{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Модуль 8. Базовое обслуживание таблиц и финальная практика\n",
    "\n",
    "**Цель:** Научиться базовому обслуживанию Iceberg-таблиц (compaction и expire_snapshots) и закрепить все навыки курса в финальной сквозной практике.\n",
    "\n",
    "**Prerequisites:** пройден Модуль 6, Модуль 7 рекомендуется.\n",
    "\n",
    "Две части модуля:\n",
    "1. Базовое обслуживание: compaction (решение проблемы мелких файлов) и expire_snapshots (очистка истории).\n",
    "2. Финальная практика: сквозной end-to-end сценарий.\n",
    "\n",
    "Зачем нужно обслуживание? Iceberg-таблица — не «чёрный ящик». После множества записей накапливаются мелкие файлы и старые snapshot-ы. Без обслуживания чтение замедляется (много мелких файлов), а хранилище растёт (старые данные не удаляются). Это знакомо из мира Greenplum: AppendOnly-таблицы тоже требуют VACUUM и REORGANIZE.\n",
    "\n",
    "| | Greenplum AppendOnly | Iceberg |\n",
    "|---|---|---|\n",
    "| Проблема | Мёртвые строки после UPDATE/DELETE | Мелкие файлы после множества INSERT |\n",
    "| Компактификация | `ALTER TABLE ... REORGANIZE` | `rewrite_data_files` |\n",
    "| Очистка устаревших версий | Нет встроенной истории версий | `expire_snapshots` |\n",
    "| Очистка мёртвых строк/файлов | `VACUUM` | `expire_snapshots` (удаляет старые файлы) |\n",
    "| Автоматизация в базовой конфигурации | Ручной запуск | Ручной запуск |\n",
    "| В production | Расписание через cron/Airflow | Расписание через cron/Airflow |\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Секция 1: Spark-сессия, Trino-клиент и проверка таблиц\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import pandas as pd\n",
    "from pyspark.sql import SparkSession\n",
    "from trino.dbapi import connect\n",
    "import trino\n",
    "from IPython.display import display\n",
    "\n",
    "spark = SparkSession.builder \\\n",
    "    .appName(\"module-08-maintenance-and-lab\") \\\n",
    "    .getOrCreate()\n",
    "\n",
    "spark.sparkContext.setLogLevel(\"ERROR\")\n",
    "print(\"SparkSession создана.\")\n",
    "\n",
    "SILVER_TABLE = \"lakehouse.silver.nyc_taxi_yellow\"\n",
    "DEMO_TABLE = \"lakehouse.default.taxi_maintenance_demo\"\n",
    "RAW_PATH = \"s3a://lakehouse/raw/nyc_taxi/yellow_tripdata_*.parquet\"\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "*Если ячейки выше упали с `ImportError: trino` — нужно пересобрать образ Jupyter (в терминале: `docker compose build jupyter && docker compose up -d`).*\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Проверяем, что silver-таблица существует (Модуль 5 должен быть пройден)\n",
    "assert spark.catalog.tableExists(SILVER_TABLE), f\"Таблица {SILVER_TABLE} не найдена. Пройдите Модуль 5.\"\n",
    "assert spark.table(SILVER_TABLE).count() > 0, f\"Таблица {SILVER_TABLE} пуста.\"\n",
    "print(f\"Таблица {SILVER_TABLE} готова к работе.\")\n",
    "\n",
    "# Проверяем, что raw-данные доступны (Модуль 3)\n",
    "try:\n",
    "    spark.read.parquet(RAW_PATH).limit(1).collect()\n",
    "    print(f\"Raw-данные доступны по пути: {RAW_PATH}\")\n",
    "except Exception as e:\n",
    "    raise AssertionError(f\"Raw-данные не найдены по пути {RAW_PATH}. Вернись в Модуль 3 и выполни загрузку данных в MinIO.\") from e\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Helper для выполнения запросов к Trino\n",
    "def trino_query(sql: str) -> pd.DataFrame:\n",
    "    \"\"\"Выполняет SQL-запрос в Trino и возвращает результат как Pandas DataFrame.\"\"\"\n",
    "    conn = connect(\n",
    "        host=\"trino\",\n",
    "        port=8080,\n",
    "        user=\"jupyter\",\n",
    "        catalog=\"lakehouse\"\n",
    "    )\n",
    "    cur = conn.cursor()\n",
    "    try:\n",
    "        cur.execute(sql)\n",
    "        rows = cur.fetchall()\n",
    "        columns = [desc[0] for desc in cur.description]\n",
    "        return pd.DataFrame(rows, columns=columns)\n",
    "    except trino.exceptions.ProgrammingError as e:\n",
    "        if \"No nodes available to run query\" in str(e):\n",
    "            print(\"Ошибка: Trino ещё не готов. Подождите пару минут после старта контейнеров.\")\n",
    "            raise\n",
    "        # Запросы типа CREATE/DROP не возвращают строк\n",
    "        return pd.DataFrame([{\"status\": \"Success\"}])\n",
    "    finally:\n",
    "        conn.close()\n",
    "\n",
    "print(\"Trino helper функция готова.\")\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Silver на месте, raw-данные доступны, Trino готов. В первой части модуля создадим демо-таблицу и научимся её обслуживать. Во второй — финальная практика.\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Секция 2: Проблема мелких файлов\n",
    "\n",
    "Каждый `INSERT INTO` в Iceberg создаёт новые data files. Если вставлять данные мелкими порциями (частые микробатчи, ручные INSERT-ы, инкрементальные загрузки), таблица накапливает множество мелких файлов. Это замедляет чтение: движку приходится открывать и читать каждый файл отдельно. \n",
    "\n",
    "Создадим демо-таблицу и сымитируем эту проблему: один изначальный `CTAS` (500 строк) и 8 маленьких `INSERT INTO` (по 100 строк).\n",
    "*(Внимание: 8 INSERT-ов могут занять 1-2 минуты)*\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Создание демо-таблицы (создаст 1 файл)\n",
    "spark.sql(f\"\"\"\n",
    "    CREATE OR REPLACE TABLE {DEMO_TABLE}\n",
    "    USING iceberg AS\n",
    "    SELECT VendorID, tpep_pickup_datetime, tpep_dropoff_datetime,\n",
    "           passenger_count, trip_distance, fare_amount, total_amount,\n",
    "           pickup_borough, pickup_zone\n",
    "    FROM {SILVER_TABLE}\n",
    "    LIMIT 500\n",
    "\"\"\")\n",
    "print(f\"Демо-таблица создана: {spark.table(DEMO_TABLE).count()} строк.\")\n",
    "\n",
    "# 8 мелких INSERT INTO (создадут 8 новых мелких файлов)\n",
    "print(\"Запуск 8 INSERT-ов (может занять 1-2 минуты)...\")\n",
    "for i in range(8):\n",
    "    spark.sql(f\"\"\"\n",
    "        INSERT INTO {DEMO_TABLE}\n",
    "        SELECT VendorID, tpep_pickup_datetime, tpep_dropoff_datetime,\n",
    "               passenger_count, trip_distance, fare_amount, total_amount,\n",
    "               pickup_borough, pickup_zone\n",
    "        FROM {SILVER_TABLE}\n",
    "        LIMIT 100\n",
    "    \"\"\")\n",
    "    print(f\"INSERT {i+1}/8 выполнен.\")\n",
    "\n",
    "print(f\"Итого строк: {spark.table(DEMO_TABLE).count()}\")\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Файловая статистика через metadata-таблицу files\n",
    "files_df = spark.sql(f\"\"\"\n",
    "    SELECT file_path, file_format, record_count, file_size_in_bytes\n",
    "    FROM {DEMO_TABLE}.files\n",
    "\"\"\")\n",
    "print(f\"Количество data files: {files_df.count()}\")\n",
    "files_df.show(truncate=40)\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Snapshot-история\n",
    "spark.sql(f\"SELECT snapshot_id, committed_at, operation, summary FROM {DEMO_TABLE}.snapshots\").show(truncate=False)\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "**Результат:** 9 data files, 9 snapshot-ов. Каждый INSERT создал отдельный маленький файл. В production-сценарии после недель инкрементальных загрузок таблица может накопить сотни и тысячи мелких файлов.\n",
    "\n",
    "Для сравнения посмотрим на файловую статистику нашей основной `silver`-таблицы, которая была создана одним большим CTAS.\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "silver_files = spark.sql(f\"SELECT file_path, record_count, file_size_in_bytes FROM {SILVER_TABLE}.files\")\n",
    "print(f\"Silver: {silver_files.count()} data file(s)\")\n",
    "silver_files.show(truncate=40)\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "`silver` имеет мало крупных файлов — проблемы мелких файлов нет. Compaction нужен не всегда, а после множества мелких записей. Далее мы исправим проблему на демо-таблице.\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Секция 3: Compaction — rewrite_data_files\n",
    "\n",
    "`rewrite_data_files` объединяет мелкие data files в меньшее количество крупных. \n",
    "Аналогия: дефрагментация диска. Или `ALTER TABLE ... REORGANIZE` в Greenplum.\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Сохраним статистику ДО compaction\n",
    "files_before = spark.sql(f\"SELECT count(*) AS file_count, sum(file_size_in_bytes) AS total_bytes FROM {DEMO_TABLE}.files\").first()\n",
    "print(f\"До compaction: {files_before['file_count']} файлов, {files_before['total_bytes']} байт\")\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Выполняем compaction\n",
    "spark.sql(f\"CALL lakehouse.system.rewrite_data_files(table => 'default.taxi_maintenance_demo')\")\n",
    "print(\"Compaction выполнен.\")\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Статистика ПОСЛЕ compaction\n",
    "files_after = spark.sql(f\"SELECT count(*) AS file_count, sum(file_size_in_bytes) AS total_bytes FROM {DEMO_TABLE}.files\").first()\n",
    "print(f\"После compaction: {files_after['file_count']} файлов, {files_after['total_bytes']} байт\")\n",
    "print(f\"Было {files_before['file_count']} файлов → стало {files_after['file_count']} файлов\")\n",
    "\n",
    "# Проверим, что данные на месте\n",
    "print(f\"Строк в таблице: {spark.table(DEMO_TABLE).count()}\")\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Данные не изменились — только реорганизованы файлы (чтение стало быстрее). \n",
    "Compaction создал **новый snapshot** с новыми, более крупными файлами.\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Посмотрим snapshot-историю: появился новый snapshot\n",
    "spark.sql(f\"SELECT snapshot_id, committed_at, operation FROM {DEMO_TABLE}.snapshots\").show(truncate=False)\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Но старые мелкие файлы всё ещё лежат в MinIO: они нужны для time travel к старым snapshot-ам (например, чтобы мы могли запросить данные ДО compaction или ДО какого-то INSERT-а). Чтобы освободить место в хранилище, нужен `expire_snapshots`.\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Секция 4: expire_snapshots — очистка истории\n",
    "\n",
    "`expire_snapshots` удаляет старые snapshot-ы из метаданных. \n",
    "**Важный компромисс:** после expire_snapshots time travel к удалённым snapshot-ам невозможен. Это необратимо. \n",
    "В production нужно решить: сколько истории хранить? Обычно 10–30 дней. Для демо оставим только 2 последних snapshot-а.\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Snapshot-история ДО expire\n",
    "snapshots_before = spark.sql(f\"SELECT snapshot_id, committed_at, operation FROM {DEMO_TABLE}.snapshots\")\n",
    "print(f\"Snapshot-ов до expire: {snapshots_before.count()}\")\n",
    "snapshots_before.show(truncate=False)\n",
    "\n",
    "# Сохраняем ID самого старого snapshot для проверки time travel после expire\n",
    "first_snapshot_id = snapshots_before.orderBy(\"committed_at\").first()[\"snapshot_id\"]\n",
    "print(f\"Самый старый snapshot: {first_snapshot_id}\")\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Выполняем expire_snapshots (оставляем только 2 последних)\n",
    "spark.sql(f\"\"\"\n",
    "    CALL lakehouse.system.expire_snapshots(\n",
    "        table => 'default.taxi_maintenance_demo',\n",
    "        retain_last => 2\n",
    "    )\n",
    "\"\"\")\n",
    "print(\"expire_snapshots выполнен.\")\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Snapshot-история ПОСЛЕ expire\n",
    "snapshots_after = spark.sql(f\"SELECT snapshot_id, committed_at, operation FROM {DEMO_TABLE}.snapshots\")\n",
    "print(f\"Snapshot-ов после expire: {snapshots_after.count()}\")\n",
    "snapshots_after.show(truncate=False)\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Осталось всего 2 snapshot-а. Попробуем прочитать данные из удалённого (самого первого) snapshot-а:\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "try:\n",
    "    spark.sql(f\"\"\"\n",
    "        SELECT count(*) FROM {DEMO_TABLE}\n",
    "        VERSION AS OF {first_snapshot_id}\n",
    "    \"\"\").show()\n",
    "    print(\"Time travel сработал (snapshot не был удалён).\")\n",
    "except Exception as e:\n",
    "    print(f\"Ожидаемая ошибка: {e}\")\n",
    "    print(\"Snapshot удалён — time travel невозможен.\")\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "**Вывод:** expire нужно запускать обдуманно. Слишком агрессивно (потеря страховки для rollback), слишком редко (рост метаданных и стоимости хранения).\n",
    "\n",
    "*Примечание: физическое удаление файлов из MinIO зависит от конфигурации. Иногда требуется дополнительно запускать процедуру `remove_orphan_files`, которая физически чистит файлы без привязки к активным snapshot-ам.*\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Секция 5: Порядок обслуживания и типичные ошибки\n",
    "\n",
    "**Правильный порядок обслуживания Iceberg-таблицы:**\n",
    "| Шаг | Операция | Что делает | Что будет, если пропустить |\n",
    "|---|---|---|---|\n",
    "| 1 | `rewrite_data_files` | Объединяет мелкие файлы в крупные | Чтение остаётся медленным |\n",
    "| 2 | `expire_snapshots` | Удаляет старые snapshot-ы | Метаданные и хранилище растут |\n",
    "\n",
    "\n",
    "Если сделать наоборот: expire удалит snapshot-ы, но мелкие файлы останутся (так как на них всё ещё ссылается текущий snapshot). Compaction затем создаст новые крупные файлы, а старые мелкие станут \"orphan\" (сиротами) и не удалятся автоматически.\n",
    "\n",
    "**Типичные ошибки:**\n",
    "1. **Никогда не запускать compaction:** таблица обрастает тысячами мелких файлов, чтение деградирует в десятки раз.\n",
    "2. **`expire_snapshots` сразу после ошибки (с `retain_last => 1`):** если записали плохие данные и запустили expire, откатиться назад (rollback) уже не выйдет. Правило: перед expire убедись, что текущее состояние корректно.\n",
    "3. **Обслуживание на каждый INSERT:** compaction — тяжёлая операция. В production его делают по расписанию (например, 1 раз в сутки ночью).\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Секция 6: Параллель с Greenplum AppendOnly\n",
    "\n",
    "Развернутое сравнение для студентов с опытом Greenplum:\n",
    "\n",
    "| Аспект | Greenplum AppendOnly | Iceberg |\n",
    "|---|---|---|\n",
    "| Как накапливается «мусор» | UPDATE/DELETE оставляют мёртвые строки в сегментах | Множество INSERT создают мелкие data files |\n",
    "| Влияние на чтение | Сканирование мёртвых строк замедляет запросы | Открытие множества мелких файлов замедляет запросы |\n",
    "| Компактификация | `ALTER TABLE ... REORGANIZE` | `rewrite_data_files` (объединение файлов) |\n",
    "| Очистка | `VACUUM` (удаление мёртвых строк) | `expire_snapshots` (удаление старых snapshot-ов) |\n",
    "| Автоматизация | `autovacuum` для heap-таблиц, ручной VACUUM для AO | Ручной запуск, автоматизация через Airflow/cron |\n",
    "| Просмотр состояния | `pg_stat_all_tables`, `gp_toolkit.gp_bloat_diag` | `table.files`, `table.snapshots` |\n",
    "| Time travel после очистки | Невозможен | Невозможен для удалённых snapshot-ов |\n",
    "\n",
    "Ключевое сходство: ни одна система не обслуживает себя сама. И там, и там это задача инженера. Ключевое отличие: Iceberg даёт встроенную историю (snapshot-ы) и контролируемую очистку (`retain_last`), чего нет в классическом DWH.\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Секция 7: Самостоятельное задание — обслуживание\n",
    "\n",
    "**Задача 1 (анализ silver).** Посмотри файловую статистику `silver`-таблицы (`lakehouse.silver.nyc_taxi_yellow`): количество data files, средний размер файла, количество snapshot-ов. Сравни с демо-таблицей до compaction. Ответь: нужна ли silver compaction? При каких условиях потребовалась бы?\n",
    "\n",
    "**Задача 2 (практика).** \n",
    "- Создай таблицу `lakehouse.default.taxi_compaction_practice` через CTAS (500 строк из `silver`). \n",
    "- Выполни 5 INSERT INTO по 200 строк. \n",
    "- Посмотри файловую статистику ДО.\n",
    "- Выполни compaction и expire_snapshots (retain_last => 1). \n",
    "- Проверь результат ПОСЛЕ. \n",
    "- Удали таблицу (`DROP TABLE`).\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Ваш код: файловая статистика silver (файлы, размеры, snapshot-ы)\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Ваш ответ на Задачу 1: нужна ли compaction для silver? При каких условиях потребовалась бы? \n",
    "...\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Ваш код: создание taxi_compaction_practice + 5 INSERT\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Ваш код: файловая статистика до compaction\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Ваш код: compaction + expire_snapshots\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Ваш код: файловая статистика после + DROP TABLE\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Секция 8: Удаление демо-таблицы\n",
    "\n",
    "Демо-таблица для обслуживания больше не нужна.\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "spark.sql(f\"DROP TABLE IF EXISTS {DEMO_TABLE}\")\n",
    "print(\"Демо-таблица удалена.\")\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Секция 9: Финальная практика — сквозной end-to-end сценарий\n",
    "\n",
    "Финальная практика курса. Самостоятельно пройди полный цикл Lakehouse-пайплайна: от raw-данных до обслуживания таблицы. Все навыки из Модулей 1–8 в одном сценарии.\n",
    "\n",
    "Работаем в отдельном namespace `lakehouse.final`, чтобы не затрагивать основные таблицы.\n",
    "\n",
    "**Сценарий (8 шагов):**\n",
    "\n",
    "**Шаг 1 (namespace).** Создай namespace `lakehouse.final`.\n",
    "\n",
    "**Шаг 2 (bronze).** Прочитай raw parquet из MinIO (`s3a://lakehouse/raw/nyc_taxi/yellow_tripdata_*.parquet`, LIMIT 5000 строк) и создай таблицу `lakehouse.final.trips_bronze` через CTAS. Это bronze: данные «как есть».\n",
    "\n",
    "**Шаг 3 (silver).** Создай `lakehouse.final.trips_silver` из bronze с тремя трансформациями:\n",
    "- Фильтр: `fare_amount >= 0`\n",
    "- Нормализация: `passenger_count` → INT с обработкой NULL (`coalesce` + `cast`)\n",
    "- Обогащение: вычисляемая колонка `trip_duration_minutes` (разница между dropoff и pickup в минутах)\n",
    "\n",
    "**Шаг 4 (Trino).** Прочитай `lakehouse.final.trips_silver` из Trino. Сравни count с результатом из Spark.\n",
    "\n",
    "**Шаг 5 (schema evolution).** Добавь колонку `processed_at TIMESTAMP` к `trips_silver` через `ALTER TABLE ADD COLUMNS`. Проверь из Trino (`DESCRIBE`), что колонка видна.\n",
    "\n",
    "**Шаг 6 (snapshot-ы).** Выполни 3 `INSERT INTO trips_silver` (например, по 300 строк из `trips_bronze`). Каждый INSERT должен включать трансформации из шага 3, плюс `current_timestamp() AS processed_at`. *Подсказка: если не указать `processed_at`, Spark выдаст ошибку несовпадения числа колонок; альтернативный вариант — использовать явный список target-колонок в `INSERT INTO trips_silver (col1, col2, ...)`.* Посмотри файловую статистику и snapshot-ы.\n",
    "\n",
    "**Шаг 7 (обслуживание).** Выполни compaction (`rewrite_data_files`), затем `expire_snapshots` (retain_last => 1). Проверь, что файлов стало меньше, а snapshot-ов остался 1.\n",
    "\n",
    "**Шаг 8 (cleanup).** Удали `trips_silver`, `trips_bronze` и namespace `lakehouse.final`.\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Шаг 1: CREATE NAMESPACE\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Шаг 2: прочитай raw и создай trips_bronze (LIMIT 5000)\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Шаг 2: проверка trips_bronze (count, printSchema)\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Шаг 3: создай trips_silver с трансформациями\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Шаг 3: проверка trips_silver (count, проверка фильтра)\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "*DBeaver: `SELECT count(*) FROM lakehouse.final.trips_silver;`*\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Шаг 4: чтение trips_silver из Trino\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Шаг 5: ALTER TABLE ADD COLUMNS\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "*DBeaver: `DESCRIBE lakehouse.final.trips_silver;`*\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Шаг 5: проверка из Trino (DESCRIBE)\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Шаг 6: 3 INSERT INTO trips_silver\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Шаг 6: файловая статистика и snapshot-ы\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Шаг 7: compaction + expire_snapshots\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Шаг 7: проверка результата\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Шаг 8: cleanup (DROP TABLE, DROP NAMESPACE)\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Секция 10: Финальный checkpoint\n",
    "\n",
    "**Часть A — Обслуживание таблиц (Модуль 8):**\n",
    "1. Что такое проблема мелких файлов и когда она возникает?\n",
    "2. Что делает `rewrite_data_files`? Удаляет ли он старые файлы?\n",
    "3. Что делает `expire_snapshots`? Какой компромисс он создаёт?\n",
    "4. В каком порядке нужно выполнять compaction и expire_snapshots? Почему?\n",
    "5. Как обслуживание Iceberg-таблиц соотносится с VACUUM/REORGANIZE в Greenplum?\n",
    "\n",
    "**Часть B — Весь курс (итоговые вопросы):**\n",
    "1. Назови три роли в архитектуре Lakehouse и какие компоненты стенда их выполняют.\n",
    "2. Почему Spark может записать данные, а Trino прочитать ту же таблицу без копирования?\n",
    "3. Чем raw отличается от bronze? Чем bronze отличается от silver?\n",
    "4. Что такое snapshot в Iceberg? Чем он отличается от бэкапа в PostgreSQL?\n",
    "5. Назови три безопасные и три опасные операции с Iceberg-таблицей.\n",
    "6. Зачем нужны compaction и expire_snapshots в production-сценарии?\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Секция 11: Завершение\n",
    "\n",
    "**Итог модуля:**\n",
    "- Compaction (`rewrite_data_files`) — решает проблему мелких файлов, не меняя данные (чтение становится быстрее).\n",
    "- `expire_snapshots` — очищает старые snapshot-ы (сокращая размер метаданных и хранилища), но лишает возможности time travel.\n",
    "- Порядок: compaction → expire_snapshots.\n",
    "- Обслуживание Iceberg похоже на обслуживание Greenplum AppendOnly: обе системы требуют периодической заботы.\n",
    "\n",
    "**Итог курса. Что ты теперь умеешь:**\n",
    "1. Поднимать и диагностировать локальный Lakehouse-стенд (Модуль 1).\n",
    "2. Объяснять роли storage, catalog, compute (Модуль 2).\n",
    "3. Загружать raw-данные и проверять схему (Модуль 3).\n",
    "4. Создавать и заполнять Iceberg-таблицы (Модуль 4).\n",
    "5. Строить воспроизводимый поток raw → bronze → silver (Модуль 5).\n",
    "6. Читать одну таблицу из Spark и Trino (Модуль 6).\n",
    "7. Безопасно изменять таблицы: schema evolution, time travel, rollback (Модуль 7).\n",
    "8. Обслуживать таблицы: compaction, expire_snapshots (Модуль 8).\n",
    "\n",
    "Это базовый набор навыков для безопасной работы в Lakehouse-стенде. Дальше — production: партиционирование, MERGE, streaming, Airflow, governance. Но фундамент заложен.\n",
    "\n",
    "**Курс завершен! Поздравляем! 🎉**\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "spark.stop()\n",
    "\n"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "name": "python"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 4
}