20 changed files with 1021 additions and 155 deletions
@@ -0,0 +1,9 @@
+# Копировать в .env необязательно: это значения по умолчанию.
+# Если .env уже есть, добавь нужную настройку в него, сохранив остальные.
+
+# GHCR — основной источник MinIO. Резерв того же автора и digest: docker.io.
+MINIO_REGISTRY=ghcr.io
+
+# На Linux при необходимости укажи свой UID и GID (команды: id -u; id -g).
+NB_UID=1000
+NB_GID=100
@@ -17,14 +17,15 @@

 ## Стек

-Всё работает локально в Docker. Никаких облаков, внешних зависимостей и регистраций.
+Всё работает локально в Docker. Для первой сборки и скачивания учебных данных
+нужен интернет; облачный аккаунт не требуется.

 ```mermaid
 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

@@ -54,41 +55,56 @@ 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).

 ## С чего начать

-1. Открой [START_HERE.md](./START_HERE.md) — запуск стенда, диагностика, первый ноутбук.
-2. Пройди `notebooks/01_environment_and_smoke_test.ipynb`.
-3. Дальше по порядку: [docs/course_program.md](./docs/course_program.md).
+1. Открой [START_HERE.md](./START_HERE.md) — подготовка, запуск и первый ноутбук
+   с ожидаемым результатом.
+2. Продолжи по [маршруту из восьми модулей](./docs/course_program.md#маршрут-по-модулям).
+3. Между занятиями используй [памятку учащегося](./docs/study_workflow.md):
+   остановка, продолжение работы и диагностика.

-Краткий запуск из корня репозитория:
+Для одного учащегося рекомендуем компьютер с 16 ГБ RAM, не менее 4 CPU и
+ориентировочно 8 ГБ памяти для Docker, а также от 20 ГБ свободного места перед сборкой.
+Trino ограничен 2 ГиБ памяти контейнера и 1 ГиБ Java heap.
+Подробности и границы проверки — в [системных требованиях](./START_HERE.md#системные-требования).
+
+Краткий запуск из корня репозитория после подготовки по `START_HERE`:

 ```bash
+docker compose pull minio minio-init postgres trino
 docker compose build
 docker compose up -d
-docker compose ps
+docker compose ps -a
 ```

-Зафиксированные исторические образы MinIO загружаются из официального Quay registry; подробности — в [техническом reference](./docs/stack_reference.md#minio).
+MinIO скачивается готовым из GHCR, его версия и digest закреплены. Если какой-то
+источник недоступен из твоей сети, начни с
+[инструкции по доступу к репозиториям](./docs/network_access.md).

 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

- [START_HERE.md](./START_HERE.md) — первый маршрут: prerequisites, запуск, диагностика.
+- [START_HERE.md](./START_HERE.md) — подготовка компьютера, запуск и первый результат.
+- [docs/study_workflow.md](./docs/study_workflow.md) — памятка для каждого занятия и помощь при ошибках.
 - [docs/course_program.md](./docs/course_program.md) — модульная структура и состав учебных материалов.
 - [docs/stack_reference.md](./docs/stack_reference.md) — порты, команды, конфиги, шпаргалка.
 - [docs/glossary.md](./docs/glossary.md) — справочник терминов (storage, catalog, compute, snapshot и др.).
@@ -1,31 +1,88 @@
 # START HERE

-Этот документ нужен для первого входа в курс: поднять стенд, проверить сервисы, открыть интерфейсы, выполнить базовый smoke test и подготовить локальный data bundle для следующих модулей.
+Здесь ты подготовишь окружение и выполнишь первое вычисление в Spark.
+К концу запуска в ноутбуке появится `Spark cluster smoke test passed.`, а результат
+сохранится в файле на твоем компьютере. Smoke test — короткая проверка, что
+основные компоненты работают вместе.
+
+Если стенд уже собран, открой [памятку для следующего занятия](./docs/study_workflow.md).
+Она объясняет, как продолжить работу, что сохраняется и куда смотреть при ошибках.

 ## Маршрут прохождения

-1. Проверить prerequisites.
-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`.
-6. Перед Модулем 3 подготовить учебный датасет в `./data/nyc_taxi`.
-7. При проблемах использовать логи и шаги диагностики из этого документа.
+1. Подготовь Docker, ресурсы и локальную копию репозитория.
+2. Скачай образы, собери окружение и проверь запуск сервисов.
+3. Открой первый ноутбук в браузерном VS Code и проверь результат вычисления.
+4. Продолжи по [программе курса](./docs/course_program.md#маршрут-по-модулям).

-## Prerequisites
+Датасет Taxi понадобится перед Модулем 3, DBeaver необязателен и понадобится
+только перед Модулем 6. Для первого ноутбука их готовить не нужно.

-Нужно заранее установить:
+<a id="prerequisites"></a>

- Docker;
- Docker Compose;
- современный браузер для UI;
- свободные порты на хосте.
+## Что подготовить

-Рекомендуемые ресурсы хоста:
+- Docker с запущенным движком и Docker Compose 2.17+ с BuildKit.
+- Современный браузер; основной интерфейс курса — VS Code на `localhost:8889`.
+- Git для скачивания репозитория или его распакованную ZIP-копию.
+- Свободные порты из таблицы ниже и доступ к источникам образов и зависимостей.

- 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.
+Команды ниже рассчитаны на Bash: терминал Linux/macOS или терминал Linux
+в WSL2 на Windows с включенной интеграцией Docker Desktop. Выполняй их на
+машине, где работает Docker. Терминал внутри браузерного VS Code для запуска
+`docker compose` не подходит.
+
+### Системные требования
+
+Ориентир для одного учащегося и основного набора Taxi за три месяца:
+
+| Ресурс | Рекомендация | Что проверить |
+| --- | --- | --- |
+| Процессор | Не менее 4 CPU, доступных Docker | В Docker Desktop/WSL2 может стоять меньший лимит |
+| Память Docker | Ориентир — 8 ГБ RAM; 10 ГБ дают дополнительный запас | Это память для среды Docker, а не общий объем памяти компьютера |
+| Память компьютера | 16 ГБ RAM или больше | Оставь память ОС, браузеру и другим приложениям |
+| Свободное место | Не менее 20 ГБ перед первой сборкой; 30 ГБ с запасом | На диске Docker и в папке репозитория: образы, кэш сборки, исходные данные и таблицы |
+
+Это рекомендуемый бюджет для одного активного ноутбука, а не измеренный минимум.
+На Windows с WSL2 по умолчанию доступно 50% RAM компьютера: при 16 ГБ это 8 ГБ
+для всей WSL2, включая Docker. Лимит можно настроить, это не аппаратное
+ограничение. См. [настройки WSL2](https://learn.microsoft.com/en-us/windows/wsl/wsl-config#main-wsl-settings)
+и [ресурсы Docker Desktop](https://docs.docker.com/desktop/settings-and-maintenance/settings/#resources).
+
+Trino ограничен 2 ГиБ памяти контейнера и 1 ГиБ Java heap. Проверка запросов
+на данных курса описана в [справочнике](./docs/stack_reference.md#ресурсы-и-проверенная-среда).
+Полный курс под общим жестким лимитом Docker 8 ГБ пока не проверен. В WSL2 часть
+памяти также нужна самой Linux-среде; закрой другие тяжелые задачи на время урока.
+Место внутри диска Docker и свободное место на диске компьютера — отдельные ограничения.
+
+С добавлением VS Code образ окружения вырос примерно на 1,2 ГБ относительно
+Jupyter; базовые слои у них общие. MinIO скачивается готовым, компилировать его
+не нужно. [Основания оценок и границы проверки](./docs/stack_reference.md#ресурсы-и-проверенная-среда).
+
+Python, Java, Jupyter и расширения VS Code устанавливаются при сборке образов.
+На компьютере не нужно создавать venv или устанавливать Python-пакеты.
+
+Для первой сборки нужен интернет. Если ты работаешь из РФ или сети с
+ограничениями, при ошибке скачивания используй
+[инструкцию по доступу к репозиториям](./docs/network_access.md). Она различает
+проблемы скачивания образов и зависимостей внутри сборки.
+
+### Проверка до сборки
+
+Открой терминал в папке репозитория — там, где лежит `docker-compose.yml`:
+
+```bash
+docker version
+docker compose version
+docker info --format 'CPUs={{.NCPU}} MemoryBytes={{.MemTotal}}'
+docker compose config --quiet
+```
+
+В `docker version` должны быть разделы Client и Server, версия Compose — не
+ниже 2.17. `docker info` показывает ресурсы, которые видит Docker; память дана
+в байтах (8 ГиБ — 8 589 934 592 байта). Последняя команда при успехе
+ничего не печатает. Если Docker не отвечает или конфигурация не читается,
+исправь эту ошибку до сборки.

 ## Порты стенда

@@ -37,20 +94,46 @@
 | 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.

-### 1. Собрать образы
+На Linux и в WSL2 проверь владельца файлов:

 ```bash
+id -u
+id -g
+```
+
+Это UID и GID — числовые идентификаторы пользователя и группы. В контейнере по
+умолчанию используются `1000` и `100`. Если значения отличаются, до сборки
+создай `.env` в корне репозитория и укажи `NB_UID` и `NB_GID` со своими числами.
+Например, для вывода `1001` и `1001`:
+
+```dotenv
+NB_UID=1001
+NB_GID=1001
+```
+
+Если `.env` уже есть, измени только эти строки, сохранив остальные настройки.
+Файл остается между занятиями. Образец — [`.env.example`](./.env.example).
+На macOS с Docker Desktop обычно подходят значения по умолчанию.
+
+### 1. Скачать готовые образы и собрать окружение
+
+```bash
+docker compose pull minio minio-init postgres trino
 docker compose build
 ```

-Зафиксированные образы MinIO загружаются из `quay.io`; их версии и назначение описаны в [техническом reference](./docs/stack_reference.md#minio).
+Первая команда проверяет загрузку готовых сервисов до сборки окружения.
+MinIO уже собран; для Spark, Jupyter и IDE первая сборка скачивает зависимости
+и зависит по времени от сети и компьютера. Дождись завершения без ошибок;
+не переходи к запуску после неудачной сборки. Повторная сборка использует кэш Docker.

 ### 2. Поднять стенд

@@ -61,33 +144,36 @@ docker compose up -d
 ### 3. Проверить статус контейнеров

 ```bash
-docker compose ps
+docker compose ps -a
 ```

 Ожидаемое состояние:

- сервисы `spark-master`, `spark-worker-1`, `spark-worker-2`, `minio`, `postgres-iceberg`, `trino`, `jupyter` находятся в состоянии `Up`;
- однократные init-контейнеры вроде `minio-init` и `iceberg-catalog-init` могут завершиться после успешной инициализации.
+- `spark-master`, `spark-worker-1`, `spark-worker-2`, `minio`, `postgres-iceberg`,
+  `trino`, `jupyter`, `ide` работают (`Up`); у `postgres-iceberg`, `trino` и `ide`
+  дождись `healthy`;
+- `minio-init` и `iceberg-catalog-init` заканчивают работу со статусом `Exited (0)`.
+  Это успешная разовая подготовка хранилища и каталога. `Exited (1)` и другой
+  ненулевой код требуют проверки логов.
+
+Флаг `-a` показывает и завершившиеся контейнеры. Сам по себе статус `Up` еще
+не доказывает, что вычисления работают: дальше проверим их в ноутбуке.

 ## Куда заходить после старта

-Открой в браузере:
+| Что открыть | Что должно быть видно |
+| --- | --- |
+| [Spark Master](http://localhost:8080) | Два worker-а в состоянии `ALIVE` |
+| [MinIO Console](http://localhost:9001) | После входа `minioadmin` / `minioadmin` виден бакет `lakehouse` — контейнер для файлов курса |
+| [VS Code](http://localhost:8889) | Слева папки **Ноутбуки**, **Примеры (только чтение)**, **Документация (только чтение)** |

- `http://localhost:8080` для `Spark Master UI`;
- `http://localhost:8090` для `Trino UI`;
- `http://localhost:9001` для `MinIO Console`;
- `http://localhost:8888` для `JupyterLab`.
+В [Trino UI](http://localhost:8090) для входа достаточно имени, например `student`;
+пароль в стенде не задан. Сейчас достаточно проверить, что интерфейс открывается.
+Чтение общих таблиц через Trino разберем в Модуле 6.

-Для входа в `MinIO Console` используй:
-
- логин: `minioadmin`;
- пароль: `minioadmin`.
-
-Если интерфейсы открываются, переходи в Jupyter и запускай:
-
-```text
-notebooks/01_environment_and_smoke_test.ipynb
-```
+Этот маршрут предполагает Docker на твоем компьютере: `localhost` относится
+к машине с браузером. Доступ к VS Code на удаленном сервере описан отдельно
+в [инструкции по SSH-туннелю](./docs/stack_reference.md#vs-code-в-браузере).

 ## Роли сервисов в стенде

@@ -97,68 +183,76 @@ 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

- 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`;
- `./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`.
+Ноутбук — файл с пояснениями, кодом и сохраненным выводом. Ядро — процесс Python,
+который исполняет код и хранит переменные до остановки.

-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.
+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
+   **File → Save** (`Ctrl+S`; на macOS — `Cmd+S`).
+
+Терминал VS Code тоже работает внутри контейнера. Команды `docker compose`
+выполняй в терминале хоста, откуда запускал стенд.
+
+### Как понять, что первый запуск прошел
+
+В третьей кодовой ячейке первого ноутбука появится отчет, содержащий:
+
+```text
+Spark cluster smoke test passed.
+master_url=spark://spark-master:7077
+result_sum=499999500000
+expected_sum=499999500000
+```
+
+В отчете есть и другие строки; значения выше должны совпасть. Затем выполни
+самостоятельное задание: замени `TODO` в словаре `service_roles` ролями сервисов.
+Сам факт запуска ячейки с `TODO` не означает, что задание выполнено.
+
+В конце выполни ячейку `spark.stop()`, сохрани ноутбук и проверь, что его изменения
+видны в `notebooks/01_environment_and_smoke_test.ipynb` на хосте. После повторного
+открытия сохраненный вывод остается виден. Такой вывод — запись прошлого запуска;
+он не означает, что ядро Python и Spark-сессия продолжают работать.
+
+Правила запуска ячеек, перехода между модулями и сохранения данных собраны в
+[памятке учащегося](./docs/study_workflow.md).
+
+Запасной интерфейс — JupyterLab на `http://localhost:8888`. Файлы ноутбуков общие,
+а ядра и переменные Python отдельные. Перед переходом сохрани ноутбук и заверши
+Spark-сессию через `spark.stop()`; не редактируй один файл в двух интерфейсах
+одновременно.

 ## Базовая диагностика

-### Посмотреть список контейнеров
+Начни с `docker compose ps -a` и логов проблемного сервиса, например:

 ```bash
-docker compose ps
+docker compose logs --tail=100 ide
 ```

-### Посмотреть логи конкретного сервиса
-
-```bash
-docker compose logs -f spark-master
-docker compose logs -f trino
-docker compose logs -f minio
-docker compose logs -f jupyter
-```
-
-### Типовые первые проверки
-
- `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`.
- `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`.
+Выбери свой симптом в [таблице диагностики](./docs/study_workflow.md#если-что-то-не-работает).
+При ошибке скачивания сразу открой [диагностику сети](./docs/network_access.md).

 ## Restart и reset

-### Мягкий перезапуск стенда
+Для обычной паузы используй `docker compose stop`, на следующем занятии —
+`docker compose up -d`. Порядок действий и последствия удаления контейнеров
+описаны в [памятке](./docs/study_workflow.md#закончить-занятие).

-```bash
-docker compose down
-docker compose up -d
-```
-
-### Полный reset с удалением данных
-
-```bash
-docker compose down -v
-docker compose up -d
-```
-
-Используй полный reset, если хочешь пройти практику заново с чистого состояния.
+Полный сброс удаляет учебные таблицы и каталог. Его команда вынесена в
+[отдельный раздел](./docs/study_workflow.md#начать-с-чистых-данных), чтобы не путать
+с окончанием занятия.

 ## Подготовка учебного датасета (перед Модулем 3)

@@ -167,6 +261,7 @@ docker compose up -d
 Скачай каноническое учебное подмножество `NYC TLC Yellow Taxi Trip Records`:

 ```bash
+mkdir -p data/nyc_taxi
 curl -fLo data/nyc_taxi/yellow_tripdata_2024-01.parquet \
  https://d37ci6vzurychx.cloudfront.net/trip-data/yellow_tripdata_2024-01.parquet
 curl -fLo data/nyc_taxi/yellow_tripdata_2024-02.parquet \
@@ -197,13 +292,12 @@ ls -lh data/nyc_taxi/
 - Зачем: в Модуле 6 можно работать с Trino через DBeaver параллельно с ноутбуком — привычный SQL-интерфейс.
 - Предусловие: DBeaver установлен (ссылка на [dbeaver.io/download](https://dbeaver.io/download/)). Необязателен — ноутбук работает без DBeaver.
 - Шаги: New Database Connection -> Trino. Host: `localhost`. Port: `8090`. Database/Catalog: `lakehouse`. Username: любая строка (напр. `student`). Password: пусто. Test Connection -> Finish.
- Проверка: `SHOW SCHEMAS FROM lakehouse;`. Ожидаем: `bronze`, `default`, `information_schema`, `silver`.
+- Проверка: `SHOW SCHEMAS FROM lakehouse;`. После модулей 4–5 должны быть видны `bronze` и `silver`; до их прохождения этих схем может еще не быть.
 - Troubleshooting: стенд поднят? контейнер `trino` Up? порт 8090 свободен?

 ## Что делать дальше

- пройти `notebooks/01_environment_and_smoke_test.ipynb`;
- пройти `notebooks/02_lakehouse_mental_model.ipynb`;
- подготовить data bundle по инструкции выше и пройти `notebooks/03_raw_ingest_and_first_read.ipynb`;
- свериться с программой курса в `docs/course_program.md`;
- после прохождения первых модулей переходить к следующим учебным материалам.
+После первого ноутбука открой [маршрут по модулям](./docs/course_program.md#маршрут-по-модулям).
+В нем есть ссылки на все восемь уроков и результат, который нужно получить
+перед переходом дальше. Для следующего занятия сохрани ссылку на
+[памятку учащегося](./docs/study_workflow.md).
@@ -121,7 +121,8 @@ services:
      - ./spark/spark-defaults.conf:/opt/spark/conf/spark-defaults.conf:ro

  minio:
-    image: quay.io/minio/minio:RELEASE.2024-10-02T17-50-41Z
+    # Один и тот же образ опубликован автором в GHCR и Docker Hub.
+    image: &minio-image ${MINIO_REGISTRY:-ghcr.io}/coollabsio/minio:RELEASE.2025-04-22T22-12-26Z@sha256:a4938f37f1be1841b8e7b627ad0207b265345fd0d063e42d7410c78af0e63e68
    container_name: minio
    hostname: minio
    networks:
@@ -137,7 +138,7 @@ services:
      - minio-data:/data

  minio-init:
-    image: quay.io/minio/mc:RELEASE.2024-06-24T19-40-33Z-cpuv1
+    image: *minio-image
    container_name: minio-init
    hostname: minio-init
    networks:
@@ -145,13 +146,13 @@ services:
    depends_on:
      - minio
    entrypoint: >
-      /bin/sh -c "
+      /bin/sh -ec "
      echo 'Waiting for MinIO...';
      until mc alias set minio http://minio:9000 minioadmin minioadmin 2>/dev/null; do
        sleep 1;
      done;
      echo 'MinIO is up, creating bucket...';
-      mc mb -p minio/lakehouse || true;
+      mc mb --ignore-existing minio/lakehouse;
      echo 'Bucket lakehouse is ready';
      exit 0;
      "
@@ -160,6 +161,8 @@ services:
  jupyter:
    build:
      context: ./jupyter
+      additional_contexts:
+        spark-runtime: service:spark-master
      args:
        NB_UID: ${NB_UID:-1000}
        NB_GID: ${NB_GID:-100}
@@ -192,10 +195,45 @@ 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
    hostname: trino
+    # Heap JVM ограничен отдельно в trino/jvm.config; остальное — запас вне heap.
+    mem_limit: 2g
+    memswap_limit: 2g
    networks:
      - spark-net
    depends_on:
@@ -210,6 +248,7 @@ services:
      - "8090:8080"   # Web UI Trino
    volumes:
      - ./trino/catalog:/etc/trino/catalog:ro
+      - ./trino/jvm.config:/etc/trino/jvm.config:ro

 networks:
  spark-net:
@@ -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;
@@ -1,6 +1,29 @@
 # Программа учебного курса: Lakehouse без магии

-Этот документ заменяет предыдущий черновой план и выравнивает программу с PRD из [course_prd.md](./course_prd.md).
+Здесь собраны порядок модулей, ссылки на ноутбуки и результаты, по которым можно
+проверить свою работу. Рамки курса и learning outcomes описаны в [course_prd.md](./course_prd.md).
+
+## Маршрут по модулям
+
+Перед первым уроком подготовь стенд по [START_HERE](../START_HERE.md).
+Дальше проходи ноутбуки по порядку: файлы и таблицы из ранних модулей нужны в
+следующих. Пауза между занятиями описана в [памятке учащегося](./study_workflow.md).
+
+| Модуль и ноутбук | Что понадобится | Результат перед переходом дальше |
+| --- | --- | --- |
+| [1. Вход в стенд](../notebooks/01_environment_and_smoke_test.ipynb) | Работающий стенд | Smoke test вернул `499999500000`; ты можешь показать два worker-а и объяснить роли сервисов |
+| [2. Модель Lakehouse](../notebooks/02_lakehouse_mental_model.ipynb) | Модуль 1 | Ты нашел файлы демо-таблицы в MinIO и запись каталога в PostgreSQL; выполнил очистку демо по ноутбуку |
+| [3. Исходные данные](../notebooks/03_raw_ingest_and_first_read.ipynb) | [Четыре файла Taxi](../START_HERE.md#подготовка-учебного-датасета-перед-модулем-3) на хосте | Файлы загружены в raw-зону MinIO, Spark читает их; проверены схема и основные метрики |
+| [4. Bronze и Iceberg](../notebooks/04_bronze_with_iceberg.ipynb) | Raw-файлы из Модуля 3 | Созданы bronze-таблица поездок и таблица зон из самостоятельного задания; видны их данные и metadata-файлы |
+| [5. Silver](../notebooks/05_silver_layer.ipynb) | Обе bronze-таблицы | Создана silver-таблица, проверены правила очистки и качество результата |
+| [6. Spark и Trino](../notebooks/06_spark_and_trino_on_same_table.ipynb) | Silver из Модуля 5; DBeaver по желанию | Одна таблица читается обоими движками; ты можешь объяснить, какие компоненты у них общие |
+| [7. Изменения таблиц](../notebooks/07_safe_table_changes.ipynb) | Результаты предыдущих модулей | На демо-таблице проверены изменение схемы, чтение прошлого состояния и rollback; silver сохранена |
+| [8. Обслуживание и финальная практика](../notebooks/08_maintenance_and_final_lab.ipynb) | Raw, bronze и silver | Проверено обслуживание таблиц; самостоятельно пройден поток от исходных файлов до чтения и проверок результата |
+
+В каждом ноутбуке сначала прочитай объяснение, затем выполни демонстрацию и
+самостоятельное задание. Checkpoint в конце урока — вопросы и проверки для
+самопроверки. Сохраненный вывод помогает вернуться к результату, но не заменяет
+собственный запуск и объяснение.

 ## 1. Рамка курса

@@ -27,7 +50,7 @@

 ## 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

@@ -38,15 +61,17 @@
 * `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.
+* [памятка учащегося](./study_workflow.md): продолжение занятия, сохранение данных,
+  перезапуск ядра и диагностика;
+* отдельная инструкция по сбросу учебных данных для повторного прохождения практик.

 **Что должен закрывать этот слой:**

 * 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
@@ -85,10 +110,10 @@

 **Содержание:**

-* запуск `docker compose build` и `docker compose up -d`;
+* скачивание готовых образов, сборка окружения и запуск по `START_HERE.md`;
 * 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/` | 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 |
@@ -31,9 +31,10 @@
 | 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/` | 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/study_workflow.md` | Повседневный маршрут: продолжить и закончить занятие, сохранить результат, восстановиться после ошибки | Состав модулей, установка окружения с нуля |
 | `docs/stack_reference.md` | Технический reference стенда: сервисы, порты, доступ, reset, smoke-тесты | Роль основного onboarding-документа или описание всей программы курса |
 | `docs/course_prd.md` | Product scope, аудитория, learning outcomes, dataset strategy, out of scope | Технические мелочи запуска контейнеров |
 | `docs/course_program.md` | Модульная структура курса, состав материалов, checkpoints | Подробные docker-команды и legacy-лабы |
@@ -75,6 +76,7 @@

 - `START_HERE.md`;
 - `docs/course_program.md`;
+- `docs/study_workflow.md`;
 - соответствующие `notebooks/`;
 - `README.md`, если меняется верхнеуровневый вход в репозиторий.

@@ -17,9 +17,9 @@

 | Модуль | Тема | Самостоятельная работа | Обсуждение с ментором | Комментарий |
 | --- | --- | --- | --- | --- |
-| 1 | Вход в стенд | 30-40 мин | 10-15 мин | Если Docker знаком, идёт быстро |
+| 1 | Вход в стенд | 30-40 мин | 10-15 мин | Без учета первой сборки: ее время зависит от сети и компьютера |
 | 2 | Ментальная модель | 40-60 мин | 15-20 мин | Ключевой модуль; убедись, что студент заходил в MinIO |
-| 3 | Raw-данные | 40-50 мин | 10 мин | Зависит от скорости загрузки данных |
+| 3 | Raw-данные | Около 2 часов | 10 мин | Включая 20–30 минут на практику со Spark-сессией; датасет скачивается заранее |
 | 4 | Bronze + Iceberg | 60-80 мин | 15-20 мин | Первая таблица — много новых концепций |
 | 5 | Silver | 50-70 мин | 15 мин | Трансформации + проверки качества |
 | 6 | Spark + Trino | 40-60 мин | 15 мин | Если DBeaver настроен заранее — быстрее |
@@ -34,8 +34,9 @@

 ### Модуль 1. Вход в стенд

- **Docker не хватает ресурсов.** Стенд требует ~4-6 ГБ RAM. На машинах с 8 ГБ бывают проблемы. Решение: увеличить лимиты Docker Desktop или закрыть лишние приложения.
- **Порты заняты.** 8080, 8888, 9000 — популярные порты. `docker compose ps` покажет, какой сервис не стартовал. Решение: остановить конфликтующий процесс или (крайний вариант) поменять порт в `docker-compose.yml`.
+- **Docker не хватает ресурсов.** Сверься с [системными требованиями](../START_HERE.md#системные-требования). Проверь отдельно память компьютера и лимит памяти Docker Desktop/WSL2: контейнерам может быть доступна лишь часть RAM хоста.
+- **После паузы виден старый вывод, но переменные пропали.** Разбери разницу между файлом ноутбука и ядром Python по [памятке учащегося](./study_workflow.md). Передай студенту ее до второго занятия; для обращения за помощью там есть список нужных сведений.
+- **Порты заняты.** Проверь 8080, 8889, 9000 и остальные [порты стенда](../START_HERE.md#порты-стенда). `docker compose ps -a` покажет, какой сервис не стартовал. Решение: остановить конфликтующий процесс или (крайний вариант) поменять порт в `docker-compose.yml`.
 - **Студент не читает `START_HERE.md`.** Начинает с ноутбуков до поднятия стенда. Направь обратно к стартовому документу.

 ### Модуль 2. Ментальная модель
@@ -0,0 +1,74 @@
+# Если образы или зависимости не скачиваются
+
+Доступность репозиториев зависит от сети и провайдера, в том числе в РФ.
+GHCR выбран основным источником MinIO, чтобы его загрузка не зависела от Docker
+Hub. Это не гарантия доступности без VPN у каждого провайдера: у стенда остаются
+другие внешние зависимости. Для первой сборки и скачивания датасета нужен интернет.
+
+## Сначала найди источник ошибки
+
+Запускай команды в терминале хоста, из корня репозитория:
+
+```bash
+docker compose pull minio minio-init postgres trino
+docker compose --progress plain build
+```
+
+Если первая команда завершилась с ошибкой, сначала реши проблему загрузки образа.
+Если ошибка возникла во второй, найди имя сервиса и адрес, с которого скачивался
+файл. Открывающийся в браузере сайт ещё не подтверждает доступ из Docker.
+
+| Где возникла ошибка | Что скачивается | Что проверить |
+| --- | --- | --- |
+| `ghcr.io` при загрузке `minio` | Готовые MinIO и `mc` | Резервный источник ниже |
+| `docker.io`, `registry-1.docker.io`, `auth.docker.io` | PostgreSQL, Trino, базовый Spark; резерв MinIO | Доступ Docker к Docker Hub и настройки прокси |
+| Ubuntu archive, PyPI, Maven Central при сборке `spark` или `jupyter` | Системные пакеты, Python-пакеты и JAR | Доступ к зависимостям из сборки |
+| GitHub Releases, Open VSX при сборке `ide` | code-server и расширения | Доступ к зависимостям из сборки |
+
+## Резервный источник MinIO
+
+Автор образа публикует его в двух местах: GHCR и Docker Hub. В обоих закреплён
+один digest, поэтому смена registry не меняет версию или содержимое образа.
+Ссылка на сборку и версия приведены в [техническом reference](./stack_reference.md#minio).
+
+Если GHCR недоступен, создай файл `.env` в корне репозитория и добавь строку:
+
+```dotenv
+MINIO_REGISTRY=docker.io
+```
+
+Если файл уже существует, измени только эту настройку. Другие значения, например
+`NB_UID` и `NB_GID`, сохрани. Затем повтори:
+
+```bash
+docker compose pull minio minio-init
+```
+
+Дальше используй обычные команды из [START_HERE](../START_HERE.md#быстрый-запуск).
+Для возврата к основному источнику установи `MINIO_REGISTRY=ghcr.io`.
+Оба источника публичные; регистрация для скачивания MinIO не требуется.
+`.env.example` содержит пример настроек, а `.env` исключён из Git.
+
+## Если недоступны другие источники
+
+Переключение MinIO не меняет источник PostgreSQL, Trino, Spark или зависимостей
+сборки. Если в твоей сети нужен VPN или HTTP-прокси, важно, чтобы им мог
+пользоваться Docker, а не только браузер.
+
+- **Docker Desktop:** настрой прокси в разделе **Settings → Resources → Proxies**.
+  См. [официальную инструкцию](https://docs.docker.com/desktop/settings-and-maintenance/settings/#proxies).
+- **Docker Engine на Linux:** скачиванием образов занимается демон Docker.
+  Для него есть [отдельная настройка прокси](https://docs.docker.com/engine/daemon/proxy/).
+- **Команды внутри сборки:** `apt`, `pip`, `curl` и установка расширений требуют
+  доступа из build-контейнера. Docker описывает
+  [настройки прокси для сборок](https://docs.docker.com/engine/cli/proxy/#build-with-a-proxy-configuration)
+  отдельно от настроек демона. Прокси на `localhost` хоста не обязательно
+  доступен как `localhost` внутри контейнера.
+
+Ошибка `429` обычно означает лимит запросов, а `401`/`403` может быть связана
+с доступом к registry. Сам по себе этот код не доказывает блокировку по стране.
+Не меняй версии образов и не удаляй данные стенда для исправления сетевой ошибки.
+
+Если нужна помощь, передай ментору ОС, вывод `docker compose version`, команду,
+имя сервиса и фрагмент ошибки с адресом источника. Пароли и адреса прокси
+с учётными данными в сообщение не добавляй.
@@ -15,18 +15,22 @@
 | 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

-Все команды выполняются из корня репозитория.
+Все команды выполняются в терминале хоста из корня репозитория.
+Для первого запуска и настройки прав используй [START_HERE](../START_HERE.md),
+для продолжения работы — [памятку учащегося](./study_workflow.md).

 ### Сборка и запуск

 ```bash
+docker compose pull minio minio-init postgres trino
 docker compose build
 docker compose up -d
-docker compose ps
+docker compose ps -a
 ```

 ### Логи
@@ -36,16 +40,50 @@ 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

-```bash
-docker compose down
-docker compose down -v
-```
+| Действие | Команда | Что происходит с данными |
+| --- | --- | --- |
+| Пауза до следующего занятия | `docker compose stop` | Контейнеры остановлены, файлы и volumes сохранены |
+| Продолжение | `docker compose up -d` | Сервисы запускаются с прежними данными |
+| Удаление контейнеров и сети | `docker compose down` | Volumes и файлы на хосте сохраняются, состояние внутри удаленных контейнеров теряется |
+| Полный сброс учебных данных | См. [отдельную инструкцию](./study_workflow.md#начать-с-чистых-данных) | Удаляются MinIO volume и каталог PostgreSQL |

-`down -v` удаляет volumes и возвращает стенд в чистое состояние.
+Переменные Python и живые Spark-сессии после остановки нужно создать заново.
+
+## Ресурсы и проверенная среда
+
+Актуальный бюджет для учащегося приведен в
+[системных требованиях](../START_HERE.md#системные-требования).
+Он учитывает одновременную работу двух Spark worker-ов, драйвера в IDE, Trino,
+MinIO и PostgreSQL. У каждого worker-а в Compose указаны 2 CPU и 2 ГБ для
+приложений Spark; это не предел потребления всей JVM или контейнера.
+Потребление при простое не показывает пик во время урока.
+
+Проверка 19 октября 2026 года: Linux x86_64, Docker Engine, 6 CPU и около
+11,1 ГиБ памяти, видимых Docker. Выполнены первый ноутбук в Chromium и проверка
+Spark → Iceberg → Trino. Затем Trino проверен с лимитом контейнера 2 ГиБ и heap
+1 ГиБ на трех месяцах Taxi: 9 554 778 строк bronze, 9 418 184 строк silver
+и 265 зон. Запросы Модуля 6 и дополнительный JOIN со справочником прошли;
+агрегаты и JOIN сверены со Spark. Пик памяти контейнера Trino по cgroup составил
+около 1,25 ГиБ, событий OOM и перезапусков не было.
+
+Наблюдавшийся суммарный пик памяти контейнеров без неактивного файлового кэша
+составил около 5,44 ГиБ. Это измерение выбранного сценария, а не проверка всей
+среды под общим лимитом 8 ГБ: память Docker daemon, ядра и других процессов
+Linux/WSL2 в сумму не входит. Прогона всех восьми модулей под таким лимитом
+не было. Docker Desktop и ARM64 в этой проверке не запускались.
+Методика и результаты сохранены в [отчете проверки](../plans/trino-memory-validation.md).
+
+Размеры локально собранных образов на этой машине: Spark — около 3,37 ГБ,
+Jupyter — 3,72 ГБ, IDE — 4,90 ГБ. Jupyter включает слои Spark, IDE включает слои
+Jupyter: складывать эти три числа для оценки места неправильно. IDE добавляет
+около 1,18 ГБ. IDE вместе с отдельными образами Trino, PostgreSQL и MinIO дает
+около 8,1 ГБ до учета кэша сборки, данных и особенностей хранилища Docker.
+Поэтому перед первой сборкой нужен запас места сверх размера готовых образов.

 ## Доступ к сервисам

@@ -72,13 +110,33 @@ 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

 - Web UI: `http://localhost:8090`
+- Контейнер ограничен 2 ГиБ RAM (`mem_limit: 2g`). `memswap_limit: 2g`
+  отключает swap для него: одинаковое значение задает общий предел RAM + swap.
+- В [`trino/jvm.config`](../trino/jvm.config) heap Java начинается с 512 МиБ
+  и может вырасти до 1 ГиБ (`-Xms512M`, `-Xmx1G`). Остальная память контейнера
+  оставлена для потоков, служебных структур JVM и буферов вне heap.
+
+Эти ограничения относятся к Trino; у всего Compose-проекта общего лимита
+памяти нет. Если контейнер достигнет жесткого предела, он может быть завершен
+системой. Увеличение только heap без изменения бюджета контейнера уменьшает
+запас для памяти вне heap. См. [лимиты Compose](https://docs.docker.com/reference/compose-file/services/#mem_limit)
+и [настройку JVM Trino](https://trino.io/docs/current/installation/deployment.html#jvm-config).
+
+После обновления этих файлов примени настройки из терминала хоста:
+
+```bash
+docker compose up -d --no-deps --force-recreate trino
+docker compose ps -a trino
+```
+
+Дождись `healthy`. Эта операция пересоздает только Trino и применяет в том числе
+изменения содержимого `jvm.config`; таблицы остаются в MinIO и PostgreSQL.

 CLI внутри контейнера:

@@ -106,7 +164,20 @@ 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 использует готовый образ `coollabsio/minio:RELEASE.2025-04-22T22-12-26Z`.
+Это сторонняя [сборка из официальных исходников MinIO](https://github.com/coollabsio/minio),
+которая содержит сервер и клиент `mc` версии `RELEASE.2025-08-13T08-35-41Z`.
+Версия сервера предшествует [изменению встроенной консоли в мае 2025 года](https://github.com/minio/minio/releases/tag/RELEASE.2025-05-24T17-08-30Z).
+Образ подходит для локального курса; это историческая
+версия без текущих обновлений, не production-конфигурация.
+
+В Compose закреплён digest индекса для AMD64 и ARM64:
+`sha256:a4938f37f1be1841b8e7b627ad0207b265345fd0d063e42d7410c78af0e63e68`.
+Сервисы `minio` и `minio-init` используют один образ. Компиляция MinIO и установка
+Go не нужны. По умолчанию образ скачивается из GHCR без авторизации. Автор
+публикует тот же digest в Docker Hub; резервный источник выбирается через
+`MINIO_REGISTRY=docker.io` в `.env`. Подробности — в
+[инструкции по доступу к репозиториям](./network_access.md).

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

@@ -126,6 +197,44 @@ 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 +246,10 @@ 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`.
@@ -157,16 +270,39 @@ docker compose run --rm iceberg-catalog-init
 | `docker-compose.yml` | состав сервисов, порты, volumes, init-контейнеры |
 | `spark/spark-defaults.conf` | Spark master, catalog `lakehouse`, `s3a`, Iceberg extensions |
 | `trino/catalog/lakehouse.properties` | каталог Trino `lakehouse`, JDBC и S3-доступ |
+| `trino/jvm.config` | JVM Trino: heap до 1 ГиБ внутри контейнера с лимитом 2 ГиБ |
 | `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 |
+| `docs/network_access.md` | источники образов и зависимостей, резервный registry и диагностика сети |
+| `docs/study_workflow.md` | повседневная работа, сохранение состояния и диагностика ошибок |

 ## 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.
+
+Для проверки отдельного стенда можно задать `COMPOSE_FILE` и `IDE_URL`; по
+умолчанию тест использует текущий Compose-проект и `http://localhost:8889`.
+
 ### 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
@@ -259,6 +395,7 @@ SELECT * FROM <table> FOR VERSION AS OF <snapshot_id>;

 - `README.md` — чтобы понять, что это за репозиторий и куда идти дальше.
 - `START_HERE.md` — чтобы впервые поднять стенд и пройти Модуль 1.
+- `study_workflow.md` — чтобы продолжить занятие, сохранить результат и разобраться с ошибкой.
 - `stack_reference.md` — чтобы быстро вспомнить порты, команды, точки доступа, шпаргалку и smoke-тесты.
 - `course_program.md` — чтобы понять учебную траекторию дальше первого модуля.
 - `glossary.md` — чтобы вернуться к определению термина (storage, catalog, compute, snapshot и др.).
@@ -0,0 +1,153 @@
+# Как заниматься со стендом
+
+Для первой сборки используй [START_HERE](../START_HERE.md), для выбора урока —
+[маршрут по модулям](./course_program.md#маршрут-по-модулям). Эта памятка нужна,
+когда окружение уже готово.
+
+## Начать следующее занятие
+
+1. Запусти Docker и открой терминал хоста в той же папке репозитория.
+2. Выполни:
+
+   ```bash
+   docker compose up -d
+   docker compose ps -a
+   ```
+
+   Дождись `healthy` у `ide`, `trino` и `postgres-iceberg`. У двух init-контейнеров
+   нормальное состояние — `Exited (0)`. Повторять сборку перед каждым занятием
+   не нужно; она понадобится после изменения образов или зависимостей.
+3. Открой [VS Code в браузере](http://localhost:8889) и нужный ноутбук.
+   При запросе ядра выбери **Select Kernel → Python Environments → /usr/bin/python3**.
+4. После остановки стенда переменные Python нужно создать заново: выполни
+   импорты, создание Spark-сессии и подключений в начале текущего ноутбука.
+   Сохраненный вывод ячеек может быть виден еще до их запуска.
+5. Продолжи с места, на котором остановился. Перед повтором ячеек с записью
+   данных, `INSERT`, `CREATE OR REPLACE`, `DROP` или очисткой истории прочитай
+   пояснение: повторный запуск может изменить таблицу или создать новый snapshot.
+
+Используй прежнюю папку репозитория: имя Compose-проекта определяет, какие
+Docker volumes подключаются. После переименования папки или запуска с другим
+`-p` можно получить новый пустой набор данных вместо предыдущего.
+
+## Как проходить ноутбук
+
+Ноутбук состоит из пояснений и кодовых ячеек. Ядро Python выполняет код и хранит
+переменные в памяти. Spark-сессия связывает этот Python-процесс с кластером.
+
+- Прочитай пояснение, запусти ячейку через `Shift+Enter`, дождись окончания и
+  сравни результат с описанием. Следующая ячейка может использовать предыдущие
+  переменные, поэтому порядок важен.
+- В самостоятельном задании заполни `TODO` и проверь результат. **Run All**
+  запускает код, но не выполняет задание за тебя.
+- Checkpoint — вопросы и проверки в конце урока. Покажи результат в своем
+  стенде и объясни его своими словами перед переходом к следующему модулю.
+- Сохраняй изменения через **File → Save** (`Ctrl+S`; на macOS — `Cmd+S`).
+  Файл ноутбука вместе с ответами и выводом записывается в `notebooks/` на хосте.
+- Перед следующим модулем выполни завершающую ячейку `spark.stop()`, если она
+  есть; иначе вызови `spark.stop()` после окончания вычислений. Это освобождает
+  ресурсы Spark для следующего приложения. Закрытие вкладки браузера само по
+  себе не останавливает вычисления.
+
+Держи одну активную Spark-сессию: если несколько ноутбуков одновременно занимают
+все ядра worker-ов, новое задание может ждать ресурсы. Для своих SQL/Python-опытов
+можно создать дополнительный ноутбук в папке **Ноутбуки**. `src/`, документация
+и конфиги в IDE доступны только для чтения; их меняют в копии репозитория на хосте.
+
+### Если нужно перезапустить ядро
+
+Сначала сохрани ноутбук. В верхней панели нажми **Restart** и подтверди перезапуск.
+Затем заново выполни импорты и создание Spark-сессии. Переменные Python исчезнут;
+файлы и записанные учебные таблицы сохранятся.
+
+Перезапуск нужен, например, после изменения адреса кластера в
+`spark/spark-defaults.conf` или после остановки Spark-сессии, с которой хочешь
+продолжить работу. Повторный `getOrCreate()` при живой сессии использует ее;
+подробнее это разбирается в Модуле 3.
+
+## Закончить занятие
+
+Сохрани ноутбук, дождись завершения вычислений и запиши для себя номер модуля
+и следующую ячейку. Затем в терминале хоста выполни:
+
+```bash
+docker compose stop
+```
+
+Контейнеры остановятся и освободят занятую ими оперативную память. Файлы
+ноутбуков, исходные данные и таблицы останутся. На следующем занятии используй
+`docker compose up -d` из начала этой памятки.
+
+## Что и где сохраняется
+
+Docker volume — хранилище вне файловой системы контейнера. В этом стенде два
+таких хранилища: `minio-data` с объектами и `postgres-data` с каталогом Iceberg.
+Имена volumes в Docker обычно имеют префикс Compose-проекта.
+
+| Что | Где находится | После `stop` или `down` без `-v` |
+| --- | --- | --- |
+| Код, ответы и сохраненный вывод ноутбуков | `notebooks/` на хосте; `/opt/work` и `/opt/course/notebooks` в IDE | Сохраняются |
+| Скачанные Parquet и CSV | `data/nyc_taxi/` на хосте; `/opt/data/nyc_taxi` в контейнере | Сохраняются |
+| Raw-файлы, данные и metadata-файлы Iceberg | Бакет `lakehouse`, volume `minio-data` | Сохраняются |
+| Записи каталога Iceberg | PostgreSQL, volume `postgres-data` | Сохраняются |
+| Переменные Python и живая Spark-сессия | Память процессов | Теряются; создай заново |
+| Настройки IDE, доверие рабочей области | Файловая система контейнера `ide` | При `stop` сохраняются; при удалении или пересоздании контейнера могут сброситься |
+
+`docker compose down` удаляет контейнеры и сеть проекта. Именованные volumes
+остаются, поэтому после `up -d` таблицы доступны снова. Для обычного окончания
+занятия достаточно `stop`. Поведение команд описано также в документации Docker:
+[stop](https://docs.docker.com/reference/cli/docker/compose/stop/),
+[down](https://docs.docker.com/reference/cli/docker/compose/down/).
+
+### Начать с чистых данных
+
+Этот шаг нужен только для осознанного повторного прохождения с пустым
+хранилищем. Он удалит оба volumes: raw-данные в MinIO, таблицы, их историю
+и записи каталога PostgreSQL. Сохраненные ноутбуки и скачанные файлы в `data/`
+на хосте останутся.
+
+```bash
+docker compose down -v
+docker compose up -d
+```
+
+После сброса в ноутбуках еще может быть старый вывод. Заново создай raw в
+Модуле 3, bronze в Модуле 4 и silver в Модуле 5, прежде чем продолжать модули,
+которые используют эти данные. Сброс не является способом исправить сеть
+или выбор ядра.
+
+## Если что-то не работает
+
+Все `docker compose` команды ниже выполняются в терминале хоста из корня
+репозитория. Имя сервиса для логов берется из колонки `SERVICE` в `ps`:
+например, `postgres`, хотя контейнер называется `postgres-iceberg`.
+
+| Симптом | Первая проверка | Что сделать дальше |
+| --- | --- | --- |
+| Docker не отвечает | `docker version`: есть ли раздел Server? | Запусти Docker; при `permission denied` проверь доступ своего пользователя к Docker |
+| Образ или зависимость не скачивается | Найди адрес источника и сервис в ошибке | Пройди [диагностику сети](./network_access.md) |
+| `port is already allocated` / `address already in use` | Какой порт занят, не запущена ли другая копия стенда? | Освободи нужный порт; [список портов](../START_HERE.md#порты-стенда) |
+| Сервис завершился, `unhealthy` или долго `starting` | `docker compose ps -a`, затем `docker compose logs --tail=100 <service>` | Для `postgres-iceberg` используй сервис `postgres`; проверь первую ошибку в логах |
+| VS Code не открывается | `docker compose ps -a ide`, логи `ide` | Дождись `healthy`, открой `http://localhost:8889`; для сервера используй [SSH-туннель](./stack_reference.md#vs-code-в-браузере) |
+| Ошибка notebook webview / service worker | Адрес в браузере и отдельная вкладка | Открой `http://localhost:8889`, без IP удаленного сервера и без встраивания в другой сайт |
+| Не выбирается ядро, нет `pyspark` | Рабочая область доверенная? Выбран `/usr/bin/python3`? | Повтори [выбор ядра](../START_HERE.md#как-работать-с-ноутбуками); детали в **View → Output → Jupyter** |
+| `NameError`, потерялась переменная | Ядро перезапускалось или выбран другой ноутбук? | Выполни импорты и подготовительные ячейки по порядку |
+| Spark долго ждет, `Initial job has not accepted any resources` | В Spark UI два worker-а `ALIVE`? Есть другие приложения в `Running Applications`? | Заверши свою предыдущую сессию через `spark.stop()`; проверь логи worker-ов |
+| Ядро умерло, контейнер убит, подозрение на память | `docker stats --no-stream`, лимит памяти Docker/WSL2 | Сверь [системные требования](../START_HERE.md#системные-требования), закрой другие вычисления; одного кода 137 недостаточно для вывода об OOM |
+| Ноутбук не сохраняется (`Permission denied`) | Это файл в папке **Ноутбуки**? Совпадает UID? | Проверь `.env` и [настройку прав перед сборкой](../START_HERE.md#быстрый-запуск); после изменения UID/GID повтори `docker compose build`, затем `docker compose up -d` |
+| Нет файлов Taxi или таблицы из прошлого модуля | Файлы в `data/nyc_taxi`, предыдущие модули, прежняя папка проекта | Для raw нужен Модуль 3, для bronze — 4, для silver — 5; после сброса восстанови их по порядку |
+
+### Что передать ментору
+
+Укажи ОС, модуль, ячейку или команду, ожидаемый результат и полный текст ошибки.
+Приложи вывод:
+
+```bash
+docker compose version
+docker compose ps -a
+docker compose logs --tail=100 ide
+```
+
+В последней команде замени `ide` на проблемный сервис, если ошибка в другом компоненте.
+Для ошибки ноутбука добавь выбранный путь Python и вывод ячейки. Пароли, токены
+и адреса прокси с учетными данными в сообщение не включай.
@@ -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
@@ -12,10 +12,10 @@
        "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"
+        "- знать первый маршрут диагностики через `docker compose ps -a`, логи и UI.\n"
      ]
    },
    {
@@ -25,15 +25,16 @@
      "source": [
        "## Перед стартом\n",
        "\n",
-        "Перед запуском этого ноутбука пройди шаги из `START_HERE.md`.\n",
+        "Если стенд еще не готов, выполни подготовку и запуск по [START_HERE](../START_HERE.md#быстрый-запуск).\n",
+        "Если возвращаешься после паузы, используй [памятку учащегося](../docs/study_workflow.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 -a` 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 +50,7 @@
        "| `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 +121,7 @@
        "\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"
      ]
@@ -146,10 +147,10 @@
        "\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",
+        "4. На хосте выполни `docker compose ps -a` и посмотри, какие контейнеры должны быть в состоянии `Up`.\n",
        "5. На хосте выполни `docker compose logs -f trino` или `docker compose logs -f spark-master`, чтобы посмотреть, где начинается первичная диагностика.\n"
      ]
    },
@@ -166,7 +167,7 @@
        "    \"PostgreSQL\": \"TODO\",\n",
        "    \"Spark\": \"TODO\",\n",
        "    \"Trino\": \"TODO\",\n",
-        "    \"Jupyter\": \"TODO\",\n",
+        "    \"IDE\": \"TODO\",\n",
        "}\n",
        "service_roles\n"
      ]
@@ -181,10 +182,14 @@
        "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",
-        "- smoke test завершился успешно и вернул ожидаемый результат;\n",
-        "- ты понимаешь назначение `MinIO`, `PostgreSQL`, `Spark`, `Trino`, `Jupyter`;\n",
-        "- ты знаешь, что первый маршрут диагностики начинается с `docker compose ps`, `docker compose logs -f <service>` и проверки UI.\n"
+        "- `Spark UI`, `MinIO Console`, `Trino UI` и браузерный VS Code открываются;\n",
+        "- smoke test напечатал `Spark cluster smoke test passed.` и `result_sum=499999500000`;\n",
+        "- ты понимаешь назначение `MinIO`, `PostgreSQL`, `Spark`, `Trino` и IDE;\n",
+        "- ты знаешь, что первый маршрут диагностики начинается с `docker compose ps -a`, `docker compose logs -f <service>` и проверки UI.\n",
+        "\n",
+        "После последней ячейки `spark.stop()` сохрани ноутбук. Дальше — [Модуль 2](./02_lakehouse_mental_model.ipynb)\n",
+        "или [завершение занятия](../docs/study_workflow.md#закончить-занятие).\n",
+        "Все уроки собраны в [маршруте по модулям](../docs/course_program.md#маршрут-по-модулям)."
      ]
    },
    {
@@ -0,0 +1,107 @@
+# Проверка лимита памяти Trino
+
+Дата: 19 октября 2026 года. Это отчет о проверке; актуальная конфигурация
+находится в `docker-compose.yml` и `trino/jvm.config`, требования для учащегося —
+в `START_HERE.md`.
+
+## Что проверяли
+
+Trino 478 в контейнере с пределом 2 ГиБ RAM, без swap, с Java heap от 512 МиБ
+до 1 ГиБ. JVM сама подбирает размер регионов G1; вместо настройки образа
+`G1HeapRegionSize=32M` для большого heap получен регион 1 МиБ.
+
+Среда: Linux x86_64, Docker Engine, cgroup v2, 6 CPU и 11,14 ГиБ памяти,
+видимых Docker. Остальные сервисы стенда работали одновременно. Общего лимита
+8 ГБ для проекта или виртуальной машины в этом прогоне не было.
+
+Исходные файлы основного маршрута курса:
+
+| Файл | Размер, байт |
+| --- | ---: |
+| `yellow_tripdata_2024-01.parquet` | 49 961 641 |
+| `yellow_tripdata_2024-02.parquet` | 50 349 284 |
+| `yellow_tripdata_2024-03.parquet` | 60 078 280 |
+| `taxi_zone_lookup.csv` | 12 331 |
+
+Файлы взяты из уже скачанного учебного набора, без выборки или сокращения.
+
+## Сценарий
+
+1. Перед изменением проверены отсутствие активных Spark-приложений и запросов
+   Trino, чтение существующей таблицы `lakehouse.default.spark_trino_smoke`.
+2. Пересоздан только Trino. Запуск до `SERVER STARTED` занял около 25 секунд,
+   healthcheck прошел.
+3. Созданы отдельная временная схема `trino_memory_<id>` и собственный префикс
+   `validation/trino_memory_<id>/raw/` в MinIO. Таблицы курса не перезаписывались.
+4. Spark подготовил bronze и справочник по SQL Модуля 4; фильтры, нормализации,
+   два JOIN со справочником и silver выполнены кодом Модуля 5. Проверки качества
+   этого модуля также прошли. Получены 9 554 778 строк bronze, 9 418 184 строк
+   silver и 265 строк справочника.
+5. Через Python-клиент Trino выполнены 11 запросов из Модуля 6: просмотр схем,
+   таблиц и колонок, выборки, подсчет строк, общие метрики, агрегаты по районам
+   и топ-10 зон. Имена таблиц заменены на временные; SQL сохранен.
+6. Дополнительно дважды выполнен JOIN всей bronze со справочником зон и
+   группировкой по району:
+
+   ```sql
+   SELECT z.Borough, count(*) AS trips, avg(b.fare_amount) AS avg_fare
+   FROM <bronze> b
+   LEFT JOIN <zones> z ON b.PULocationID = z.LocationID
+   GROUP BY z.Borough
+   ORDER BY trips DESC;
+   ```
+
+7. Подсчет строк, общие метрики, агрегаты по районам, топ зон, чтение созданной
+   Spark таблицы итогов и оба JOIN сверены с результатами Spark. Для чисел с
+   плавающей точкой использован допуск `1e-8`. Ошибки Python-клиента Trino
+   пробрасывались наружу, без обработчика исключений из ноутбука.
+8. Повторно прочитана прежняя smoke-таблица: результат `1 / from_spark` сохранен.
+   Всего завершились успешно 14 запросов. Временные таблицы удалены с `PURGE`,
+   затем удалены временная схема и собственный raw-префикс. После `PURGE`
+   отдельно удалены восемь пустых маркеров каталогов в собственном warehouse-префиксе.
+   Проверено отсутствие временных объектов; исходные Parquet/CSV на хосте сохранены.
+
+## Измерения
+
+| Показатель | Результат |
+| --- | ---: |
+| Лимит контейнера (`memory.max`) | 2 147 483 648 байт |
+| Лимит swap (`memory.swap.max`) | 0 |
+| Фактический `MaxHeapSize` через `jcmd 1 VM.flags` | 1 073 741 824 байта |
+| Пик контейнера Trino (`memory.peak`) | 1 340 874 752 байта, около 1,25 ГиБ |
+| События `oom`, `oom_kill`, `max` в `memory.events` | 0 |
+| Перезапуски Trino | 0 |
+| Пик суммы `memory.current` восьми контейнеров | около 5,89 ГиБ |
+| Пик той же суммы за вычетом `inactive_file` | около 5,44 ГиБ |
+
+Суммарная память снималась раз в секунду, получено 165 отсчетов во время
+подготовки таблиц, запросов и очистки. Пик Trino взят из счетчика cgroup,
+который учитывает и запуск контейнера. Вычитание `inactive_file` приближает
+сумму к показателю памяти в `docker stats`; файловый кэш показан отдельно.
+
+Агрегаты по silver обработали 9 418 184 строки каждый, что подтверждено
+статистикой запросов Trino. `count(*)` по bronze использовал метаданные Iceberg;
+проверкой чтения bronze служил также JOIN со справочником.
+
+## Границы вывода
+
+Бюджет Trino 2 ГиБ / heap 1 ГиБ достаточен для проверенных запросов на основном
+наборе курса при одном учащемся. Измерение не подтверждает работу всех восьми
+модулей под общим жестким лимитом 8 ГБ. В сумму контейнеров не входят Docker
+daemon, ядро и другие процессы Linux/WSL2. Docker Desktop, Windows, ARM64,
+параллельные занятия и расширенный набор Taxi за 12 месяцев не проверялись.
+
+Для повторной проверки подними стенд с этой конфигурацией и пройди модули 3–6
+на трех месяцах Taxi, добавив JOIN выше. Временная схема нужна, если важно
+сохранить существующие учебные таблицы. Примененный лимит можно проверить
+с хоста:
+
+```bash
+docker inspect --format '{{.HostConfig.Memory}} {{.HostConfig.MemorySwap}}' trino
+docker compose exec trino jcmd 1 VM.flags
+docker compose exec trino cat /sys/fs/cgroup/memory.peak
+docker compose exec trino cat /sys/fs/cgroup/memory.events
+```
+
+Последние два пути относятся к cgroup v2; счетчики накапливаются с запуска
+контейнера. Числа нового прогона могут отличаться.
@@ -0,0 +1,100 @@
+// 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(process.env.IDE_URL || '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 +1,34 @@
+#!/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: $artifact_dir"
+docker compose exec -T ide cp /opt/work/01_environment_and_smoke_test.ipynb \
+  /tmp/lakehouse-browser-smoke.ipynb
+
+docker run --rm --network host --shm-size=1g \
+  -e IDE_URL="${IDE_URL:-http://localhost:8889}" \
+  -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
@@ -0,0 +1,17 @@
+# Параметры образа trinodb/trino:478 с бюджетом памяти для локального курса.
+-server
+-agentpath:/usr/lib/trino/bin/libjvmkill.so
+-Xms512M
+-Xmx1G
+# Размер регионов G1 выбирает JVM с учетом небольшого heap.
+-XX:+ExplicitGCInvokesConcurrent
+-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
+-XX:+ExitOnOutOfMemoryError
+-XX:-OmitStackTraceInFastThrow
+-XX:ReservedCodeCacheSize=256M
+-XX:PerMethodRecompilationCutoff=10000
+-XX:PerBytecodeRecompilationCutoff=10000
+-Djdk.attach.allowAttachSelf=true
+-Djdk.nio.maxCachedBufferSize=2000000
+-Dfile.encoding=UTF-8
+-XX:+EnableDynamicAgentLoading