Убрана kafka, переделан dag на работу с csv

airflow-greenplum/.env.example

@@ -16,10 +16,6 @@ GP_PORT=5432
 GP_CONN_ID=greenplum_conn
 GP_USE_AIRFLOW_CONN=true
 
-# Kafka Configuration
-KAFKA_BOOTSTRAP=kafka:29092
-KAFKA_TOPIC=orders
-KAFKA_BATCH_SIZE=500
-KAFKA_POLL_TIMEOUT=10
-KAFKA_MAX_EMPTY_POLLS=3
-KAFKA_UI_CLUSTER_NAME=KafkaCluster
+# CSV Pipeline
+CSV_DIR=/opt/airflow/data
+CSV_ROWS=1000

airflow-greenplum/.gitignore

@@ -6,3 +6,4 @@
 __pycache__/
 */__pycache__/
 *.pyc
+data/

airflow-greenplum/README.md

@@ -1,12 +1,13 @@
-# DE Starter Kit — Greenplum + Kafka + Airflow
+# DE Starter Kit — Airflow + Greenplum + CSV
 
-Добро пожаловать в учебный стенд для изучения основ Data Engineering! Этот проект поможет вам освоить ключевые инструменты современных data pipeline: **Airflow** для оркестрации, **Kafka** для потоковой передачи данных и **Greenplum** как аналитическую базу данных.
+Добро пожаловать в учебный стенд для изучения основ Data Engineering! Этот проект поможет вам освоить ключевые инструменты современных data pipeline: **Airflow** для оркестрации, **pandas/CSV** для подготовки данных и **Greenplum** как аналитическую базу данных.
 
 ## 🎯 Что вы узнаете
 
 - Как настроить локальный стек данных с помощью Docker
 - Как Airflow управляет workflow и координирует задачи
-- Как данные перемещаются из Kafka в аналитическую базу
+- Как генерировать датасеты через pandas и сохранять их в CSV
+- Как загружать данные в Greenplum пакетами и избегать дублей
 - Как проверять качество данных в автоматизированных pipeline
 - Основы проектирования ETL/ELT процессов
 
@@ -38,22 +39,18 @@ docker compose run --rm airflow-init
 ### Шаг 3: Первый запуск pipeline
 
 1. Откройте Airflow UI: **http://localhost:8080** (логин/пароль: admin/admin)
-2. Найдите DAG с названием **kafka_to_greenplum**
+2. Найдите DAG с названием **csv_to_greenplum**
 3. Нажмите на переключатель слева от названия DAG, чтобы включить его
 4. Нажмите кнопку **Trigger** (значок воспроизведения ▶️)
 
 🎉 **Поздравляем!** Вы только что запустили свой первый data pipeline:
-- Система сгенерировала 1000 тестовых заказов
-- Данные отправились в Kafka (систему потоковой передачи сообщений)
-- Airflow прочитал данные из Kafka и загрузил их в Greenplum
+- Система сгенерировала 1000 тестовых заказов при помощи pandas
+- Датасет сохранился в CSV-файл в каталоге `./data`
+- Airflow загрузил данные из CSV в Greenplum без дублей по `order_id`
 
 ### Шаг 4: Проверка результатов
 
-**Через веб-интерфейс:**
-- Kafka UI: **http://localhost:8082** — посмотрите топик `orders` и сообщения
-- Airflow UI: **http://localhost:8080** — отслеживайте выполнение задач
-
-**Через командную строку:**
+**Проверка вручную:**
 ```bash
 # Подключитесь к Greenplum и проверьте данные
 docker compose exec greenplum bash -c "su - gpadmin -c 'psql -p 5432 -d gpadmin'"
@@ -61,8 +58,13 @@ docker compose exec greenplum bash -c "su - gpadmin -c 'psql -p 5432 -d gpadmin'
 # Внутри psql выполните:
 \dt                    # Показать таблицы
 SELECT count(*) FROM public.orders;  # Посчитать записи
+
+# Посмотреть несколько строк
+SELECT * FROM public.orders LIMIT 5;
 ```
 
+CSV-файлы после выполнения DAG остаются в директории `./data`. Их можно открыть любым редактором или изучить через pandas.
+
 ---
 
 ## 🛠️ Подробная настройка (для уверенных пользователей)
@@ -105,12 +107,12 @@ make gp-psql                    # Подключение к Greenplum
 
 ### Основные компоненты
 - **Greenplum** — аналитическая база данных для хранения и анализа данных
-- **Kafka** — система потоковой передачи данных (без Zookeeper)
 - **Airflow** — оркестратор workflow и задач
 - **Postgres** — база метаданных для Airflow
+- **pandas** — библиотека для генерации и анализа данных в формате CSV
 
 ### Готовые DAG (workflow)
-- **kafka_to_greenplum** — базовый pipeline: генерация → Kafka → Greenplum
+- **csv_to_greenplum** — базовый pipeline: pandas → CSV → Greenplum
 - **greenplum_data_quality** — проверки качества данных (наличие таблицы, схема, дубликаты)
 
 ### Полезные команды
@@ -138,9 +140,9 @@ make logs               # Следить за логами Airflow
 - `GP_DB` — база данных (по умолчанию: gpadmin)
 - `GP_PORT` — порт (по умолчанию: 5432)
 
-### Kafka
-- `KAFKA_TOPIC` — имя топика (по умолчанию: orders)
-- `KAFKA_BATCH_SIZE` — размер пакета при загрузке (по умолчанию: 500)
+### CSV pipeline
+- `CSV_DIR` — путь к каталогу с CSV внутри контейнеров Airflow (по умолчанию: `/opt/airflow/data`)
+- `CSV_ROWS` — количество строк, генерируемых DAG (по умолчанию: 1000)
 
 ### Airflow
 - `GP_CONN_ID` — ID подключения (по умолчанию: greenplum_conn)
@@ -151,10 +153,11 @@ make logs               # Следить за логами Airflow
 
 ### Архитектура pipeline
 
-**Поток данных в DAG `kafka_to_greenplum`:**
-1. `create_table` — создает таблицу `public.orders` в Greenplum
-2. `produce_messages` — генерирует и отправляет сообщения в Kafka
-3. `consume_and_load` — читает из Kafka и загружает в Greenplum батчами
+**Поток данных в DAG `csv_to_greenplum`:**
+1. `create_orders_table` — создаёт таблицу `public.orders` в Greenplum
+2. `generate_csv` — генерирует датасет при помощи pandas и сохраняет CSV в `CSV_DIR`
+3. `preview_csv` — выводит предпросмотр и статистику по данным
+4. `load_csv_to_greenplum` — загружает CSV во временную таблицу и переносит новые строки в `public.orders`
 
 > 💡 **Безопасность повторного запуска:** Pipeline защищен от дубликатов, поэтому его можно запускать многократно.
 
@@ -180,7 +183,7 @@ make logs               # Следить за логами Airflow
 |----------|---------|
 | Airflow UI не открывается | Дождитесь сообщения `Listening at: http://0.0.0.0:8080` в логах (`make logs`) |
 | Ошибка подключения к Greenplum | Убедитесь, что контейнер `greenplum` стал статусом `healthy` (проверьте `docker compose ps`) |
-| Нет топика `orders` в Kafka | Создайте топик через Kafka UI или дождитесь авто-создания при первом запуске DAG |
+| Нет файла в `./data` после запуска DAG | Проверьте логи задачи `generate_csv`, убедитесь, что `CSV_DIR` смонтирован в docker-compose |
 | Команда `make` не найдена | Используйте полные команды `docker compose` или установите make |
 
 ---
@@ -193,7 +196,7 @@ make logs               # Следить за логами Airflow
 ├── Makefile              # Удобные команды для работы
 ├── airflow/
 │   └── dags/             # Файлы workflow (DAG)
-│       ├── kafka_to_greenplum.py
+│       ├── csv_to_greenplum.py
 │       └── data_quality_greenplum.py
 └── sql/
     └── ddl_gp.sql        # Создание таблицы в Greenplum

airflow-greenplum/airflow/dags/csv_to_greenplum.py

@@ -0,0 +1,146 @@
+from __future__ import annotations
+
+import logging
+import os
+import random
+from datetime import datetime, timedelta
+from pathlib import Path
+from typing import List
+
+import pandas as pd
+from airflow import DAG
+from airflow.operators.python import PythonOperator
+from helpers.greenplum import get_gp_conn
+
+CSV_DIR = Path(os.getenv("CSV_DIR", "/opt/airflow/data"))
+CSV_ROWS = int(os.getenv("CSV_ROWS", "1000"))
+
+
+def _create_table() -> None:
+    """Создаёт таблицу public.orders, если она ещё не существует."""
+    ddl = """
+    CREATE TABLE IF NOT EXISTS public.orders (
+        order_id BIGINT,
+        order_ts TIMESTAMP NOT NULL,
+        customer_id BIGINT NOT NULL,
+        amount NUMERIC(12,2) NOT NULL
+    )
+    WITH (appendonly=true, orientation=row, compresstype=zlib, compresslevel=1)
+    DISTRIBUTED BY (order_id);
+    """
+    with get_gp_conn() as conn, conn.cursor() as cur:
+        cur.execute(ddl)
+        conn.commit()
+
+
+def _generate_csv(rows: int, csv_dir: Path) -> str:
+    """Генерирует CSV c заказами с помощью pandas и сохраняет на диск."""
+    csv_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    timestamp = datetime.utcnow().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
+    csv_path = csv_dir / f"orders_{timestamp}.csv"
+
+    base_order_id = int(datetime.utcnow().timestamp())
+    order_ids: List[int] = list(range(base_order_id * 1_000, base_order_id * 1_000 + rows))
+    now = datetime.utcnow()
+    order_ts = [(now - timedelta(seconds=i)).isoformat() for i in range(rows)]
+    customer_ids = [random.randint(1, 1_000) for _ in range(rows)]
+    amounts = [round(random.uniform(10, 500), 2) for _ in range(rows)]
+
+    df = pd.DataFrame(
+        {
+            "order_id": order_ids,
+            "order_ts": order_ts,
+            "customer_id": customer_ids,
+            "amount": amounts,
+        }
+    )
+    df.to_csv(csv_path, index=False)
+    logging.info("CSV сохранён: %s (строк: %s)", csv_path, len(df))
+    return str(csv_path)
+
+
+def _preview_csv(csv_path: str, sample_rows: int = 5) -> None:
+    """Отображает предпросмотр CSV через pandas (head и describe)."""
+    df = pd.read_csv(csv_path)
+    df["order_ts"] = pd.to_datetime(df["order_ts"], errors="coerce")
+    logging.info("Первые %s строк:\n%s", sample_rows, df.head(sample_rows).to_string(index=False))
+    numeric_summary = df.describe(include="number")
+    logging.info("Числовая статистика:\n%s", numeric_summary.to_string())
+    if df["order_ts"].notna().any():
+        logging.info(
+            "Диапазон order_ts: %s → %s",
+            df["order_ts"].min().isoformat(),
+            df["order_ts"].max().isoformat(),
+        )
+
+
+def _load_csv(csv_path: str) -> None:
+    """Загружает CSV в Greenplum через временную таблицу и anti-join."""
+    csv_file = Path(csv_path)
+    if not csv_file.exists():
+        raise FileNotFoundError(f"CSV не найден: {csv_file}")
+
+    with get_gp_conn() as conn, conn.cursor() as cur, csv_file.open("r", encoding="utf-8") as f:
+        cur.execute("CREATE TEMP TABLE tmp_orders (LIKE public.orders INCLUDING DEFAULTS) ON COMMIT DROP;")
+        cur.copy_expert(
+            "COPY tmp_orders (order_id, order_ts, customer_id, amount) FROM STDIN WITH CSV HEADER",
+            f,
+        )
+
+        cur.execute("SELECT COUNT(*) FROM tmp_orders")
+        tmp_rows = cur.fetchone()[0]
+
+        cur.execute(
+            """
+            INSERT INTO public.orders(order_id, order_ts, customer_id, amount)
+            SELECT t.order_id, t.order_ts, t.customer_id, t.amount
+            FROM tmp_orders t
+            LEFT JOIN public.orders o ON o.order_id = t.order_id
+            WHERE o.order_id IS NULL
+            """
+        )
+        inserted = cur.rowcount if cur.rowcount != -1 else 0
+        conn.commit()
+
+    logging.info("Загружено строк: %s (прочитано из CSV: %s)", inserted, tmp_rows)
+
+
+default_args = {"owner": "airflow", "retries": 1, "retry_delay": timedelta(seconds=30)}
+
+with DAG(
+    dag_id="csv_to_greenplum",
+    start_date=datetime(2024, 1, 1),
+    schedule=None,
+    catchup=False,
+    default_args=default_args,
+    tags=["demo", "greenplum", "csv"],
+) as dag:
+    create_table = PythonOperator(
+        task_id="create_orders_table",
+        python_callable=_create_table,
+    )
+
+    generate_csv = PythonOperator(
+        task_id="generate_csv",
+        python_callable=_generate_csv,
+        op_kwargs={"rows": CSV_ROWS, "csv_dir": CSV_DIR},
+    )
+
+    preview_csv = PythonOperator(
+        task_id="preview_csv",
+        python_callable=_preview_csv,
+        op_kwargs={
+            "csv_path": "{{ ti.xcom_pull(task_ids='generate_csv') }}",
+            "sample_rows": 5,
+        },
+    )
+
+    load_csv = PythonOperator(
+        task_id="load_csv_to_greenplum",
+        python_callable=_load_csv,
+        op_kwargs={
+            "csv_path": "{{ ti.xcom_pull(task_ids='generate_csv') }}",
+        },
+    )
+
+    create_table >> generate_csv >> preview_csv >> load_csv

airflow-greenplum/airflow/dags/helpers/greenplum.py

@@ -50,7 +50,7 @@ def assert_orders_table_exists(conn) -> None:
             """
         )
         if cur.fetchone() is None:
-            raise ValueError("Таблица public.orders не найдена; запусти DAG kafka_to_greenplum.")
+            raise ValueError("Таблица public.orders не найдена; запусти DAG csv_to_greenplum.")
 
 
 def fetch_orders_schema(conn) -> Sequence[Tuple[str, str]]:
@@ -82,7 +82,7 @@ def fetch_orders_count(conn) -> int:
 def assert_orders_have_rows(conn) -> None:
     """Проверяет, что таблица orders не пустая."""
     if fetch_orders_count(conn) <= 0:
-        raise ValueError("Таблица public.orders пустая — запусти DAG kafka_to_greenplum перед проверкой.")
+        raise ValueError("Таблица public.orders пустая — запусти DAG csv_to_greenplum перед проверкой.")
 
 
 def fetch_orders_duplicates(conn) -> int:

airflow-greenplum/airflow/dags/kafka_to_greenplum.py

@@ -1,146 +0,0 @@
-from __future__ import annotations
-
-import json
-import os
-import random
-from datetime import datetime, timedelta
-from typing import List, Tuple, Optional
-
-from airflow import DAG
-from airflow.operators.python import PythonOperator
-from confluent_kafka import Consumer, KafkaException, Producer
-from psycopg2.extras import execute_values
-
-from helpers.greenplum import get_gp_conn
-
-KAFKA_BOOTSTRAP = os.getenv("KAFKA_BOOTSTRAP", "kafka:29092")
-TOPIC = os.getenv("KAFKA_TOPIC", "orders")
-BATCH_SIZE = int(os.getenv("KAFKA_BATCH_SIZE", "500"))
-POLL_TIMEOUT_S = int(os.getenv("KAFKA_POLL_TIMEOUT", "10"))
-MAX_EMPTY_POLLS = int(os.getenv("KAFKA_MAX_EMPTY_POLLS", "3"))
-def _create_table():
-    ddl = """
-    CREATE TABLE IF NOT EXISTS public.orders (
-        order_id BIGINT,
-        order_ts TIMESTAMP NOT NULL,
-        customer_id BIGINT NOT NULL,
-        amount NUMERIC(12,2) NOT NULL
-    )
-    WITH (appendonly=true, orientation=column, compresstype=zlib)
-    DISTRIBUTED BY (order_id);
-    """
-    with get_gp_conn() as conn, conn.cursor() as cur:
-        cur.execute(ddl)
-        conn.commit()
-
-
-def _produce(n=1000):
-    producer = Producer({"bootstrap.servers": KAFKA_BOOTSTRAP})
-    for idx in range(n):
-        payload = {
-            "order_id": idx + 1,
-            "order_ts": datetime.utcnow().isoformat(),
-            "customer_id": random.randint(1, 100),
-            "amount": round(random.uniform(10, 500), 2),
-        }
-        producer.produce(TOPIC, json.dumps(payload).encode("utf-8"))
-    producer.flush()
-
-
-def _flush_batch(cur, rows: List[Tuple]):
-    """Insert deduplicated batch of rows into public.orders for GP6 (no PK support)."""
-    if not rows:
-        return
-    # Дедупликация внутри батча по первичному ключу (order_id)
-    by_id = {int(r[0]): r for r in rows}
-    unique_rows = list(by_id.values())
-
-    # Вставка через VALUES + anti-join для GP6 (без ON CONFLICT)
-    execute_values(
-        cur,
-        """
-        INSERT INTO public.orders(order_id, order_ts, customer_id, amount)
-        SELECT v.order_id, v.order_ts, v.customer_id, v.amount
-        FROM (VALUES %s) AS v(order_id, order_ts, customer_id, amount)
-        LEFT JOIN public.orders o ON o.order_id = v.order_id
-        WHERE o.order_id IS NULL
-        """,
-        unique_rows,
-        template="(%s,%s,%s,%s)",
-    )
-
-
-def _consume_and_load(max_messages=1000, timeout_s: Optional[int] = None):
-    if timeout_s is None:
-        timeout_s = POLL_TIMEOUT_S
-
-    consumer = Consumer(
-        {
-            "bootstrap.servers": KAFKA_BOOTSTRAP,
-            "group.id": "airflow-loader-gp",
-            "auto.offset.reset": "earliest",
-            "enable.auto.commit": False,
-        }
-    )
-    consumer.subscribe([TOPIC])
-
-    with get_gp_conn() as conn, conn.cursor() as cur:
-        batch: List[Tuple] = []
-        consumed = 0
-        empty_polls = 0
-        while consumed < max_messages and empty_polls < MAX_EMPTY_POLLS:
-            msg = consumer.poll(timeout_s)
-            if msg is None:
-                empty_polls += 1
-                continue
-            empty_polls = 0
-            if msg.error():
-                raise KafkaException(msg.error())
-
-            data = json.loads(msg.value().decode("utf-8"))
-            batch.append(
-                (
-                    int(data["order_id"]),
-                    datetime.fromisoformat(data["order_ts"]),
-                    int(data["customer_id"]),
-                    float(data["amount"]),
-                )
-            )
-            consumed += 1
-
-            if len(batch) >= BATCH_SIZE:
-                _flush_batch(cur, batch)
-                conn.commit()
-                batch.clear()
-
-        # Финальный сброс, если вышли по лимиту сообщений
-        if batch:
-            _flush_batch(cur, batch)
-            conn.commit()
-
-    # Фиксируем оффсеты после успешной загрузки
-    consumer.commit()
-    consumer.close()
-
-
-default_args = {"owner": "airflow", "retries": 1, "retry_delay": timedelta(seconds=30)}
-
-with DAG(
-    dag_id="kafka_to_greenplum",
-    start_date=datetime(2024, 1, 1),
-    schedule=None,
-    catchup=False,
-    default_args=default_args,
-    tags=["demo", "kafka", "greenplum"],
-) as dag:
-    create_table = PythonOperator(task_id="create_table", python_callable=_create_table)
-    produce = PythonOperator(
-        task_id="produce_messages", python_callable=_produce, op_kwargs={"n": 1000}
-    )
-    consume_and_load = PythonOperator(
-        task_id="consume_and_load",
-        python_callable=_consume_and_load,
-        op_kwargs={"max_messages": 1000},
-    )
-
-    create_table >> produce >> consume_and_load

airflow-greenplum/airflow/requirements.txt

@@ -1,2 +1,2 @@
-confluent-kafka==2.3.0
 psycopg2-binary==2.9.9
+pandas==2.1.4

airflow-greenplum/docker-compose.yml

@@ -40,42 +40,6 @@ services:
       timeout: 5s
       retries: 30
 
-  kafka:
-    image: apache/kafka:3.8.0
-    environment:
-      KAFKA_BROKER_ID: 1
-      KAFKA_LISTENER_SECURITY_PROTOCOL_MAP: PLAINTEXT:PLAINTEXT,PLAINTEXT_HOST:PLAINTEXT,CONTROLLER:PLAINTEXT
-      KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: PLAINTEXT://kafka:29092,PLAINTEXT_HOST://localhost:9092
-      KAFKA_OFFSETS_TOPIC_REPLICATION_FACTOR: 1
-      KAFKA_GROUP_INITIAL_REBALANCE_DELAY_MS: 0
-      KAFKA_TRANSACTION_STATE_LOG_MIN_ISR: 1
-      KAFKA_TRANSACTION_STATE_LOG_REPLICATION_FACTOR: 1
-      KAFKA_PROCESS_ROLES: broker,controller
-      KAFKA_NODE_ID: 1
-      KAFKA_CONTROLLER_QUORUM_VOTERS: 1@kafka:29093
-      KAFKA_LISTENERS: PLAINTEXT://kafka:29092,CONTROLLER://kafka:29093,PLAINTEXT_HOST://0.0.0.0:9092
-      KAFKA_INTER_BROKER_LISTENER_NAME: PLAINTEXT
-      KAFKA_CONTROLLER_LISTENER_NAMES: CONTROLLER
-      KAFKA_LOG_DIRS: /tmp/kraft-combined-logs
-      # 22-символьный base64 идентификатор для KRaft-кластера
-      CLUSTER_ID: aGVsbG93b3JsZGtpdGNoZW4
-    ports:
-      - "9092:9092"
-
-  kafka-ui:
-    image: provectuslabs/kafka-ui:v0.7.2
-    env_file: .env
-    ports:
-      - 8082:8080
-    environment:
-      DYNAMIC_CONFIG_ENABLED: "true"
-      KAFKA_CLUSTERS_0_NAME: ${KAFKA_UI_CLUSTER_NAME:-KafkaCluster}
-      KAFKA_CLUSTERS_0_BOOTSTRAPSERVERS: ${KAFKA_BOOTSTRAP:-kafka:29092}
-    volumes:
-      - kafka-ui-data:/app/data
-    depends_on:
-      - kafka
-
   airflow-webserver:
     image: apache/airflow:2.9.2
     container_name: gp_airflow_web
@@ -91,11 +55,10 @@ services:
     volumes:
       - ./airflow/dags:/opt/airflow/dags
       - ./airflow/requirements.txt:/opt/airflow/requirements.txt
+      - ./data:/opt/airflow/data
     depends_on:
       pgmeta:
         condition: service_healthy
-      kafka:
-        condition: service_started
       greenplum:
         condition: service_healthy
 
@@ -112,11 +75,10 @@ services:
     volumes:
       - ./airflow/dags:/opt/airflow/dags
       - ./airflow/requirements.txt:/opt/airflow/requirements.txt
+      - ./data:/opt/airflow/data
     depends_on:
       pgmeta:
         condition: service_healthy
-      kafka:
-        condition: service_started
       greenplum:
         condition: service_healthy
 
@@ -130,6 +92,7 @@ services:
     volumes:
       - ./airflow/dags:/opt/airflow/dags
       - ./airflow/requirements.txt:/opt/airflow/requirements.txt
+      - ./data:/opt/airflow/data
     command: >
       bash -lc "
         set -e;
@@ -147,5 +110,4 @@ services:
 
 volumes:
   pgmeta:
-  kafka-ui-data:
   greenplum_data: