fix(spark): исправлено подключение ноутбуков к кластеру

- Зачем: модули 2–8 в новом процессе выбирали local[*] вместо Spark-кластера.
- Что: master перенесён в общий spark-defaults.conf, smoke требует точный адрес кластера, документация и планы синхронизированы.
- Проверка: фактическая инициализация всех восьми ноутбуков, повторный getOrCreate, распределённые вычисления, Iceberg/MinIO write-read-cleanup и docker compose config прошли.

plans/course-roadmap.md

@@ -22,15 +22,13 @@
 
 ### 1. Проверить и исправить создание Spark-сессий
 
-**Статус:** запланировано; выполняется первым.
+**Статус:** выполнено в задаче #1.
 
 **Задача:** [#1 — подключение Spark-сессий в новом ядре](https://git.dementev.space/ddmitry/mini-lakehouse-lab/issues/1).
 
-В `src/spark/cluster_smoke.py` адрес master задаётся явно. В модуле 2 комментарий говорит, что master берётся из `spark-defaults.conf`, однако в этом файле нет `spark.master`. В модулях 2–8 сессия создаётся без явного `.master(...)`. Это подтверждённое расхождение исходников; фактический режим работы этих ноутбуков в новом ядре ещё не проверен.
+Проверка в отдельных процессах показала: модуль 1 подключался к кластеру, а модули 2–8 без `spark.master` запускали Spark в `local[*]`. Теперь общий `spark-defaults.conf` задаёт `spark://spark-master:7077`, а helper модуля 1 и остальные ноутбуки используют этот единый источник.
 
-Нужно проверить создание сессии каждого ноутбука в отдельном новом ядре, зафиксировать фактический master и привести код и пояснения к воспроизводимому способу подключения. Повторное прохождение сохраняет учебные данные из предыдущих модулей: независимость от состояния ядра не означает независимость от этих данных.
-
-**Результат:** каждый ноутбук подключается к ожидаемому Spark-кластеру после перезапуска ядра; документация правильно объясняет источник настроек. Проверки и необходимые исправления описываются в задаче.
+**Результат:** каждый ноутбук подключается к ожидаемому Spark-кластеру после перезапуска ядра. Повторный `getOrCreate()` в том же ядре возвращает существующую сессию; это поведение и источник настроек объяснены в onboarding и техническом reference. Подробные проверки сохранены в задаче #1.
 
 ### 2. Добавить практику «Как настроен Spark в нашем стенде»