# Разберите сырые события рядом со стендом

**Чему учит:** пакетно разобрать сообщения отдельно от живого приема и
построчно проверить свой результат по нетронутому ODS.

## Сначала прочитать

- [формат события](../formats/clickstream-event.md);
- [справочник хранилища](../architecture/storage.md), разделы про имена
  объектов, актуальные события, прием потока и срок жизни сырых данных;
- [ADR о приеме событий](../adr/0005-event-ingestion.md), раздел с принятым
  решением;
- схему [`ods.event_rep`](../../sql/ddl/20-ods-tables.sql).

Готовый стендовый разбор находится в `sql/ddl/30-ods-views.sql`. Откройте его
после собственной сверки: в нем лежит ответ на основную часть задания.

## Что предстоит сделать

Создайте в базе `default` одну свою таблицу годных событий и наполните ее одним
пакетным `INSERT SELECT` из `stg.hits_raw_dist`. Работайте с первой нодой под
пользователем `etl`.

Матвью `ods.event_mv` и `ods.event_errors_mv` продолжают принимать живой
поток. Оставьте их, STG, ODS, Kafka и даги без изменений. Пересоздание матвью
на работающем стенде оставило бы зазор в приеме, а для пакетного опыта оно не
нужно.

Дайте своей таблице имя, которое не пересечется с чужой работой, и запишите
его вместе с запросами. В конце вы удалите только эту таблицу.

## Выберите сырой срез

STG хранит строки примерно три дня по `_load_ts`. Эта колонка отмечает время
поступления в хранилище. Модельный день события лежит в `EventDate`. Сначала
найдите среди недавних данных завершившийся интервал со строками. Посмотрите
счет по минутам:

```sql
SELECT
    toStartOfMinute(_load_ts) AS minute,
    count() AS rows
FROM stg.hits_raw_dist
WHERE _load_ts >= now() - INTERVAL 30 MINUTE
  AND _load_ts < toStartOfMinute(now())
GROUP BY minute
ORDER BY minute DESC;
```

Выберите короткий интервал `[slice_from, slice_to)`, который уже закончился и
дает удобное для построчной проверки число строк. Если одна минута велика,
сузьте ее точными границами `_load_ts`. Если недавних строк нет, откройте
Airflow. При включенном `world_live` посмотрите его текущий запуск и дочерний
`world_live_day`: дождитесь свежих строк от текущего или следующего планового
запуска, а при ошибке сначала разберите ее причину. Запустите `world_live_day`
вручную, только если `world_live` стоит на паузе и активного `world_live_day`
нет. Успешный прогон распределяет события модельного дня по реальным минутам.

Зафиксируйте до разбора:

- обе границы с миллисекундами и число строк;
- минимальный и максимальный `kafka_offset` по каждой паре
  `kafka_topic`, `kafka_partition`.

Во всех дальнейших запросах читайте `stg.hits_raw_dist` только с этими
границами. Новые строки с более поздним `_load_ts` в срез не попадут. Повторите
опыт до очистки по TTL; после нее прежний срез уже не восстановить из ODS.

## Соберите собственную таблицу

Таблица содержит все 47 полей источника с именами и типами
`ods.event_rep`, а также `_load_ts`. Тип `purchaseRevenue` возьмите из ODS:
`Array(Decimal(18, 2))`.

Обработайте повторные доставки так же, как ODS. Возьмите
`ReplacingMergeTree(_load_ts)`, партицию `EventDate` и полный ключ замены:
`(CounterID, EventDate, intHash32(ClientID), WatchID)`. Достаточно одной
локальной таблицы: загрузка и сверка в этом опыте выполняются на одной ноде.

`WatchID` — логический идентификатор события, уникальный по
[договору генератора](../specs/2026-08-01-generator.md). Физический ключ ODS
шире: в `ReplacingMergeTree` версиями считаются строки с одинаковым полным
ключом сортировки. Используйте его при загрузке и сверке.

## Разберите годные строки

Для каждой строки среза проверьте те же условия приема, что и на стенде:

1. корень `raw` — JSON-объект;
2. набор верхнеуровневых ключей в точности равен 47 ключам формата;
3. `WatchID`, `VisitID`, `ClientID`, `EventDate` и `UTCEventTime` разбираются
   в ожидаемые типы.

Напишите разбор, который не прерывает пакет из-за одной грязной строки. Сами
выберите способ безопасного извлечения пяти опорных полей, форму общих выражений
и место фильтра. Остальные поля извлеките по описанию формата.

Перенесите `_load_ts` из STG без пересчета: это время исходной доставки и
колонка версии. Время запуска вашего запроса сюда не входит. Вставьте в свою
таблицу только годные строки выбранного среза.

Считайте отвергнутые строки прямо в исходном срезе, без отдельной таблицы
брака. Одним запросом посчитайте:

- все доставки;
- строки, прошедшие ваше условие отбора;
- строки, для которых это условие ложно.

Проверьте равенство общего числа строк сумме прошедших и отвергнутых. Так каждая
исходная строка учитывается ровно в одной группе. Если отвергнутые строки есть,
сохраните их `raw`, `_load_ts` и координаты Kafka. Найдите те же
координаты в `ods.event_errors_dist` и запишите стендовый `error_class`. Если
брака нет, так и зафиксируйте: опыт проверил успешную ветвь и выполнение
условия отбора на этом срезе, но не классификатор ошибок. Подкладывать грязные
сообщения ради задания не требуется.

## Приведите стороны к одному зерну

### Учтите повторные доставки

В STG одна строка представляет доставку. Повтор сообщения остается второй
строкой. В `ods.event_v` одна строка представляет актуальное событие, потому
что представление читает физическую таблицу с `FINAL`.

Свою сторону тоже читайте с `FINAL`. Ожидаемый счет равен числу различных
полных ключей среди годных доставок. Разница между числом доставок и этим
счетом показывает повторы в исходном срезе.

### Выберите события ODS для сравнения

Теперь нужно найти в ODS события из выбранного среза. Список стройте по
исходным доставкам: если взять его из своей таблицы, ошибочно отвергнутое
событие исчезнет с обеих сторон сверки и потеря останется незамеченной.

Снова возьмите весь исходный STG-срез. По координатам Kafka исключите
доставки, которые есть в `ods.event_errors_dist`. У оставшихся извлеките
`WatchID` без риска прервать запрос и выберите эти события из свежего
`ods.event_v`. Свое условие отбора здесь не применяйте: решение о годности
доставки вы берете из результата стендового разбора.

`WatchID` связывает доставку с событием в ODS. Для удаления повторов и
сравнения полей дальше используйте полный физический ключ из схемы таблицы.

## Сверьте 47 полей

Соедините свою таблицу и выбранные строки `ods.event_v` через `FULL OUTER
JOIN` по полному ключу замены. Полное соединение сохраняет строки,
которых нет на одной из сторон. Разделите результат на три исхода:

- строка есть только в ODS — вы ее потеряли;
- строка есть только у вас — вы приняли лишнее или иначе разобрали часть
  ключа;
- ключ есть с обеих сторон, но различается хотя бы одно из 47 полей.

ClickHouse по умолчанию заполняет отсутствующую сторону значениями типов.
Включите для сверки `join_use_nulls = 1` или добавьте явный признак присутствия
в каждую сторону. Не определяйте отсутствие по значениям полей события.

Сравните все поля явно, включая массивы, `ecommerce` и точное десятичное
`purchaseRevenue`. Удобный вид диагностики выберите сами: важно, чтобы по
результату можно было назвать отличающиеся колонки одной строки. Выведите число
строк каждого из трех исходов. В верном разборе все три числа равны нулю.

`_load_ts` не входит в 47 полей источника и не проверяет JSON-разбор.
Проверьте его отдельно. Свяжите каждую строку своей таблицы с меткой одной из
доставок того же полного ключа в исходном срезе. После `FINAL` остается самая
поздняя метка этого ключа внутри среза. С ODS ее не сравнивайте: там может
храниться более поздняя доставка того же события из-за границ среза.

## Расследуйте расхождение

Если сверка не пуста, возьмите одну строку. Вернитесь к независимому списку
ключей и исходному `raw`, выведите рядом координаты Kafka и `_load_ts`.

Для измененной строки назовите поля, которые расходятся, и сравните каждое с
сырой строкой. Для пропавшей или лишней строки проверьте пять опорных полей и
результат условия отбора. Если координаты доставки есть в
`ods.event_errors_dist`, посмотрите `error_class`.

Исправьте разбор, удалите и заново создайте только собственную таблицу, затем
повторите вставку того же среза. Остановитесь, когда счет исходных доставок по
прежним границам не изменился, число годных и отвергнутых строк в сумме дает
число исходных доставок, а построчная сверка пуста.

## Чего не подтверждает сравнение с ODS

`ods.event_v` — образец для сравнения. Оба разбора могли повторить одну
ошибку. Для пяти опорных полей у вас есть проверка преобразования в нужный тип
и исходный JSON. Остальные 42 поля можно вручную сопоставить с `raw`, однако
второго независимого источника для всех значений на стенде нет.

## Уберите свой объект

Сохраните DDL таблицы, запрос разбора, границы среза, число исходных, годных
и отвергнутых строк и итоговую сверку без расхождений. Запишите также, чего
не подтверждает сравнение с ODS и как TTL ограничивает время для повторения
опыта. Затем удалите свою таблицу командой `DROP TABLE` с ее точным именем.
Убедитесь через `system.tables`, что объекта больше нет.
Прикладные строки стенда вы не меняли, поэтому удалять данные из STG, ODS или
Kafka после опыта не нужно.

## Что должно получиться

- [ ] у вас сохранены границы выбранного среза, число строк и координаты
      доставки по партициям Kafka;
- [ ] ваша таблица содержит все 47 полей и `_load_ts` и обрабатывает
      повторы по тем же правилам, что и ODS;
- [ ] ваш разбор принимает только JSON-объекты с точным набором ключей и
      пятью опорными полями, которые преобразуются в нужные типы;
- [ ] вы сверили число исходных строк с суммой годных и отвергнутых,
      а найденный брак разобрали по `raw`, координатам и классу ошибки стенда;
- [ ] вы выбрали события ODS по исходному срезу и таблице ошибок,
      независимо от своей таблицы и условия отбора;
- [ ] вы сравнили обе стороны по полному физическому ключу через
      `FULL OUTER JOIN`: во всех 47 полях нет расхождений,
      пропавших и лишних строк тоже нет;
- [ ] вы отдельно проверили перенос `_load_ts` и учли повторные доставки;
- [ ] вы записали ограничения сравнения с ODS и срок повторения опыта;
- [ ] после опыта вы удалили свою таблицу, сохранив объекты и данные стенда.