clickstream-data-platform/docs/labs/6-1-event-parsing.md

# 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.

## Граница задания

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, запустите
`world_live_day`: он распределит события модельного дня по реальным минутам.
Затем повторите поиск. Службы для задания останавливать не нужно.

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. Зафиксированная верхняя граница защищает срез от нового потока.
Повторить опыт можно, пока строки не удалил TTL; после этого 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))`.

Повтор доставки должен схлопываться так же, как в ODS. Возьмите
`ReplacingMergeTree(_load_ts)`, партицию `EventDate` и полный ключ замены:
`(CounterID, EventDate, intHash32(ClientID), WatchID)`. Достаточно одной
локальной таблицы: отдельная Distributed-таблица не добавит урока к пакетному
опыту на одной ноде.

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

## Разберите годные строки

Для каждой строки среза примите решение по тому же строгому входу, что и
стенд:

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.

Пять опорных полей сначала разбирайте в `Nullable`. К преобразованию в
необнуляемый тип переходите после фильтра, чтобы грязная строка не остановила
весь пакет исключением. Остальные поля извлеките по договору формата. Выберите
сами форму общих выражений и способ не повторять их внутри запроса. Итог
предиката всегда должен быть равен 0 или 1: `NULL` не должен потеряться между
предикатом и его отрицанием.

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.

Отдельную таблицу брака строить не нужно. Но решение строгого входа должно
быть наблюдаемым. Одним запросом посчитайте для исходного среза:

- все доставки;
- строки, прошедшие ваш предикат;
- строки, отвергнутые его отрицанием.

Первая величина должна равняться сумме двух следующих. 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
предиката на этом срезе, но не классификатор ошибок. Подкладывать грязные
сообщения ради задания не требуется.

## Приведите стороны к одному зерну

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.

Область эталона постройте независимо от своего предиката и результата вставки.
Снова возьмите весь исходный STG-срез. По координатам Kafka отделите доставки,
которые стенд записал в `ods.event_errors_dist`. У оставшихся доставок извлеките
`WatchID` в `Nullable` и выберите эти события из свежего `ods.event_v`.

Здесь `WatchID` служит мостом между сырой доставкой и ODS: по договору
генератора это уникальный идентификатор события. Он задает только область
эталона. Дедупликация и последующее соединение по-прежнему используют полный
физический ключ. Не берите область из своей таблицы и не применяйте к ней свой
предикат. Иначе ошибочно отвергнутая строка исчезнет с обеих сторон сверки.

## Сверьте 47 полей

Соедините свою таблицу и выбранные строки `ods.event_v` через `FULL OUTER
JOIN` по полному ключу замены. Полное соединение должно сохранить 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. Итоговая
сводка должна показать 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: у каждой строки вашей таблицы метка должна быть меткой
одной из доставок того же полного ключа в исходном срезе, а после `FINAL`
должна остаться самая поздняя метка этого ключа внутри среза. С ODS ее не
сравнивайте: там могла победить 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
решение строгого предиката. Если строку отверг стенд, найдите ее в
`ods.event_errors_dist` по координатам доставки и 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, баланс строгого входа сошелся, а построчная
сверка пуста.

## Где заканчивается проверка

Стендовый ODS дает образец для сравнения. Оба разбора могли повторить одну
ошибку. Для пяти опорных полей у вас есть проверка разбираемости 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, баланс строгого входа и
пустую итоговую сверку. 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.

## Приемка

- [ ] записаны границы малого завершенного среза, его счет и координаты
      доставки по партициям Kafka;
- [ ] создана одна собственная таблица со всеми 47 полями, перенесенным
      `_load_ts` и физическим договором дедупликации ODS;
- [ ] пакетный разбор принимает только JSON-объекты с точным набором ключей и
      пятью разбираемыми опорными полями;
- [ ] счет исходных строк равен сумме годных и отвергнутых, а найденный брак
      рассмотрен по `raw`, координатам и стендовому классу;
- [ ] область ODS получена из всех координат исходного среза и стендовой
      таблицы ошибок, независимо от собственного предиката и таблицы;
- [ ] обе стороны приведены к зерну полного физического ключа;
- [ ] `FULL OUTER JOIN` сравнивает все 47 полей, а числа пропавших, лишних и
      измененных строк равны нулю;
- [ ] отдельно подтвержден перенос `_load_ts` и учтены повторы доставки;
- [ ] границы стендового оракула и TTL записаны вместе с результатом;
- [ ] собственная таблица удалена, объекты и данные стенда не изменены.