docs(handbook): четыре главы путеводителя — Airflow, мониторинг, Superset, генератор #221

Merged
ddmitry merged 2 commits from 220-handbook-chapters into main 2026-09-03 09:03:55 +03:00
6 changed files with 323 additions and 16 deletions

No files matched your search

+10 -15
View File
@@ -11,8 +11,8 @@
[уроки](../labs/README.md).
Словарь не надо читать подряд. Возвращайтесь к нему за незнакомым словом.
Первая статья объясняет хранилище. Следом идет несколько статей об устройстве
генератора; они понадобятся нескоро.
Первая статья словаря объясняет хранилище. Следом идет несколько статей об
устройстве генератора; они понадобятся нескоро.
## Главы
@@ -21,28 +21,23 @@
От события в Kafka до витрины: глава разбирает путь через STG, ODS, DDS и DM
и показывает, за что отвечает каждый слой.
### Потоки Airflow и даги модельного времени
### [Потоки Airflow и даги модельного времени](airflow-dags.md)
Шаговый даг играет модельный день, а дневной конвейер раскладывает данные по
слоям. Глава поможет увидеть их связь и роль каждого дага. Пока главы нет,
смотрите [справочник конвейера](../architecture/etl.md) и [справочник мира и
дагов времени](../architecture/world.md).
слоям. Глава поможет увидеть их связь и роль каждого дага.
### Мониторинг: куда смотреть
### [Мониторинг: куда смотреть](monitoring.md)
Свежесть и поток данных, брак и отставание собраны на дашборде «Данные».
Глава научит находить нужную панель и разбирать ее показания. Пока главы
нет, смотрите [устройство мониторинга](../architecture/monitoring/README.md).
Глава научит находить нужную панель и разбирать ее показания.
### Немного Superset
### [Немного Superset](superset.md)
Глава покажет, как витрина становится графиком и где проходит граница между
своими объектами и теми, которые поднимает стенд. Пока главы нет, смотрите
[справочник Superset](../architecture/superset.md).
своими объектами и теми, которые поднимает стенд.
### Генератор: откуда берутся данные
### [Генератор: откуда берутся данные](generator.md)
Здесь генератор — источник данных, а не предмет изучения. Глава в общих
чертах объяснит, откуда берутся события и заказы и в каком виде их получает
хранилище. Пока главы нет, смотрите [`generator/`](../../generator/) и
[описание события кликстрима](../formats/clickstream-event.md).
хранилище.
+117
View File
@@ -0,0 +1,117 @@
# Потоки Airflow и даги модельного времени
В Airflow два рода дагов. Даги мира создают мир и проигрывают модельные дни,
а дневной конвейер раскладывает сыгранный день по слоям хранилища.
```mermaid
flowchart LR
world_initialize --> etl_pipeline
world_live_day --> etl_pipeline
manual[запуск рукой] --> etl_pipeline
etl_pipeline --> dds_transform --> dm_transform --> dq_check
world_next_day --> sources[источники без ETL]
```
## Два потока входят по-разному
События приходят в топик `hits`. Хранилище разбирает их само и непрерывно:
материализованные представления переносят строки из STG в ODS без участия
Airflow.
Заказы приходят в топик `orders` один раз в модельные сутки, целым слепком. У
слепка есть начало и конец, поэтому даг `orders_ingest` забирает его одной
порцией. Такой способ приема называется [пакетным](../../CONTEXT.md).
## Даги мира
Два дага с тегом «жизненный цикл мира» отвечают за стартовый мир:
| Даг | Что делает |
|---|---|
| `world_initialize` | Создает стартовый мир, если его еще нет |
| `world_recreate` | Стирает данные мира и собирает стартовый мир заново |
Три дага с тегом «модельное время» проигрывают следующие дни. Именно их
называют дагами модельного времени.
| Даг | Что делает |
|---|---|
| `world_next_day` | Играет следующие дни пачкой |
| `world_live_day` | Играет следующий день в темпе модельного времени |
| `world_live` | Запускает живые дни один за другим, пока снят с паузы |
Сколько дней уже сыграно, стенд помнит в переменной Airflow `world_position`:
в ней лежит номер первого несыгранного дня. `world_next_day` и `world_live_day`
записывают новое значение только после успешно сыгранного дня; оборванный
прогон его не меняет.
Сыграв день D, эти два дага отправляют слепок заказов за день D−1 и ждут, пока
`orders_ingest` его примет. Эти связи разобраны в [справочнике
мира](../architecture/world.md#даги-модельного-времени).
## Дневной конвейер
У `etl_pipeline` нет своей обработки. Он по очереди запускает `dds_transform`,
`dm_transform` и `dq_check` и ждет каждый даг. Параметров у него нет: сколько
дней обработать, он сам определяет по `world_position` и по тому, что уже лежит
в слоях. Поэтому один и тот же запуск верен и когда его запустил другой даг, и
когда вы нажали кнопку, и когда его повторяют после сбоя. Детали есть в
[справочнике конвейера](../architecture/etl.md#объём-прогона).
`world_next_day` не запускает конвейер. После него слои хранилища отстают от
мира, пока вы не запустите конвейер сами. `world_live_day`, наоборот,
запускает `etl_pipeline` и ждет его. Поэтому даг остается в работе и после
конца модельного дня.
## Что значит красный
Красный `etl_pipeline` не отменяет сыгранного дня: `world_position` уже
записана. Достаточно перезапустить конвейер рукой; разбираться, на чем
остановился прошлый прогон, не нужно. Кто запускает конвейер, описано в
[разделе о трех путях запуска](../architecture/etl.md#три-пути-запуска).
Качество данных проверяет контур DQ. В дневном конвейере это даг `dq_check`:
упавшая задача печатает в лог ключи строк, не прошедших проверку. Состав
проверок описан в [разделе «Звено DQ
конвейера»](../architecture/dm.md#звено-dq-конвейера).
## Как найти в интерфейсе
Даги мира ищите по тегам «модельное время» и «жизненный цикл мира». Остальные
даги ищите по тегам «заказы», `etl`, `dds`, `dm` и `dq`. `homework_check` с
тегами `dm` и `labs` проверяет домашние работы; о нем рассказано в учебных
заданиях.
## Посмотрите сами
Откройте Airflow по адресу из раздела [«Адреса и
пароли»](../../README.md#адреса-и-пароли). В Admin → Variables найдите
`world_position`. Затем запустите `world_next_day` на один день по [инструкции
из README](../../README.md#сдвинуть-мир-вперед). Убедитесь, что `orders_ingest`
отработал, а витрины еще ничего не получили. Запустите `etl_pipeline` рукой.
В DBeaver, подключенном по
[инструкции](../../README.md#подключиться-из-dbeaver), выполните два запроса:
```sql
SELECT report_date, visitors, known_users
FROM dm.daily_traffic_v
ORDER BY report_date DESC
LIMIT 3;
SELECT report_date, sum(revenue) AS revenue
FROM dm.revenue_daily_v
GROUP BY report_date
ORDER BY report_date DESC
LIMIT 3;
```
В трафике уже есть сыгранный день, а в выручке только предыдущий: вместе с этим
днем пришел слепок заказов за предыдущий. Выручка сыгранного дня появится после
следующего.
## Куда дальше
Детали — в справочниках [конвейера](../architecture/etl.md) и
[мира](../architecture/world.md). Следующая глава — [«Мониторинг: куда
смотреть»](monitoring.md).
+62
View File
@@ -0,0 +1,62 @@
# Генератор: откуда берутся данные
Генератор изображает две системы интернет-магазина. Первая — счетчик на сайте,
он шлет события в топик `hits`. Вторая — бэкенд магазина, он раз в модельные
сутки выгружает слепок заказов в топик `orders`.
## Что он производит
Событие — широкая строка по образцу выгрузки Яндекс Метрики. Генератор создает
три вида событий: просмотр страницы, корзину и покупку. Все колонки перечислены
в [описании выгрузки](../formats/clickstream-event.md).
Заказ — та же покупка, но записанная бэкендом магазина, с суммами в деньгах.
Семь модельных дней после оформления заказ еще может измениться, поэтому каждый
дневной слепок несет заказы за последние семь дней в их текущем состоянии.
Устройство и форма слепка разобраны в [отдельном
справочнике](../architecture/orders/snapshot.md).
## Почему данные всегда одни и те же
Генератор не берет случайность извне. Все его случайные решения выводятся из
[зерна](../architecture/generator/seeds.md) — одного числа в настройках — и из
номера дня. То же зерно и тот же номер дня дают ровно те же события, поэтому
стартовый мир одинаков при каждом `make up`.
Рядом лежит паспорт мира, `data/world-inventory.json`: зерно, версия генератора
и по строке на каждый день с числом событий и контрольной суммой. По нему
проверяют, что генератор собрал тот же мир, что и раньше, и что в ODS все
доехало без потерь. Паспорт описывает только восемь дней стартового мира.
## Кто его запускает
На стенде генератором управляют [даги модельного
времени](airflow-dags.md#даги-мира). Его можно запустить и напрямую. Команды
собраны в [справочнике мира](../architecture/world.md#как-запустить-генератор).
У генератора два режима. Пакетный отправляет весь день разом. Живой шлет
события по ходу модельных суток; сутки идут ускоренно и занимают около двадцати
четырех минут.
## Посмотрите сами
Подключитесь из DBeaver по [инструкции](../../README.md#подключиться-из-dbeaver)
и выполните запрос:
```sql
SELECT EventDate, count() AS events
FROM ods.event_v
GROUP BY EventDate
ORDER BY EventDate;
```
Сравните первые восемь дней с восемью строками в [паспорте
мира](../../data/world-inventory.json): числа совпадут. Дни, сыгранные после
стартового мира, в паспорте не записаны. Так и задумано.
## Куда дальше
Подробнее генератор разобран в [README папки
`generator/`](../../generator/README.md) и в [справочнике его
устройства](../architecture/generator/README.md). На этом путеводитель
заканчивается: дальше справочники и [учебные задания](../labs/README.md).
+71
View File
@@ -0,0 +1,71 @@
# Мониторинг: куда смотреть
В Grafana три дашборда, и у каждого своя тема. «Данные» показывает, все ли в
порядке с потоком данных. «Кластер» — состояние машин и самого ClickHouse.
«Запросы» — какие запросы выполнялись и сколько ресурсов они заняли.
Prometheus собирает метрики с двух узлов ClickHouse, keeper и экспортера Kafka.
Grafana читает и Prometheus, и ClickHouse напрямую. На панелях нет порогов и
цветовой подсветки: оценивать картинку придется самому. Автоматические
проверки, которые выносят вердикт, собраны в контуре DQ.
## Дашборд «Данные»
«Свежесть» показывает, сколько времени прошло с последнего события и с
последнего заказа в ODS. Свежесть заказов растет весь модельный день и
сбрасывается, когда на границе суток приходит слепок. Это нормальное поведение
источника, а не поломка.
«Поток» показывает число сырых сообщений в STG за выбранный интервал. «Брак»
рядом — доля строк, которые не удалось разобрать.
«Сходимость» сравнивает число событий в Kafka и в ClickHouse. Тревожный
признак — устойчивый разрыв между линиями. Расхождение в одном столбце ничего
не значит.
«Отставание» показывает, сколько сообщений в Kafka еще не прочитано
потребителями. «Дневной слепок» перечисляет последние десять слепков заказов в
STG: по нему видно, пришла ли выгрузка вовремя.
Источники и правила чтения всех панелей разобраны в [справочнике дашборда
«Данные»](../architecture/monitoring/data.md).
## Почему у панелей разные источники
Свежесть считается по ODS: если разбор остановился, это видно именно там. Поток
и брак считаются по STG, где сохраняется каждое доставленное сообщение. В ODS
повторы события и старые версии заказа схлопываются, поэтому счетчик там был бы
занижен. Подробности — в [разделе о слоях
панелей](../architecture/monitoring/data.md#почему-слои-у-панелей-разные).
## Два других дашборда
Открывайте «Кластер», когда нужно понять, что происходит с процессором, памятью
и дисками, с кусками данных и их слияниями в ClickHouse, с keeper или очередью
DDL. Устройство панелей описано в [справочнике дашборда
«Кластер»](../architecture/monitoring/cluster.md).
«Запросы» пригодится, когда вы ищете тяжелые запросы, ошибки или расход
ресурсов по пользователям. Как читать списки, объясняет [справочник дашборда
«Запросы»](../architecture/monitoring/queries.md).
## Посмотрите сами
Откройте Grafana по адресу из раздела [«Адреса и
пароли»](../../README.md#адреса-и-пароли), затем дашборд «Данные». Запустите в
Airflow [`world_live_day`](airflow-dags.md#даги-мира): модельный день займет
около двадцати четырех минут.
Смотрите свежесть событий и свежесть заказов по отдельности. Пока день идет,
свежесть событий держится на секундах, а свежесть заказов растет. На границе дня
слепок отправляется сразу: свежесть заказов сбрасывается, а свежесть событий
начинает расти, потому что новых событий до следующего дня не будет. Сам даг
остается в работе и после конца дня, потому что ждет дневной конвейер.
## Куда дальше
Состав мониторинга собран в [справочнике
зоны](../architecture/monitoring/README.md), детали главного экрана — в
[справочнике дашборда «Данные»](../architecture/monitoring/data.md), а границы
решения — в [ADR 0002](../adr/0002-monitoring-scope.md). Следующая глава —
[«Немного Superset»](superset.md).
+1 -1
View File
@@ -135,4 +135,4 @@ ORDER BY revenue DESC;
Список объектов, сроки хранения и устройство таблиц — в [справочнике
хранилища](../architecture/storage.md). Как данные переносят между слоями — в
следующей главе: [потоки Airflow и даги модельного
времени](README.md#потоки-airflow-и-даги-модельного-времени).
времени](airflow-dags.md).
+62
View File
@@ -0,0 +1,62 @@
# Немного Superset
Superset показывает витрины слоя DM в виде графиков. К ClickHouse он
подключается пользователем `bi`. На дашборде стенда «Бизнес-сюжеты» три
графика:
| График | Витрина |
|---|---|
| «Выручка по дням и категориям» | `dm.revenue_daily_v` |
| «Сверка purchase и заказов» | `dm.purchase_vs_orders_v` |
| «Посетители и известные пользователи» | `dm.daily_traffic_v` |
## Как витрина становится графиком
От витрины до экрана три объекта Superset: датасет → график → дашборд. Датасет
описывает витрину: задает русские имена колонок и формат денег. График
ссылается на эти имена и задает способ показа. Дашборд собирает готовые графики
на одном экране.
## Стендовые объекты и ваши
Датасеты, графики и дашборд из поставки стенда лежат файлами в репозитории и
заново импортируются при каждом `make up`. Если поправить такой объект в
интерфейсе, правка проживет до следующего `make up`, а потом без предупреждения
заменится версией из файла.
Ваши собственные объекты хранятся в той же базе метаданных Superset, но импорт
их не трогает: они переживают и `make up`, и `make rebuild-storage`. Стирает их
только `make clean` вместе с остальным постоянным состоянием стенда. Поэтому
стендовые объекты оставляйте как есть, а свои отчеты стройте рядом. Устройство
импорта описано в [справочнике
Superset](../architecture/superset.md#импорт-при-каждой-инициализации).
## Почему края графиков не совпадают
Правый край графика выручки всегда на день позади графиков кликстрима. Слепок
заказов за день приходит только со следующим модельным днем. Так устроен
источник, а не витрина. Вы уже видели этот
сдвиг в [главе об Airflow](airflow-dags.md#посмотрите-сами). Начальное состояние
показано в разделе [«Стартовый мир»](../architecture/world.md#стартовый-мир).
## Посмотрите сами
Откройте Superset по адресу из раздела [«Адреса и
пароли»](../../README.md#адреса-и-пароли) и выберите дашборд «Бизнес-сюжеты».
Затем откройте SQL Lab и выполните запрос:
```sql
SELECT report_date, visitors, known_users
FROM dm.daily_traffic_v
ORDER BY report_date DESC
LIMIT 7;
```
Как построить свой отчет, рассказывают [учебные задания](../labs/README.md).
## Куда дальше
Устройство BI-зоны описано в [справочнике
Superset](../architecture/superset.md), а состав витрин — в [справочнике
DM](../architecture/dm.md). Следующая глава — [«Генератор: откуда берутся
данные»](generator.md).