Merge pull request 'fix(spark): подключение всех ноутбуков к кластеру' (#3) from 1-spark-session-master into main

- 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.

README.md

@@ -56,6 +56,9 @@ graph TB
 | `Trino` | Compute — ad hoc SQL, чтение тех же таблиц |
 | `JupyterLab` | Точка входа — практические ноутбуки курса |
 
+Ноутбуки подключаются к Spark-кластеру с
+[готовыми настройками стенда](./docs/stack_reference.md#spark).
+
 ## С чего начать
 
 1. Открой [START_HERE.md](./START_HERE.md) — запуск стенда, диагностика, первый ноутбук.

START_HERE.md

@@ -111,6 +111,12 @@ notebooks/01_environment_and_smoke_test.ipynb
 - 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

@@ -53,7 +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`
+
+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:
 
@@ -141,7 +150,7 @@ docker compose run --rm iceberg-catalog-init
 | Файл | Что задаёт |
 | --- | --- |
 | `docker-compose.yml` | состав сервисов, порты, volumes, init-контейнеры |
-| `spark/spark-defaults.conf` | Spark catalog `lakehouse`, `s3a`, Iceberg extensions |
+| `spark/spark-defaults.conf` | Spark master, catalog `lakehouse`, `s3a`, Iceberg extensions |
 | `trino/catalog/lakehouse.properties` | каталог Trino `lakehouse`, JDBC и S3-доступ |
 | `spark/Dockerfile` | образ Spark с Iceberg, S3A и Python-зависимостями |
 | `jupyter/Dockerfile` | образ JupyterLab на базе Spark |

notebooks/02_lakehouse_mental_model.ipynb

@@ -25,8 +25,8 @@
       "metadata": {},
       "outputs": [],
       "source": [
-        "# Мы не указываем .master() явно, так как он и другие настройки Iceberg\n",
+        "# Адрес Spark-кластера и настройки Iceberg берутся из spark-defaults.conf.\n",
-        "# подтягиваются из конфигурации spark-defaults.conf при старте сессии.\n",
+        "# Поэтому в ноутбуке достаточно задать имя приложения.\n",
         "from pyspark.sql import SparkSession\n",
         "\n",
         "spark = SparkSession.builder \\\n",

plans/course-roadmap.md

@@ -1,11 +1,11 @@
 # План развития курса «Lakehouse без магии»
 
-Статус: ближайшие доработки определены, реализация впереди.
+Статус: подключение Spark исправлено; следующая работа — практика настройки сессии.
 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
 
@@ -22,21 +22,23 @@
 
 ### 1. Проверить и исправить создание Spark-сессий
 
-**Статус:** запланировано; выполняется первым.
+**Статус:** выполнено, [MR #3](https://git.dementev.space/ddmitry/mini-lakehouse-lab/pulls/3).
 
 **Задача:** [#1 — подключение Spark-сессий в новом ядре](https://git.dementev.space/ddmitry/mini-lakehouse-lab/issues/1).
 
-В `src/spark/cluster_smoke.py` адрес master задаётся явно. В модуле 2 комментарий говорит, что master берётся из `spark-defaults.conf`, однако в этом файле нет `spark.master`. В модулях 2–8 сессия создаётся без явного `.master(...)`. Это подтверждённое расхождение исходников; фактический режим работы этих ноутбуков в новом ядре ещё не проверен.
+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`.
 
-Нужно проверить создание сессии каждого ноутбука в отдельном новом ядре, зафиксировать фактический master и привести код и пояснения к воспроизводимому способу подключения. Повторное прохождение сохраняет учебные данные из предыдущих модулей: независимость от состояния ядра не означает независимость от этих данных.
+**Проверено:** инициализация каждого ноутбука в отдельном процессе,
-
+вычисление на кластере, повторный `getOrCreate()`, запись и чтение тестовой
-**Результат:** каждый ноутбук подключается к ожидаемому Spark-кластеру после перезапуска ядра; документация правильно объясняет источник настроек. Проверки и необходимые исправления описываются в задаче.
+Iceberg-таблицы. Результаты проверок и их ограничения приведены в комментарии к #1.
 
 ### 2. Добавить практику «Как настроен Spark в нашем стенде»
 
-**Статус:** запланировано; зависит от результата работы 1.
+**Статус:** запланировано; можно приступать после завершения #1.
 
-**Задача:** [#2 — практика базовой настройки SparkSession](https://git.dementev.space/ddmitry/mini-lakehouse-lab/issues/2), заблокирована задачей #1.
+**Задача:** [#2 — практика базовой настройки SparkSession](https://git.dementev.space/ddmitry/mini-lakehouse-lab/issues/2).
 
 Практику разместить в начале модуля 3. Ориентир — 20–30 минут; фактическую длительность проверить при прохождении.
 
@@ -78,4 +80,4 @@
 
 ## Выпущенные улучшения
 
-Доработки из этого плана ещё не выпущены.
+- [#1](https://git.dementev.space/ddmitry/mini-lakehouse-lab/issues/1): все восемь ноутбуков подключаются к Spark-кластеру при создании сессии в новом процессе; настройки собраны в `spark/spark-defaults.conf`.

plans/module-03-raw-ingest-and-first-read.md

@@ -96,7 +96,7 @@ volumes:
 
 ### Секция 3: Первое чтение в Spark
 - **[md]** Разница `spark.read.parquet("s3a://...")` (raw-файлы) vs `spark.table(...)` (управляемая Iceberg-таблица). Мы пока на этапе raw, Iceberg-таблица появится в Модуле 4.
-- **[code]** Создание SparkSession (паттерн из Module 2 — без `.master()`, `setLogLevel("ERROR")`).
+- **[code]** Создание SparkSession (паттерн из Module 2 — адрес кластера из `spark-defaults.conf`, `setLogLevel("ERROR")`).
 - **[code]** Чтение одного файла: `spark.read.parquet("s3a://lakehouse/raw/nyc_taxi/yellow_tripdata_2024-01.parquet")`.
 - **[code]** Чтение всех файлов wildcard: `yellow_tripdata_*.parquet` (без привязки к конкретному году в wildcard, чтобы код работал с любыми скачанными файлами).
 
@@ -150,7 +150,7 @@ volumes:
 - `.gitignore` содержит `/data/` для исключения датасета из git.
 - `notebooks/03_raw_ingest_and_first_read.ipynb` можно выполнить сверху вниз в поднятом Jupyter-окружении при наличии скачанного data bundle.
 - Ноутбук следует методике курса: `объяснение -> демонстрация -> самостоятельное повторение -> checkpoint`.
-- Ноутбук использует паттерны из Модулей 1-2: `boto3` для MinIO, SparkSession без `.master()`, `setLogLevel("ERROR")`.
+- Ноутбук использует паттерны из Модулей 1-2: `boto3` для MinIO, SparkSession с адресом кластера из `spark-defaults.conf`, `setLogLevel("ERROR")`.
 - Raw-данные остаются в MinIO после выполнения ноутбука (cleanup отсутствует намеренно).
 - При отсутствии data bundle — понятный assert с отсылкой к `START_HERE.md`.
 - `docs/stack_reference.md` обновлён: секция JupyterLab содержит `./data` mount.

plans/module-04-bronze-with-iceberg.md

@@ -94,7 +94,7 @@ Bronze нужен Модулю 5. Spark-сессия останавливает
 | История изменений | Нет (или WAL на уровне СУБД) | Snapshots и manifests (встроены в формат) |
 
 ### Секция 1: Spark-сессия и проверка raw
-- **[code]** SparkSession (паттерн Модулей 2-3: без `.master()`, `setLogLevel("ERROR")`).
+- **[code]** SparkSession (паттерн Модулей 2-3: адрес кластера из `spark-defaults.conf`, `setLogLevel("ERROR")`).
 - **[code]** Быстрая проверка: `spark.read.parquet("s3a://lakehouse/raw/nyc_taxi/yellow_tripdata_*.parquet").count()` + `.printSchema()`. Assert на ненулевой count с отсылкой к Модулю 3.
 - **[md]** Сейчас читаем как набор файлов — нет истории, каталогизации, контроля схемы. Дальше создадим управляемую таблицу.
 
@@ -203,7 +203,7 @@ Bronze нужен Модулю 5. Spark-сессия останавливает
 
 - `notebooks/04_bronze_with_iceberg.ipynb` можно выполнить сверху вниз в поднятом Jupyter-окружении после прохождения Модуля 3 (raw-данные в MinIO).
 - Ноутбук следует методике курса: `объяснение → демонстрация → самостоятельное повторение → checkpoint`.
-- Ноутбук использует паттерны из Модулей 1-3: SparkSession без `.master()`, `setLogLevel("ERROR")`, `boto3` для MinIO.
+- Ноутбук использует паттерны из Модулей 1-3: SparkSession с адресом кластера из `spark-defaults.conf`, `setLogLevel("ERROR")`, `boto3` для MinIO.
 - Ноутбук идемпотентен: повторное выполнение (`CREATE OR REPLACE`) не дублирует данные и не роняет ячейки.
 - CTAS использует явный список колонок, а не `SELECT *`.
 - Bronze-таблица `lakehouse.bronze.nyc_taxi_yellow` остаётся после выполнения ноутбука для использования в Модуле 5.

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.

plans/module-06-spark-and-trino-on-same-table.md

@@ -287,7 +287,7 @@ RUN pip3 install --no-cache-dir \
 - `notebooks/06_spark_and_trino_on_same_table.ipynb` выполняется сверху вниз после прохождения Модуля 5 без внешних зависимостей (DBeaver не обязателен).
 - Ноутбук содержит живой цикл write → read: Spark создаёт таблицу, Trino читает.
 - Методика курса: объяснение -> демонстрация -> самостоятельное повторение -> checkpoint.
-- Паттерны Модулей 1-5: SparkSession без `.master()`, `setLogLevel("ERROR")`.
+- Паттерны Модулей 1-5: SparkSession с адресом кластера из `spark-defaults.conf`, `setLogLevel("ERROR")`.
 - Trino-запросы — в исполняемых code cells через Python `trino` клиент. DBeaver-подсказки — в markdown.
 - При отсутствии silver — assert с отсылкой к Модулю 5. Схема silver: не менее 24 колонок (допускается расширенная схема после Модуля 5).
 - Текст на русском с параллелями к PostgreSQL/Greenplum.

plans/module-07-safe-table-changes.md

@@ -429,7 +429,7 @@ print(f"Демо-таблица пересоздана: {spark.table(DEMO_TABLE)
 - `notebooks/07_safe_table_changes.ipynb` выполняется сверху вниз после прохождения Модуля 6 без внешних зависимостей (DBeaver не обязателен).
 - Ноутбук содержит: демонстрацию schema evolution (`ADD COLUMN` на silver), time travel (`VERSION AS OF`), recovery (`rollback_to_snapshot`), демонстрацию влияния `RENAME COLUMN` на downstream.
 - Методика курса: объяснение -> демонстрация -> самостоятельное повторение -> checkpoint.
-- Паттерны Модулей 1-6: SparkSession без `.master()`, `setLogLevel("ERROR")`, `trino_query()`.
+- Паттерны Модулей 1-6: SparkSession с адресом кластера из `spark-defaults.conf`, `setLogLevel("ERROR")`, `trino_query()`.
 - Schema evolution на silver: только `ADD COLUMN` (безопасная операция). Опасные операции — на демо-таблице.
 - При отсутствии silver — assert с отсылкой к Модулю 5.
 - Текст на русском с параллелями к PostgreSQL/Greenplum.

plans/module-08-maintenance-and-final-lab.md

@@ -488,7 +488,7 @@ except Exception as e:
 - `notebooks/08_maintenance_and_final_lab.ipynb` выполняется сверху вниз после прохождения Модуля 6 без внешних зависимостей (DBeaver не обязателен, Модуль 7 рекомендуется, но не обязателен).
 - Ноутбук содержит: демонстрацию проблемы мелких файлов, compaction (`rewrite_data_files`), expire_snapshots, финальную сквозную практику.
 - Методика курса: объяснение → демонстрация → самостоятельное повторение → checkpoint.
-- Паттерны Модулей 1–7: SparkSession без `.master()`, `setLogLevel("ERROR")`, `trino_query()`.
+- Паттерны Модулей 1–7: SparkSession с адресом кластера из `spark-defaults.conf`, `setLogLevel("ERROR")`, `trino_query()`.
 - Демо-таблица `taxi_maintenance_demo` создаётся и удаляется внутри ноутбука.
 - Финальная практика в отдельном namespace `lakehouse.final` с полным cleanup в конце.
 - При отсутствии silver — assert с отсылкой к Модулю 5. При отсутствии raw-данных в MinIO — assert с отсылкой к Модулю 3.

spark/spark-defaults.conf

@@ -1,5 +1,8 @@
 # spark/spark-defaults.conf
 
+# Адрес Spark-кластера для новых сессий
+spark.master                                     spark://spark-master:7077
+
 # Включаем Iceberg extensions
 spark.sql.extensions                             org.apache.iceberg.spark.extensions.IcebergSparkSessionExtensions
 

src/spark/cluster_smoke.py

@@ -2,30 +2,29 @@ from __future__ import annotations
 
 from pyspark.sql import SparkSession
 
-DEFAULT_MASTER_URL = "spark://spark-master:7077"
+EXPECTED_MASTER_URL = "spark://spark-master:7077"
 DEFAULT_APP_NAME = "cluster-smoke"
 DEFAULT_ROW_COUNT = 1_000_000
 
 
 def create_spark_session(
     app_name: str = DEFAULT_APP_NAME,
-    master_url: str = DEFAULT_MASTER_URL,
 ) -> 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 остальной Spark/Iceberg-конфигурации.
     """
-    return SparkSession.builder.appName(app_name).master(master_url).getOrCreate()
+    return SparkSession.builder.appName(app_name).getOrCreate()
 
 
 def run_cluster_smoke(spark: SparkSession, row_count: int = DEFAULT_ROW_COUNT) -> dict:
     spark_context = spark.sparkContext
     master_url = spark_context.master
 
-    if master_url.startswith("local"):
+    if master_url != EXPECTED_MASTER_URL:
         raise RuntimeError(
-            "Smoke test must run against the Spark cluster, not local mode."
+            "Smoke test must run against "
+            f"{EXPECTED_MASTER_URL}, got {master_url}."
         )
 
     # Берём больше партиций, чем даёт defaultParallelism, чтобы задача точно