15 changed files with 430 additions and 50 deletions
@@ -24,7 +24,7 @@ graph TB
    U[Student / engineer]

    subgraph Access
-        J[JupyterLab<br/>notebooks / PySpark]
+        J[VS Code в браузере<br/>Jupyter notebooks / PySpark]
        Q[Trino UI / CLI<br/>ad hoc SQL]
    end

@@ -54,7 +54,8 @@ graph TB
 | `PostgreSQL` | Catalog — метаданные JDBC-каталога `lakehouse` |
 | `Spark` | Compute — ETL, запись и чтение Iceberg-таблиц |
 | `Trino` | Compute — ad hoc SQL, чтение тех же таблиц |
-| `JupyterLab` | Точка входа — практические ноутбуки курса |
+| `code-server` | VS Code в браузере — ноутбуки курса, Python и терминал внутри Docker |
+| `JupyterLab` | Запасной интерфейс для тех же ноутбуков |

 Ноутбуки подключаются к Spark-кластеру с
 [готовыми настройками стенда](./docs/stack_reference.md#spark).
@@ -73,18 +74,22 @@ docker compose up -d
 docker compose ps
 ```

-Зафиксированные исторические образы MinIO загружаются из официального Quay registry; подробности — в [техническом reference](./docs/stack_reference.md#minio).
+MinIO собирается из закреплённых официальных исходников; первая сборка занимает
+несколько дополнительных минут. Подробности — в [техническом reference](./docs/stack_reference.md#minio).

 После старта:

 | UI | Адрес |
 | --- | --- |
-| JupyterLab | `http://localhost:8888` |
+| VS Code в браузере | `http://localhost:8889` |
+| JupyterLab (запасной интерфейс) | `http://localhost:8888` |
 | Spark Master | `http://localhost:8080` |
 | Trino | `http://localhost:8090` |
 | MinIO Console | `http://localhost:9001` |

-JupyterLab опубликован только на loopback-интерфейсе хоста и рассчитан на локальный одно-пользовательский стенд. Подключение через VS Code Remote-SSH описано в [START_HERE.md](./START_HERE.md#как-работать-в-jupyter).
+Открой ноутбук в браузерном VS Code и выбери Python внутри контейнера: локальный
+Python и venv не нужны. Оба интерфейса доступны только с хоста стенда.
+Первый запуск ноутбука описан в [START_HERE.md](./START_HERE.md#как-работать-с-ноутбуками).

 ## Документы для прохождения

@@ -8,7 +8,7 @@
 2. Собрать и поднять стенд.
 3. Убедиться, что контейнеры живы.
 4. Открыть основные UI.
-5. Зайти в Jupyter и выполнить `notebooks/01_environment_and_smoke_test.ipynb`.
+5. Открыть VS Code в браузере и выполнить `notebooks/01_environment_and_smoke_test.ipynb`.
 6. Перед Модулем 3 подготовить учебный датасет в `./data/nyc_taxi`.
 7. При проблемах использовать логи и шаги диагностики из этого документа.

@@ -17,15 +17,18 @@
 Нужно заранее установить:

 - Docker;
- Docker Compose;
+- Docker Compose 2.17+ с BuildKit (`docker compose version`);
 - современный браузер для UI;
 - свободные порты на хосте.

 Рекомендуемые ресурсы хоста:

 - не менее `4 vCPU`;
- не менее `10 GB RAM`, иначе `Spark`, `Trino` и `Jupyter` могут стартовать нестабильно;
- хотя бы `8-10 GB` свободного места под образы и контейнеры.
+- не менее `10 GB RAM`, иначе `Spark`, `Trino` и IDE могут стартовать нестабильно;
+- хотя бы `20 GB` свободного места под образы, кэш первой сборки и контейнеры.
+
+Python, Java, Jupyter и расширения VS Code устанавливаются при сборке Docker-образов.
+На хосте не нужно создавать venv или устанавливать Python-пакеты.

 ## Порты стенда

@@ -37,20 +40,31 @@
 | Trino UI | `http://localhost:8090` | Проверка координатора Trino |
 | MinIO API | `http://localhost:9000` | S3-compatible endpoint |
 | MinIO Console | `http://localhost:9001` | Просмотр бакетов и файлов |
-| JupyterLab | `http://localhost:8888` | Основная точка входа в практику |
+| VS Code в браузере | `http://localhost:8889` | Основная точка входа в практику |
+| JupyterLab | `http://localhost:8888` | Запасной интерфейс для ноутбуков |
 | PostgreSQL | `localhost:5432` | JDBC-каталог Iceberg, нужен для диагностики |

 ## Быстрый запуск

 Все команды выполняются из корня репозитория.

+На Linux пользователь контейнера должен иметь доступ к файлам ноутбуков. Если
+твой UID отличается от `1000`, перед сборкой задай его в текущем терминале:
+
+```bash
+export NB_UID=$(id -u) NB_GID=$(id -g)
+```
+
+Для Docker Desktop на macOS и Windows обычно подходят значения по умолчанию.
+
 ### 1. Собрать образы

 ```bash
 docker compose build
 ```

-Зафиксированные образы MinIO загружаются из `quay.io`; их версии и назначение описаны в [техническом reference](./docs/stack_reference.md#minio).
+Первая сборка скачивает зависимости и компилирует MinIO из закреплённых исходников.
+На это может уйти несколько минут. Версии описаны в [техническом reference](./docs/stack_reference.md#minio).

 ### 2. Поднять стенд

@@ -66,7 +80,7 @@ docker compose ps

 Ожидаемое состояние:

- сервисы `spark-master`, `spark-worker-1`, `spark-worker-2`, `minio`, `postgres-iceberg`, `trino`, `jupyter` находятся в состоянии `Up`;
+- контейнеры `spark-master`, `spark-worker-1`, `spark-worker-2`, `minio`, `postgres-iceberg`, `trino`, `jupyter`, `ide` находятся в состоянии `Up`, у `ide` появляется статус `healthy`;
 - однократные init-контейнеры вроде `minio-init` и `iceberg-catalog-init` могут завершиться после успешной инициализации.

 ## Куда заходить после старта
@@ -76,14 +90,14 @@ docker compose ps
 - `http://localhost:8080` для `Spark Master UI`;
 - `http://localhost:8090` для `Trino UI`;
 - `http://localhost:9001` для `MinIO Console`;
- `http://localhost:8888` для `JupyterLab`.
+- `http://localhost:8889` для `VS Code в браузере`.

 Для входа в `MinIO Console` используй:

 - логин: `minioadmin`;
 - пароль: `minioadmin`.

-Если интерфейсы открываются, переходи в Jupyter и запускай:
+Если интерфейсы открываются, переходи в VS Code и запускай:

 ```text
 notebooks/01_environment_and_smoke_test.ipynb
@@ -97,19 +111,38 @@ notebooks/01_environment_and_smoke_test.ipynb
 | `PostgreSQL` | `catalog`: хранит метаданные JDBC-каталога Iceberg |
 | `Spark` | `compute`: выполняет PySpark и Spark SQL задания |
 | `Trino` | `compute`: читает те же таблицы через общий каталог |
-| `Jupyter` | Точка входа в учебные ноутбуки |
+| `VS Code / JupyterLab` | Интерфейсы для учебных ноутбуков |

-## Как работать в Jupyter
+## Как работать с ноутбуками
+
+1. Открой `http://localhost:8889` в отдельной вкладке браузера.
+2. Если сверху виден **Restricted Mode**, нажми **Manage → Trust** и закрой окно
+   Workspace Trust. Подтверди доверие только к своей копии этого учебного
+   репозитория: в Restricted Mode запуск ноутбуков ограничен.
+3. В папке **Ноутбуки** открой `01_environment_and_smoke_test.ipynb`.
+4. Нажми **Select Kernel → Python Environments** и выбери Python с путём
+   `/usr/bin/python3`. Он находится внутри контейнера `ide`, где уже есть
+   зависимости курса. Пункт **Existing Jupyter Server** здесь не нужен.
+5. Запусти первую кодовую ячейку кнопкой слева или `Shift+Enter`, затем остальные
+   ячейки по порядку. Результат появится под ячейкой. Сохрани ноутбук через `Ctrl+S`.
+
+Терминал VS Code тоже работает внутри контейнера. Команды `docker compose`
+выполняй в терминале хоста, откуда запускал стенд.
+
+Файлы доступны в IDE так:

- JupyterLab доступен без логина только с хоста, на котором запущен стенд;
- при работе через VS Code Remote-SSH выбери `Existing Jupyter Server` и укажи `http://127.0.0.1:8888/`;
- token в адрес добавлять не нужно: аутентификация и XSRF-проверка отключены для локального одно-пользовательского сценария;
 - `./notebooks` смонтирован в контейнер как `/opt/work`;
 - `./src` смонтирован read-only как `/opt/src`;
+- весь репозиторий доступен read-only в `/opt/course`; его папка `notebooks/`
+  доступна для записи, поэтому правки из IDE сохраняются на хосте;
 - `./data` смонтирован read-only как `/opt/data`;
 - `PYTHONPATH=/opt/src`, поэтому helper-скрипты из `src/` доступны для импорта в ноутбуках;
- 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`.
+- учебный data bundle для Модуля 3 доступен по пути `/opt/data/nyc_taxi`.
+
+Запасной интерфейс — JupyterLab на `http://localhost:8888`. Файлы ноутбуков общие,
+а ядра и переменные Python отдельные. Перед переходом сохрани ноутбук и останови
+его ядро. Подключение с удалённой машины описано в
+[техническом reference](./docs/stack_reference.md#vs-code-в-браузере).

 Ноутбуки берут адрес кластера из
 [`spark/spark-defaults.conf`](./spark/spark-defaults.conf). Если изменил его,
@@ -132,6 +165,7 @@ docker compose logs -f spark-master
 docker compose logs -f trino
 docker compose logs -f minio
 docker compose logs -f jupyter
+docker compose logs -f ide
 ```

 ### Типовые первые проверки
@@ -139,6 +173,12 @@ docker compose logs -f jupyter
 - `Spark UI` не открывается: проверь `docker compose ps` и логи `spark-master`.
 - `Trino UI` не открывается: проверь `docker compose ps` и логи `trino`.
 - `JupyterLab` не открывается: проверь `docker compose ps` и логи `jupyter`.
+- VS Code не открывается: проверь `docker compose ps ide` и логи `ide`.
+- Вместо ноутбука ошибка webview/service worker: открой `http://localhost:8889`
+  в отдельной вкладке, без IP сервера и без встраивания в другой сайт.
+- Ядро не выбирается: убедись, что рабочая область доверенная, и выбери
+  `/usr/bin/python3` в **Python Environments**. Для подробностей открой
+  **View → Output → Jupyter**.
 - `MinIO Console` не открывается: проверь `docker compose ps` и логи `minio`.
 - smoke test падает из ноутбука: сначала убедись, что `spark-master` и worker-ы видны в `Spark UI`.

@@ -121,7 +121,9 @@ services:
      - ./spark/spark-defaults.conf:/opt/spark/conf/spark-defaults.conf:ro

  minio:
-    image: quay.io/minio/minio:RELEASE.2024-10-02T17-50-41Z
+    build:
+      context: ./minio
+      target: minio
    container_name: minio
    hostname: minio
    networks:
@@ -137,7 +139,9 @@ services:
      - minio-data:/data

  minio-init:
-    image: quay.io/minio/mc:RELEASE.2024-06-24T19-40-33Z-cpuv1
+    build:
+      context: ./minio
+      target: mc
    container_name: minio-init
    hostname: minio-init
    networks:
@@ -160,6 +164,8 @@ services:
  jupyter:
    build:
      context: ./jupyter
+      additional_contexts:
+        spark-runtime: service:spark-master
      args:
        NB_UID: ${NB_UID:-1000}
        NB_GID: ${NB_GID:-100}
@@ -192,6 +198,38 @@ services:
      - ./src:/opt/src:ro
      - ./data:/opt/data:ro

+  ide:
+    build:
+      context: ./ide
+      additional_contexts:
+        jupyter-runtime: service:jupyter
+    container_name: ide
+    hostname: ide
+    depends_on:
+      - spark-master
+      - minio
+      - iceberg-catalog-init
+    networks:
+      - spark-net
+    environment:
+      - AWS_ACCESS_KEY_ID=minioadmin
+      - AWS_SECRET_ACCESS_KEY=minioadmin
+      - PYTHONPATH=/opt/src
+    ports:
+      - "127.0.0.1:8889:8889"
+    volumes:
+      - ./spark/spark-defaults.conf:/opt/spark/conf/spark-defaults.conf:ro
+      - ./notebooks:/opt/work
+      - ./src:/opt/src:ro
+      - ./data:/opt/data:ro
+      - .:/opt/course:ro
+      - ./notebooks:/opt/course/notebooks
+    healthcheck:
+      test: ["CMD", "curl", "-fsS", "http://127.0.0.1:8889/healthz"]
+      interval: 10s
+      timeout: 5s
+      retries: 6
+
  trino:
    image: trinodb/trino:478
    container_name: trino
@@ -96,7 +96,7 @@
 * snapshot/time travel на прикладном уровне;
 * базовый `compaction/vacuum` с параллелями к `Greenplum AppendOnly`;
 * набор практик в Jupyter Notebooks с обязательными заданиями и checkpoints;
-* стартовая документация до первого ноутбука: prerequisites, запуск стенда, вход в Jupyter и базовый troubleshooting.
+* стартовая документация до первого ноутбука: prerequisites, запуск стенда, вход в браузерный VS Code и базовый troubleshooting.

 Ориентировочная программа курса вынесена в отдельный документ: **[course_program.md](./course_program.md)**.

@@ -152,7 +152,7 @@

 **Acceptance Criteria для учебных материалов и результата:**

-1. В составе курса есть стартовая документация до первого ноутбука, включая prerequisites, запуск стенда, вход в `Jupyter` и получение учебного data bundle.
+1. В составе курса есть стартовая документация до первого ноутбука, включая prerequisites, запуск стенда, вход в браузерный VS Code и получение учебного data bundle.
 2. Студент проходит обязательные `checkpoints` по урокам.
 3. Студент самостоятельно выполняет набор практик на одном датасете, включая:
   * подключение к Spark и загрузку raw-данных;
@@ -174,7 +174,7 @@

 **В скоупе:**

-* использование существующего `docker-compose.yml` (`Spark`, `Trino`, `MinIO`, `PostgreSQL`, `Jupyter`);
+* использование существующего `docker-compose.yml` (`Spark`, `Trino`, `MinIO`, `PostgreSQL`, `code-server`, `JupyterLab`);
 * подготовка учебных датасетов и/или инструкций по их загрузке в репозиторий;
 * наличие воспроизводимого способа получить учебный data bundle без ручного поиска по внешним сайтам;
 * поддержка выполнения запросов к `Trino` из ноутбуков;
@@ -27,7 +27,7 @@

 ## 3. Состав учебных материалов

-Курс не должен состоять только из ноутбуков. Ноутбуки являются ядром практики, но вход в курс, запуск стенда и правила работы должны быть вынесены в обычную документацию, доступную до старта `Jupyter`.
+Курс не должен состоять только из ноутбуков. Ноутбуки являются ядром практики, но вход в курс, запуск стенда и правила работы должны быть вынесены в обычную документацию, доступную до открытия IDE.

 ### 3.1. Стартовая документация до первого ноутбука

@@ -38,7 +38,7 @@
 * `START_HERE.md` или аналогичный стартовый документ с маршрутом прохождения курса;
 * инструкция по prerequisites: `Docker`, `Docker Compose`, свободные порты, базовые команды;
 * пошаговый гайд по запуску стенда: `build`, `up`, проверка сервисов, открытие UI;
-* краткое объяснение, как пользоваться `Jupyter`, где лежат ноутбуки и как читать структуру урока;
+* краткое объяснение, как запускать Jupyter-ноутбуки в браузерном VS Code, где лежат ноутбуки и как читать структуру урока;
 * troubleshooting по типовым проблемам старта;
 * инструкция по reset/restart стенда для повторного прохождения практик.

@@ -46,7 +46,7 @@

 * студент понимает, что нужно установить и проверить до начала курса;
 * студент может поднять стенд без ментора;
-* студент знает, как попасть в `Jupyter`, `MinIO`, `Trino UI`;
+* студент знает, как попасть в браузерный VS Code, `MinIO`, `Trino UI`;
 * студент понимает, как устроен формат уроков и что от него ожидается.

 ### 3.2. Практическое ядро курса
@@ -88,7 +88,7 @@
 * запуск `docker compose build` и `docker compose up -d`;
 * проверка сервисов и веб-интерфейсов;
 * базовый smoke test для Spark;
-* первый обзор того, где в стенде `MinIO`, `PostgreSQL`, `Spark`, `Trino`, `Jupyter`.
+* первый обзор того, где в стенде `MinIO`, `PostgreSQL`, `Spark`, `Trino` и IDE.

 **Практика студента:**

@@ -17,7 +17,7 @@

 | Зона | Где лежит | Назначение |
 | --- | --- | --- |
-| Runtime / stand | `docker-compose.yml`, `spark/`, `trino/`, `jupyter/` | Топология сервисов, образы, конфиги, порты |
+| Runtime / stand | `docker-compose.yml`, `spark/`, `trino/`, `jupyter/`, `ide/`, `minio/` | Топология сервисов, образы, конфиги, порты |
 | Onboarding | `README.md`, `START_HERE.md` | Вход в репозиторий и первый пользовательский маршрут |
 | Runtime reference | `docs/stack_reference.md` | Технические детали стенда: порты, доступ, команды, smoke-тесты |
 | Course definition | `docs/course_prd.md`, `docs/course_program.md` | Границы курса, learning outcomes, структура модулей |
@@ -31,7 +31,7 @@
 | Файл или каталог | За что отвечает | Что не стоит туда складывать |
 | --- | --- | --- |
 | `docker-compose.yml` | Реальный состав сервисов, контейнеров, сетей, портов и зависимостей | Учебные пояснения, которые не нужны для запуска |
-| `spark/`, `trino/`, `jupyter/` | Конкретные runtime-конфиги и образы | Описание программы курса |
+| `spark/`, `trino/`, `jupyter/`, `ide/`, `minio/` | Конкретные runtime-конфиги и образы | Описание программы курса |
 | `README.md` | Верхнеуровневое объяснение репозитория, архитектуры и точек входа | Пошаговый student onboarding во всех деталях и low-level runtime reference |
 | `START_HERE.md` | Первый маршрут студента: prerequisites, запуск, первые UI, первый ноутбук, базовая диагностика | Полный PRD курса или подробный бэклог модулей |
 | `docs/stack_reference.md` | Технический reference стенда: сервисы, порты, доступ, reset, smoke-тесты | Роль основного onboarding-документа или описание всей программы курса |
@@ -15,7 +15,8 @@
 | MinIO API | `minio` | `9000` | S3-compatible endpoint |
 | MinIO Console | `minio` | `9001` | веб-консоль бакетов и объектов |
 | PostgreSQL | `postgres-iceberg` | `5432` | JDBC-каталог Iceberg |
-| JupyterLab | `jupyter` | `8888` | практические ноутбуки |
+| VS Code в браузере (code-server) | `ide` | `8889` | основной интерфейс для ноутбуков и терминала |
+| JupyterLab | `jupyter` | `8888` | запасной интерфейс для тех же ноутбуков |

 ## Основные команды

@@ -36,6 +37,7 @@ docker compose logs -f spark-master
 docker compose logs -f trino
 docker compose logs -f minio
 docker compose logs -f jupyter
+docker compose logs -f ide
 ```

 ### Остановка и reset
@@ -72,8 +74,7 @@ docker compose down -v
 Пример запуска smoke-скрипта:

 ```bash
-docker compose exec spark-master \
-  /opt/spark/bin/spark-submit /opt/src/spark/cluster_smoke.py
+docker compose exec ide python3 /opt/src/spark/cluster_smoke.py
 ```

 ### Trino
@@ -106,7 +107,13 @@ SHOW TABLES FROM lakehouse.default;
 - логин: `minioadmin`
 - пароль: `minioadmin`

-Стенд использует зафиксированные исторические образы MinIO Server и `mc` из официального namespace `quay.io/minio`. Эти версии подходят для локального курса, но больше не получают обновлений upstream и не предназначены для production.
+Стенд собирает MinIO Server `RELEASE.2024-10-02T17-50-41Z` и `mc`
+`RELEASE.2024-06-24T19-40-33Z` из официальных исходников. Коммиты и SHA-256 архивов
+зафиксированы в `minio/Dockerfile`. Готовые образы этих версий в Docker Hub и Quay
+больше не загружаются; бинарный архив `dl.min.io` также недоступен.
+Первая сборка компилирует Go-код и занимает несколько дополнительных минут.
+Версии сохранены ради совместимости с курсом и его MinIO Console; они больше
+не получают обновлений upstream и не предназначены для production.

 Бакет `lakehouse` обычно создаётся автоматически контейнером `minio-init`.

@@ -126,6 +133,44 @@ psql -h localhost -p 5432 -U iceberg -d iceberg
 docker compose run --rm iceberg-catalog-init
 ```

+### VS Code в браузере
+
+Открой `http://localhost:8889`. Сервис `ide` запускает code-server с установленными
+расширениями Python и Jupyter. Python, ipykernel, Java, PySpark и зависимости курса
+уже находятся в образе. Локальный Python или venv не нужен.
+
+В рабочей области доступны ноутбуки, примеры из `src/` и документация. Репозиторий
+смонтирован в `/opt/course` только для чтения, а его каталог `notebooks/` — для
+чтения и записи. Так относительные ссылки между документами и ноутбуками работают
+и внутри IDE. Пути `/opt/work`, `/opt/src`, `/opt/data` также доступны примерам курса.
+Открой
+`01_environment_and_smoke_test.ipynb`, нажми **Select Kernel → Python Environments**
+и выбери `/usr/bin/python3`. Это Python внутри контейнера IDE. Расширение Jupyter
+запускает ядро там же; адрес отдельного Jupyter Server вводить не требуется.
+
+Порт IDE опубликован только на `127.0.0.1`, без пароля, для одного пользователя.
+Открывай именно `localhost` или `127.0.0.1`: браузер считает их доверенным
+контекстом даже по HTTP. Notebook webview использует service worker; при обращении
+по обычному HTTP к IP сервера или имени в локальной сети этот механизм может
+быть недоступен. Это ограничение secure context, отдельное от CORS и XSRF.
+См. [secure contexts](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/Security/Defenses/Secure_Contexts)
+и [webviews в code-server](https://coder.com/docs/code-server/FAQ#why-do-web-views-not-work).
+
+Для стенда на удалённой машине используй SSH-туннель:
+
+```bash
+ssh -N -L 8889:127.0.0.1:8889 user@host
+```
+
+Затем открой `http://localhost:8889` на своём компьютере. Прямой доступ по
+публичному адресу не входит в эту конфигурацию.
+
+Образы собираются в порядке `spark-master → jupyter → ide` через Compose
+`additional_contexts` (нужен Docker Compose 2.17+ и BuildKit). Версии code-server
+и расширений зафиксированы в `ide/Dockerfile`; расширения скачиваются при сборке.
+Автоматическое обновление расширений отключено, чтобы повторный запуск использовал
+проверенные версии.
+
 ### JupyterLab

 - адрес: `http://localhost:8888`
@@ -137,6 +182,10 @@ docker compose run --rm iceberg-catalog-init
 - `./data` смонтирован read-only как `/opt/data`
 - `PYTHONPATH=/opt/src`

+JupyterLab остаётся запасным интерфейсом. Он редактирует те же файлы, но запускает
+отдельные ядра: переменные Python между IDE и JupyterLab не общие. Перед сменой
+интерфейса сохрани ноутбук и останови его ядро.
+
 Первый ноутбук курса: `notebooks/01_environment_and_smoke_test.ipynb`.

 Для Модуля 3 локально скачанный data bundle должен лежать на хосте в `./data/nyc_taxi` и будет доступен внутри Jupyter по пути `/opt/data/nyc_taxi`.
@@ -159,14 +208,32 @@ docker compose run --rm iceberg-catalog-init
 | `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 |
+| `ide/Dockerfile` | code-server и расширения на базе образа Jupyter |
+| `ide/lakehouse.code-workspace` | папки рабочей области и настройки Python |
+| `minio/Dockerfile` | сборка закреплённых исходников MinIO Server и `mc` |

 ## Smoke-тесты

+### Браузерная IDE и Jupyter-ноутбук
+
+На Linux с Docker Engine, после запуска стенда:
+
+```bash
+bash tests/browser_ide.sh
+```
+
+Проверка запускает Chromium в отдельном контейнере и проходит путь студента:
+доверие рабочей области → открытие копии Модуля 1 → выбор Python → Run All →
+вывод Spark в webview → сохранение → повторное открытие. Затем проверяет, что
+все кодовые ячейки выполнились без ошибок и результат сохранился. Исходный
+ноутбук не меняется. Скриншот остаётся в каталоге `/tmp/lakehouse-browser-check.*`,
+путь печатается перед запуском. Docker Desktop этим скриптом не проверяется:
+он использует Linux host networking.
+
 ### 1. Проверка, что Spark-кластер жив

 ```bash
-docker compose exec spark-master \
-  /opt/spark/bin/spark-submit /opt/src/spark/cluster_smoke.py
+docker compose exec ide python3 /opt/src/spark/cluster_smoke.py
 ```

 ### 2. Проверка Spark -> Trino через общий каталог
@@ -0,0 +1,35 @@
+# Compose передаёт результат сборки jupyter через additional_contexts.
+FROM jupyter-runtime
+
+USER root
+ARG CODE_SERVER_VERSION=4.141.0
+ARG PYTHON_EXTENSION_VERSION=2026.4.0
+ARG JUPYTER_EXTENSION_VERSION=2025.9.1
+
+# Контрольные суммы .deb из выпуска code-server v4.141.0.
+RUN set -eux; \
+    arch="$(dpkg --print-architecture)"; \
+    case "$arch" in \
+      amd64) checksum=f384beb4f3ba207e0bca27d0dbd36dd825d5aa909d78c6d4baa8703eaf6b77ba ;; \
+      arm64) checksum=0bca33a9b01180ad88f0b8969a8e34ae1c76417df471697e7cd65c20ef5dd60d ;; \
+      *) echo "Unsupported architecture: $arch" >&2; exit 1 ;; \
+    esac; \
+    curl -fL --retry 3 \
+      "https://github.com/coder/code-server/releases/download/v${CODE_SERVER_VERSION}/code-server_${CODE_SERVER_VERSION}_${arch}.deb" \
+      -o /tmp/code-server.deb; \
+    echo "$checksum  /tmp/code-server.deb" | sha256sum -c -; \
+    apt-get update; \
+    apt-get install -y --no-install-recommends /tmp/code-server.deb; \
+    rm -rf /tmp/code-server.deb /var/lib/apt/lists/*
+
+USER jovyan
+ENV HOME=/home/jovyan
+RUN code-server --install-extension "ms-python.python@${PYTHON_EXTENSION_VERSION}" \
+ && code-server --install-extension "ms-toolsai.jupyter@${JUPYTER_EXTENSION_VERSION}"
+
+COPY lakehouse.code-workspace /opt/lakehouse.code-workspace
+COPY --chown=jovyan settings.json /home/jovyan/.local/share/code-server/User/settings.json
+EXPOSE 8889
+CMD ["code-server", "--bind-addr", "0.0.0.0:8889", "--auth", "none", \
+     "--disable-telemetry", "--disable-update-check", \
+     "/opt/lakehouse.code-workspace"]
@@ -0,0 +1,10 @@
+{
+  "folders": [
+    { "name": "Ноутбуки", "path": "/opt/course/notebooks" },
+    { "name": "Примеры (только чтение)", "path": "/opt/course/src" },
+    { "name": "Документация (только чтение)", "path": "/opt/course/docs" }
+  ],
+  "settings": {
+    "python.defaultInterpreterPath": "/usr/bin/python3"
+  }
+}
@@ -0,0 +1,8 @@
+{
+  "extensions.autoUpdate": false,
+  "extensions.autoCheckUpdates": false,
+  "telemetry.telemetryLevel": "off",
+  "workbench.startupEditor": "none",
+  "chat.disableAIFeatures": true,
+  "workbench.secondarySideBar.defaultVisibility": "hidden"
+}
@@ -1,5 +1,5 @@
 # Берем за основу контейнер, приготовленный для spark в spark/Dockerfile
-FROM de-spark-iceberg:3.5.1
+FROM spark-runtime

 USER root
 ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive
@@ -0,0 +1,46 @@
+# Сохраняем версии стенда после удаления исторических бинарных образов upstream.
+FROM golang:1.22.8-bookworm AS build-base
+ENV CGO_ENABLED=0 GOMAXPROCS=2
+WORKDIR /src
+
+FROM build-base AS build-minio
+# RELEASE.2024-10-02T17-50-41Z
+RUN curl -fL --retry 3 \
+      https://codeload.github.com/minio/minio/tar.gz/ded0b19d97bb9f73f4d78382eb131ff80003e272 \
+      -o /tmp/source.tar.gz \
+ && echo '1619e07c52b91611f399f5415cdf5aa96d3beac418bb909db9d7b6f86bbcfb6f  /tmp/source.tar.gz' | sha256sum -c - \
+ && tar -xzf /tmp/source.tar.gz --strip-components=1 \
+ && rm /tmp/source.tar.gz
+RUN go build -p 2 -trimpath -ldflags="-s -w \
+      -X github.com/minio/minio/cmd.Version=2024-10-02T17:50:41Z \
+      -X github.com/minio/minio/cmd.ReleaseTag=RELEASE.2024-10-02T17-50-41Z \
+      -X github.com/minio/minio/cmd.CommitID=ded0b19d97bb9f73f4d78382eb131ff80003e272" \
+      -o /out/minio .
+
+FROM build-base AS build-mc
+# RELEASE.2024-06-24T19-40-33Z
+RUN curl -fL --retry 3 \
+      https://codeload.github.com/minio/mc/tar.gz/3548007d5bd1ba8e2ed98f35d95c4776dd9a7ff9 \
+      -o /tmp/source.tar.gz \
+ && echo '760ac5bf7eb2e44a67a7dd1e5508853e54c10ca75f2b2f2385c5c227042436c5  /tmp/source.tar.gz' | sha256sum -c - \
+ && tar -xzf /tmp/source.tar.gz --strip-components=1 \
+ && rm /tmp/source.tar.gz
+RUN go build -p 2 -trimpath -ldflags="-s -w \
+      -X github.com/minio/mc/cmd.Version=2024-06-24T19:40:33Z \
+      -X github.com/minio/mc/cmd.ReleaseTag=RELEASE.2024-06-24T19-40-33Z \
+      -X github.com/minio/mc/cmd.CommitID=3548007d5bd1ba8e2ed98f35d95c4776dd9a7ff9" \
+      -o /out/mc .
+
+FROM debian:bookworm-slim AS runtime
+COPY --from=build-base /etc/ssl/certs/ca-certificates.crt /etc/ssl/certs/
+
+FROM runtime AS minio
+COPY --from=build-minio /out/minio /usr/local/bin/minio
+COPY --from=build-minio /src/LICENSE /usr/share/doc/minio/LICENSE
+EXPOSE 9000 9001
+ENTRYPOINT ["minio"]
+
+FROM runtime AS mc
+COPY --from=build-mc /out/mc /usr/local/bin/mc
+COPY --from=build-mc /src/LICENSE /usr/share/doc/mc/LICENSE
+ENTRYPOINT ["mc"]
@@ -12,7 +12,7 @@
        "На выходе ты должен:\n",
        "\n",
        "- понимать, что стенд уже поднят на хосте;\n",
-        "- подключиться к Spark-кластеру из Jupyter;\n",
+        "- подключиться к Spark-кластеру из ноутбука;\n",
        "- выполнить базовый smoke test;\n",
        "- сопоставить сервисы стенда с их ролями;\n",
        "- знать первый маршрут диагностики через `docker compose ps`, логи и UI.\n"
@@ -27,13 +27,13 @@
        "\n",
        "Перед запуском этого ноутбука пройди шаги из `START_HERE.md`.\n",
        "\n",
-        "Важно: `docker compose build`, `docker compose up -d`, `docker compose ps` и просмотр логов выполняются на хосте, а не внутри Jupyter.\n",
+        "Важно: `docker compose build`, `docker compose up -d`, `docker compose ps` и просмотр логов выполняются в терминале хоста; терминал браузерного VS Code работает внутри контейнера.\n",
        "\n",
        "Ожидаемое состояние перед началом:\n",
        "\n",
-        "- контейнеры `spark-master`, `spark-worker-1`, `spark-worker-2`, `minio`, `postgres-iceberg`, `trino`, `jupyter` уже подняты;\n",
-        "- открываются `Spark UI`, `Trino UI`, `MinIO Console` и `JupyterLab`;\n",
-        "- ты работаешь в Jupyter внутри контейнера `jupyter`.\n"
+        "- контейнеры `spark-master`, `spark-worker-1`, `spark-worker-2`, `minio`, `postgres-iceberg`, `trino`, `jupyter`, `ide` уже подняты;\n",
+        "- открываются `Spark UI`, `Trino UI`, `MinIO Console` и браузерный VS Code;\n",
+        "- ты выбрал ядро Python `/usr/bin/python3` внутри контейнера `ide` (Select Kernel → Python Environments).\n"
      ]
    },
    {
@@ -49,7 +49,7 @@
        "| `PostgreSQL` | `catalog`: хранит метаданные JDBC-каталога Iceberg |\n",
        "| `Spark` | `compute`: выполняет PySpark и Spark SQL |\n",
        "| `Trino` | `compute`: читает те же таблицы через общий каталог |\n",
-        "| `Jupyter` | Точка входа в учебные ноутбуки |\n",
+        "| `VS Code / JupyterLab` | Точка входа в учебные ноутбуки |\n",
        "\n",
        "В этом модуле мы не строим пайплайн и не создаём Iceberg-таблицы. Задача только одна: убедиться, что среда рабочая и понятная.\n"
      ]
@@ -120,7 +120,7 @@
        "\n",
        "Если тест проходит, это означает минимум следующее:\n",
        "\n",
-        "- Jupyter может создать SparkSession;\n",
+        "- ядро ноутбука может создать SparkSession;\n",
        "- Spark подключён к кластерному master;\n",
        "- задание действительно выполняется, а не падает на первом действии.\n"
      ]
@@ -146,7 +146,7 @@
        "\n",
        "Сделай руками и проверь себя:\n",
        "\n",
-        "1. Открой `Spark UI`, `Trino UI`, `MinIO Console` и `JupyterLab`.\n",
+        "1. Открой `Spark UI`, `Trino UI`, `MinIO Console` и браузерный VS Code.\n",
        "2. Сопоставь каждый сервис с одной из ролей: `storage`, `catalog`, `compute`, `entrypoint`.\n",
        "3. Объясни, почему этот smoke test не должен работать в `local[*]` режиме.\n",
        "4. На хосте выполни `docker compose ps` и посмотри, какие контейнеры должны быть в состоянии `Up`.\n",
@@ -166,7 +166,7 @@
        "    \"PostgreSQL\": \"TODO\",\n",
        "    \"Spark\": \"TODO\",\n",
        "    \"Trino\": \"TODO\",\n",
-        "    \"Jupyter\": \"TODO\",\n",
+        "    \"IDE\": \"TODO\",\n",
        "}\n",
        "service_roles\n"
      ]
@@ -181,9 +181,9 @@
        "К концу модуля ты должен уметь подтвердить:\n",
        "\n",
        "- стенд поднят и основные контейнеры живы;\n",
-        "- `Spark UI`, `MinIO Console`, `Trino UI` и `JupyterLab` открываются;\n",
+        "- `Spark UI`, `MinIO Console`, `Trino UI` и браузерный VS Code открываются;\n",
        "- smoke test завершился успешно и вернул ожидаемый результат;\n",
-        "- ты понимаешь назначение `MinIO`, `PostgreSQL`, `Spark`, `Trino`, `Jupyter`;\n",
+        "- ты понимаешь назначение `MinIO`, `PostgreSQL`, `Spark`, `Trino` и IDE;\n",
        "- ты знаешь, что первый маршрут диагностики начинается с `docker compose ps`, `docker compose logs -f <service>` и проверки UI.\n"
      ]
    },
@@ -0,0 +1,98 @@
+// Запуск через browser_ide.sh: настоящий notebook editor, локальное ядро и webview.
+const assert = require('node:assert/strict');
+const fs = require('node:fs');
+const path = require('node:path');
+const { chromium } = require('playwright');
+
+const notebookName = 'lakehouse-browser-smoke.ipynb';
+const notebook = JSON.parse(fs.readFileSync(
+  path.join(__dirname, '../notebooks/01_environment_and_smoke_test.ipynb'), 'utf8',
+));
+const smokeCell = notebook.cells.findIndex(cell =>
+  cell.source.join('').includes('smoke_report = run_cluster_smoke(spark)'),
+);
+
+async function openNotebook(page) {
+  await page.keyboard.press('Control+p');
+  await page.keyboard.type(`/tmp/${notebookName}`);
+  await page.getByRole('option').filter({ hasText: notebookName }).first().waitFor();
+  await page.keyboard.press('Enter');
+  await page.getByRole('list', { name: /Notebook Use/ }).waitFor();
+}
+
+async function checkOutput(page) {
+  // Notebook editor виртуализирует ячейки: сначала показываем нужную ячейку.
+  const list = page.getByRole('list', { name: /Notebook Use/ });
+  await list.press('Control+Home');
+  for (let i = 0; i < smokeCell; i++) await list.press('ArrowDown');
+  await page.getByRole('button', {
+    name: `Cell ${smokeCell + 1} of ${notebook.cells.length}`, exact: true,
+  }).waitFor();
+
+  for (let attempt = 0; attempt < 30; attempt++) {
+    for (const frame of page.frames()) {
+      const output = frame.getByText('result_sum=499999500000', { exact: false });
+      if (await output.count() && await output.first().isVisible()) return;
+    }
+    await page.waitForTimeout(500);
+  }
+  throw new Error('Notebook webview did not render the expected Spark result');
+}
+
+(async () => {
+  assert(smokeCell >= 0, 'Module 1 must contain the cluster smoke cell');
+  const browser = await chromium.launch({ headless: true });
+  const page = await browser.newPage({ viewport: { width: 1440, height: 1000 } });
+  page.setDefaultTimeout(30000);
+  const webviewErrors = [];
+  page.on('console', message => {
+    if (/Error loading webview|Could not register.*service.?worker/i.test(message.text())) {
+      webviewErrors.push(message.text());
+    }
+  });
+  try {
+    await page.goto('http://localhost:8889', { waitUntil: 'domcontentloaded' });
+    assert(await page.evaluate(() => isSecureContext && 'serviceWorker' in navigator));
+    await page.getByRole('tree', { name: 'Files Explorer' }).waitFor();
+    // Баннер появляется позже Explorer; при повторном тесте доверие уже сохранено.
+    const restricted = page.getByRole('banner').filter({ hasText: 'Restricted Mode' });
+    await restricted.waitFor({ timeout: 10000 }).catch(error => {
+      if (error.name !== 'TimeoutError') throw error;
+    });
+    if (await restricted.count()) {
+      await restricted.getByRole('button', { name: 'Manage', exact: true }).click();
+      await page.getByRole('button', { name: 'Trust', exact: true }).click();
+      await page.getByRole('button', { name: 'Close Modal Editor (Escape)' }).click();
+      await restricted.waitFor({ state: 'hidden' });
+    }
+    console.log('PASS: workspace trust enabled');
+
+    await openNotebook(page);
+    await page.getByRole('button', { name: 'Select Kernel', exact: true }).click();
+    await page.getByRole('option', { name: 'Python Environments...' }).click();
+    await page.getByRole('option').filter({ hasText: '/usr/bin/python3' }).click();
+    console.log('PASS: notebook editor and local Python kernel selection');
+
+    await page.getByRole('button', { name: 'Run All', exact: true }).click();
+    await page.getByRole('button', { name: 'Interrupt', exact: true }).waitFor();
+    await page.getByRole('button', { name: 'Run All', exact: true }).waitFor({ timeout: 120000 });
+    await checkOutput(page);
+    await page.keyboard.press('Control+s');
+    console.log('PASS: Spark output rendered in notebook webview over HTTP localhost');
+
+    await page.getByRole('tab', { name: notebookName, exact: true })
+      .getByRole('button', { name: 'Close (Ctrl+W)' }).click();
+    await openNotebook(page);
+    await checkOutput(page);
+    assert.deepEqual(webviewErrors, []);
+    await page.screenshot({ path: '/artifacts/notebook.png' });
+    await page.getByRole('tab', { name: notebookName, exact: true })
+      .getByRole('button', { name: 'Close (Ctrl+W)' }).click();
+    console.log('PASS: saved notebook reopened with its output');
+  } catch (error) {
+    await page.screenshot({ path: '/artifacts/failure.png' }).catch(() => {});
+    throw error;
+  } finally {
+    await browser.close();
+  }
+})().catch(error => { console.error(error); process.exitCode = 1; });
@@ -0,0 +1,33 @@
+#!/usr/bin/env bash
+# Проверка UI на Linux Docker Engine; зависимости браузера остаются в контейнере.
+set -euo pipefail
+cd "$(dirname "$0")/.."
+
+artifact_dir=$(mktemp -d /tmp/lakehouse-browser-check.XXXXXX)
+echo "Browser artifacts: $artifact_dir"
+docker compose exec -T ide cp /opt/work/01_environment_and_smoke_test.ipynb \
+  /tmp/lakehouse-browser-smoke.ipynb
+
+docker run --rm --network host --shm-size=1g \
+  -v "$PWD:/repo:ro" -v "$artifact_dir:/artifacts" \
+  mcr.microsoft.com/playwright:v1.56.1-noble \
+  bash -c 'npm install --prefix /tmp/browser-test --no-audit --no-fund playwright@1.56.1 >/dev/null &&
+    NODE_PATH=/tmp/browser-test/node_modules node /repo/tests/browser_ide.cjs'
+
+docker compose exec -T ide python3 - <<'PY'
+import json
+from pathlib import Path
+
+path = Path('/tmp/lakehouse-browser-smoke.ipynb')
+notebook = json.loads(path.read_text())
+cells = [cell for cell in notebook['cells'] if cell['cell_type'] == 'code']
+assert all(cell['execution_count'] is not None for cell in cells)
+assert not any(output['output_type'] == 'error'
+               for cell in cells for output in cell.get('outputs', []))
+output = '\n'.join(''.join(item.get('text', []))
+                   for cell in cells for item in cell.get('outputs', []))
+assert 'master_url=spark://spark-master:7077' in output
+assert 'result_sum=499999500000' in output
+path.unlink()
+print(f'PASS: all {len(cells)} code cells executed and saved without errors')
+PY