Files
clickstream-data-platform/README.md
T
ddadmin 704c139d5a refactor(compose): отделены локальные настройки от фактов стенда
- Зачем:
  - устранены дублирование значений и тихая подстановка неполной настройки.
- Что:
  - версии образов и внутренняя топология закреплены рядом с местом использования.
  - имя экземпляра, внешние порты, учётные данные и ключи сделаны обязательными настройками .env.
  - быстрый старт, Dockerfile и статическая проверка приведены к новой границе.
- Проверка:
  - make config-test.
  - docker build для образов Airflow и Superset без аргументов.
  - make up; make smoke; make check-clickhouse; make check-services.
2026-08-08 20:50:35 +03:00

332 lines
26 KiB
Markdown
Raw 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.
# Учебная дата-платформа кликстрима
Стенд для работы с кликстримом. Преемник учебного стенда
[clickstream-ch-kafka-superset-demo](https://git.dementev.space/ddmitry/clickstream-ch-kafka-superset-demo).
## Статус
Репозиторий строится по спеке
[«Боевой реализм стенда (v2)»](docs/specs/2026-07-30-stand-v2-realism.md).
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. Генератор
кликстрима в [`generator/`](generator/) собран целиком со стороны клиента: у
него есть контракт схемы события, из которого собрано
[описание выгрузки](docs/formats/clickstream-event.md), модельный мир и
проигрыватель, отправляющий дни в Kafka или в файл. События доезжают до
типизированного `ods.event`, а `make up` наполняет стенд стартовым миром —
первой неделей модельного времени.
## Быстрый старт
Нужны Docker с Compose и около 8 ГБ памяти, доступной Docker. Это не объём
ноутбука, а то, что отдано самому Docker: в Docker Desktop и WSL2 он живёт
внутри виртуальной машины и получает лишь часть памяти хозяина. Сколько выдано
сейчас, в байтах, покажет `docker info --format '{{.MemTotal}}'`. В WSL2 это
поднимается параметром `memory` в файле `.wslconfig` домашнего каталога
пользователя Windows; после правки нужен `wsl --shutdown`. Если своей машины не
хватает, стенд одинаково хорошо живёт на недорогом VPS.
Проверкам на поднятом стенде также нужны `curl`, `jq`, `awk`,
`grep`, `sed`, `tail`, `sleep` и `timeout`. `jq` нужен и самому `make up`: им
читается опись мира, по которой он ждёт заливки. По умолчанию должны быть свободны
порты `23000`, `28080`, `28088`, `28123`, `28124`, `29000`, `29001`, `29090`
и `29092`. Проверкам без стенда — `make config-test`, `make lint`,
`make typecheck`, `make test` — и сборкам `make docs` и `make inventory` нужен
`uv`.
Сначала скопируйте настройки стенда:
```bash
cp .env.example .env
make up
make smoke
make check-clickhouse
make check-services
```
Первому знакомству нужны все три проверки на стенде: `make smoke` говорит, что
стенд собран, `make check-clickhouse` — что кластер работает кластером, а
`make check-services` — что Airflow запускает DAG, а Superset ходит в базу.
Дальше, в рабочей петле, обычно хватает `make smoke`.
`.env.example` — образец обязательной локальной настройки. В нём живут имя
экземпляра, внешние порты, учебные учётные данные и ключи. `compose.yaml` не
дублирует их умолчаниями: если значения нет в `.env`, Compose сразу предложит
скопировать образец. Внутренние адреса, имена топиков и версии образов описывают
сам стенд, поэтому записаны литералами в `compose.yaml` и Dockerfile.
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`.
С нуля подъём занимает около трёх минут, на живом стенде — около минуты.
`make smoke` за секунды спрашивает, собран ли стенд: зависимости машины,
здоровье контейнеров, устройство keeper, ответ Kafka с машины через отображённый
порт, три цели Prometheus, источник Grafana, компоненты Airflow и подготовленное
подключение к `clickhouse-01`. В конце проверка спрашивает у Docker, не убивало
ли ядро что-нибудь в долгоживущих контейнерах за нехватку памяти и не включалась
ли политика перезапуска: убитый контейнер Docker поднимает сам, и проверка
состояния об этом промолчит.
Одиннадцать проверок здоровья сразу после `make up --wait` повторяют то, чего
Compose уже дождался: у каждой долгоживущей службы есть своя `healthcheck`.
Оставлены они потому, что первый вопрос к стенду всё равно «всё ли живо», а
ответ на него стоит меньше секунды. Устройство keeper — другое дело: он должен
работать от пользователя `clickhouse`, с пределом в 262144 открытых файла и со
своим томом под данные. Всё это объявлено в `compose.yaml`, но здоровым keeper
выглядит и без этого, поэтому смоук спрашивает у живого контейнера, дошли ли
объявленные настройки до процесса.
Kafka по той же причине спрашивают снаружи. Её `healthcheck` обращается к
брокеру изнутри контейнера и по внутреннему слушателю, поэтому здоровой Kafka
остаётся и тогда, когда объявленный наружу адрес ведёт не туда. Клиент с машины
в этом случае подключается, получает метаданные и молча виснет на адресе,
которого с его стороны не существует. Смоук идёт тем же путём, что и будущий
генератор: стучится в отображённый порт и просит список топиков.
`make check-services` проверяет то, ради чего приходится ждать службу: работу с
топиком Kafka с машины — создан, найден, удалён, — ручной запуск пробников
`test_clickhouse` и `test_kafka`, вход в Superset, его метаданные и подключение
к `clickhouse-02`. 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. Временный топик проверки с машины и запуски DAG удаляются;
постоянный топик пробника сохраняется, а старые записи чистит Kafka.
`make check-clickhouse` запускает отдельную глубокую проверку ClickHouse:
описание кластера, макросы, связь с keeper, `ReplicatedMergeTree`,
`Distributed`, очередь распределённых DDL и очистку временных таблиц. Последняя
из девяти проверок — единственная на настоящих данных: она подневно сверяет
события стартового мира с описью и при расхождении говорит, где искать —
в событиях или в браке.
`make config-test` проверяет Compose, синтаксис файлов DAG и пробельные ошибки
в diff без запуска стенда.
Обычный рабочий цикл — `make config-test` и `make smoke`; остальные цели гоняют
тогда, когда правка их касается. Что утверждает каждая проверка, нужен ли ей
поднятый стенд, сколько стоит прогон и куда класть новую — в
[карте проверок](docs/architecture/testing.md).
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.
## Стартовый мир
Стенд поднимается не пустым: разовая служба `world-init` играет в топик `hits`
первые восемь дней модельного времени — понедельник по понедельник, 401 185
событий. Дальше их обычным путём разбирает хранилище, и к концу `make up` они
лежат в `ods.event`. Так у всякой лабы есть данные, и всегда одни и те же.
Ждать приходится дольше, чем работает заливка: приём асинхронный, поэтому
вторым шагом `make up` зовёт `scripts/wait-for-world.sh` — тот опрашивает
ClickHouse, пока мир не доедет. Повторный `make up` заливает мир заново; это
не ошибка, а свойство: номера событий те же, и повтор схлопнет
`ReplacingMergeTree`.
Сам мир в git не хранится — он чистая функция зерна, и держать его в
репозитории значило бы держать там кэш. Вместо него лежит **опись мира**,
[`data/world-inventory.json`](data/world-inventory.json): зерно, версия
генератора, хеш каталога товаров и по строке на каждый день — дата, число
событий и хеш его байтов. Опись отвечает на единственный вопрос: тот ли это
мир, что был вчера.
Спрашивают её двое. `make test` сверяет опись с тем, что собирается из кода
сегодня: правка генератора меняет мир, и опись надо пересобрать —
`make inventory`. `make check-clickhouse` сверяет с описью то, что доехало до
`ods.event`, подневно. Хеш дня можно пересчитать и руками — это обычный
`sha256sum` файла, который пишет файловый приёмник:
```bash
uv run --project generator python -m clickstream_generator batch \
--day 0 --file tmp/day0.jsonl
sha256sum tmp/day0.jsonl
```
## Как позвать генератор
События производит генератор из [`generator/`](generator/). Модельный день —
функция зерна и номера дня, поэтому один и тот же день всегда даёт те же
события: обрыв лечится повтором. Позицию на оси генератор не помнит — какой
день играть, решает зовущий.
Режима два, и различаются они темпом. **Пакетный** гонит день подряд, без пауз:
так заливается мир и так переигрывается день после обрыва. **Живой** держит темп
модельного времени — по умолчанию ×60: модельные сутки за 24 реальные минуты,
суточная волна разворачивается на глазах, отставание видно в логе.
На стенде генератор ходит своим образом — разовой службой, которую поднимают
и убирают на один прогон. На каждый режим по цели:
```bash
# день D0 целиком в топик hits
make generate-batch
# первая сотня событий дня D3
make generate-batch GENERATOR_DAY=3 GENERATOR_LIMIT=100
# день D3 живьём, ускорение ×1000
make generate-live GENERATOR_DAY=3 GENERATOR_SPEED=1000
```
| Переменная | Что задаёт | Умолчание |
| --- | --- | --- |
| `GENERATOR_DAY` | номер дня на оси мира (D0 — первый) | `0`, задано в `Makefile` |
| `GENERATOR_LIMIT` | потолок событий на прогон; только `generate-batch` | нет: день целиком |
| `GENERATOR_SPEED` | ускорение модельного времени; только `generate-live` | ×60, задано в генераторе |
Куда отправлять, обеим целям задаёт сам стенд: внутри сети Compose это брокер
`kafka:9092` и топик `hits`.
Образ цели не пересобирают: нет образа — Compose соберёт его сам, есть —
возьмёт как есть. Пересобрать намеренно, после правки `generator/Dockerfile`
или зависимостей, — отдельной командой:
```bash
docker compose --profile generator build generator
```
Тот же образ несёт заливка стартового мира, поэтому свежим его держит и
обычный `make up`: он собирает образы всего стенда, и генератор теперь среди
них.
Разведено это нарочно: собрать образ и запустить контейнер — разные действия, и
цель запуска, молча пересобирающая образ, стирает между ними границу. Что образ
устарел, видно по собственному прогону — это обратная связь, а не ловушка.
Посмотреть на события, не поднимая стенд, помогает файловый приёмник: одно
событие — одна строка. Флаг `--limit` берёт начало дня вместо целого дня —
тому, кто смотрит на конвейер, ждать полсотни тысяч событий незачем.
```bash
uv run --project generator python -m clickstream_generator batch \
--day 0 --limit 100 --file tmp/day0.jsonl
```
Несколько дней подряд играет один запуск: `--days 8`. Всё, что принимается
флагами, принимается и переменными окружения — так генератор позовёт даг
этапа 5; полный список у `--help`.
**Умолчания есть не у всего, и это нарочно.** Зерно, число дней и темп живого
дня описывают модель мира — их генератор знает сам. День на оси, приёмник и имя
топика описывают стенд, на котором его запустили: не назвали — отказ и ненулевой
код возврата, ещё до первого события. Поэтому умолчание дня и живёт в
`Makefile`: день называет тот, кто запускает, а не тот, кого запускают.
## 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 пользователями
`airflow` и `superset`;
- `airflow-apiserver`, `airflow-scheduler` и `airflow-dag-processor`
Airflow 3.3 с LocalExecutor, без triggerer;
- `superset` — интерфейс и подготовленное подключение ClickHouse;
- `prometheus` и `grafana` — сбор и просмотр встроенных метрик ClickHouse.
С настройками из `.env.example` порты доступны только с локальной машины:
- нода 1 — `http://127.0.0.1:28123`, нативный порт `29000`;
- нода 2 — `http://127.0.0.1:28124`, нативный порт `29001`;
- Kafka — `127.0.0.1:29092`;
- Airflow — `http://127.0.0.1:28080`, пользователь `admin`, пароль `airflow`;
- Superset — `http://127.0.0.1:28088`, пользователь `admin`, пароль `superset`;
- Prometheus — `http://127.0.0.1:29090`;
- Grafana — `http://127.0.0.1:23000`, пользователь `admin`, пароль `admin`.
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](https://clickhouse.com/docs/operations/server-configuration-parameters/settings),
[Keeper](https://clickhouse.com/docs/guides/oss/deployment-and-scaling/keeper/),
[ReplicatedMergeTree](https://clickhouse.com/docs/engines/table-engines/mergetree-family/replication),
[ON CLUSTER](https://clickhouse.com/docs/sql-reference/distributed-ddl) и
[Distributed](https://clickhouse.com/docs/engines/table-engines/special/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](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/releases/tag/v26.3.17.56-lts);
серверы и keeper используют один образ. Настройки Kafka 4.3.1 сверены с
[примером односерверного KRaft](https://github.com/apache/kafka/blob/4.3.1/docker/examples/docker-compose-files/single-node/plaintext/docker-compose.yml).
Секция метрик взята из конфигурации закреплённого образа ClickHouse и проверена
на серверах и keeper. Подготовка источника Grafana сверена с
[официальным описанием автоматической настройки](https://grafana.com/docs/grafana/latest/administration/provisioning/).
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](https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/3.3.0/core-concepts/overview.html),
[публичным интерфейсом](https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/3.3.0/public-airflow-interface.html)
и [описанием здоровья](https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/3.3.0/administration-and-deployment/logging-monitoring/check-health.html).
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](https://superset.apache.org/user-docs/6.1.0/databases/)
и [настройкой базы метаданных](https://superset.apache.org/admin-docs/6.1.0/configuration/configuring-superset/).
## 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/](docs/specs/) — спеки: источник истины о задуманном.
- [docs/adr/](docs/adr/) — принятые решения с доводами и отвергнутыми
вариантами: почему сделано так, а не иначе.
- [docs/architecture/](docs/architecture/) — рабочие справочники по зонам
ответственности: [хранилище](docs/architecture/storage.md) — конвенции имён,
раскладка по шардам, приём событий, карта таблиц;
[проверки](docs/architecture/testing.md) — что утверждает каждая цель `make`
и куда класть новую проверку.
- [docs/research/](docs/research/) — исследования; сейчас это формат
кликстрима Яндекса, по которому строится модель события.
- [docs/formats/](docs/formats/) — описания форматов источников: по ним
пишется сторона хранилища. Собираются из кода командой `make docs`, руками
не правятся.
- [AGENTS.md](AGENTS.md) — контракт работы в репозитории.