docs(plans): добавлен план Модуля 2 и обновлены зависимости стенда

- Зачем:
  - необходимо зафиксировать структуру второго модуля «Ментальная модель Lakehouse» и подготовить инфраструктуру для инспекции компонентов.
- Что:
  - создан файл plans/module-02-lakehouse-mental-model.md с детальным планом работ, целями и чекпоинтом.
  - в jupyter/Dockerfile добавлены библиотеки boto3 и psycopg2-binary для программного доступа к MinIO и PostgreSQL из ноутбуков.
  - модуль 2 добавлен в общий индекс планов в plans/README.md.
- Проверка:
  - файл плана соответствует методике курса, в Dockerfile запинены версии библиотек.

plans/module-02-lakehouse-mental-model.md

@@ -0,0 +1,64 @@
+# Модуль 2. Ментальная модель Lakehouse: storage, catalog, compute
+
+**Статус:** `Draft`
+**Последнее обновление:** `2026-03-07`
+
+## Цель
+
+Убрать "магическое" восприятие Lakehouse и связать новую модель с привычным миром классических монолитных СУБД (PostgreSQL/Greenplum). Студент должен на практике увидеть физическое разделение ролей: где лежат данные, где хранятся метаданные, и кто выполняет вычисления.
+
+## Результат для студента
+
+После прохождения модуля студент:
+
+- понимает, что таблица в Lakehouse в практическом смысле — это согласованный набор файлов данных и метаданных;
+- может проследить цепочку записи `Spark -> catalog -> MinIO` на примере маленькой demo-таблицы;
+- осознает разницу между "одной базой данных" и набором независимых компонентов Lakehouse;
+- умеет находить физические артефакты таблицы в объектном хранилище (MinIO);
+- умеет находить записи о таблице в каталоге метаданных (PostgreSQL);
+- не путает физическое хранение с логической таблицей.
+
+## Deliverables
+
+- `notebooks/02_lakehouse_mental_model.ipynb` как основной ноутбук Модуля 2;
+- Подготовленные диагностические шаги (например, вспомогательные функции в `src/spark` или запросы/скрипты прямо в ноутбуке) для инспекции MinIO и PostgreSQL;
+- Обновление индекса планов в `plans/README.md`.
+
+## План работ
+
+1. Подготовить структуру `notebooks/02_lakehouse_mental_model.ipynb` по методике курса: `объяснение -> демонстрация -> самостоятельное повторение -> checkpoint`.
+2. Написать короткий теоретический блок с параллелями: классический DWH (Greenplum/Postgres) vs. Lakehouse (Storage + Catalog + Compute).
+3. Сделать готовую демонстрацию: создание отдельного namespace (например, `lakehouse.module_02`) и небольшой demo-таблицы через Spark, запись пары строк. Для обеспечения идемпотентности и чистоты при повторном прохождении использовать `CREATE OR REPLACE TABLE` (или очистку таблицы перед записью) и конструкции `IF NOT EXISTS` для namespace.
+4. Разработать шаги для инспекции:
+   - запрос к PostgreSQL (каталогу метаданных), чтобы увидеть регистрацию таблицы;
+   - запрос к MinIO (например, s3a list или boto3), чтобы увидеть появление файлов данных (parquet) и метаданных (json/avro).
+5. Сформулировать самостоятельное задание: студент создает свою таблицу, пишет в нее данные и находит её следы в хранилище и каталоге.
+6. Включить в конец ноутбука обязательный шаг очистки (cleanup) — удаление таблиц и namespace `module_02`, чтобы не оставлять мусор для следующих модулей.
+7. Описать вопросы для Checkpoint.
+
+## Checkpoint
+
+Студент должен уметь:
+
+- показать конкретные файлы данных и метаданных созданной таблицы в MinIO (через UI или код);
+- показать запись о таблице в PostgreSQL и объяснить, на что указывает поле `metadata_location`;
+- объяснить, что произойдёт, если удалить файлы из MinIO, но не трогать каталог (или наоборот);
+- сопоставить эти наблюдения с ролями `storage` и `catalog`.
+
+## Acceptance Criteria
+
+- Ноутбук `02_lakehouse_mental_model.ipynb` полностью раскрывает тему декомпозиции Lakehouse без глубокого погружения в спецификацию Iceberg.
+- Демонстрации работают в локальном окружении (Jupyter) и наглядно показывают изменения в MinIO и PostgreSQL.
+- Самостоятельное задание выполнимо на базе показанных примеров.
+- Модуль 2 добавлен в индекс `plans/README.md`.
+
+## Риски
+
+- Излишнее углубление во внутренности Iceberg-манифестов. Нужно держать фокус только на факте их наличия и разделения `data/metadata`.
+- Доступность PostgreSQL/MinIO из Jupyter: необходимо убедиться, что в `jupyter/Dockerfile` установлены `boto3` и `psycopg2-binary`, а также учитывать DNS-резолв `postgres-iceberg` из контейнера `jupyter` (сеть `spark-net` это позволяет, но могут быть нюансы).
+
+## Out of Scope
+
+- Загрузка и чтение сырых данных (NYC Taxi) — отложено до Модуля 3.
+- Сложные трансформации.
+- Чтение одной таблицы двумя движками (Spark и Trino) — отложено до Модуля 6 (в этом модуле чтение демо-таблицы будет только через Spark SQL для базовой верификации записи).