init: 项目初始提交 - NeoZQYY Monorepo 完整代码
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apps/etl/pipelines/feiqiu/docs/architecture/README.md
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# 架构设计文档
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本目录存放飞球 ETL 系统的架构设计文档,涵盖系统整体架构、数据流向和模块交互关系。
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## 文档索引
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| 文档 | 说明 |
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| [system_overview.md](system_overview.md) | 系统整体架构:技术栈、模块交互、执行链路 |
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| [data_flow.md](data_flow.md) | 数据流向详解:ODS → DWD → DWS 三层架构 |
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## 相关资源
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- [根 README](../../README.md) — 快速开始与命令参考
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- [数据库文档](../database/README.md) — 表结构与 Schema 说明
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- [业务规则文档](../business-rules/README.md) — 指数算法、口径定义等
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apps/etl/pipelines/feiqiu/docs/architecture/data_flow.md
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apps/etl/pipelines/feiqiu/docs/architecture/data_flow.md
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# 数据流向详解:ODS → DWD → DWS
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## 整体数据流
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上游 SaaS API / 离线 JSON
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┌───────────────────────────────────────┐
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│ ODS 层(billiards_ods) │
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│ 操作数据存储 — 原始数据落地 │
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│ 保留源 payload,便于回溯 │
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│ 22 张 ODS 表,对应 22 个 API 端点 │
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└───────────────┬───────────────────────┘
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│ DWD_LOAD_FROM_ODS
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┌───────────────────────────────────────┐
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│ DWD 层(billiards_dwd) │
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│ 明细数据 — 清洗、标准化、关联 │
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│ 维度表走 SCD2(缓慢变化维度) │
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│ 事实表按时间增量写入 │
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└───────────────┬───────────────────────┘
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│ DWS 汇总任务
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┌───────────────────────────────────────┐
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│ DWS 层(billiards_dws) │
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│ 数据服务 — 汇总、指标、指数 │
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│ 助教业绩 / 财务日报 / 会员分析 │
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│ 工资计算 / 自定义指数算法 │
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## ODS 层(操作数据存储)
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- Schema:`billiards_ods`
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- 职责:从上游 SaaS API 抓取原始数据并落地,保留完整源 payload
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- 数据来源:在线 API 抓取(`APIClient`)或离线 JSON 回放(`LocalJsonClient`)
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- 任务模式:每个业务实体对应一个 ODS 任务(如 `ORDERS`、`PAYMENTS`、`MEMBERS` 等)
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- 加载方式:通用 ODS 加载器,批量 upsert + 冲突处理
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### 核心业务实体(16 个)
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订单(settlement_records)、支付(payment_transactions)、退款(refund_transactions)、会员(member_profiles)、会员余额变动(member_balance_changes)、储值卡(member_stored_value_cards)、助教(assistant_accounts_master)、助教服务记录(assistant_service_records)、助教作废记录(assistant_cancellation_records)、台桌(site_tables_master)、商品(store_goods_master / tenant_goods_master)、库存变动(goods_stock_movements)、团购套餐(group_buy_packages)、团购核销(group_buy_redemption_records)、台费折扣(table_fee_discount_records)、台费流水(table_fee_transactions)等。
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## DWD 层(明细数据)
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- Schema:`billiards_dwd`
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- 职责:对 ODS 原始数据进行清洗、标准化、关联,生成可分析的明细数据
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- 核心任务:`DWD_LOAD_FROM_ODS`
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- 质量检查:`DWD_QUALITY_CHECK`
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### 维度处理(SCD2)
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维度表采用 SCD2(缓慢变化维度 Type 2)策略,由 `scd/` 模块处理:
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- 会员维度(`dim_member`)
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- 助教维度(`dim_assistant`)
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- 商品维度(`dim_product`)
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- 台桌维度(`dim_table`)
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- 套餐维度(`dim_package`)
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每条维度记录包含 `effective_from`、`effective_to`、`is_current` 字段,支持历史版本追溯。
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### 事实表处理
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事实表按时间增量写入,由 `loaders/facts/` 中的加载器处理:
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- 订单事实、支付事实、退款事实、小票明细、充值结算、台费流水等
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## DWS 层(数据服务)
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- Schema:`billiards_dws`
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- 职责:基于 DWD 明细数据进行汇总计算,输出业务指标和分析结果
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### 汇总任务分类
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| 类别 | 任务示例 | 建议频率 |
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|------|----------|----------|
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| 助教业绩 | `DWS_ASSISTANT_DAILY`、`DWS_ASSISTANT_MONTHLY` | 每小时 / 每日 |
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| 财务日报 | `DWS_FINANCE_DAILY`、`DWS_FINANCE_INCOME_STRUCTURE` | 每小时 |
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| 会员分析 | `DWS_MEMBER_CONSUMPTION`、`DWS_MEMBER_VISIT` | 每日 |
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| 工资计算 | `DWS_ASSISTANT_SALARY` | 每月(月初) |
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| 指数算法 | `DWS_WINBACK_INDEX`、`DWS_NEWCONV_INDEX`、`DWS_RELATION_INDEX` | 每 2-4 小时 |
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### 自定义指数算法
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系统实现了六个自定义业务指数,参数存储在 `billiards_dws.cfg_index_parameters`:
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| 指数 | 全称 | 说明 |
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|------|------|------|
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| WBI | Winback Index | 召回指数 |
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| NCI | New Conversion Index | 新客转化指数 |
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| RS | Relation Score | 关系评分 |
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| OS | Overall Score | 综合评分 |
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| MS | Member Score | 会员评分 |
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| ML | Manual Ledger | 人工台账 |
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公共参数:`percentile_lower/upper`(分位截断锚点)、`ewma_alpha`(指数加权移动平均平滑系数)。
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## ETL 管理层
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- Schema:`etl_admin`
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- 职责:调度元数据管理
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- 内容:游标(水位)记录、任务运行记录、调度配置
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- 关键组件:`cursor_manager.py`(水位管理)、`run_tracker.py`(运行记录)
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## 窗口切分与补偿
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大时间范围的数据抓取会按窗口切分执行,避免单次请求数据量过大:
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| 配置项 | 默认值 | 说明 |
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|--------|--------|------|
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| `run.window_split.unit` | `day` | 切分单位:day / week / month / none |
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| `run.window_split.days` | `10` | 切分天数 |
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| `run.window_split.compensation_hours` | `2` | 补偿小时数(处理跨窗口数据) |
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## 数据质量保障
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- `DWD_QUALITY_CHECK`:DWD 层质量检查
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- `quality/integrity_service.py`:完整性检查服务(余额一致性等)
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- `tasks/verification/`:ETL 后置校验(ODS/DWD/DWS/指数校验器)
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apps/etl/pipelines/feiqiu/docs/architecture/system_overview.md
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# 系统整体架构
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## 技术栈
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| 类别 | 技术 |
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| 语言 | Python 3.10+ |
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| 数据库 | PostgreSQL(远程实例) |
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| DB 驱动 | psycopg2-binary |
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| HTTP 客户端 | requests |
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| 日期处理 | python-dateutil / tzdata |
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| 配置管理 | python-dotenv |
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| Excel 导入导出 | openpyxl |
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| 桌面 GUI | PySide6(Qt) |
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| Web API(可选) | Flask |
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| 测试 | pytest / hypothesis |
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## 模块交互关系
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┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ 入口层 │
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│ cli/main.py(CLI) gui/main.py(GUI) │
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└──────────┬──────────────────────┬───────────────────────┘
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│ AppConfig │
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┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ 编排层 │
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│ orchestration/ │
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│ ├── pipeline_runner.py 管线运行器 │
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│ ├── task_executor.py 任务执行器 │
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│ ├── task_registry.py 任务注册表 │
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│ ├── scheduler.py ETL 调度器 │
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│ ├── cursor_manager.py 游标(水位)管理 │
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│ └── run_tracker.py 运行记录追踪 │
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└──────────┬──────────────────────────────────────────────┘
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┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ 执行层 │
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│ tasks/ │
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│ ├── base_task.py BaseTask 基类 │
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│ ├── ods/ ODS 抓取任务(16 个业务实体) │
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│ ├── dwd/ DWD 装载任务(维度/事实/质检) │
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│ ├── dws/ DWS 汇总与指数任务 │
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│ │ └── index/ 指数计算(WBI/NCI/RS/OS/MS/ML)│
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│ ├── utility/ 工具任务(Schema 初始化等) │
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│ └── verification/ ETL 后置校验 │
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└──────────┬──────────────────────────────────────────────┘
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┌──────────────────────┐ ┌───────────────────────────────┐
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│ 数据源层 │ │ 数据装载层 │
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│ api/ │ │ loaders/ │
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│ ├── APIClient │ │ ├── base_loader.py │
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│ ├── LocalJsonClient │ │ ├── ods/ ODS 加载器 │
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│ └── RecordingClient │ │ ├── dimensions/ SCD2 维度 │
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│ │ │ └── facts/ 事实表 │
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└───────────────────────┘ └───────────────────────────────┘
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│ │
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▼ ▼
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┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ PostgreSQL │
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│ billiards_ods │ billiards_dwd │ billiards_dws │ etl_admin│
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└─────────────────────────────────────────────────────────┘
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## 执行链路
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系统采用三层架构,执行流程如下:
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1. **CLI 层**(`cli/main.py`):解析命令行参数 → 生成 `AppConfig` → 依赖注入
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2. **编排层**(`orchestration/pipeline_runner.py`):管道名称 → 层 → 任务列表解析;`processing_mode` 控制增量/校验流程
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3. **执行层**(`orchestration/task_executor.py`):`DataSource` 枚举决定 fetch/ingest 路径,含游标管理、运行记录、失败标记
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## 核心架构模式
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### 任务模式
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每个 ETL 任务继承 `BaseTask`,遵循 Extract → Transform → Load 模板方法,在 `orchestration/task_registry.py` 中注册。任务代码采用大写蛇形命名(如 `DWD_LOAD_FROM_ODS`)。
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### 加载器模式
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每张目标表对应一个加载器,继承 `BaseLoader` 并实现 `upsert()` 方法。维度加载器位于 `loaders/dimensions/`(走 SCD2),事实加载器位于 `loaders/facts/`(增量写入)。核心是批量 upsert + 冲突处理策略。
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### 配置分层
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配置按优先级叠加:`config/defaults.py`(默认值)→ `.env` / 环境变量 → CLI 参数覆盖。通过 `AppConfig.get("dotted.path")` 统一访问。
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### API 抽象
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`APIClient`(HTTP 在线抓取)、`LocalJsonClient`(离线 JSON 回放)、`RecordingAPIClient`(抓取 + 落盘)共享相同接口,任务代码无需关心数据来源。
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### 管线模式
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通过 `--pipeline-flow` 或 `--data-source` 参数控制:
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- `FULL` / `hybrid`:在线抓取 + 入库
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- `FETCH_ONLY` / `online`:仅在线抓取
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- `INGEST_ONLY` / `offline`:仅离线入库
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### 调度与水位
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`ETLScheduler` 编排任务执行,`cursor_manager` 管理增量水位,`run_tracker` 在 `etl_admin` Schema 中记录运行状态,确保增量正确性和可重复性。
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