- Зачем:
- необходимо дать студенту практический инструмент для понимания разделения storage, catalog и compute.
- Что:
- создан notebooks/02_lakehouse_mental_model.ipynb с демонстрацией записи в Spark и инспекцией в PostgreSQL и MinIO.
- в ноутбук добавлена таблица сравнения Lakehouse vs классические СУБД.
- реализованы механизмы идемпотентности (CREATE OR REPLACE TABLE) и автоматической очистки ресурсов.
- обновлен статус Модуля 2 в планах на "Ready for validation".
- Проверка:
- проверена структура JSON ноутбука, наличие всех демонстрационных и самостоятельных ячеек, а также корректность путей к MinIO (prefix warehouse/).
- Зачем:
- нужен воспроизводимый вход в курс и единое место хранения планов по модулям.
- Что:
- добавлены `plans/README.md`, living plan Модуля 1, `START_HERE.md` и канонический ноутбук `01_environment_and_smoke_test.ipynb`, а `cluster_smoke.py` расширен до reusable helper и CLI smoke test.
- уточнены onboarding-материалы и окружение: добавлены Spark UI в `README.md`, ресурсы хоста и креды MinIO в `START_HERE.md`, использован `NB_GID` в `jupyter/Dockerfile`, в ноутбуке усилены самостоятельные задания и добавлены `cell id`, а пояснения в `cluster_smoke.py` переведены на русский для студентов.
- обновлены `README.md`, `AGENTS.md` и archive howto, удалены устаревшие `spark-basic-test.ipynb` и `03_partitioning_and_schema_evolution.ipynb`.
- Проверка:
- `python3 -m py_compile src/spark/cluster_smoke.py src/spark/__init__.py`.
- `docker compose build spark-master` и `docker compose build jupyter`.
- `docker compose up -d`, `docker compose exec jupyter python3 -c "from spark.cluster_smoke import create_spark_session, run_cluster_smoke; spark=create_spark_session(app_name='module-01-validation'); print(run_cluster_smoke(spark)); spark.stop()"` и `docker compose exec jupyter jupyter nbconvert --to notebook --execute /opt/work/01_environment_and_smoke_test.ipynb --output-dir /tmp --output module1-validation-2.ipynb`.
ddadmin