` и
CollapsingMergeTree, топологии в бою и идентичность «как в бою». Эта спека
оставляет их в
[списке опорных точек раздела 12 спеки v2](2026-07-30-stand-v2-realism.md#опорные-точки-для-будущих-лекций-и-лаб).
## 7. Судьба идей-кандидатов
Эти решения закрывают тикеты после приемки спеки:
- #143, справочник регионов — вошла в факультатив «Тонкий анализ данных».
- #145, склейка во времени — вошла в факультатив «Тонкий анализ данных».
- #148, домашки ниже DM и вычитание — вошла в основную программу как ступени
4–6. Форму для каждого потока уточнила инвентаризация #201: вычитание,
«сначала сторож» или «собери рядом».
- #149, инкрементальный `daily_traffic` — вошла в факультатив «Инженерия
стенда» с пометкой «повышенная сложность».
- #186, воронка подтверждений — вошла в факультатив «Почему выручка не
сходится».
- #187, бизнес-дубль — вошла в факультатив «Почему выручка не сходится».
- #188, опоздавшие заказы — вошла в факультатив «Почему выручка не сходится».
## 8. Отклоненные варианты оси
- **Чистое «снизу вверх»: STG → ODS → DDS → DM.** Оно начинает программу с
самого тяжелого по инфраструктуре участка. Внизу быстро кончается эталон
обратной связи, а вычитание вслепую заставляет переписывать слой, которым
менти еще не пользовался.
- **Два прохода: сначала расследования снизу вверх, потом постройка сверху
вниз.** Пролог из восьми расследований откладывает первый собственный
результат. Вместо этого расследования разнесены по факультативам и
открываются по мере прохождения основной программы.
- **Сюжетами поперек слоев.** Такой порядок ломает принятое решение, по
которому готовые задания открывают программу, и превращает путь в сетку
зависимостей.
## 9. Границы спеки и что дальше
Спека не переписывает существующие ТЗ в `docs/labs/` и общий README; точечный
пересмотр относится к реализации.
Реализация программы тоже находится за границей спеки. В нее входят новые ТЗ
для ступеней 2–7 основной программы и факультативов, а также отражение порядка
программы в `docs/labs/README.md`. Карту #182 приемка этой спеки закрыла;
исполнение ведет отдельная карта — тикет #206 (решение тикета #203).
+6 -1
View File
@@ -1,4 +1,4 @@
.PHONY: lint typecheck test docs inventory
.PHONY: lint typecheck test demo docs inventory
# --- Проверки ---
@@ -12,6 +12,11 @@ typecheck:
test:
uv run pytest
# --- Пример из путеводителя ---
demo:
uv run python -m clickstream_generator.demo
# --- Сборка из кода ---
docs:
+8 -26
View File
@@ -13,31 +13,11 @@
## Как это работает
> Раздел черновой. По сути он верен, но на понятность читателем со стороны не
> выверен: пишет его тот, кто держит устройство генератора в голове, а это
> худший судья понятности. Выверка — вместе с путеводителем, тикет #48.
Цепочка одна и всегда та же: корневое зерно → подпотоки по позиции в дереве
→ когорта дня (кто впервые пришёл, сколько раз вернётся, чей паспорт какой)
→ аудитория дня, то есть когорта плюс возвраты когорт окна → визиты этих кук
→ строки событий. Мир при этом ленив: когорта считается по требованию, а до
D0 живёт предыстория, поэтому любой день собирается сам по себе — прожитая
история для него не нужна и на него не влияет.
Главное правило для того, кто придёт следующим: **внутри подпотока порядок
бросков — часть контракта.** Броски раздаёт один генератор подряд, и k-й
бросок достаётся тому, кто спросил k-м. Приписать новый бросок в конец
функции безопасно: у прежних он ничего не отнимает. Вставить в середину —
значит сдвинуть все броски после него, а с ними и весь мир: события того же
дня станут другими, счётчики канонического мира разойдутся с описью, и
поймается это не ошибкой, а красным чеком. Ровно поэтому паспорта кук в
`plan.cohort` брошены последними, а личность человека приписана уже за ними:
куки, пары и паспорта остались теми же до байта.
Случайность целочисленная — только диапазоны и выбор по целым весам: готовые
распределения numpy расходятся между версиями и архитектурами, а обещано
побайтовое совпадение (спека, раздел 2). Отсюда `weights.py` вместо
`rng.choice` с вероятностями.
Корневое зерно ветвится на подпотоки, из них складываются когорты, аудитория
дня, визиты, строки событий и заказы. План поднимает состав мира по требованию,
а день-функция проживает один день без накопленного состояния. Код этой
цепочки, ее схема и запуск D0 собраны в
[путеводителе](../docs/architecture/generator/README.md).
## Что где лежит
@@ -86,7 +66,8 @@ D0 живёт предыстория, поэтому любой день соб
из контракта. Документ руками не правят — пересобирают.
- `src/clickstream_generator/inventory.py` — сборка описи мира
([`data/world-inventory.json`](../data/world-inventory.json)): паспорт мира
и хеши восьми дней, которыми наполняется стенд. Руками не правят —
и хеши восьми дней, которыми наполняется стенд, плюс счётчики классов
расхождений по заказам для дней с закрытым окном. Руками не правят —
пересобирают целью `make inventory`.
- `tests/` — инварианты контракта, свежесть описания и обещания мира:
чистота от зерна, приток, гарантия двухкуковых пар, форма суточной волны
@@ -103,6 +84,7 @@ D0 живёт предыстория, поэтому любой день соб
- `make test` — тесты генератора;
- `make lint` — ruff: проверка и формат;
- `make typecheck` — ty: проверка типов;
- `make demo` — пройти стадии канонического D0 на одном экране;
- `make docs` — пересобрать описание выгрузки;
- `make inventory` — пересобрать опись мира.
+164 -11
View File
@@ -53,6 +53,7 @@
"""
from dataclasses import dataclass
from enum import IntEnum
from typing import Any
import numpy as np
@@ -160,6 +161,14 @@ class Purchases:
return self.person_id.size
class EventOutcome(IntEnum):
"""Что случилось с маячком purchase после создания заказа."""
DELIVERED = 0
LOST = 1
DUPLICATED = 2
@dataclass(frozen=True, slots=True)
class _Events:
"""Строки одного вида торговых событий, готовые встать в поток.
@@ -177,9 +186,18 @@ class _Events:
basket: NDArray[np.int64]
# Что торговая половина отдаёт дню: поток целиком — колонки, страницы и
# товары — и покупки дня вторым выходом.
Woven = tuple[dict[str, NDArray[Any]], NDArray[np.uint8], NDArray[np.int64], Purchases]
@dataclass(frozen=True, slots=True)
class Woven:
"""Что торговая половина отдает дню после вплетения событий."""
columns: dict[str, NDArray[Any]]
page: NDArray[np.uint8]
product: NDArray[np.int64]
purchases: Purchases
event_outcome: NDArray[np.int8]
# Для каждой покупки: назначен ли её заказ планом.
assigned_order: NDArray[np.bool_]
# День без единой корзины: покупок в нём нет, а форма у рядов есть.
_NO_PURCHASES = Purchases(
@@ -191,6 +209,8 @@ _NO_PURCHASES = Purchases(
revenue=np.empty(0, dtype=np.int64),
moment=np.empty(0, dtype="datetime64[s]"),
)
_NO_EVENT_OUTCOMES = np.empty(0, dtype=np.int8)
_NO_ASSIGNED_ORDERS = np.empty(0, dtype=np.bool_)
def weave(
@@ -200,6 +220,7 @@ def weave(
page: NDArray[np.uint8],
product: NDArray[np.int64],
person: NDArray[np.uint64],
assigned_order: NDArray[np.bool_],
) -> Woven:
"""Вплетает торговые события в поток и отдаёт поток и покупки дня.
@@ -207,14 +228,21 @@ def weave(
события встают между ними, и поток пересобирается одним порядком. Второй
выход — покупки дня: то же самое, чем они уехали в события.
`person` — человек за кукой каждой строки, выровненный по входящему
потоку: личность приходит от плана состава, а не выводится из трекера
(docs/architecture/orders/identity.md).
`person` и `assigned_order` выровнены по входящему потоку. Оба
признака приходят из плана состава: личность дает заказу `user_id`,
а назначение защищает мост склейки от потери purchase.
"""
rng = day_stream(seed, day, Component.COMMERCE)
baskets = _baskets(rng, page, product, columns["VisitID"])
if not len(baskets):
return columns, page, product, _NO_PURCHASES
return Woven(
columns=columns,
page=page,
product=product,
purchases=_NO_PURCHASES,
event_outcome=_NO_EVENT_OUTCOMES,
assigned_order=_NO_ASSIGNED_ORDERS,
)
goods = catalog.catalog()
draws = _draws(rng, baskets)
@@ -225,8 +253,20 @@ def weave(
_order_events(columns, baskets, goods, draws, revenue, coupons),
)
columns, page, product, basket = _stream(rng, columns, page, product, events)
purchases = _purchases(columns, basket, baskets, draws, revenue, coupons, person)
return columns, page, product, purchases
purchases, assigned = _purchases(
columns, basket, baskets, draws, revenue, coupons, person, assigned_order
)
columns, page, product, event_outcome = _corrupt_events(
seed, day, columns, page, product, purchases, assigned
)
return Woven(
columns=columns,
page=page,
product=product,
purchases=purchases,
event_outcome=event_outcome,
assigned_order=assigned,
)
def _draws(rng: np.random.Generator, baskets: _Baskets) -> _Draws:
@@ -653,7 +693,8 @@ def _purchases(
revenue: NDArray[np.int64],
coupons: NDArray[np.object_],
person: NDArray[np.uint64],
) -> Purchases:
assigned_order: NDArray[np.bool_],
) -> tuple[Purchases, NDArray[np.bool_]]:
"""Покупки дня — то же, чем они уехали в события, только структурой.
Порядок здесь — порядок строк потока, он же порядок номеров заказа:
@@ -664,7 +705,7 @@ def _purchases(
here = np.flatnonzero(rows["EventType"] == PURCHASE)
mine = basket[here]
bought = [baskets.positions_of(number, draws.kept) for number in mine.tolist()]
return Purchases(
purchases = Purchases(
order_id=tuple(rows["purchaseID"][row][0] for row in here.tolist()),
person_id=person[baskets.confirmation[mine]],
product=tuple(baskets.product[group] for group in bought),
@@ -673,6 +714,118 @@ def _purchases(
revenue=revenue[mine],
moment=rows["UTCEventTime"][here],
)
return purchases, assigned_order[baskets.confirmation[mine]]
def _corrupt_events(
seed: int,
day: int,
rows: dict[str, NDArray[Any]],
page: NDArray[np.uint8],
product: NDArray[np.int64],
purchases: Purchases,
assigned: NDArray[np.bool_],
) -> tuple[
dict[str, NDArray[Any]], NDArray[np.uint8], NDArray[np.int64], NDArray[np.int8]
]:
"""Теряет purchase или повторяет пару подтверждения.
Заказы уже собраны, а номера покупок уже вписаны в строки. Поэтому
порча меняет только событийную сторону. Все броски делаются на полную
длину покупок дня, чтобы отбор одного класса не сдвигал другой.
"""
count = len(purchases)
if not count:
return rows, page, product, _NO_EVENT_OUTCOMES
rng = day_stream(seed, day, Component.BEACONS)
lost = (rng.integers(0, 100, count) < world.LOST_PURCHASE_PERCENT) & ~assigned
duplicate_draw = rng.integers(0, 100, count) < world.DUPLICATE_PURCHASE_PERCENT
delay = rng.integers(*world.DUPLICATE_DELAY_SECONDS, count)
watch = ids.unique_apart_from(rng, 2 * count, rows["WatchID"]).reshape(count, 2)
purchase_rows = np.flatnonzero(rows["EventType"] == PURCHASE)
confirmation_rows = _confirmation_rows(rows, page, purchase_rows)
eligible = _duplicate_eligibility(rows, purchase_rows, delay)
duplicated = ~lost & duplicate_draw & eligible
outcome = np.full(count, EventOutcome.DELIVERED, dtype=np.int8)
outcome[lost] = EventOutcome.LOST
outcome[duplicated] = EventOutcome.DUPLICATED
keep = np.ones(page.size, dtype=bool)
keep[purchase_rows[lost]] = False
sources = np.column_stack(
(confirmation_rows[duplicated], purchase_rows[duplicated])
)
selected = np.flatnonzero(duplicated)
if selected.size:
copies = sources.ravel()
shifted = np.repeat(delay[selected], 2).astype("timedelta64[s]")
additions = {name: values[copies] for name, values in rows.items()}
additions["UTCEventTime"] = additions["UTCEventTime"] + shifted
additions["WatchID"] = watch[selected].ravel()
# Первая строка пары — обновление confirmation: ее предыдущая
# страница — она же, а не checkout из первого просмотра.
additions["Referer"] = additions["URL"].copy()
rows = {
name: np.concatenate((values[keep], additions[name]))
for name, values in rows.items()
}
page = np.concatenate((page[keep], page[copies]))
product = np.concatenate((product[keep], product[copies]))
else:
rows = {name: values[keep] for name, values in rows.items()}
page = page[keep]
product = product[keep]
order = np.lexsort((rows["WatchID"], rows["UTCEventTime"]))
return (
{name: values[order] for name, values in rows.items()},
page[order],
product[order],
outcome,
)
def _confirmation_rows(
rows: dict[str, NDArray[Any]],
page: NDArray[np.uint8],
purchase_rows: NDArray[np.int64],
) -> NDArray[np.int64]:
"""Находит просмотр, с которым purchase образует пару."""
confirmation = (rows["EventType"] == "pageview") & (page == Page.CONFIRMATION)
by_visit = {
int(rows["VisitID"][row]): row for row in np.flatnonzero(confirmation).tolist()
}
return np.array(
[by_visit[int(rows["VisitID"][row])] for row in purchase_rows.tolist()],
dtype=np.int64,
)
def _duplicate_eligibility(
rows: dict[str, NDArray[Any]],
purchase_rows: NDArray[np.int64],
delay: NDArray[np.int64],
) -> NDArray[np.bool_]:
"""Проверяет полночь и запас до следующего визита куки."""
moment = rows["UTCEventTime"][purchase_rows]
shifted = moment + delay.astype("timedelta64[s]")
before_midnight = shifted < _midnight(rows) + np.timedelta64(1, "D")
eligible = before_midnight.copy()
for number, row in enumerate(purchase_rows.tolist()):
later_visit = (
(rows["ClientID"] == rows["ClientID"][row])
& (rows["VisitID"] != rows["VisitID"][row])
& (rows["UTCEventTime"] > moment[number])
)
if np.any(later_visit):
next_start = rows["UTCEventTime"][later_visit].min()
eligible[number] &= next_start - moment[number] > np.timedelta64(
world.VISIT_TIMEOUT_SECONDS + int(delay[number]), "s"
)
return eligible
def _midnight(columns: dict[str, NDArray[Any]]) -> np.datetime64:
+10 -5
View File
@@ -100,6 +100,8 @@ class Day:
page: NDArray[np.uint8]
product: NDArray[np.int64]
orders: orders.Orders
# Событийный исход каждого заказа, в том же порядке.
purchase_outcome: NDArray[np.int8]
def __len__(self) -> int:
return self.page.size
@@ -162,20 +164,23 @@ def stream(seed: int, day: int) -> Day:
# целиком: в нём же они и упорядочиваются. Вторым выходом приходят
# покупки дня — из них заказная сторона собирает заказы.
person = np.repeat(audience.person_id[visits.cookie], visits.pages)
columns, page, product, purchases = commerce.weave(
assigned_order = np.repeat(visits.ordering, visits.pages)
woven = commerce.weave(
seed,
day,
{name: value[order] for name, value in columns.items()},
page[alive][order],
product[alive][order],
person[alive][order],
assigned_order[alive][order],
)
return Day(
day=day,
columns=columns,
page=page,
product=product,
orders=orders.of_day(seed, day, purchases),
columns=woven.columns,
page=woven.page,
product=woven.product,
orders=orders.of_day(seed, day, woven.purchases, woven.assigned_order),
purchase_outcome=woven.event_outcome,
)
@@ -0,0 +1,62 @@
"""Короткий проход по цепочке генератора на каноническом дне D0."""
from collections import Counter
import numpy as np
from clickstream_generator import day, plan, seeds, world
DAY = 0
def _number(value: int) -> str:
"""Разделяет разряды числа для чтения с экрана."""
return f"{value:,}".replace(",", " ")
def render() -> str:
"""Собирает D0 и показывает его стадии без числового эталона."""
seed = seeds.CANONICAL_SEED
cohort = plan.cohort(seed, DAY)
audience = plan.audience(seed, DAY)
events = day.stream(seed, DAY)
_, rows_per_visit = np.unique(events.columns["VisitID"], return_counts=True)
event_types = Counter(str(value) for value in events.columns["EventType"])
smallest_visit = int(rows_per_visit.min())
largest_visit = int(rows_per_visit.max())
return "\n".join(
(
f"Зерно: {seed}",
"Подпотоки D0: состав мира → когорта; день → трафик, торговля, заказы",
(
f"Когорта D0: людей — {_number(cohort.people)}; "
f"кук — {_number(len(cohort.client_id))}"
),
(
f"Аудитория D0: кук — {_number(len(audience.client_id))}; "
f"когорты D-{world.RETURN_TAIL_DAYS}...D0"
),
(
f"Визиты по VisitID: групп — {_number(len(rows_per_visit))}; "
f"строк в группе — {smallest_visit}–{largest_visit}"
),
(
f"Строки событий: {_number(len(events))} "
f"(pageview — {_number(event_types['pageview'])}; "
f"add_to_cart — {_number(event_types['add_to_cart'])}; "
f"purchase — {_number(event_types['purchase'])}); "
f"заказов — {_number(len(events.orders))}"
),
)
)
def main() -> None:
"""Печатает проход по D0."""
print(render())
if __name__ == "__main__":
main()
@@ -1,15 +1,16 @@
"""Опись мира: чем стенд наполняется при подъёме и каким это обязано выйти.
Мир — чистая функция зерна (спека генератора, раздел 2), поэтому в git лежит не
он сам, а опись: паспорт мира, число событий по дням и хеш байтов каждого дня.
Сам мир пересчитывается когда угодно, а опись отвечает на единственный вопрос —
**тот ли это мир, что был вчера**. Разошлись хеши — мир уехал, и дальше уже
неважно, чего от него ждали проверки.
он сам, а опись: паспорт мира, число событий и хеш байтов каждого дня, счётчики
классов расхождений по заказам. Сам мир пересчитывается когда угодно, а опись
отвечает на единственный вопрос — **тот ли это мир, что был вчера**. Разошлись
хеши — мир уехал, и дальше уже неважно, чего от него ждали проверки.
Дней в описи восемь: столько заливается в стенд при `make up`. Понедельник по
понедельник — полная неделя с выходными и первый замкнутый цикл окна K = 7.
Эталонный снимок в четырнадцать дней придёт на этапе 7 и станет продолжением
этой же описи, а не вторым файлом.
Это и есть эталонный мир: обещание в четырнадцать дней снято на этапе 7 —
у хвоста не нашлось читателя. Понадобится длиннее — опись продолжит этот
же файл, а не заведет второй.
**Сторожат мир хеши, а не паспорт.** Паспорт отвечает на другой вопрос — «чем
это сделано»: зерно и версия генератора. Поменяй кто-нибудь код так, что мир
@@ -43,15 +44,15 @@ from importlib.metadata import version
from pathlib import Path
from typing import Any
from clickstream_generator import commerce, serialize, world
from clickstream_generator import day as day_module
from clickstream_generator import orders as orders_module
from clickstream_generator import serialize, world
from clickstream_generator.catalog import CATALOG_PATH
from clickstream_generator.seeds import CANONICAL_SEED
# Сколько дней оси заливается в стенд при подъёме. То же число стоит у службы
# `world-init` в compose.yaml: YAML не читает Python, и одно из двух мест —
# лишнее по построению. Расхождение поймают счётчики make check-clickhouse.
# Сколько дней оси описывает стартовый мир. То же число Airflow получает из
# compose.yaml: YAML не читает Python, и одно из двух мест лишнее по построению.
# Расхождение поймают счётчики make check-clickhouse.
STARTING_DAYS = 8
@@ -66,7 +67,10 @@ def build() -> dict[str, Any]:
orders = []
for number in range(STARTING_DAYS):
today = day_module.stream(CANONICAL_SEED, number)
days.append(_day(number, today))
row = _day(number, today)
if number < STARTING_DAYS - world.ORDER_WINDOW_DAYS:
row["orders"] = _order_class_counts(today)
days.append(row)
orders.append(today.orders)
return {
@@ -115,6 +119,46 @@ def _snapshot(number: int, orders: list[orders_module.Orders]) -> dict[str, Any]
}
def _order_class_counts(today: day_module.Day) -> dict[str, int]:
"""Заказы дня по итоговому классу по приоритету спеки."""
purchase = today.columns["EventType"] == commerce.PURCHASE
declared = {
purchase_id[0]: round(revenue[0] * commerce.KOPECKS)
for purchase_id, revenue in zip(
today.columns["purchaseID"][purchase],
today.columns["purchaseRevenue"][purchase],
strict=True,
)
}
counts = {
"match": 0,
"cancelled": 0,
"lost_event": 0,
"duplicate_event": 0,
"amount_delta": 0,
}
for order_id, order_outcome, event_outcome, items_total in zip(
today.orders.order_id,
today.orders.outcome,
today.purchase_outcome,
today.orders.items_total,
strict=True,
):
if order_outcome != orders_module.OrderOutcome.PAID:
counts["cancelled"] += 1
elif event_outcome == commerce.EventOutcome.LOST:
counts["lost_event"] += 1
elif event_outcome == commerce.EventOutcome.DUPLICATED:
counts["duplicate_event"] += 1
elif items_total != declared[order_id]:
counts["amount_delta"] += 1
else:
counts["match"] += 1
return counts
def _date(number: int) -> str:
return (world.ORIGIN + timedelta(days=number)).isoformat()
+44 -17
View File
@@ -11,10 +11,11 @@
**Деньги — целыми копейками**, как и везде в генераторе: `items_total` —
сумма позиций, посчитанная торговой половиной (у клиента то же число зовётся
выручкой), за вычетом строки, которую унесла дельта; `discount` — скидка по
промокоду события, по таблице «код → скидка» из чисел мира; `delivery` —
единственные деньги заказа, которых нет ни в одном событии; `total` —
`items_total` − `discount` + `delivery`. Отсюда правило витрин «деньги
считаем по бэкенду»: про скидку и доставку клиент не знает вовсе.
промокоду события от оставшегося `items_total`, по таблице «код → скидка» из
чисел мира; `delivery` — единственные деньги заказа, которых нет ни в одном
событии; `total` — `items_total` − `discount` + `delivery`. Отсюда правило
витрин «деньги считаем по бэкенду»: про скидку и доставку клиент не знает
вовсе.
**Случайность — подпоток заказной стороны**, ветвящийся по дню рождения
заказа: слепок несёт семь дней рождения сразу и судьбу каждого заказа обязан
@@ -23,11 +24,13 @@
одной доли перебрасывала бы весь подпоток после себя
(docs/architecture/orders/fate.md).
**Судьба заказа — исход и его моменты**: из окна изменяемости заказ выходит
оплаченным или отменённым, а когда именно это случилось, сказано смещением в
секундах от рождения заказа. Момента, которого у исхода нет, нет и в данных:
его место занимает −1, а не ноль, — иначе «оплатили в секунду рождения» было
бы не отличить от «не оплатили вовсе».
**Судьба заказа — исход, его моменты и задержка выгрузки**. Из окна
изменяемости заказ выходит оплаченным или отменённым, а когда именно это
случилось, сказано смещением в секундах от рождения заказа. Момента, которого
у исхода нет, нет и в данных: его место занимает −1, а не ноль, — иначе
«оплатили в секунду рождения» было бы не отличить от «не оплатили вовсе».
Задержка говорит, сколько ранних слепков заказ пропустит; назначенный планом
приезжает сразу.
**Состояние на границе суток** — чтение готовой судьбы, а не накопление:
слепок дня D учитывает моменты не позже границы D|D+1 и по ним называет
@@ -61,6 +64,7 @@ _DELIVERY_CUMULATIVE = np.cumsum(
)
_OUTCOME_CUMULATIVE = np.cumsum(world.ORDER_OUTCOME_WEIGHTS)
_MOMENT_HOUR_CUMULATIVE = np.cumsum(world.ORDER_MOMENT_HOUR_WEIGHTS)
_SNAPSHOT_DELAY_CUMULATIVE = np.cumsum(world.ORDER_SNAPSHOT_DELAY_WEIGHTS)
class OrderOutcome(IntEnum):
@@ -102,19 +106,26 @@ class Orders:
outcome: NDArray[np.int64]
paid_after: NDArray[np.int64]
cancelled_after: NDArray[np.int64]
snapshot_delay: NDArray[np.int64]
def __len__(self) -> int:
return self.user_id.size
def of_day(seed: int, day: int, purchases: Purchases) -> Orders:
def of_day(
seed: int,
day: int,
purchases: Purchases,
assigned_order: NDArray[np.bool_],
) -> Orders:
"""Заказы дня `day`: его покупки, к которым бэкенд добавил свои деньги."""
rng = day_stream(seed, day, Component.ORDERS)
delivery = _delivery(rng, len(purchases))
outcome, paid_after, cancelled_after = _fate(rng, len(purchases))
product, quantity, items_total = _delta(rng, purchases)
created_at = _created_at(rng, purchases)
discount = _discount(purchases)
discount = _discount(purchases, items_total)
snapshot_delay = _snapshot_delay(rng, assigned_order)
return Orders(
day=day,
order_id=purchases.order_id,
@@ -129,6 +140,7 @@ def of_day(seed: int, day: int, purchases: Purchases) -> Orders:
outcome=outcome,
paid_after=paid_after,
cancelled_after=cancelled_after,
snapshot_delay=snapshot_delay,
)
@@ -165,6 +177,11 @@ def at_boundary(rows: Orders, day: int) -> tuple[list[str], NDArray[np.datetime6
return status.tolist(), updated
def arrived(rows: Orders, day: int) -> NDArray[np.bool_]:
"""Какие заказы уже попали в выгрузку к слепку дня `day`."""
return rows.day + rows.snapshot_delay <= day
def _boundary(day: int) -> np.datetime64:
"""Граница суток `day`|`day+1` абсолютной меткой: полночь пояса счётчика.
@@ -217,6 +234,15 @@ def _created_at(
)
def _snapshot_delay(
rng: np.random.Generator,
assigned_order: NDArray[np.bool_],
) -> NDArray[np.int64]:
"""Сколько ранних слепков пропустит заказ; назначенный приезжает сразу."""
delay = pick(rng, _SNAPSHOT_DELAY_CUMULATIVE, assigned_order.size)
return np.where(assigned_order, 0, delay)
def _moment(rng: np.random.Generator, orders: int) -> NDArray[np.int64]:
"""Момент внутри окна: час по таблице весов и равномерная секунда в нём.
@@ -262,17 +288,18 @@ def _delta(
return tuple(product), tuple(quantity), items_total
def _discount(purchases: Purchases) -> NDArray[np.int64]:
"""Скидка каждого заказа: процент промокода от клиентской выручки, вниз.
def _discount(
purchases: Purchases, items_total: NDArray[np.int64]
) -> NDArray[np.int64]:
"""Скидка каждого заказа: процент промокода от оставшейся корзины, вниз.
Броска здесь нет: код выбрал посетитель, и он уже уехал в событие —
бэкенду остаётся прочитать таблицу. Заказ без кода скидки не получает,
а спорную копейку округление оставляет магазину. Складская дельта скидку
не пересчитывает: `total` заказа с дельтой убывает ровно на стоимость
ушедшей строки.
а спорную копейку округление оставляет магазину. Склад сначала вычёркивает
отсутствующую позицию, поэтому скидка считается уже от `items_total`.
"""
percent = np.array(
[_DISCOUNT_PERCENT[code] if code else 0 for code in purchases.coupon],
dtype=np.int64,
)
return purchases.revenue * percent // 100
return items_total * percent // 100
@@ -12,12 +12,12 @@
- `name` — имя источника, как в облачной выгрузке Метрики; сырой слой хранит
его без изменений.
- `clickhouse_type` — тип в хранилище ровно в той записи, в какой его вернёт
`system.columns`: параметры входят в имя типа целиком, без сокращений
(`LowCardinality(String)`, `Array(Float64)`). Сверено 2026-08-01 —
по документации ClickHouse через Context7 и запросом к узлу стенда
(26.3.17.56). Запись важна потому, что по ней человек пишет DDL: тип,
сокращённый здесь, приедет в таблицу сокращённым же.
- `clickhouse_type` — тип колонки у источника в той записи, которой пользуется
ClickHouse: параметры входят в имя целиком, без сокращений
(`LowCardinality(String)`, `Array(Float64)`). Обычно ODS берет его без
изменений. Исключение одно: денежный `purchaseRevenue` приезжает как
Float64, а на границе хранения разбирается прямо в Decimal. Поэтому поле
описывает выгрузку, а локальный тип ODS назван в документации хранилища.
- `numpy_dtype` — чем колонка представлена внутри генератора; у массивов это
тип элемента. Строки живут в `object`-массивах: numpy-строки фиксированной
длины стенду ничего не дают.
@@ -371,8 +371,8 @@ COLUMNS: tuple[Column, ...] = (
numpy_dtype="float64",
normalized_name="purchase_revenue",
group=ColumnGroup.ECOMMERCE,
comment="выручка заказа глазами клиента; Float64, как у Метрики —"
" на этом держится урок о расхождениях с бэкендом",
comment="выручка заказа глазами клиента; источник объявляет Float64,"
" ODS хранит точный Decimal",
),
Column(
name="purchaseCurrency",
@@ -27,10 +27,12 @@ PREAMBLE = """# Описание выгрузки: событие кликстр
по элементу на товар. Отдельной сущности «визит» в выгрузке нет — визиты
собирают на стороне хранилища, а `VisitID` дан как эталон для самопроверки.
Имена и типы колонок — стороны источника. Хранилище принимает их как есть и
нормализует у себя: то же имя в нашем стиле ждёт в столбце «Нормализованное
имя». Это имя источника, приведённое к snake_case, а не имя атрибута в
модели данных: слой DDS складывает свою модель и называет атрибуты по ней.
Имена и типы колонок описывают сторону источника. Обычно ODS принимает их без
изменений. Исключение — `purchaseRevenue`: источник объявляет Float64, а ODS
хранит деньги в Decimal. Точный локальный тип назван в документации
хранилища. Имя в нашем стиле ждет в столбце «Нормализованное имя». Это имя
источника, приведенное к snake_case, а не имя атрибута в модели данных: слой
DDS складывает свою модель и называет атрибуты по ней.
Столбец «Тип numpy» показывает, чем колонка представлена внутри генератора;
у массивов это тип элемента. Номер — место колонки в выгрузке: порядок задан
контрактом.
+3 -5
View File
@@ -7,7 +7,7 @@
│ ├── ось → номер дня: когорта этого дня
│ └── предыстория → глубина: когорта дня до D0
└── дни
└── номер дня → трафик, торговля, заказная сторона, опоздания
└── номер дня → трафик, торговля, заказы, маячки счетчика
Механизм — `numpy.random.SeedSequence`: потомок полностью определяется парой
(зерно, позиция в дереве), а не порядком вычислений. Сверено через Context7
@@ -40,10 +40,8 @@ class Component(IntEnum):
# каждого заказа читает из его собственного дня
# (docs/architecture/orders/fate.md).
ORDERS = 2
# Событийную сторону — потерю и дубль события — заведёт этап 6; до тех
# пор позиция занята мёртвым именем прежней нарезки, и из него никто не
# бросает.
LATECOMERS = 3
# Маячки счетчика: потеря и повторная отправка событий.
BEACONS = 3
class _Branch(IntEnum):
@@ -45,7 +45,7 @@ from numpy.typing import NDArray
from clickstream_generator import catalog, schema, world
from clickstream_generator.day import Day
from clickstream_generator.orders import Orders, at_boundary
from clickstream_generator.orders import Orders, arrived, at_boundary
_ARRAY_PREFIX = "Array("
@@ -72,9 +72,10 @@ def events(day: Day, limit: int | None = None) -> list[bytes]:
def orders(window: Sequence[Orders], day: int) -> list[bytes]:
"""Канонические байты слепка дня `day`: по документу JSON на заказ.
`window` — заказы дней окна, от раннего дня к позднему: слепок несёт их
подряд, и порядок строк выходит порядком рождения заказов, он же
возрастание `order_id`. Какие это дни, решает `orders.window`.
`window` — заказы дней окна, от раннего дня к позднему. Уже приехавшие
заказы слепок несёт подряд, поэтому порядок строк остаётся порядком
рождения, он же возрастание `order_id`. Какие это дни, решает
`orders.window`.
Деньги уезжают строками с ровно двумя знаками, а не числами: у заказа они
станут `Decimal`, и дробь двоичного числа была бы потерей точности до
@@ -97,7 +98,8 @@ def orders(window: Sequence[Orders], day: int) -> list[bytes]:
delivery = rows.delivery.tolist()
total = rows.total.tolist()
for number, order_id in enumerate(rows.order_id):
for number in np.flatnonzero(arrived(rows, day)).tolist():
order_id = rows.order_id[number]
payloads.append(
orjson.dumps(
{
@@ -126,7 +128,9 @@ def orders(window: Sequence[Orders], day: int) -> list[bytes]:
def _money(kopecks: int) -> str:
"""Копейки — строкой с ровно двумя знаками: `129990` → `1299.90`."""
"""Неотрицательные копейки — строкой с двумя знаками: `129990` → `1299.90`."""
if kopecks < 0:
raise ValueError(f"деньги не могут быть отрицательными: {kopecks}")
return f"{kopecks // 100}.{kopecks % 100:02d}"
+26 -9
View File
@@ -169,6 +169,16 @@ BUYER_CHECKOUT_OF_CART_PERCENT = 60
# страницу, на которой посетитель его нажал.
TRADE_DELAY_SECONDS = (2, 8)
# Событийная сторона сверки: потерянные маячки purchase и повторная
# отправка пары «просмотр подтверждения + purchase». Замер (28 дней,
# канонический мир, 2026-08-30): дубль 1,89% — в пределах ориентира ~2%;
# потеря 1,78% при броске 3% — так и задумано: назначенные планом покупки
# из броска исключены (мост склейки), часть съедает приоритет отмены;
# наблюдаемая доля принята решением владельца (#194).
LOST_PURCHASE_PERCENT = 3
DUPLICATE_PURCHASE_PERCENT = 2
DUPLICATE_DELAY_SECONDS = (30, 301)
# Кто и что кладёт в корзину: доля открытых карточек, которая до неё дошла.
# Оба ряда читаются по уровням спроса товара (`catalog.DEMAND_LEVELS`):
# магнит, обычный, залёживается.
@@ -238,8 +248,8 @@ GOAL_PURCHASE_ID = 42150002
# обычная курьерская, срочная. Это единственные деньги заказа, которых нет
# ни в одном событии: выручка клиента — сумма позиций, скидку по промокоду
# считает бэкенд по таблице `COUPONS`, а доставку решает свой бросок
# заказной стороны. Числа черновые: калибровка — пересборка эталонного
# мира, этап 7.
# заказной стороны. Замер (28 дней, канонический мир, 2026-08-30): 35,5% /
# 49,2% / 15,4% — совпадает с весами.
DELIVERY_KOPECKS_WEIGHTS = (
(0, 35),
(29_900, 50),
@@ -248,12 +258,13 @@ DELIVERY_KOPECKS_WEIGHTS = (
# Чем кончается окно изменяемости заказа: веса трёх исходов, в порядке
# `orders.OrderOutcome`. «Создан» навсегда мир не допускает — из окна заказ
# выходит либо оплаченным, либо отменённым. Доли черновые: калибровка —
# пересборка эталонного мира, этап 7.
# выходит либо оплаченным, либо отменённым. Замер (28 дней, 2026-08-30):
# отменено 5,15% заказов — 3,03% оплачен-потом-отменен, 2,12% отменен
# неоплаченным; ориентир мастер-спеки ~5%.
ORDER_OUTCOME_WEIGHTS = (
95, # оплачен
3, # оплачен, потом отменён
2, # отменён неоплаченным
2, # отменен неоплаченным
)
# Когда внутри окна случается момент заказа — оплата или отмена: веса часов
@@ -261,8 +272,8 @@ ORDER_OUTCOME_WEIGHTS = (
# с каким весом»; часов в сумме ровно 144 — самый узкий край окна, у заказа,
# рождённого в конце суток (docs/architecture/orders/fate.md). Почти всё в
# первые сутки, дальше затухание до края:
# профиль гаснет, поэтому обрыв окна в данных не виден. Веса черновые, как и
# доли исходов.
# профиль гаснет, поэтому обрыв окна в данных не виден. Веса зафиксированы
# вместе с долями исходов — тем же замером выше.
ORDER_MOMENT_HOUR_WEIGHTS = tuple(
weight
for hours, weight in ((6, 100), (18, 60), (24, 25), (48, 8), (48, 2))
@@ -273,6 +284,12 @@ ORDER_MOMENT_HOUR_WEIGHTS = tuple(
# наличии, и заказ приезжает на строку короче клиентской корзины. Бросается
# доля на все заказы дня, а достаётся дельта не всем — однопозиционному заказу
# терять нечего, и таких больше половины, — поэтому в сверке наблюдаемая доля
# выходит вдвое-втрое ниже броска, около ориентира мастер-спеки в 1–2%. Число
# черновое: калибровка — пересборка эталонного мира, этап 7.
# выходит вдвое-втрое ниже броска, около ориентира мастер-спеки в 1–2%. Замер
# (28 дней, 2026-08-30): наблюдаемая доля 1,32% — в пределах ориентира.
ORDER_DELTA_PERCENT = 4
# На сколько первых дневных слепков заказ опоздает: веса δ = 0, 1, 2.
# Назначенные планом заказы после броска получают 0, чтобы мост склейки
# появился в стартовом мире. Замер (28 дней, 2026-08-30): доля опоздавших
# (δ>0) 8,39% — в пределах ориентира мастер-спеки ~10%.
ORDER_SNAPSHOT_DELAY_WEIGHTS = (90, 5, 5)
+123 -25
View File
@@ -21,7 +21,7 @@ from clickstream_generator.seeds import CANONICAL_SEED, Component
WEEKDAY = 2
WEEK = 7
# Окно эталонного снимка: доли по уровням спроса меряются на нём целиком —
# Окно замера — две недели: доли по уровням спроса меряются на нем целиком —
# на одном дне у самого редкого уровня набирается слишком мало карточек.
FORTNIGHT = 14
@@ -133,15 +133,15 @@ def opened_cards(events: day.Day) -> set[tuple[int, int]]:
)
def test_a_confirmation_in_the_stream_always_has_its_purchase(weekday: day.Day):
"""Клиентская сторона честная: подтверждение без покупки — это потеря.
Потери и дубли стенд заводит намеренно и позже (этапы 4 и 6); здесь их
быть не должно ни одной. Обратное тоже верно: покупка без подтверждения
в потоке — заказ ниоткуда.
"""
def test_only_a_lost_purchase_leaves_a_confirmation_without_purchase(
weekday: day.Day,
):
"""Потеря выбрасывает purchase, но оставляет просмотр confirmation."""
bought = set(rows_of(weekday, commerce.PURCHASE)["VisitID"].tolist())
assert confirmed_visits(weekday) == bought
missing = confirmed_visits(weekday) - bought
lost = int((weekday.purchase_outcome == commerce.EventOutcome.LOST).sum())
assert len(missing) == lost > 0
assert bought <= confirmed_visits(weekday)
def test_the_day_boundary_takes_the_confirmation_together_with_its_purchase(
@@ -159,7 +159,10 @@ def test_the_day_boundary_takes_the_confirmation_together_with_its_purchase(
events = day.stream(CANONICAL_SEED, WEEKDAY)
bought = set(rows_of(events, commerce.PURCHASE)["VisitID"].tolist())
assert bought
assert confirmed_visits(events) == bought
missing = confirmed_visits(events) - bought
lost = int((events.purchase_outcome == commerce.EventOutcome.LOST).sum())
assert len(missing) == lost
assert bought <= confirmed_visits(events)
def test_a_purchase_carries_exactly_one_order_number(weekday: day.Day):
@@ -525,13 +528,15 @@ def test_the_goals_repeat_the_trade_events(weekday: day.Day):
def test_the_order_number_reads_as_the_day_and_the_count(weekday: day.Day):
"""Номер — день и порядковый номер покупки в нём; он же `order_id` бэкенда."""
orders = rows_of(weekday, commerce.PURCHASE)
numbers = [cell[0] for cell in orders["purchaseID"]]
events = rows_of(weekday, commerce.PURCHASE)
numbers = [cell[0] for cell in events["purchaseID"]]
date = str(weekday.columns["EventDate"][0]).replace("-", "")
assert numbers == [f"{date}-{place:04d}" for place in range(1, len(numbers) + 1)]
assert len(set(numbers)) == len(numbers)
# Нумерация идёт в порядке событий: строки дня уже упорядочены по времени.
assert list(orders["UTCEventTime"]) == sorted(orders["UTCEventTime"])
expected = [f"{date}-{place:04d}" for place in range(1, len(weekday.orders) + 1)]
# Порча идет после нумерации: потеря оставляет дыру, а дубль
# повторяет готовый номер и не двигает соседей.
assert list(weekday.orders.order_id) == expected
assert set(numbers) <= set(expected)
assert list(events["UTCEventTime"]) == sorted(events["UTCEventTime"])
def test_the_coupon_comes_from_the_world_table_and_does_not_touch_the_revenue(
@@ -599,7 +604,23 @@ def test_the_trade_flow_draws_from_its_own_named_branch(
monkeypatch.setattr(commerce, "day_stream", spy)
day.stream(CANONICAL_SEED, WEEKDAY)
assert asked == [(CANONICAL_SEED, WEEKDAY, Component.COMMERCE)]
assert asked == [
(CANONICAL_SEED, WEEKDAY, Component.COMMERCE),
(CANONICAL_SEED, WEEKDAY, Component.BEACONS),
]
def test_an_assigned_purchase_is_never_lost(monkeypatch: pytest.MonkeyPatch):
"""Гарантия плана сильнее порчи: мост склейки не теряется."""
monkeypatch.setattr(world, "LOST_PURCHASE_PERCENT", 100)
monkeypatch.setattr(world, "DUPLICATE_PURCHASE_PERCENT", 0)
events = day.stream(CANONICAL_SEED, WEEKDAY)
audience = plan.audience(CANONICAL_SEED, WEEKDAY)
promised = set(audience.client_id[audience.assigned_order].tolist())
bought = set(rows_of(events, commerce.PURCHASE)["ClientID"].tolist())
assert promised
assert bought == promised
def test_the_promised_orders_of_a_pair_become_purchases(week: list[day.Day]):
@@ -627,6 +648,78 @@ def test_the_promised_orders_of_a_pair_become_purchases(week: list[day.Day]):
assert pairs == plan.counters(CANONICAL_SEED, WEEK).pairs
def test_a_duplicate_repeats_the_confirmation_story(weekday: day.Day):
"""Обновление повторяет просмотр и purchase в том же визите."""
purchases = rows_of(weekday, commerce.PURCHASE)
ids_by_order: dict[str, list[int]] = {}
for row, cell in enumerate(purchases["purchaseID"]):
ids_by_order.setdefault(str(cell[0]), []).append(row)
duplicated = [rows for rows in ids_by_order.values() if len(rows) == 2]
expected = int((weekday.purchase_outcome == commerce.EventOutcome.DUPLICATED).sum())
assert len(duplicated) == expected > 0
for pair in duplicated:
first, second = sorted(pair, key=lambda row: purchases["UTCEventTime"][row])
delay = (
(purchases["UTCEventTime"][second] - purchases["UTCEventTime"][first])
.astype("timedelta64[s]")
.astype(int)
)
assert world.DUPLICATE_DELAY_SECONDS[0] <= delay
assert delay < world.DUPLICATE_DELAY_SECONDS[1]
assert delay < world.VISIT_TIMEOUT_SECONDS
assert purchases["VisitID"][first] == purchases["VisitID"][second]
assert purchases["WatchID"][first] != purchases["WatchID"][second]
for name in (
"purchaseID",
"purchaseRevenue",
"productID",
"productQuantity",
"ecommerce",
):
left, right = purchases[name][first], purchases[name][second]
if isinstance(left, np.ndarray):
assert np.array_equal(left, right), name
else:
assert left == right, name
visit = purchases["VisitID"][first]
confirmation = (
(weekday.columns["EventType"] == "pageview")
& (weekday.page == Page.CONFIRMATION)
& (weekday.columns["VisitID"] == visit)
)
views = np.flatnonzero(confirmation)
assert views.size == 2
assert len(set(weekday.columns["WatchID"][views].tolist())) == 2
view_delay = (
(
weekday.columns["UTCEventTime"][views].max()
- weekday.columns["UTCEventTime"][views].min()
)
.astype("timedelta64[s]")
.astype(int)
)
assert view_delay == delay
cookie = purchases["ClientID"][first]
later_visit = (
(weekday.columns["ClientID"] == cookie)
& (weekday.columns["VisitID"] != visit)
& (weekday.columns["UTCEventTime"] > purchases["UTCEventTime"][second])
)
if np.any(later_visit):
gap = (
(
weekday.columns["UTCEventTime"][later_visit].min()
- purchases["UTCEventTime"][second]
)
.astype("timedelta64[s]")
.astype(int)
)
assert gap > world.VISIT_TIMEOUT_SECONDS
def paired_cookies() -> set[int]:
"""Куки двухкуковых пар: их заказы обещаны планом, а не решены днём."""
cookies: set[int] = set()
@@ -642,21 +735,26 @@ def test_flagged_buyers_buy_again_much_more_often(week: list[day.Day]):
«Постоянный покупатель» читается только так — как кука, которая ходит
неделями и покупает не раз: метки в событии нет и не будет.
Куки двухкуковых пар из счёта исключены: их заказы назначил план, и
вместе с ними лифт мерил бы гарантию, а не два новых рычага. Остаются
те помеченные, чьи покупки решил день: повторно покупают 4,6% из них
против 1,5% прочих — втрое чаще при пороге «вдвое».
Куки двухкуковых пар из счета исключены: их заказы назначил план, и
вместе с ними лифт мерил бы гарантию, а не два новых рычага. Даже после
событийной порчи оставшиеся помеченные покупают повторно более чем вдвое
чаще прочих.
"""
purchases: dict[int, int] = {}
purchases: dict[int, set[str]] = {}
flagged: set[int] = set()
for number, events in enumerate(week):
audience = plan.audience(CANONICAL_SEED, number)
flagged |= set(audience.client_id[audience.buyer].tolist())
for cookie in rows_of(events, commerce.PURCHASE)["ClientID"].tolist():
purchases[cookie] = purchases.get(cookie, 0) + 1
rows = rows_of(events, commerce.PURCHASE)
for cookie, order_id in zip(
rows["ClientID"].tolist(),
(str(cell[0]) for cell in rows["purchaseID"]),
strict=True,
):
purchases.setdefault(cookie, set()).add(order_id)
def repeat_share(cookies: set[int]) -> float:
again = sum(1 for cookie in cookies if purchases[cookie] > 1)
again = sum(1 for cookie in cookies if len(purchases[cookie]) > 1)
return again / len(cookies)
buyers = set(purchases)
+3
View File
@@ -68,6 +68,7 @@ def orders(events: day.Day) -> list[list[Any]]:
int(theirs.outcome[number]),
int(theirs.paid_after[number]),
int(theirs.cancelled_after[number]),
int(theirs.snapshot_delay[number]),
]
for number in range(len(theirs))
]
@@ -88,6 +89,7 @@ def snapshot(events: day.Day) -> dict[str, Any]:
"page": events.page.tolist(),
"product": events.product.tolist(),
"orders": orders(events),
"purchase_outcome": events.purchase_outcome.tolist(),
}
@@ -115,6 +117,7 @@ def test_the_snapshot_notices_everything_the_day_hands_out(weekday: day.Day):
page=weekday.page,
product=weekday.product,
orders=weekday.orders,
purchase_outcome=weekday.purchase_outcome,
)
assert snapshot(reordered) != original
+32
View File
@@ -0,0 +1,32 @@
"""Запускаемый путеводитель остается коротким и проходит всю цепочку."""
import subprocess
from pathlib import Path
def test_demo_runs_and_shows_the_whole_chain() -> None:
"""Сторожит команду и стадии, а числа мира оставляет описи."""
finished = subprocess.run(
["make", "--silent", "demo"],
check=False,
capture_output=True,
cwd=Path(__file__).parents[1],
text=True,
)
assert finished.returncode == 0, finished.stderr
lines = finished.stdout.splitlines()
assert [line.partition(":")[0] for line in lines] == [
"Зерно",
"Подпотоки D0",
"Когорта D0",
"Аудитория D0",
"Визиты по VisitID",
"Строки событий",
]
assert "когорты D-" in lines[3] and "...D0" in lines[3]
assert "строк в группе" in lines[4]
assert all(
label in lines[5]
for label in ("pageview", "add_to_cart", "purchase", "заказов")
)
+37
View File
@@ -17,7 +17,9 @@ from pathlib import Path
import pytest
from clickstream_generator import cli
from clickstream_generator import day as day_module
from clickstream_generator.inventory import STARTING_DAYS, build
from clickstream_generator.seeds import CANONICAL_SEED
INVENTORY_PATH = Path(__file__).resolve().parents[2] / "data" / "world-inventory.json"
@@ -25,6 +27,9 @@ INVENTORY_PATH = Path(__file__).resolve().parents[2] / "data" / "world-inventory
# отправляемых; этот дешевле прочих — его окно короче.
RUN_DAY = 2
# День любой: хеш дня не зависит ни от соседей, ни от края описи.
REPLAY_DAY = 4
@pytest.fixture(scope="module")
def inventory() -> dict:
@@ -41,6 +46,24 @@ def test_inventory_is_up_to_date(inventory: dict):
)
def test_order_class_counters_cover_only_closed_days(inventory: dict):
"""Итог заказа становится опорой только после закрытия его окна."""
rows = [row for row in inventory["days"] if "orders" in row]
assert [row["day"] for row in rows] == [0]
assert set(rows[0]["orders"]) == {
"match",
"cancelled",
"lost_event",
"duplicate_event",
"amount_delta",
}
assert rows[0]["orders"]["lost_event"] > 0
assert rows[0]["orders"]["duplicate_event"] > 0
today = day_module.stream(CANONICAL_SEED, rows[0]["day"])
assert sum(rows[0]["orders"].values()) == len(today.orders)
def test_the_inventory_holds_the_hash_of_every_sent_snapshot(inventory: dict, tmp_path):
"""У каждого отправленного слепка — своя строка с хешем его байтов.
@@ -60,3 +83,17 @@ def test_the_inventory_holds_the_hash_of_every_sent_snapshot(inventory: dict, tm
row = next(row for row in inventory["snapshots"] if row["day"] == RUN_DAY - 1)
assert row["sha256"] == sent
def test_a_replayed_day_matches_its_inventory_hash(tmp_path):
"""Опись сверяется с байтами, вышедшими из CLI, а не с собранной тут же:
пересчет сравнивался бы сам с собой.
"""
stored = json.loads(INVENTORY_PATH.read_text(encoding="utf-8"))
path = tmp_path / "day.jsonl"
assert cli.main(["batch", "--day", str(REPLAY_DAY), "--file", str(path)]) == 0
sent = hashlib.sha256(path.read_bytes()).hexdigest()
row = next(row for row in stored["days"] if row["day"] == REPLAY_DAY)
assert row["sha256"] == sent
+113 -41
View File
@@ -16,6 +16,7 @@ import pytest
from numpy.typing import NDArray
from clickstream_generator import catalog, commerce, day, orders, plan, schema, world
from clickstream_generator.inventory import STARTING_DAYS
from clickstream_generator.seeds import CANONICAL_SEED, Component
WEEKDAY = 2
@@ -34,9 +35,15 @@ def weekday() -> day.Day:
@pytest.fixture(scope="module")
def week() -> list[day.Day]:
def start_world() -> list[day.Day]:
"""Восемь дней, которыми `make up` наполняет пустой стенд."""
return [day.stream(CANONICAL_SEED, number) for number in range(STARTING_DAYS)]
@pytest.fixture(scope="module")
def week(start_world: list[day.Day]) -> list[day.Day]:
"""Неделя мира: назначенные пары покупают в разные дни."""
return [day.stream(CANONICAL_SEED, number) for number in range(WEEK)]
return start_world[:WEEK]
def purchases_of(events: day.Day) -> dict[str, NDArray[Any]]:
@@ -51,17 +58,52 @@ def user_id_by_order(events: day.Day) -> dict[str, int]:
)
def test_every_order_of_the_day_is_a_purchase_of_the_day(weekday: day.Day):
"""Заказ — вторая проекция покупки, а не второе порождение.
def purchase_row_by_order(
events: day.Day,
) -> tuple[dict[str, NDArray[Any]], dict[str, int]]:
"""Первая строка purchase каждого доехавшего заказа."""
rows = purchases_of(events)
index: dict[str, int] = {}
for row, cell in enumerate(rows["purchaseID"]):
index.setdefault(str(cell[0]), row)
return rows, index
У всякого заказа ровно одно событие `purchase`, и номер у них один:
сойтись двум источникам больше негде — сверка стенда соединяется
именно по нему.
"""
def test_every_order_of_the_day_is_a_purchase_of_the_day(weekday: day.Day):
"""Заказ рождается до потери или дубля его событийной проекции."""
events = purchases_of(weekday)
numbers = [cell[0] for cell in events["purchaseID"]]
assert len(numbers) > 100
assert list(weekday.orders.order_id) == numbers
lost = {
order_id
for order_id, outcome in zip(
weekday.orders.order_id, weekday.purchase_outcome, strict=True
)
if outcome == commerce.EventOutcome.LOST
}
assert set(numbers) == set(weekday.orders.order_id) - lost
assert len(numbers) - len(set(numbers)) == int(
(weekday.purchase_outcome == commerce.EventOutcome.DUPLICATED).sum()
)
def test_an_assigned_order_never_waits_for_a_later_snapshot(
monkeypatch: pytest.MonkeyPatch,
):
"""Гарантия плана сильнее опоздания: мост склейки приезжает сразу."""
# Все неназначенные заказы опаздывают на два дня. Нулевую задержку после
# такого броска могут получить только заказы, защищённые планом.
monkeypatch.setattr(
orders, "_SNAPSHOT_DELAY_CUMULATIVE", np.array([0, 0, 1], dtype=np.int64)
)
events = day.stream(CANONICAL_SEED, WEEKDAY)
audience = plan.audience(CANONICAL_SEED, WEEKDAY)
promised = set(audience.person_id[audience.assigned_order].tolist())
immediate = set(events.orders.user_id[events.orders.snapshot_delay == 0].tolist())
assert promised
assert immediate == promised
assert (events.orders.snapshot_delay == 2).any()
def dropped_line(client: list[tuple[Any, int]], order: list[tuple[Any, int]]):
@@ -81,16 +123,18 @@ def test_the_order_repeats_the_purchase_up_to_one_dropped_line(weekday: day.Day)
"""
goods = catalog.catalog()
price = dict(zip(goods.sku.tolist(), goods.price.tolist(), strict=True))
events = purchases_of(weekday)
events, row_by_order = purchase_row_by_order(weekday)
money = weekday.orders
deltas = 0
for number, order in enumerate(weekday.orders.order_id):
assert order == events["purchaseID"][number][0]
if weekday.purchase_outcome[number] == commerce.EventOutcome.LOST:
continue
row = row_by_order[order]
client = list(
zip(
events["productID"][number].tolist(),
events["productQuantity"][number].tolist(),
events["productID"][row].tolist(),
events["productQuantity"][row].tolist(),
strict=True,
)
)
@@ -103,7 +147,7 @@ def test_the_order_repeats_the_purchase_up_to_one_dropped_line(weekday: day.Day)
)
# Выручка клиента и `items_total` бэкенда — одно число: в событии
# оно дробное, у заказа целое в копейках.
revenue = round(events["purchaseRevenue"][number][0] * commerce.KOPECKS)
revenue = round(events["purchaseRevenue"][row][0] * commerce.KOPECKS)
if mine == client:
assert money.items_total[number] == revenue
continue
@@ -120,39 +164,62 @@ def test_the_order_repeats_the_purchase_up_to_one_dropped_line(weekday: day.Day)
assert deltas > 0
def test_the_discount_comes_from_the_coupon_of_the_event(weekday: day.Day):
"""Промокод в событии обязан обернуться скидкой — иначе данные соврут."""
def test_the_discount_comes_from_the_coupon_of_the_event(
start_world: list[day.Day],
):
"""Промокод даёт скидку на корзину, которую склад оставил в заказе."""
percent = dict(world.COUPONS)
events = purchases_of(weekday)
codes = [cell[0] for cell in events["purchaseCoupon"]]
assert sum(1 for code in codes if code) > 10
discounted_delta = 0
for number, code in enumerate(codes):
# Скидка берётся от клиентской выручки, и складская дельта её не
# пересчитывает. В событии выручка дробная, у заказа — копейки.
revenue = round(events["purchaseRevenue"][number][0] * commerce.KOPECKS)
expected = revenue * percent[code] // 100 if code else 0
assert weekday.orders.discount[number] == expected
# Скидка без кода не берётся ниоткуда, а с кодом не съедает заказ:
# мерой заказа здесь та же исходная выручка, что и у самой скидки.
assert weekday.orders.discount[number] < revenue
for today in start_world:
money = today.orders
events, row_by_order = purchase_row_by_order(today)
for number, order_id in enumerate(money.order_id):
if today.purchase_outcome[number] == commerce.EventOutcome.LOST:
continue
row = row_by_order[order_id]
code = events["purchaseCoupon"][row][0]
items_total = money.items_total[number]
expected = items_total * percent[code] // 100 if code else 0
assert money.discount[number] == expected, money.order_id[number]
assert money.discount[number] < items_total
revenue = round(events["purchaseRevenue"][row][0] * commerce.KOPECKS)
discounted_delta += int(bool(code) and items_total != revenue)
# Иначе проверка не отличила бы новую базу скидки от прежней.
assert discounted_delta > 0
def test_the_money_of_an_order_adds_up(weekday: day.Day):
"""`total` = `items_total` − `discount` + `delivery`, целыми копейками."""
money = weekday.orders
assert np.array_equal(
money.total, money.items_total - money.discount + money.delivery
)
for column in (money.items_total, money.discount, money.delivery, money.total):
assert np.issubdtype(column.dtype, np.integer)
assert np.all(column >= 0)
def test_the_money_of_start_world_orders_adds_up(start_world: list[day.Day]):
"""Деньги всех восьми стартовых дней целые, связные и неотрицательные."""
deliveries: set[int] = set()
for today in start_world:
money = today.orders
assert np.array_equal(
money.total, money.items_total - money.discount + money.delivery
)
for name, column in (
("items_total", money.items_total),
("discount", money.discount),
("delivery", money.delivery),
("total", money.total),
):
assert np.issubdtype(column.dtype, np.integer)
negative = np.flatnonzero(column < 0).tolist()
assert not negative, (
today.day,
name,
[money.order_id[number] for number in negative],
)
deliveries.update(money.delivery.tolist())
prices = {price for price, _ in world.DELIVERY_KOPECKS_WEIGHTS}
assert set(money.delivery.tolist()) == prices
# Доставка — деньги, которых нет ни в одном событии: без неё «считаем по
# бэкенду» ничего не значило бы.
assert np.any(money.total != money.items_total - money.discount)
assert deliveries == prices
def test_every_order_leaves_the_window_with_one_of_three_fates(weekday: day.Day):
@@ -228,8 +295,13 @@ def test_the_user_id_is_the_person_behind_the_cookie(weekday: day.Day):
zip(audience.client_id.tolist(), audience.person_id.tolist(), strict=True)
)
events = purchases_of(weekday)
for number, cookie in enumerate(events["ClientID"].tolist()):
assert weekday.orders.user_id[number] == person[cookie]
by_order = user_id_by_order(weekday)
for order_id, cookie in zip(
(cell[0] for cell in events["purchaseID"]),
events["ClientID"].tolist(),
strict=True,
):
assert by_order[order_id] == person[cookie]
assert np.all(weekday.orders.user_id > 0)
assert weekday.orders.user_id.max() < 2**53
+12 -12
View File
@@ -14,8 +14,8 @@ import pytest
from clickstream_generator import plan, reference, world
from clickstream_generator.seeds import CANONICAL_SEED
# Горизонт эталонного снимка — две недели (спека, раздел 5).
SNAPSHOT_DAYS = 14
# Окно замера плана — две недели: два цикла недельной сезонности.
WINDOW_DAYS = 14
@pytest.fixture(autouse=True)
@@ -54,9 +54,9 @@ def test_the_plan_is_a_pure_function_of_the_seed():
def test_counters_are_a_pure_function_of_the_seed():
first = plan.counters(CANONICAL_SEED, SNAPSHOT_DAYS)
first = plan.counters(CANONICAL_SEED, WINDOW_DAYS)
plan.cohort.cache_clear()
assert first == plan.counters(CANONICAL_SEED, SNAPSHOT_DAYS)
assert first == plan.counters(CANONICAL_SEED, WINDOW_DAYS)
def test_a_remembered_cohort_cannot_be_spoiled_from_outside():
@@ -216,12 +216,12 @@ def test_the_passport_points_into_the_directories():
def test_the_daily_audience_matches_the_spec_band():
"""6–8 тыс. посетителей в день — правдоподобный средний магазин."""
counters = plan.counters(CANONICAL_SEED, SNAPSHOT_DAYS)
counters = plan.counters(CANONICAL_SEED, WINDOW_DAYS)
assert all(6_000 <= size <= 8_000 for size in counters.audience)
def test_the_influx_holds_its_daily_number():
counters = plan.counters(CANONICAL_SEED, SNAPSHOT_DAYS)
counters = plan.counters(CANONICAL_SEED, WINDOW_DAYS)
average = sum(counters.new_cookies) / len(counters.new_cookies)
assert abs(average - world.DAILY_INFLUX) < world.DAILY_INFLUX // 10
@@ -232,7 +232,7 @@ def test_the_influx_breathes_with_the_week():
def mean(numbers: tuple[int, ...] | list[int]) -> float:
return sum(numbers) / len(numbers)
counters = plan.counters(CANONICAL_SEED, SNAPSHOT_DAYS)
counters = plan.counters(CANONICAL_SEED, WINDOW_DAYS)
weekdays = [size for day, size in enumerate(counters.new_cookies) if day % 7 < 5]
weekend = [size for day, size in enumerate(counters.new_cookies) if day % 7 >= 5]
expected = mean(world.WEEKLY_PROFILE_PERCENT[5:]) / mean(
@@ -250,7 +250,7 @@ def test_the_influx_differs_even_on_the_same_weekday():
def test_the_influx_is_visible_on_the_plan():
"""Накопленная аудитория растёт с горизонтом и с дневной не сходится."""
week = plan.counters(CANONICAL_SEED, 7)
fortnight = plan.counters(CANONICAL_SEED, SNAPSHOT_DAYS)
fortnight = plan.counters(CANONICAL_SEED, WINDOW_DAYS)
assert week.visitors < fortnight.visitors
assert fortnight.visitors > 2 * max(fortnight.audience)
@@ -258,21 +258,21 @@ def test_the_influx_is_visible_on_the_plan():
def test_the_horizon_is_a_prefix_not_another_world():
"""Продление истории днём N+1 не трогает дни 1…N."""
week = plan.counters(CANONICAL_SEED, 7)
fortnight = plan.counters(CANONICAL_SEED, SNAPSHOT_DAYS)
fortnight = plan.counters(CANONICAL_SEED, WINDOW_DAYS)
assert fortnight.audience[:7] == week.audience
assert fortnight.new_cookies[:7] == week.new_cookies
def test_counters_count_the_same_audience_that_the_day_gets():
"""Счётчики и дня-функция спрашивают один план — расходиться им негде."""
counters = plan.counters(CANONICAL_SEED, SNAPSHOT_DAYS)
for day in (0, 7, SNAPSHOT_DAYS - 1):
counters = plan.counters(CANONICAL_SEED, WINDOW_DAYS)
for day in (0, 7, WINDOW_DAYS - 1):
actual = plan.audience(CANONICAL_SEED, day).client_id.size
assert actual == counters.audience[day]
def test_counters_know_the_pairs_before_a_single_event():
counters = plan.counters(CANONICAL_SEED, SNAPSHOT_DAYS)
counters = plan.counters(CANONICAL_SEED, WINDOW_DAYS)
assert counters.pairs > 0
+1 -1
View File
@@ -78,7 +78,7 @@ def test_day_components_do_not_share_randomness():
Component.TRAFFIC,
Component.COMMERCE,
Component.ORDERS,
Component.LATECOMERS,
Component.BEACONS,
)
assert len({int(component) for component in components}) == 4
draws = {
+75 -2
View File
@@ -26,6 +26,7 @@ import re
import subprocess
import sys
from contextlib import closing
from dataclasses import replace
from datetime import UTC, date, datetime, time, timedelta
from decimal import Decimal
@@ -127,7 +128,19 @@ def test_the_record_matches_the_wire_contract(days: list[day_module.Day]):
)
if _born(record) == _date(SHORT_WINDOW_DAY):
assert record["created_at"][:19] + "Z" == bought[record["order_id"]]
# Потерянного purchase в трекере нет, но заказ остается.
if record["order_id"] in bought:
assert record["created_at"][:19] + "Z" == bought[record["order_id"]]
def test_negative_money_does_not_leave_the_source(days: list[day_module.Day]):
"""Сериализатор отвергает деньги, которых контракт провода не допускает."""
honest = days[0].orders
total = honest.total.copy()
total[0] = -1
with pytest.raises(ValueError):
serialize.orders([replace(honest, total=total)], honest.day)
def test_the_moments_carry_real_milliseconds(days: list[day_module.Day]):
@@ -163,6 +176,63 @@ def test_the_rows_go_in_the_order_of_birth(days: list[day_module.Day]):
assert len(set(numbers)) == len(numbers)
def test_lateness_changes_only_the_rows_present_in_a_snapshot(
days: list[day_module.Day],
):
"""Неопоздавшие строки остаются прежними байтами и в прежнем порядке."""
number = SHORT_WINDOW_DAY
window = [today.orders for today in days[: number + 1]]
eager = serialize.orders(
[
replace(rows, snapshot_delay=np.zeros_like(rows.snapshot_delay))
for rows in window
],
number,
)
actual = serialize.orders(window, number)
actual_ids = {json.loads(payload)["order_id"] for payload in actual}
expected = [
payload for payload in eager if json.loads(payload)["order_id"] in actual_ids
]
assert len(actual) < len(eager)
assert actual == expected
def test_a_two_day_late_order_first_arrives_in_its_lived_state(
days: list[day_module.Day],
):
"""Заказ δ = 2 пропускает D и D+1 и догоняет жизнь, не меняя `created_at`."""
honest = days[0].orders
target = 0
delay = np.zeros_like(honest.snapshot_delay)
delay[target] = 2
cancelled_after = honest.cancelled_after.copy()
cancelled_after[target] = 30 * 3600
late = replace(
honest,
snapshot_delay=delay,
cancelled_after=cancelled_after,
)
order_id = late.order_id[target]
for number in (0, 1):
assert order_id not in {
json.loads(payload)["order_id"]
for payload in serialize.orders([late], number)
}
arrived = {
record["order_id"]: record
for record in map(json.loads, serialize.orders([late], 2))
}[order_id]
created_at = np.datetime_as_string(
late.created_at[target], unit="ms", timezone="UTC"
)
assert arrived["status"] == "cancelled"
assert arrived["created_at"] == created_at
def test_the_state_is_read_at_the_boundary_of_the_day(days: list[day_module.Day]):
"""Дыхание окна: оплаченный назавтра заказ в сегодняшнем слепке `created`.
@@ -314,7 +384,10 @@ def _purchase_times(today: day_module.Day) -> dict[str, str]:
times = np.datetime_as_string(
today.columns["UTCEventTime"][here], unit="s", timezone="UTC"
)
return dict(zip(numbers, times.tolist(), strict=True))
result: dict[str, str] = {}
for number, moment in zip(numbers, times.tolist(), strict=True):
result.setdefault(number, moment)
return result
def _born(record: dict) -> date:
+5
View File
@@ -122,6 +122,11 @@ def test_the_trade_event_never_overtakes_the_next_page():
assert max(world.TRADE_DELAY_SECONDS) <= min(world.PAGE_PAUSE_SECONDS)
def test_the_duplicate_delay_stays_inside_a_visit_timeout():
assert 0 < min(world.DUPLICATE_DELAY_SECONDS)
assert max(world.DUPLICATE_DELAY_SECONDS) <= world.VISIT_TIMEOUT_SECONDS
def conversion(cart: int, checkout_of_cart: int) -> float:
"""Конверсия визита в заказ, проценты: произведение трёх шагов воронки."""
return cart * checkout_of_cart * world.CONFIRMATION_OF_CHECKOUT_PERCENT / 100**2
+6 -1
View File
@@ -2,14 +2,19 @@ FROM apache/airflow:3.3.0
USER root
# SQL-файлы ClickHouse исполняет официальный провайдер Airflow. Он разрешает
# любую версию clickhouse-connect >= 1.3.0, поэтому драйвер закреплён отдельно:
# сборка стенда не должна незаметно менять транспорт при обновлении зависимостей.
#
# Официальный провайдер Kafka использует тот же confluent-kafka. Пробникам
# не нужны его подключения и обёртки, поэтому в образ добавлен сам клиент.
#
# Провайдера docker, которым пульт мира зовёт генератор, ставить не нужно:
# база несёт его сама — 4.5.7 к Airflow 3.3.0, замер 13 августа 2026 года.
RUN uv pip install --python /home/airflow/.local/bin/python --no-cache \
"apache-airflow-providers-clickhousedb==1.0.0" \
"clickhouse-connect==1.6.0" \
"confluent-kafka==2.15.0" \
&& python -c "import clickhouse_connect, confluent_kafka"
&& python -c "import airflow.providers.clickhousedb, clickhouse_connect, confluent_kafka"
USER airflow
+17 -2
View File
@@ -22,11 +22,26 @@ PY
runuser -u airflow -- airflow db migrate
runuser -u airflow -- airflow connections delete clickhouse_default >/dev/null 2>&1 || true
# Прикладные запросы короткие: 30 с отличают зависший транспорт от работы запроса.
runuser -u airflow -- airflow connections add clickhouse_default \
--conn-type generic \
--conn-type clickhouse \
--conn-host clickhouse-01 \
--conn-port 8123 \
--conn-login etl \
--conn-password "$CLICKHOUSE_ETL_PASSWORD" \
--conn-schema default \
--conn-description "ClickHouse, нода 1; типизированный провайдер появится на этапе ETL"
--conn-extra '{"connect_timeout": 5, "send_receive_timeout": 30}' \
--conn-description "ClickHouse, нода 1; запросы прикладных дагов"
runuser -u airflow -- airflow connections delete clickhouse_lifecycle >/dev/null 2>&1 || true
# `ON CLUSTER` ждёт хосты до 180 с. Транспорт живёт дольше, чтобы ClickHouse
# успел назвать незавершённый хост вместо сетевого тайм-аута.
runuser -u airflow -- airflow connections add clickhouse_lifecycle \
--conn-type clickhouse \
--conn-host clickhouse-01 \
--conn-port 8123 \
--conn-login lifecycle \
--conn-password "$CLICKHOUSE_LIFECYCLE_PASSWORD" \
--conn-schema default \
--conn-extra '{"connect_timeout": 5, "send_receive_timeout": 300}' \
--conn-description "ClickHouse, нода 1; создание и пересоздание прикладного мира"
+66 -1
View File
@@ -11,18 +11,43 @@
<query>GRANT SELECT, INSERT, ALTER, CREATE TABLE, CREATE VIEW, DROP TABLE, DROP VIEW, CREATE DATABASE ON ods.*</query>
<query>GRANT SELECT, INSERT, ALTER, CREATE TABLE, CREATE VIEW, DROP TABLE, DROP VIEW, CREATE DATABASE ON dds.*</query>
<query>GRANT SELECT, INSERT, ALTER, CREATE TABLE, CREATE VIEW, DROP TABLE, DROP VIEW, CREATE DATABASE ON dm.*</query>
<!-- Зона справочников: etl применяет её DDL и читает словари из преобразований. -->
<query>GRANT SELECT, CREATE TABLE, CREATE DICTIONARY, dictGet, DROP TABLE, CREATE DATABASE ON dic.*</query>
<query>GRANT SELECT ON system.*</query>
<query>GRANT CLUSTER ON *.*</query>
<query>GRANT REMOTE ON *.*</query>
<!-- В 26.3 движок Kafka требует право на внешний источник. -->
<!--
В 26.3 движки внешних источников требуют права на источник.
Отказ при этом называет не источник, а `TABLE ENGINE ON File`
— и права с таким именем не хватит: замерено, нужен FILE.
-->
<query>GRANT KAFKA ON *.*</query>
<query>GRANT FILE ON *.*</query>
</grants>
</etl_writer>
<!-- Жизненный цикл мира: тот же канонический DDL, но с удалением баз. -->
<lifecycle_owner>
<grants>
<query>GRANT SELECT, INSERT, ALTER, CREATE TABLE, CREATE VIEW, DROP TABLE, DROP VIEW, CREATE DATABASE, DROP DATABASE ON stg.*</query>
<query>GRANT SELECT, INSERT, ALTER, CREATE TABLE, CREATE VIEW, DROP TABLE, DROP VIEW, CREATE DATABASE, DROP DATABASE ON ods.*</query>
<query>GRANT SELECT, INSERT, ALTER, CREATE TABLE, CREATE VIEW, DROP TABLE, DROP VIEW, CREATE DATABASE, DROP DATABASE ON dds.*</query>
<query>GRANT SELECT, INSERT, ALTER, CREATE TABLE, CREATE VIEW, DROP TABLE, DROP VIEW, CREATE DATABASE, DROP DATABASE ON dm.*</query>
<query>GRANT SELECT, CREATE TABLE, CREATE DICTIONARY, dictGet, DROP TABLE, DROP DICTIONARY, CREATE DATABASE, DROP DATABASE ON dic.*</query>
<!-- clickhouse-connect читает эту таблицу при подключении. -->
<query>GRANT SELECT ON system.settings</query>
<query>GRANT CLUSTER ON *.*</query>
<query>GRANT REMOTE ON *.*</query>
<query>GRANT KAFKA ON *.*</query>
<query>GRANT FILE ON *.*</query>
</grants>
</lifecycle_owner>
<!-- Оба читателя: clickhouse-connect читает system.settings при подключении. -->
<bi_reader>
<grants>
<query>GRANT SELECT ON ods.*</query>
<query>GRANT SELECT ON dds.*</query>
<query>GRANT SELECT ON dm.*</query>
<query>GRANT SELECT, dictGet ON dic.*</query>
<query>GRANT SELECT ON system.settings</query>
</grants>
</bi_reader>
@@ -32,9 +57,28 @@
<query>GRANT SELECT ON ods.*</query>
<query>GRANT SELECT ON dds.*</query>
<query>GRANT SELECT ON dm.*</query>
<query>GRANT SELECT, dictGet ON dic.*</query>
<query>GRANT SELECT ON system.settings</query>
</grants>
</analyst_reader>
<monitoring_reader>
<grants>
<query>GRANT SELECT ON stg.*</query>
<query>GRANT SELECT ON ods.*</query>
<query>GRANT SELECT ON dds.*</query>
<query>GRANT SELECT ON dm.*</query>
<query>GRANT SELECT ON dic.*</query>
<query>GRANT SELECT ON system.*</query>
<query>GRANT CLUSTER ON *.*</query>
<query>GRANT REMOTE ON *.*</query>
</grants>
</monitoring_reader>
<!-- Учётка словаря: пароля нет намеренно, см. ADR 0007. -->
<dict_reader>
<grants>
<query>GRANT SELECT ON dic.*</query>
</grants>
</dict_reader>
</roles>
<users>
@@ -48,6 +92,13 @@
<query>GRANT etl_writer</query>
</grants>
</etl>
<lifecycle>
<password from_env="CLICKHOUSE_LIFECYCLE_PASSWORD"/>
<quota>default</quota>
<grants>
<query>GRANT lifecycle_owner</query>
</grants>
</lifecycle>
<bi>
<password from_env="CLICKHOUSE_BI_PASSWORD"/>
<quota>default</quota>
@@ -62,5 +113,19 @@
<query>GRANT analyst_reader</query>
</grants>
</analyst>
<grafana>
<password from_env="CLICKHOUSE_GRAFANA_PASSWORD"/>
<quota>default</quota>
<grants>
<query>GRANT monitoring_reader</query>
</grants>
</grafana>
<dict>
<no_password/>
<quota>default</quota>
<grants>
<query>GRANT dict_reader</query>
</grants>
</dict>
</users>
</clickhouse>
+13
View File
@@ -0,0 +1,13 @@
FROM grafana/grafana:13.1.1
# Именованный том закрывает /var/lib/grafana, поэтому плагин остаётся в образе.
# Фоновая установка выключена: нужная версия уже закреплена, а каталог образа
# доступен процессу Grafana только для чтения.
USER root
ENV GF_PATHS_PLUGINS=/usr/share/grafana/plugins \
GF_PLUGINS_PREINSTALL_DISABLED=true
ARG CLICKHOUSE_PLUGIN_VERSION=4.20.0
RUN grafana cli --pluginsDir "$GF_PATHS_PLUGINS" \
--pluginUrl "https://github.com/grafana/clickhouse-datasource/releases/download/v${CLICKHOUSE_PLUGIN_VERSION}/grafana-clickhouse-datasource-${CLICKHOUSE_PLUGIN_VERSION}.zip" \
plugins install grafana-clickhouse-datasource "$CLICKHOUSE_PLUGIN_VERSION"
USER grafana
@@ -0,0 +1,318 @@
{
"uid": "cluster",
"title": "Кластер",
"timezone": "utc",
"schemaVersion": 42,
"refresh": "30s",
"time": {
"from": "now-30m",
"to": "now"
},
"panels": [
{
"type": "timeseries",
"title": "Процессор: сколько ядер занимает нода",
"datasource": {
"type": "grafana-clickhouse-datasource",
"uid": "clickhouse"
},
"gridPos": {
"h": 8,
"w": 8,
"x": 0,
"y": 0
},
"options": {
"tooltip": {
"mode": "multi"
}
},
"targets": [
{
"refId": "A",
"datasource": {
"type": "grafana-clickhouse-datasource",
"uid": "clickhouse"
},
"editorType": "sql",
"queryType": "timeseries",
"format": 0,
"rawSql": "SELECT\n $__timeInterval(event_time) AS t,\n hostName() AS node,\n -- Процессорное время самого сервера. Метрики с именами OS* сняты с машины\n -- целиком, и в них обе ноды показывали бы одно и то же число.\n sum(ProfileEvent_OSCPUVirtualTimeMicroseconds) / 1e6 / $__interval_s AS \"ядер\"\nFROM clusterAllReplicas('clickstream_cluster', system.metric_log)\nWHERE $__timeFilter(event_time)\nGROUP BY t, node\nORDER BY t, node"
}
],
"fieldConfig": {
"defaults": {
"displayName": "${__field.labels.node}",
"min": 0,
"decimals": 2
},
"overrides": []
}
},
{
"type": "timeseries",
"title": "Память: сколько нода занимает и сколько ей отведено",
"datasource": {
"type": "grafana-clickhouse-datasource",
"uid": "clickhouse"
},
"gridPos": {
"h": 8,
"w": 8,
"x": 8,
"y": 0
},
"options": {
"tooltip": {
"mode": "multi"
}
},
"targets": [
{
"refId": "A",
"datasource": {
"type": "grafana-clickhouse-datasource",
"uid": "clickhouse"
},
"editorType": "sql",
"queryType": "timeseries",
"format": 0,
"rawSql": "SELECT\n $__timeInterval(event_time) AS t,\n hostName() AS node,\n -- Занятое меряется резидентной памятью: именно её ядро сравнивает с\n -- пределом контейнера, когда решает, убить ли ноду.\n maxIf(value, metric = 'MemoryResident') AS \"занято\",\n maxIf(value, metric = 'CGroupMemoryTotal') AS \"отведено\"\nFROM clusterAllReplicas('clickstream_cluster', system.asynchronous_metric_log)\nWHERE $__timeFilter(event_time)\n AND metric IN ('MemoryResident', 'CGroupMemoryTotal')\nGROUP BY t, node\nORDER BY t, node"
}
],
"fieldConfig": {
"defaults": {
"displayName": "${__field.name} · ${__field.labels.node}",
"min": 0,
"unit": "bytes"
},
"overrides": [
{
"matcher": {
"id": "byRegexp",
"options": "отведено.*"
},
"properties": [
{
"id": "custom.lineStyle",
"value": {
"fill": "dash",
"dash": [
10,
10
]
}
},
{
"id": "custom.fillOpacity",
"value": 0
}
]
}
]
}
},
{
"type": "timeseries",
"title": "Диски: сколько нода читает и пишет",
"datasource": {
"type": "grafana-clickhouse-datasource",
"uid": "clickhouse"
},
"gridPos": {
"h": 8,
"w": 8,
"x": 16,
"y": 0
},
"options": {
"tooltip": {
"mode": "multi"
}
},
"targets": [
{
"refId": "A",
"datasource": {
"type": "grafana-clickhouse-datasource",
"uid": "clickhouse"
},
"editorType": "sql",
"queryType": "timeseries",
"format": 0,
"rawSql": "SELECT\n $__timeInterval(event_time) AS t,\n hostName() AS node,\n -- Байты, прошедшие через обращения к файлам: чтение из страничного кэша\n -- тоже видно. Счётчики блочного устройства на вставке молчат.\n sum(ProfileEvent_OSReadChars) / $__interval_s AS \"чтение\",\n sum(ProfileEvent_OSWriteChars) / $__interval_s AS \"запись\"\nFROM clusterAllReplicas('clickstream_cluster', system.metric_log)\nWHERE $__timeFilter(event_time)\nGROUP BY t, node\nORDER BY t, node"
}
],
"fieldConfig": {
"defaults": {
"displayName": "${__field.name} · ${__field.labels.node}",
"min": 0,
"unit": "Bps"
},
"overrides": []
}
},
{
"type": "table",
"title": "Части: сколько их у таблицы и по сколько строк в каждой",
"datasource": {
"type": "grafana-clickhouse-datasource",
"uid": "clickhouse"
},
"gridPos": {
"h": 8,
"w": 12,
"x": 0,
"y": 8
},
"options": {},
"targets": [
{
"refId": "A",
"datasource": {
"type": "grafana-clickhouse-datasource",
"uid": "clickhouse"
},
"editorType": "sql",
"queryType": "table",
"format": 1,
"rawSql": "SELECT\n concat(database, '.', table) AS \"Таблица\",\n hostName() AS \"Нода\",\n count() AS \"Частей\",\n sum(rows) AS \"Строк\",\n round(sum(rows) / count()) AS \"Строк в части\",\n sum(bytes_on_disk) AS \"На диске\"\nFROM clusterAllReplicas('clickstream_cluster', system.parts)\nWHERE active\n AND database != 'system'\nGROUP BY \"Таблица\", \"Нода\"\nORDER BY \"Таблица\", \"Нода\"\n"
}
],
"fieldConfig": {
"defaults": {},
"overrides": [
{
"matcher": {
"id": "byName",
"options": "На диске"
},
"properties": [
{
"id": "unit",
"value": "bytes"
}
]
}
]
}
},
{
"type": "timeseries",
"title": "Слияния: сколько частей они съедают",
"datasource": {
"type": "grafana-clickhouse-datasource",
"uid": "clickhouse"
},
"gridPos": {
"h": 8,
"w": 12,
"x": 12,
"y": 8
},
"options": {
"tooltip": {
"mode": "multi"
}
},
"targets": [
{
"refId": "A",
"datasource": {
"type": "grafana-clickhouse-datasource",
"uid": "clickhouse"
},
"editorType": "sql",
"queryType": "timeseries",
"format": 0,
"rawSql": "SELECT\n $__timeInterval(event_time) AS t,\n database AS db,\n sum(length(merged_from)) AS \"частей съедено\"\nFROM clusterAllReplicas('clickstream_cluster', system.part_log)\nWHERE $__timeFilter(event_time)\n AND event_type = 'MergeParts'\n AND database != 'system'\nGROUP BY t, db\nORDER BY t, db"
}
],
"fieldConfig": {
"defaults": {
"displayName": "${__field.labels.db}",
"min": 0,
"custom": {
"drawStyle": "bars",
"fillOpacity": 60,
"stacking": {
"mode": "normal"
}
}
},
"overrides": []
},
"interval": "1m"
},
{
"type": "timeseries",
"title": "Keeper: сколько узлов в дереве",
"datasource": {
"type": "prometheus",
"uid": "prometheus"
},
"gridPos": {
"h": 7,
"w": 8,
"x": 0,
"y": 16
},
"options": {
"tooltip": {
"mode": "multi"
}
},
"targets": [
{
"refId": "A",
"datasource": {
"type": "prometheus",
"uid": "prometheus"
},
"editorMode": "code",
"expr": "ClickHouseAsyncMetrics_KeeperZnodeCount",
"legendFormat": "узлов в дереве",
"range": true
}
],
"fieldConfig": {
"defaults": {
"min": 0
},
"overrides": []
}
},
{
"type": "table",
"title": "Распределённый DDL: что прошло по кластеру и чем кончилось",
"datasource": {
"type": "grafana-clickhouse-datasource",
"uid": "clickhouse"
},
"gridPos": {
"h": 7,
"w": 16,
"x": 8,
"y": 16
},
"options": {},
"targets": [
{
"refId": "A",
"datasource": {
"type": "grafana-clickhouse-datasource",
"uid": "clickhouse"
},
"editorType": "sql",
"queryType": "table",
"format": 1,
"rawSql": "SELECT\n query_create_time AS \"Создан\",\n entry AS \"Запись\",\n host AS \"Нода\",\n status AS \"Состояние\",\n query_duration_ms AS \"Заняло, мс\",\n exception_text AS \"Ошибка\",\n query AS \"Запрос\"\nFROM system.distributed_ddl_queue\nORDER BY entry DESC, \"Нода\"\nLIMIT 20"
}
],
"fieldConfig": {
"defaults": {},
"overrides": []
}
}
]
}
Loaded 100 of 160 files, more files were not shown because too many files have changed in this diff. Show more