Зачем. Демонстрационный DAG example_clickstream_hello ничего не проверял: он не обращался ни к ClickHouse, ни к Kafka, поэтому его зелёный результат ничего не говорил о стенде. Пробники проверяют связи по-настоящему — и тем же клиентом, каким будут ходить рабочие DAG. Что. - test_clickhouse: пишет строку в ReplicatedMergeTree на ноде 1 и читает её с ноды 2 через Distributed. Данные проходят путь «нода 2 → все шарды → шард ноды 1», то есть проверяется межшардовое чтение, а не одна нода. - test_kafka: пишет в постоянный топик сообщение с меткой прогона и вычитывает его обратно. - infra/airflow/Dockerfile: clickhouse-connect 1.6.0 и confluent-kafka 2.15.0 вшиты в образ, импорт проверяется на сборке — при запуске контейнера пакеты не доустанавливаются. - Проверки: scripts/stand-smoke.sh гоняет оба пробника через API Airflow, scripts/config-test.sh разбирает DAG без стенда, tests/stand-smoke-guards.sh проверяет красный путь, tests/dag-probes-unit.py — модульные проверки разбора. - README и ADR 0001 обновлены тем же изменением. - Удалён dags/example_clickstream_hello.py. Проверка. make config-test — пройдено 3, 3 и 6, ошибок 0. make clean; cp .env.example .env; make up — 116 с на чистых томах. make smoke — пройдено 25, ошибок 0; стенд занимает 2244,0 MiB. make smoke-cluster — все 8 проверок кластера. Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
13 KiB
Учебная дата-платформа кликстрима
Стенд для работы с кликстримом. Преемник учебного стенда clickstream-ch-kafka-superset-demo.
Статус
Репозиторий строится по спеке «Боевой реализм стенда (v2)». 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.
Быстрый старт
Нужны Docker с Compose. Полная проверка также использует curl, jq, awk,
grep, sed, tail, sleep и timeout. По умолчанию должны быть свободны
порты 23000, 28080, 28088, 28123, 28124, 29000, 29001, 29090
и 29092. Для статической проверки make config-test нужен uv.
Стенд запускается без .env:
make up
make smoke
Чтобы изменить образы, порты или учебные учётные данные, скопируйте образец:
cp .env.example .env
make up
make smoke
Учётные данные Postgres и Grafana применяются при создании их томов.
После первого запуска меняйте их только вместе с make clean: команда удалит
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
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.
make smoke проверяет согласованность .env.example с Compose, зависимости
машины, здоровье контейнеров, Kafka через порт машины, три цели Prometheus,
источник Grafana, компоненты Airflow, ручной запуск пробников test_clickhouse
и test_kafka, метаданные и подключение Superset. Первый пробник создаёт
таблицы на обеих нодах и читает через Distributed на ноде 2 строку из
локальной таблицы ноды 1. Второй пишет в Kafka и читает свой маркер. В конце
проверка ждёт 20 секунд покоя, печатает общую память контейнеров и падает при
превышении 3,4 ГБ. Временный топик проверки с машины и запуски DAG удаляются;
постоянный топик пробника сохраняется, а старые записи чистит Kafka.
make smoke-cluster запускает отдельную глубокую проверку ClickHouse: описание
кластера, макросы, связь с keeper, ReplicatedMergeTree, Distributed, очередь
распределённых DDL и очистку временных таблиц.
make config-test проверяет Compose, синтаксис Bash и Python, малые проверки
логики пробников и пробельные ошибки в diff без запуска стенда.
make smoke-guards сначала проверяет аварийную семантику кластерной проверки,
а затем удаляет служебную таблицу пробника только на второй ноде и
останавливает Prometheus с Kafka. Общая проверка должна назвать Prometheus и
оба пробника, после чего завершиться с ошибкой. В конце стенд восстанавливается.
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.
Состав и доступ
clickhouse-01— инициатор DDL и точка подключения Airflow;clickhouse-02— точка подключения Superset;clickhouse-keeper— координатор кластера;kafka— один брокер KRaft;postgres-metadata— один Postgres с отдельными базами и пользователямиairflowиsuperset;airflow-apiserver,airflow-schedulerиairflow-dag-processor— Airflow 3.3 с LocalExecutor, без triggerer;superset— интерфейс и подготовленное подключение ClickHouse;prometheusиgrafana— сбор и просмотр встроенных метрик ClickHouse.
Порты доступны только с локальной машины:
- нода 1 —
http://127.0.0.1:28123, нативный порт29000; - нода 2 —
http://127.0.0.1:28124, нативный порт29001; - Kafka —
127.0.0.1:29092; - Airflow —
http://127.0.0.1:28080, пользовательadmin, парольairflow; - Superset —
http://127.0.0.1:28088, пользовательadmin, парольsuperset; - Prometheus —
http://127.0.0.1:29090; - Grafana —
http://127.0.0.1:23000, пользовательadmin, парольadmin.
У локального учебного кластера нет пароля: ноды используют общего пользователя
default для запросов Distributed. Порты поэтому привязаны к 127.0.0.1 и
не открыты во внешнюю сеть.
Пароли интерфейсов, пароли Postgres, ключи Airflow и Superset, отсутствие
пароля ClickHouse и отсутствие проверки доступа у Kafka и Prometheus —
намеренно простые и явно ненастоящие настройки локального учебного стенда. Это
не пример настройки защиты: не копируйте значения из .env.example в рабочую
среду. Все опубликованные порты привязаны только к 127.0.0.1; Postgres наружу
не опубликован.
В бою перед репликами ClickHouse обычно был бы балансировщик. Здесь в каждом шарде одна реплика, поэтому балансировать нечего. Балансировщик и топология 2×2 намеренно не входят в стенд.
Конфигурация сверена 30 июля 2026 года с официальной документацией ClickHouse:
настройками сервера,
Keeper,
ReplicatedMergeTree,
ON CLUSTER и
Distributed.
Описание кластера задаётся через remote_servers, макросы — через macros,
подключение к keeper — через zookeeper; путь ReplicatedMergeTree содержит
{shard} и {replica}, а Distributed получает имя кластера, базу, локальную
таблицу и ключ шардирования. Макросы выбраны, чтобы один DDL через ON CLUSTER
создавал отдельный путь каждого шарда без вписанных вручную значений. Для
образа зафиксирован точный текущий
LTS-выпуск 26.3.17.56;
серверы и keeper используют один образ. Настройки Kafka 4.3.1 сверены с
примером односерверного KRaft.
Секция метрик взята из конфигурации закреплённого образа ClickHouse и проверена
на серверах и keeper. Подготовка источника Grafana сверена с
официальным описанием автоматической настройки.
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.
Airflow закреплён на 3.3.0. Состав обязательных процессов, LocalExecutor,
публичный airflow.sdk, API здоровья и SimpleAuthManager сверены с
архитектурой Airflow 3.3,
публичным интерфейсом
и описанием здоровья.
Для пробников проверены публичный Connection.get из airflow.sdk и клиент
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.
Superset закреплён на 6.1.0; драйвер clickhouse-connect, форма
clickhousedb:// и драйвер Postgres сверены с
документацией подключений Superset
и настройкой базы метаданных.
Что здесь будет
- одно широкое событие кликстрима по образцу выгрузки Яндекс Метрики вместо четырёх топиков;
- второй источник — заказы бэкенда, ежедневным слепком в ту же Kafka;
- сверка клиентской покупки с заказом бэкенда: деньги считаем по бэкенду, поведение и атрибуцию — по трекеру;
- анонимный кликстрим и склейка кука↔пользователь через покупки;
- ClickHouse кластером как единственным режимом.
Чем отличается от предшественника
Предшественник остаётся стабильным учебным стендом и заморожен для новых фич: там событие разрезано на четыре топика, есть только просмотры страниц, посетители опознаны по email, ClickHouse — одна нода. Развитие идёт здесь.
Документация
- docs/specs/ — спеки: источник истины о задуманном.
- docs/research/ — исследования; сейчас это формат кликстрима Яндекса, по которому строится модель события.
- AGENTS.md — контракт работы в репозитории.