Добавлен контроль качества данных

This commit is contained in:
2025-10-12 17:24:50 +03:00
parent bf6b424a5e
commit dfc1f2ca84
6 changed files with 177 additions and 44 deletions
+1
View File
@@ -3,3 +3,4 @@
# Do not commit secrets # Do not commit secrets
.env .env
.env.* .env.*
/airflow/dags/__pycache__
+5 -5
View File
@@ -15,7 +15,8 @@ Airflow по‑прежнему использует **Postgres** только
- **Kafka (KRaft, без Zookeeper)** — генерация событий. - **Kafka (KRaft, без Zookeeper)** — генерация событий.
- **Airflow (2.9)** — оркестрация пайплайна, metadata в Postgres. - **Airflow (2.9)** — оркестрация пайплайна, metadata в Postgres.
- **DAG** `kafka_to_greenplum.py` — генерирует данные → пишет в Kafka → читает и грузит в Greenplum. - **DAG** `kafka_to_greenplum.py` — генерирует данные → пишет в Kafka → читает и грузит в Greenplum.
- **DDL** `sql/ddl_gp.sql` — создаёт таблицу `orders` с распределением по `order_id`. - **DAG** `greenplum_data_quality.py` — выполняет проверки качества данных (наличие таблицы, схема, заполненность, дубли).
- **DDL** `sql/ddl_gp.sql` — создаёт колонночную таблицу `orders` без PRIMARY KEY (AO-таблицы GP6 не поддерживают его), распределённую по `order_id`; контроль дублей реализован в DAG.
> Примечание по версиям и надёжности: используется образ `woblerr/greenplum:6.27.1` с поддержкой переменных окружения и fallback значениями. Для продакшен‑подобных тестов зафиксируй digest (SHA256) конкретного тега на Docker Hub. > Примечание по версиям и надёжности: используется образ `woblerr/greenplum:6.27.1` с поддержкой переменных окружения и fallback значениями. Для продакшен‑подобных тестов зафиксируй digest (SHA256) конкретного тега на Docker Hub.
@@ -149,7 +150,6 @@ SELECT count(*) FROM public.orders;
- Нет топика `orders`: создай его через Kafka UI (или перезапусти DAG после включения авто‑создания топиков). - Нет топика `orders`: создай его через Kafka UI (или перезапусти DAG после включения авто‑создания топиков).
- `make` отсутствует на Windows: используй команды `docker compose` из раздела «Альтернатива без Make» или установи Git Bash/WSL. - `make` отсутствует на Windows: используй команды `docker compose` из раздела «Альтернатива без Make» или установи Git Bash/WSL.
## Что дальше (опциональные расширения) ## Проверка данных
- Добавить пример загрузки через внешние таблицы/`gpfdist` для демонстрации быстрых батчей в Greenplum. - Подними стенд (`make up && make airflow-init`) и запусти DAG `kafka_to_greenplum`, чтобы заполнить таблицу `orders`.
- Показать альтернативу с GPDB 7 и `ON CONFLICT` (отдельная ветка/вариант DAG). - Активируй и запусти DAG `greenplum_data_quality` — он последовательно проверит наличие таблицы, схему, объём данных и отсутствие дублей. Все проверки выполняются внутри Airflow и используют те же настройки подключений.
- Добавить пример использования Airflow Variables/Secrets Backend для передачи порогов и секретов.
@@ -0,0 +1,54 @@
from __future__ import annotations
from datetime import datetime, timedelta
from airflow import DAG
from airflow.operators.python import PythonOperator
from helpers.greenplum import (
assert_orders_have_rows,
assert_orders_no_duplicates,
assert_orders_schema,
assert_orders_table_exists,
get_gp_conn,
)
def _run_check(check_callable):
"""Оборачиваем проверку в контекст подключения."""
with get_gp_conn() as conn:
check_callable(conn)
default_args = {"owner": "airflow", "retries": 1, "retry_delay": timedelta(seconds=30)}
with DAG(
dag_id="greenplum_data_quality",
start_date=datetime(2024, 1, 1),
schedule=None,
catchup=False,
default_args=default_args,
tags=["demo", "greenplum", "quality"],
) as dag:
check_exists = PythonOperator(
task_id="check_orders_table_exists",
python_callable=_run_check,
op_args=[assert_orders_table_exists],
)
check_schema = PythonOperator(
task_id="check_orders_schema",
python_callable=_run_check,
op_args=[assert_orders_schema],
)
check_has_rows = PythonOperator(
task_id="check_orders_has_rows",
python_callable=_run_check,
op_args=[assert_orders_have_rows],
)
check_no_duplicates = PythonOperator(
task_id="check_order_duplicates",
python_callable=_run_check,
op_args=[assert_orders_no_duplicates],
)
check_exists >> check_schema >> check_has_rows >> check_no_duplicates
@@ -0,0 +1,107 @@
from __future__ import annotations
import os
from typing import List, Sequence, Tuple
import psycopg2
# Настройки для подключения к Greenplum. По умолчанию используем Airflow Connection,
# но при проблемах можно переключиться на ENV-подключение, установив GP_USE_AIRFLOW_CONN=false.
GP_CONN_ID = os.getenv("GP_CONN_ID", "greenplum_conn")
GP_USE_AIRFLOW_CONN = os.getenv("GP_USE_AIRFLOW_CONN", "true").lower() in ("1", "true", "yes")
EXPECTED_ORDERS_SCHEMA: List[Tuple[str, str]] = [
("order_id", "bigint"),
("order_ts", "timestamp without time zone"),
("customer_id", "bigint"),
("amount", "numeric"),
]
def get_gp_conn():
"""Возвращает psycopg2 connection к Greenplum (через Airflow Connection или напрямую по ENV)."""
if GP_USE_AIRFLOW_CONN:
try:
from airflow.providers.postgres.hooks.postgres import PostgresHook
hook = PostgresHook(postgres_conn_id=GP_CONN_ID)
return hook.get_conn()
except Exception:
# Фоллбек на прямое подключение по переменным окружения.
pass
return psycopg2.connect(
dbname=os.getenv("GP_DB", "gpadmin"),
user=os.getenv("GP_USER", "gpadmin"),
password=os.getenv("GP_PASSWORD", ""),
host=os.getenv("GP_HOST", "greenplum"),
port=int(os.getenv("GP_PORT", "5432")),
)
def assert_orders_table_exists(conn) -> None:
"""Проверяет наличие таблицы orders в схеме public."""
with conn.cursor() as cur:
cur.execute(
"""
SELECT 1
FROM pg_catalog.pg_tables
WHERE schemaname = 'public' AND tablename = 'orders'
"""
)
if cur.fetchone() is None:
raise ValueError("Таблица public.orders не найдена; запусти DAG kafka_to_greenplum.")
def fetch_orders_schema(conn) -> Sequence[Tuple[str, str]]:
with conn.cursor() as cur:
cur.execute(
"""
SELECT column_name, data_type
FROM information_schema.columns
WHERE table_schema = 'public' AND table_name = 'orders'
ORDER BY ordinal_position
"""
)
return cur.fetchall()
def assert_orders_schema(conn) -> None:
"""Проверяет, что схема таблицы orders соответствует ожидаемой."""
schema = fetch_orders_schema(conn)
if list(schema) != EXPECTED_ORDERS_SCHEMA:
raise ValueError(f"Неожиданная схема orders: {schema}. Ожидали {EXPECTED_ORDERS_SCHEMA}.")
def fetch_orders_count(conn) -> int:
with conn.cursor() as cur:
cur.execute("SELECT COUNT(*) FROM public.orders")
return cur.fetchone()[0]
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.")
def fetch_orders_duplicates(conn) -> int:
with conn.cursor() as cur:
cur.execute(
"""
SELECT COUNT(*) FROM (
SELECT order_id
FROM public.orders
GROUP BY order_id
HAVING COUNT(*) > 1
) d
"""
)
return cur.fetchone()[0]
def assert_orders_no_duplicates(conn) -> None:
"""Проверяет, что в таблице нет дублей по order_id."""
duplicates = fetch_orders_duplicates(conn)
if duplicates:
raise ValueError(f"Обнаружены дубли по order_id ({duplicates} шт.) — проверь загрузку данных.")
@@ -9,50 +9,18 @@ from typing import List, Tuple, Optional
from airflow import DAG from airflow import DAG
from airflow.operators.python import PythonOperator from airflow.operators.python import PythonOperator
from confluent_kafka import Consumer, KafkaException, Producer from confluent_kafka import Consumer, KafkaException, Producer
# Пакеты для прямого подключения и батч-загрузки
import psycopg2
from psycopg2.extras import execute_values from psycopg2.extras import execute_values
# Airflow Connection ID для Greenplum (создаётся в UI или CLI). from helpers.greenplum import get_gp_conn
GP_CONN_ID = os.getenv("GP_CONN_ID", "greenplum_conn")
GP_USE_AIRFLOW_CONN = os.getenv("GP_USE_AIRFLOW_CONN", "true").lower() in ("1", "true", "yes")
KAFKA_BOOTSTRAP = os.getenv("KAFKA_BOOTSTRAP", "kafka:9092") KAFKA_BOOTSTRAP = os.getenv("KAFKA_BOOTSTRAP", "kafka:9092")
TOPIC = os.getenv("KAFKA_TOPIC", "orders") TOPIC = os.getenv("KAFKA_TOPIC", "orders")
BATCH_SIZE = int(os.getenv("KAFKA_BATCH_SIZE", "500")) BATCH_SIZE = int(os.getenv("KAFKA_BATCH_SIZE", "500"))
POLL_TIMEOUT_S = int(os.getenv("KAFKA_POLL_TIMEOUT", "10")) POLL_TIMEOUT_S = int(os.getenv("KAFKA_POLL_TIMEOUT", "10"))
def _get_gp_conn():
"""Получаем соединение с Greenplum через Airflow Connection или через ENV-DSN.
Если переменная `GP_USE_AIRFLOW_CONN` = false или отсутствует провайдер Postgres,
используем ENV-подключение напрямую (psycopg2).
"""
if GP_USE_AIRFLOW_CONN:
try:
from airflow.providers.postgres.hooks.postgres import PostgresHook # импорт при необходимости
hook = PostgresHook(postgres_conn_id=GP_CONN_ID)
return hook.get_conn()
except Exception:
# Фоллбек на прямое подключение
pass
return psycopg2.connect(
dbname=os.getenv("GP_DB", "gpadmin"),
user=os.getenv("GP_USER", "gpadmin"),
password=os.getenv("GP_PASSWORD", ""),
host=os.getenv("GP_HOST", "greenplum"),
port=int(os.getenv("GP_PORT", "5432")),
)
def _create_table(): def _create_table():
ddl = """ ddl = """
CREATE TABLE IF NOT EXISTS public.orders ( CREATE TABLE IF NOT EXISTS public.orders (
order_id BIGINT PRIMARY KEY, order_id BIGINT,
order_ts TIMESTAMP NOT NULL, order_ts TIMESTAMP NOT NULL,
customer_id BIGINT NOT NULL, customer_id BIGINT NOT NULL,
amount NUMERIC(12,2) NOT NULL amount NUMERIC(12,2) NOT NULL
@@ -60,7 +28,7 @@ def _create_table():
WITH (appendonly=true, orientation=column, compresstype=zlib) WITH (appendonly=true, orientation=column, compresstype=zlib)
DISTRIBUTED BY (order_id); DISTRIBUTED BY (order_id);
""" """
with _get_gp_conn() as conn, conn.cursor() as cur: with get_gp_conn() as conn, conn.cursor() as cur:
cur.execute(ddl) cur.execute(ddl)
conn.commit() conn.commit()
@@ -79,6 +47,7 @@ def _produce(n=1000):
def _flush_batch(cur, rows: List[Tuple]): def _flush_batch(cur, rows: List[Tuple]):
"""Insert deduplicated batch of rows into public.orders for GP6 (no PK support)."""
if not rows: if not rows:
return return
# Дедупликация внутри батча по первичному ключу (order_id) # Дедупликация внутри батча по первичному ключу (order_id)
@@ -114,7 +83,7 @@ def _consume_and_load(max_messages=1000, timeout_s: Optional[int] = None):
) )
consumer.subscribe([TOPIC]) consumer.subscribe([TOPIC])
with _get_gp_conn() as conn, conn.cursor() as cur: with get_gp_conn() as conn, conn.cursor() as cur:
batch: List[Tuple] = [] batch: List[Tuple] = []
consumed = 0 consumed = 0
while consumed < max_messages: while consumed < max_messages:
+5 -3
View File
@@ -1,10 +1,12 @@
-- Greenplum DDL (GPDB 6 совместимо) -- Greenplum DDL (GPDB 6 совместимо)
-- Колонночная таблица (append-optimized) и распределение по ключу -- Колонночная таблица (append-optimized) и распределение по ключу.
-- Внимание: append-optimized таблицы не поддерживают UNIQUE/PRIMARY KEY,
-- поэтому контроль дублей выполняем в DAG при загрузке.
CREATE TABLE IF NOT EXISTS public.orders ( CREATE TABLE IF NOT EXISTS public.orders (
order_id BIGINT PRIMARY KEY, order_id BIGINT,
order_ts TIMESTAMP NOT NULL, order_ts TIMESTAMP NOT NULL,
customer_id BIGINT NOT NULL, customer_id BIGINT NOT NULL,
amount NUMERIC(12,2) NOT NULL amount NUMERIC(12,2) NOT NULL
) )
WITH (appendonly=true, orientation=column, compresstype=zlib) WITH (appendonly=true, orientation=row, compresstype=zlib, compresslevel=1)
DISTRIBUTED BY (order_id); DISTRIBUTED BY (order_id);