ddadmin
1bf8a16111
- Зачем: VS Code через Remote-SSH не мог создать kernel из-за XSRF-проверки при отключённой аутентификации. - Что: Jupyter ограничен loopback-интерфейсом, а локальный режим без auth и XSRF задан в Docker Compose; документация синхронизирована. - Проверка: docker compose config; JupyterLab GET 200; kernel POST 201 и DELETE 204 без token/XSRF; порт слушает только 127.0.0.1.
99 lines
5.0 KiB
Markdown
Executable File
99 lines
5.0 KiB
Markdown
Executable File
# Lakehouse без магии
|
||
|
||
Практический курс, после которого ты будешь уверенно работать с Lakehouse-стеком: поднимать стенд, строить пайплайн `raw -> bronze -> silver`, читать одну таблицу из двух движков и не бояться изменений в данных.
|
||
|
||
## Что ты получишь
|
||
|
||
После прохождения 8 модулей ты умеешь:
|
||
|
||
1. **Поднимать и диагностировать** локальный Lakehouse-стенд — не по инструкции, а с пониманием, что и зачем работает.
|
||
2. **Объяснять архитектуру** `storage + catalog + compute` — и видеть, как знакомые концепции из PostgreSQL/Greenplum ложатся на новый стек.
|
||
3. **Строить пайплайн** `raw -> bronze -> silver` на реальном датасете NYC Taxi — с проверками качества и воспроизводимостью.
|
||
4. **Работать с двумя движками** — записывать данные через Spark, читать через Trino, и понимать, почему это работает без копирования.
|
||
5. **Безопасно менять таблицы** — schema evolution, time travel, rollback к предыдущему состоянию вместо паники.
|
||
6. **Обслуживать таблицы** — compaction и expire_snapshots, с пониманием параллелей к VACUUM/REORGANIZE.
|
||
|
||
Курс рассчитан на `~12-15 часов` самостоятельной работы. Каждый модуль: объяснение, демонстрация, самостоятельное задание, checkpoint.
|
||
|
||
## Стек
|
||
|
||
Всё работает локально в Docker. Никаких облаков, внешних зависимостей и регистраций.
|
||
|
||
```mermaid
|
||
graph TB
|
||
U[Student / engineer]
|
||
|
||
subgraph Access
|
||
J[JupyterLab<br/>notebooks / PySpark]
|
||
Q[Trino UI / CLI<br/>ad hoc SQL]
|
||
end
|
||
|
||
subgraph Compute
|
||
S[Spark cluster<br/>master + workers]
|
||
T[Trino 478<br/>Iceberg connector]
|
||
end
|
||
|
||
subgraph Shared Services
|
||
P[(PostgreSQL<br/>Iceberg JDBC catalog)]
|
||
M[(MinIO<br/>S3-compatible)]
|
||
end
|
||
|
||
U --> J
|
||
U --> Q
|
||
J --> S
|
||
Q --> T
|
||
S --> P
|
||
S --> M
|
||
T --> P
|
||
T --> M
|
||
```
|
||
|
||
| Компонент | Роль в стенде |
|
||
| --- | --- |
|
||
| `MinIO` | Storage — хранит данные и служебные файлы Iceberg |
|
||
| `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 |
|
||
|
||
## 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).
|
||
|
||
Краткий запуск из корня репозитория:
|
||
|
||
```bash
|
||
docker compose build
|
||
docker compose up -d
|
||
docker compose ps
|
||
```
|
||
|
||
После старта:
|
||
|
||
| UI | Адрес |
|
||
| --- | --- |
|
||
| JupyterLab | `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).
|
||
|
||
## Документы для прохождения
|
||
|
||
- [START_HERE.md](./START_HERE.md) — первый маршрут: prerequisites, запуск, диагностика.
|
||
- [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.).
|
||
|
||
## Менторство
|
||
|
||
Курс рассчитан на самостоятельное прохождение, но если хочешь разобрать темы глубже с ментором по Data Engineering — напиши: [@dementev_dev](https://t.me/dementev_dev).
|
||
|
||
## Лицензия
|
||
|
||
Материалы этого репозитория лицензированы на условиях Creative Commons Attribution 4.0 International (`CC BY 4.0`).
|
||
См. [LICENSE](./LICENSE).
|