- Зачем:
- продемонстрировать возможность доступа нескольких движков к одной Iceberg-таблице через общий каталог.
- Что:
- создан notebooks/06_spark_and_trino_on_same_table.ipynb с примерами write (Spark) -> read (Trino).
- в jupyter/Dockerfile добавлен клиент trino.
- в START_HERE.md и docs/stack_reference.md добавлена инструкция по подключению DBeaver к Trino.
- статус модуля 6 в планах обновлен до Ready for validation.
- Проверка:
- ручная проверка выполнения ячеек в ноутбуке (Python trino client).
- проверка наличия всех инструкций в документации.
- Зачем:
- нужен следующий практический шаг после модулей 1-2: доставить raw-данные в MinIO и впервые прочитать их через Spark.
- Что:
- добавлен ноутбук модуля 3 с raw ingest, first read, проверкой схемы, null-анализом и поиском аномалий.
- обновлены START_HERE, stack reference и docker-compose для data bundle в ./data и mount в /opt/data.
- добавлены правила игнорирования data bundle, .gitkeep для пустой директории и обновлён статус плана модуля.
- Проверка:
- docker compose config.
- выполнение notebooks/03_raw_ingest_and_first_read.ipynb на локальном data bundle.
- 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