# Технический reference стенда

Этот документ описывает сам стенд как runtime-среду: сервисы, порты, доступ, основные команды и smoke-тесты.

Если нужен первый student onboarding, используй [START_HERE.md](../START_HERE.md). Если нужна программа курса, используй [course_program.md](./course_program.md).

## Состав сервисов

| Сервис | Контейнер | Порт на хосте | Назначение |
| --- | --- | --- | --- |
| Spark master | `spark-master` | `7077`, `8080` | мастер Spark и его UI |
| Spark worker 1 | `spark-worker-1` | `8081` | первый worker Spark |
| Spark worker 2 | `spark-worker-2` | `8082` | второй worker Spark |
| Trino | `trino` | `8090` | SQL engine и Web UI |
| 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 |

## Основные команды

Все команды выполняются из корня репозитория.

### Сборка и запуск

```bash
docker compose build
docker compose up -d
docker compose ps
```

### Логи

```bash
docker compose logs -f spark-master
docker compose logs -f trino
docker compose logs -f minio
docker compose logs -f jupyter
```

### Остановка и reset

```bash
docker compose down
docker compose down -v
```

`down -v` удаляет volumes и возвращает стенд в чистое состояние.

## Доступ к сервисам

### Spark

- Master UI: `http://localhost:8080`
- Worker UI: `http://localhost:8081` и `http://localhost:8082`
- Spark master endpoint внутри сети compose: `spark://spark-master:7077`

Пример запуска smoke-скрипта:

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

### Trino

- Web UI: `http://localhost:8090`

CLI внутри контейнера:

```bash
docker compose exec -it trino trino --catalog lakehouse
```

Примеры первых команд:

```sql
SHOW CATALOGS;
SHOW SCHEMAS FROM lakehouse;
SHOW TABLES FROM lakehouse.default;
```

### MinIO

- S3 endpoint: `http://localhost:9000`
- Console: `http://localhost:9001`
- логин: `minioadmin`
- пароль: `minioadmin`

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

### PostgreSQL

Подключение с хоста:

```bash
psql -h localhost -p 5432 -U iceberg -d iceberg
```

Служебные таблицы JDBC-каталога создаёт `iceberg-catalog-init`.

Если нужен повторный запуск инициализации:

```bash
docker compose run --rm iceberg-catalog-init
```

### JupyterLab

- адрес: `http://localhost:8888`
- `./notebooks` смонтирован как `/opt/work`
- `./src` смонтирован read-only как `/opt/src`
- `PYTHONPATH=/opt/src`

Первый ноутбук курса: `notebooks/01_environment_and_smoke_test.ipynb`.

## Как связаны Spark, Trino, PostgreSQL и MinIO

- `Spark` использует каталог `lakehouse` через `JdbcCatalog`.
- `Trino` использует тот же каталог `lakehouse` через `iceberg.jdbc-catalog`.
- метаданные таблиц лежат в `PostgreSQL`;
- данные и metadata-файлы Iceberg лежат в `MinIO` в бакете `lakehouse`.

Именно поэтому таблица, созданная в `Spark`, может читаться в `Trino` без копирования данных.

## Где лежат ключевые конфиги

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

## Smoke-тесты

### 1. Проверка, что Spark-кластер жив

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

### 2. Проверка Spark -> Trino через общий каталог

```bash
docker compose cp src/spark/iceberg_smoke.py spark-master:/tmp/
docker compose cp src/trino/iceberg_smoke.sql trino:/tmp/
docker compose exec spark-master /opt/spark/bin/spark-submit /tmp/iceberg_smoke.py
docker compose exec trino trino --file /tmp/iceberg_smoke.sql
```

Ожидаемый результат:

- в Spark создаётся `lakehouse.default.spark_trino_smoke`;
- в Trino видна та же таблица;
- выборка возвращает строку `1, from_spark`.

Опциональная очистка:

```bash
docker compose exec spark-master \
  /opt/spark/bin/spark-sql -e "DROP TABLE IF EXISTS lakehouse.default.spark_trino_smoke"
```

## Когда какой документ использовать

- `README.md` — чтобы понять, что это за репозиторий и куда идти дальше.
- `START_HERE.md` — чтобы впервые поднять стенд и пройти Модуль 1.
- `stack_reference.md` — чтобы быстро вспомнить порты, команды, точки доступа и smoke-тесты.
- `course_program.md` — чтобы понять учебную траекторию дальше первого модуля.