Files
ddadmin 453a1d6ddf docs(handbook): упрощен язык путеводителя
Зачем: начинающим ученикам трудно читать главы без пояснений терминов
и ожидаемого результата примеров.

Что: уточнены заголовки и объяснения в пяти главах и вводной, добавлена
сверка графика с SQL, обновлены ссылки из заданий и документации генератора.

Проверка: SQL и команды сохранены, локальные ссылки проверены;
git diff --check пройден. Ревью смысла Sol 6.1 high замечаний не выявило,
новые пояснения дополнительно сверены с кодом и настройками.
2026-10-18 19:59:21 +02:00

131 lines
8.2 KiB
Markdown
Raw Permalink Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters
This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.
# Генерация и обработка данных в Airflow
Airflow управляет генерацией данных и их обработкой в хранилище. Это разные
этапы: сначала в Kafka поступают события и заказы за день работы магазина,
затем по ним рассчитываются данные DDS и витрины DM.
Даг описывает задачи Airflow и порядок их выполнения.
```mermaid
flowchart LR
world_initialize --> etl_pipeline
world_live_day --> etl_pipeline
manual[ручной запуск] --> etl_pipeline
etl_pipeline --> dds_transform --> dm_transform --> dq_check
world_next_day --> sources[источники без ETL]
```
## Загрузка событий и заказов
События поступают в топик `hits` и обрабатываются по мере поступления:
материализованные представления переносят строки из STG в ODS без участия
Airflow.
Заказы поступают в топик `orders` раз в модельные сутки одной выгрузкой.
Она содержит состояние заказов на конец дня и называется слепком.
Даг `orders_ingest` загружает ее целиком. Такой способ приема называется
[пакетным](../../CONTEXT.md).
## Генерация модельных дней
В документации миром называется учебный магазин с его посетителями,
товарами и заказами. Время в нем идет отдельно от календарного.
Два дага с тегом «жизненный цикл мира» создают начальные данные:
| Даг | Что делает |
|---|---|
| `world_initialize` | Создает начальные данные, если их еще нет |
| `world_recreate` | Удаляет прикладные данные и создает их заново |
Для добавления следующих дней есть три дага с тегом «модельное время»:
| Даг | Что делает |
|---|---|
| `world_next_day` | Генерирует данные за следующие дни без пауз между событиями |
| `world_live_day` | Генерирует данные за следующий день постепенно, примерно за 24 минуты |
| `world_live` | Запускает `world_live_day` день за днем, пока снят с паузы |
В переменной Airflow `world_position` хранится номер следующего дня для
генерации. Например, при значении `8` генератор уже отправил события
за дни с 0 по 7.
`world_next_day` и `world_live_day` сначала отправляют события дня D,
затем — слепок заказов за предыдущий день D−1. Они ждут, пока `orders_ingest`
загрузит слепок, и только после успешного завершения дня обновляют
`world_position`. Если генерация или прием данных завершились с ошибкой,
номер дня остается прежним. Подробности — в [справочнике генератора
и модельного времени](../architecture/world.md#даги-модельного-времени).
## Обработка данных в хранилище
Даг `etl_pipeline` по очереди запускает `dds_transform`, `dm_transform`
и `dq_check`, дожидаясь завершения каждого. Они рассчитывают данные DDS,
обновляют витрины DM и проверяют качество результата.
При запуске `etl_pipeline` не нужно указывать даты. Дни для обработки
определяются по `world_position` и по уже загруженным данным в слоях.
Детали есть в
[справочнике конвейера](../architecture/etl.md#объём-прогона).
После `world_next_day` новые события и заказы уже загружены, но данные DDS
и DM еще не пересчитаны: запустите `etl_pipeline` вручную.
`world_live_day` запускает его автоматически и ждет завершения. Поэтому
`world_live_day` может продолжать работу после окончания генерации за день.
## Если даг завершился с ошибкой
Ошибка в `etl_pipeline` не меняет `world_position`: генерация и прием
данных за день уже завершились. После устранения причины ошибки
перезапустите конвейер вручную. Даты для повторной обработки он определит сам.
Кто запускает конвейер, описано в
[разделе о трех путях запуска](../architecture/etl.md#три-пути-запуска).
За качество данных отвечают проверки DQ (Data Quality) в даге `dq_check`.
Если проверка находит расхождение, задача завершается с ошибкой и записывает
в журнал ключи строк, которые ее не прошли. Состав
проверок описан в [разделе «Звено DQ
конвейера»](../architecture/dm.md#звено-dq-конвейера).
## Поиск дагов в Airflow
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.
## Один день от генерации до витрин
Откройте Airflow по адресу из раздела [«Адреса и
пароли»](../../README.md#адреса-и-пароли). В Admin → Variables найдите
`world_position` и запомните его значение. Затем запустите `world_next_day`
на один день по [инструкции из README](../../README.md#добавить-данные-за-следующие-дни). Убедитесь, что
`orders_ingest` завершился успешно, а в витринах нового дня еще нет.
Значение `world_position` должно увеличиться на один.
Запустите `etl_pipeline` вручную и дождитесь его завершения.
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 витрине трафика уже есть новый день, а в выручке последняя дата —
предыдущий день. Причина в выгрузке заказов: вместе с событиями дня D
приходит слепок за день D−1. Выручка дня D появится после генерации
дня D+1 и запуска конвейера.
## Следующая глава и справочники
Детали — в справочниках [конвейера](../architecture/etl.md) и
[мира](../architecture/world.md). Следующая глава —
[«Мониторинг в Grafana»](monitoring.md).