docs(spark): simplify session setup explanations

README.md

@@ -56,9 +56,8 @@ graph TB
 | `Trino` | Compute — ad hoc SQL, чтение тех же таблиц |
 | `JupyterLab` | Точка входа — практические ноутбуки курса |
 
-Ноутбуки создают `SparkSession` с именем приложения, а подключение к
+Ноутбуки подключаются к Spark-кластеру с
-`spark://spark-master:7077` и общие настройки Iceberg/MinIO получают из
+[готовыми настройками стенда](./docs/stack_reference.md#spark).
-`spark/spark-defaults.conf`.
 
 ## С чего начать
 

START_HERE.md

@@ -108,11 +108,15 @@ notebooks/01_environment_and_smoke_test.ipynb
 - `./src` смонтирован read-only как `/opt/src`;
 - `./data` смонтирован read-only как `/opt/data`;
 - `PYTHONPATH=/opt/src`, поэтому helper-скрипты из `src/` доступны для импорта в ноутбуках;
-- новое ядро Jupyter читает `spark/spark-defaults.conf`: из него `SparkSession` получает адрес кластера `spark://spark-master:7077` и настройки Iceberg/MinIO;
-- повторный запуск ячейки с `getOrCreate()` в том же ядре возвращает существующую сессию; чтобы заново применить стартовые настройки, перезапусти ядро;
 - первый ноутбук курса: `01_environment_and_smoke_test.ipynb`;
 - локальный учебный data bundle для Модуля 3 должен быть доступен внутри Jupyter по пути `/opt/data/nyc_taxi`.
 
+Ноутбуки берут адрес кластера из
+[`spark/spark-defaults.conf`](./spark/spark-defaults.conf). Если изменил его,
+перезапусти ядро и заново создай Spark-сессию. Повторный запуск ячейки с
+`getOrCreate()` использует текущую сессию. При перезапуске ядра переменные Python
+сбрасываются, а учебные таблицы и файлы сохраняются.
+
 ## Базовая диагностика
 
 ### Посмотреть список контейнеров

docs/stack_reference.md

@@ -53,9 +53,16 @@ docker compose down -v
 
 - Master UI: `http://localhost:8080`
 - Worker UI: `http://localhost:8081` и `http://localhost:8082`
-- Spark master endpoint внутри сети compose: `spark://spark-master:7077`
+- Адрес Spark master внутри сети Docker Compose: `spark://spark-master:7077`
-- `spark/spark-defaults.conf` задаёт этот endpoint как `spark.master`; новое ядро Jupyter применяет настройку при создании первой `SparkSession`.
+
-- `SparkSession.builder.getOrCreate()` в уже работающем ядре возвращает существующую сессию. Для повторного чтения стартовых настроек нужно перезапустить ядро.
+Адрес кластера (`spark.master`) и настройки доступа к Iceberg и MinIO заданы в
+[`spark/spark-defaults.conf`](../spark/spark-defaults.conf). Docker подключает этот
+файл к контейнеру Jupyter как `/opt/spark/conf/spark-defaults.conf`.
+
+При первом вызове `getOrCreate()` Spark читает настройки и создает сессию.
+Повторный вызов использует уже работающую сессию. Если изменил адрес кластера
+или настройки в файле, перезапусти ядро ноутбука и снова выполни ячейки
+с импортами и созданием сессии.
 
 Пример запуска smoke-скрипта:
 

plans/course-roadmap.md

@@ -1,11 +1,11 @@
 # План развития курса «Lakehouse без магии»
 
-Статус: ближайшие доработки определены, реализация впереди.
+Статус: исправление подключения Spark готово к проверке; остальные работы запланированы.
 Последнее обновление: 2026-09-15.
 
 Здесь собираем отзывы студентов, выбираем следующие улучшения и объясняем их порядок. Подробные задания, критерии приёмки и актуальный статус исполнения хранятся в [Gitea Issues](https://git.dementev.space/ddmitry/mini-lakehouse-lab/issues).
 
-Текущие рамки курса задаёт [PRD](../docs/course_prd.md), а состав уроков — [программа](../docs/course_program.md). Запись в этом плане означает будущую работу. При реализации изменения сначала обновляем соответствующий канонический документ, затем учебные материалы и ссылки на них.
+Текущие рамки курса задаёт [PRD](../docs/course_prd.md), а состав уроков — [программа](../docs/course_program.md). Статус каждой работы указан ниже. При реализации изменения сначала обновляем соответствующий канонический документ, затем учебные материалы и ссылки на них.
 
 ## Обратная связь
 
@@ -22,13 +22,18 @@
 
 ### 1. Проверить и исправить создание Spark-сессий
 
-**Статус:** выполнено в задаче #1.
+**Статус:** исправление проверено в ветке `1-spark-session-master`, ожидает слияния.
 
 **Задача:** [#1 — подключение Spark-сессий в новом ядре](https://git.dementev.space/ddmitry/mini-lakehouse-lab/issues/1).
 
-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.
+В новых процессах модуль 1 подключался к кластеру, а модули 2–8 запускали Spark
+локально (`local[*]`). В исправлении все восемь ноутбуков берут адрес кластера
+из `spark/spark-defaults.conf`.
 
-**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.
+**Проверено:** инициализация каждого ноутбука в отдельном процессе,
+вычисление на кластере, повторный `getOrCreate()`, запись и чтение тестовой
+Iceberg-таблицы. Перед закрытием #1 нужно опубликовать в задаче результаты
+проверок и их ограничения.
 
 ### 2. Добавить практику «Как настроен Spark в нашем стенде»
 

spark/spark-defaults.conf

@@ -1,6 +1,6 @@
 # spark/spark-defaults.conf
 
-# Все SparkSession из Jupyter подключаются к кластеру по умолчанию
+# Адрес Spark-кластера для новых сессий
 spark.master                                     spark://spark-master:7077
 
 # Включаем Iceberg extensions

src/spark/cluster_smoke.py

@@ -12,8 +12,7 @@ def create_spark_session(
 ) -> SparkSession:
     """Создать SparkSession для проверок окружения в Модуле 1.
 
-    Функция специально остаётся минимальной и опирается на смонтированный
+    Адрес кластера и настройки Iceberg и MinIO заданы в spark-defaults.conf.
-    в контейнер `spark-defaults.conf` для Spark/Iceberg-конфигурации.
     """
     return SparkSession.builder.appName(app_name).getOrCreate()