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.
44 lines
1.2 KiB
Python
44 lines
1.2 KiB
Python
"""Дневной конвейер: сначала DDS, затем DM.
|
|
|
|
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,
|
|
)
|
|
|
|
dds >> dm
|
|
|
|
|
|
etl_pipeline()
|