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/module-05-silver-layer.md

@@ -118,7 +118,7 @@ Silver нужен Модулям 6 и 8. Spark-сессия останавлив
 - **[md]** Ключевая идея: silver = bronze + явные правила трансформации + проверки качества.
 
 ### Секция 1: Spark-сессия и проверка bronze
-- **[code]** SparkSession (паттерн Модулей 2-4: без `.master()`, `setLogLevel("ERROR")`). Константы, вспомогательные функции (`format_bytes`, `list_objects` — переиспользование паттерна из Модуля 4).
+- **[code]** SparkSession (паттерн Модулей 2-4: адрес кластера из `spark-defaults.conf`, `setLogLevel("ERROR")`). Константы, вспомогательные функции (`format_bytes`, `list_objects` — переиспользование паттерна из Модуля 4).
 - **[code]** Assert: `spark.table(BRONZE_TABLE).count() > 0` с отсылкой к Модулю 4. Assert: `spark.table(BRONZE_LOOKUP_TABLE)` существует — при отсутствии жёсткая ошибка с отсылкой к Секции 8 Модуля 4.
 - **[md]** Обе bronze-таблицы на месте. Теперь строим silver.
 
@@ -260,7 +260,7 @@ speed_mph                   DOUBLE          (E4: новая, trip_distance / (tr
 
 - `notebooks/05_silver_layer.ipynb` можно выполнить сверху вниз в поднятом Jupyter-окружении после прохождения Модуля 4 (bronze-таблицы в каталоге).
 - Ноутбук следует методике курса: `объяснение -> демонстрация -> самостоятельное повторение -> checkpoint`.
-- Ноутбук использует паттерны из Модулей 1-4: SparkSession без `.master()`, `setLogLevel("ERROR")`.
+- Ноутбук использует паттерны из Модулей 1-4: SparkSession с адресом кластера из `spark-defaults.conf`, `setLogLevel("ERROR")`.
 - Ноутбук идемпотентен: повторное выполнение (`CREATE OR REPLACE`) не дублирует данные и не роняет ячейки.
 - CTAS использует явный список колонок, а не `SELECT *`.
 - Правила трансформации зафиксированы в markdown-таблице перед кодом, а не только в коде.