# Программа учебного курса: Lakehouse без магии

Этот документ заменяет предыдущий черновой план и выравнивает программу с PRD из [course_prd.md](./course_prd.md).

## 1. Рамка курса

**Формат:** стартовая документация + 8 практических уроков в `Jupyter Notebooks` + вспомогательные справочные материалы.

**Оценка длительности:** `~12-15 часов` вдумчивой работы.

**Ориентир на модуль:** в среднем `~1.5 часа`, но финальная практика может занять дольше.

**Сквозной учебный кейс:** `NYC TLC Yellow Taxi Trip Records` + `Taxi Zone Lookup`.

**Методика каждого урока:** `объяснение -> демонстрация -> самостоятельное повторение -> checkpoint`.

**Главная цель курса:** дать студенту безопасную рабочую модель Lakehouse на локальном стенде `Spark + Trino + Iceberg + MinIO + PostgreSQL`, а не обзор всех возможных фич.

## 2. Принципы декомпозиции программы

1. Сначала студент должен научиться поднимать и диагностировать стенд, и только потом строить пайплайн.
2. Архитектурная модель `storage + catalog + compute` проходит через весь курс, а не выносится в одну "теоретическую" лекцию.
3. Весь курс строится вокруг одного датасета и одного потока `raw -> bronze -> silver`.
4. В первой версии курса основной табличный формат только один: `Iceberg`.
5. Практики про безопасность важнее "вау-фич": аккуратный `overwrite`, понимание снапшотов, воспроизводимость шагов, базовое обслуживание таблиц.
6. Темы вне PRD v1 не включаются в основной трек и остаются в backlog.

## 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`.

### 3.1. Стартовая документация до первого ноутбука

Этот слой нужен, потому что студент ещё не имеет доступа к ноутбукам, пока не поднят стенд.

**Минимальный обязательный набор:**

* `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;
* troubleshooting по типовым проблемам старта;
* инструкция по reset/restart стенда 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 понимает, как устроен формат уроков и что от него ожидается.

### 3.2. Практическое ядро курса

Это 8 ноутбуков, в которых живут демонстрации, самостоятельные задания и checkpoints.

### 3.3. Вспомогательные материалы

Кроме ноутбуков и стартового onboarding-слоя, курсу потребуются:

* вспомогательные скрипты в `src/spark` и `src/trino`;
* инструкции по загрузке или подготовке учебных датасетов;
* краткий [glossary](./glossary.md) по терминам `storage`, `catalog`, `compute`, `table format`, `namespace`, `metadata`, `manifest`, `snapshot`, `time travel`, `schema evolution`, `compaction`, `vacuum`;
* [шпаргалка](./stack_reference.md#краткая-шпаргалка) по типовым командам, адресам сервисов, ключевым путям и точкам входа (секция в `stack_reference.md`);
* опционально, [заметки для ментора](./mentor_notes.md) для ведения курса с ментором.

## 4. Трассировка Learning Outcomes на модули

| Learning Outcome | Основные модули | Где проверяется |
| --- | --- | --- |
| `LO1`. Понимание различий между `storage`, `catalog`, `compute` | 1, 2, 6 | checkpoints модулей 2 и 6 |
| `LO2`. Умение поднять и диагностировать стенд | 1 | checkpoint модуля 1 |
| `LO3`. Умение загрузить raw-данные и проверить схему | 3 | checkpoint модуля 3 |
| `LO4`. Умение создать и заполнить `Iceberg`-таблицу | 4 | checkpoint модуля 4 |
| `LO5`. Умение собрать поток `raw -> bronze -> silver` | 4, 5, 8 | checkpoints модулей 5 и 8 |
| `LO6`. Умение читать одну таблицу из `Spark` и `Trino` | 6, 8 | checkpoint модуля 6 и финальная практика |
| `LO7`. Умение выполнять безопасные операции с таблицей | 7, 8 | checkpoints модулей 7 и 8 |

## 5. Верхнеуровневая структура практической части

### Модуль 1. Вход в стенд и базовая диагностика

**Рабочее название ноутбука:** `01_environment_and_smoke_test.ipynb`

**Зачем нужен:** студент должен уметь самостоятельно поднять локальный стенд и понять, куда смотреть, если что-то не работает.

**Содержание:**

* 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`.

**Практика студента:**

* запустить стенд;
* проверить статусы контейнеров и основные UI;
* выполнить простой smoke test и прочитать его результат.

**Checkpoint:** студент подтверждает, что стенд поднят, понимает назначение сервисов и умеет сделать первичную диагностику через `docker compose ps`, логи и UI.

### Модуль 2. Ментальная модель Lakehouse: storage, catalog, compute

**Рабочее название ноутбука:** `02_lakehouse_mental_model.ipynb`

**Зачем нужен:** убрать магическое восприятие Lakehouse и связать новую модель с привычным миром `PostgreSQL/Greenplum`.

**Содержание:**

* демонстрационный проход по цепочке `Spark -> catalog -> MinIO` на маленькой demo-таблице;
* что такое таблица в Lakehouse в практическом смысле;
* где лежат данные, где лежат метаданные, кто выполняет вычисления;
* разница между "одной базой данных" и набором согласованных компонентов;
* короткие параллели с классическим DWH.

**Практика студента:**

* выполнить готовую демонстрационную запись через `Spark` в небольшую demo-таблицу;
* найти соответствующие артефакты в `MinIO` и запись о таблице в каталоге через подготовленные диагностические шаги;
* сопоставить наблюдения с ролями `storage / catalog / compute`.

**Checkpoint:** студент своими словами объясняет роли `MinIO`, `PostgreSQL`, `Spark` и `Trino`, не путает физическое хранение с логической таблицей и может показать, где в стенде видны данные, метаданные и вычислитель.

### Модуль 3. Raw-данные и первое чтение в Spark

**Рабочее название ноутбука:** `03_raw_ingest_and_first_read.ipynb`

**Зачем нужен:** показать, как raw-данные попадают в стенд и как с ними безопасно начать работать.

**Содержание:**

* работа с заранее подготовленным локальным data bundle из onboarding-документации;
* явная загрузка исходных `PARQUET`-файлов в raw-зону;
* чтение raw-данных через Spark;
* проверка схемы, типов и базового качества данных;
* обсуждение того, почему raw лучше не "чинить на месте" и почему датасет не должен скачиваться "из интернета из ноутбука".

**Практика студента:**

* проверить состав локально полученного набора `NYC Taxi`;
* загрузить его в raw-зону `MinIO`;
* прочитать несколько месяцев `NYC Taxi`;
* проверить схему и посчитать базовые метрики;
* найти простые аномалии или проблемные значения.

**Checkpoint:** студент умеет загрузить учебный набор в raw-зону, прочитать raw-данные, проверить схему и объяснить, почему raw-слой нужен как воспроизводимая точка входа.

### Модуль 4. Первая рабочая Iceberg-таблица и слой bronze

**Рабочее название ноутбука:** `04_bronze_with_iceberg.ipynb`

**Зачем нужен:** перейти от набора файлов к управляемой таблице и построить первый слой обработки.

**Содержание:**

* создание namespace и Iceberg-таблицы через Spark;
* запись raw-данных в `bronze`;
* осмотр структуры Iceberg на прикладном уровне: data files, metadata, snapshots;
* связь `raw -> bronze` с привычным `stg/ods`-мышлением.

**Практика студента:**

* создать первую Iceberg-таблицу;
* загрузить в неё данные из raw;
* проверить результат через чтение таблицы и осмотр артефактов хранения.

**Checkpoint:** студент умеет создать и заполнить Iceberg-таблицу и понимает, что таблица в Lakehouse не сводится к одному каталогу с файлами.

### Модуль 5. Слой silver и воспроизводимые трансформации

**Рабочее название ноутбука:** `05_silver_layer.ipynb`

**Зачем нужен:** научить строить простой, понятный и воспроизводимый pipeline `raw -> bronze -> silver`.

**Содержание:**

* базовые трансформации и очистка данных;
* явная фиксация правил преобразования;
* разделение ответственности между слоями;
* проверки качества на уровне строк, схемы и агрегатов.

**Практика студента:**

* собрать `silver` из `bronze`;
* нормализовать часть полей;
* добавить простые проверки результата.

**Checkpoint:** студент может воспроизводимо построить `silver` и объяснить, чем `bronze` отличается от `silver`.

### Модуль 6. Одна таблица, два движка: Spark и Trino

**Рабочее название ноутбука:** `06_spark_and_trino_on_same_table.ipynb`

**Зачем нужен:** закрепить идею разделения вычислительных движков и показать, что данные не нужно копировать между системами.

**Содержание:**

* чтение одной и той же Iceberg-таблицы из Spark и Trino;
* роль общего каталога;
* простые SQL-проверки в Trino;
* ограничение темы: курс не уходит в глубокое сравнение движков.

**Практика студента:**

* записать таблицу через Spark;
* прочитать ту же таблицу через Trino;
* сверить результаты и ответить, почему это работает.

**Checkpoint:** студент понимает, почему `Spark` может писать, а `Trino` читать ту же таблицу без копирования данных.

### Модуль 7. Безопасная работа с таблицами: schema evolution и time travel

**Рабочее название ноутбука:** `07_safe_table_changes.ipynb`

**Зачем нужен:** научить не ломать таблицы вслепую и пользоваться базовыми защитными механизмами.

**Содержание:**

* добавление и изменение схемы на базовом уровне;
* влияние schema evolution на downstream-чтение;
* snapshots и time travel;
* разбор типовых ошибок новичка: неаккуратный `overwrite`, слепая перезапись, неявные изменения типов.

**Практика студента:**

* добавить новую колонку или безопасно изменить схему;
* посмотреть историю snapshot-ов;
* прочитать предыдущее состояние таблицы после намеренно "неудачного" изменения.

**Checkpoint:** студент умеет делать базовые изменения схемы, смотреть историю таблицы и использовать time travel как страховку.

### Модуль 8. Базовое обслуживание таблиц и финальная практика

**Рабочее название ноутбука:** `08_maintenance_and_final_lab.ipynb`

**Зачем нужен:** завершить курс рабочим циклом поддержки таблицы и собрать все изученное в одну практику.

**Содержание:**

* проблема мелких файлов;
* базовый `compaction`;
* базовый `vacuum` / cleanup старых версий;
* короткая параллель с обслуживанием `Greenplum AppendOnly`-таблиц;
* финальный мини-сценарий: `raw -> bronze -> silver -> проверка через Trino -> безопасное изменение -> обслуживание`.

**Практика студента:**

* выполнить compaction на учебной таблице;
* очистить старые версии в контролируемом сценарии;
* пройти финальный end-to-end checkpoint.

**Checkpoint:** студент выполняет полный учебный сценарий и может объяснить, зачем нужны compaction и cleanup в прикладной работе.

## 6. Что получает студент по итогам курса

После прохождения программы студент:

1. Поднимает локальный стенд и диагностирует типовые проблемы на старте.
2. Понимает различие между `storage`, `catalog` и `compute`.
3. Умеет загрузить raw-данные и прочитать их в Spark.
4. Умеет создать и заполнить Iceberg-таблицу.
5. Умеет построить простой поток `raw -> bronze -> silver`.
6. Умеет читать одну и ту же таблицу из `Spark` и `Trino`.
7. Умеет выполнять базовые безопасные операции: schema evolution, snapshots/time travel, compaction, vacuum.

## 7. Что не входит в первую версию курса

Следующие темы сознательно исключены из основного плана и могут стать отдельным расширением:

* `gold`-слой и полноценные бизнес-витрины;
* партиционирование и `partition pruning` как отдельная обязательная тема v1;
* performance tuning и физический дизайн таблиц как самостоятельный модуль;
* `MERGE`, row-level deletes, update-heavy сценарии;
* streaming, `Kafka`, `CDC`, `Airflow`, `NiFi`;
* deep dive во внутренности `Iceberg` на уровне спецификации;
* production security, governance, multi-user setup, Kubernetes и облака.

Существующие demo-артефакты по партиционированию в репозитории считаются legacy-материалами и не входят в обязательный трек первой версии курса.

## 8. Следующий уровень детализации

После утверждения этой структуры следующий документ должен описывать не "темы вообще", а каркас учебных артефактов:

1. состав стартовой документации и порядок чтения до первого запуска, включая получение data bundle;
2. список ноутбуков и их точные learning objectives;
3. обязательные демонстрации, самостоятельные задания и checkpoints по каждому уроку;
4. набор вспомогательных `src/spark` и `src/trino`-скриптов, включая загрузку датасета и диагностические шаги для модуля 2;
5. правила сброса стенда и повторного прохождения практик.