mini-lakehouse-lab/README.md

Lakehouse без магии: локальный стенд и учебные материалы

Этот репозиторий объединяет:

• локальный Lakehouse-стенд на Spark + Trino + Iceberg + MinIO + PostgreSQL;
• учебный курс Lakehouse без магии, который использует этот стенд как практическую среду;
• стартовые ноутбуки и demo-скрипты для первых экспериментов.

Репозиторий рассчитан не на «универсальную платформу для всего», а на понятную локальную песочницу, где можно руками пройти путь от запуска стенда до чтения одной и той же Iceberg-таблицы из Spark и Trino.

Архитектура

Ниже показана упрощённая рабочая схема стенда: пользователь входит через JupyterLab и Trino UI / CLI, а Spark и Trino независимо работают поверх общего storage и общего catalog.

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

Коротко по ролям:

• MinIO хранит данные и служебные файлы Iceberg.
• PostgreSQL хранит метаданные JDBC-каталога lakehouse.
• Spark и Trino работают как два compute-движка поверх одного storage и одного catalog.
• JupyterLab служит основной точкой входа в практическую часть курса.
• Trino UI / CLI даёт отдельную точку входа для ad hoc SQL и проверки таблиц.

С чего начать

Если ты заходишь в репозиторий впервые, используй такой маршрут:

1. Открой START_HERE.md для первого запуска стенда и базовой диагностики.
2. После старта стенда выполни notebooks/01_environment_and_smoke_test.ipynb.
3. Для структуры курса смотри docs/course_program.md.

Если нужен только краткий запуск, из корня репозитория достаточно:

docker compose build
docker compose up -d
docker compose ps

Основные UI после старта:

• Spark Master UI: http://localhost:8080
• Trino UI: http://localhost:8090
• MinIO Console: http://localhost:9001
• JupyterLab: http://localhost:8888

Полный onboarding, диагностика и reset-сценарии находятся в START_HERE.md.

Как устроен репозиторий

Где	Что лежит
docker-compose.yml	состав сервисов стенда, порты, сети, init-контейнеры
spark/	Dockerfile и конфиг Spark для Iceberg + MinIO
trino/	каталог lakehouse и настройки Trino
jupyter/	образ JupyterLab на базе Spark-образа
notebooks/	практические ноутбуки курса
src/	smoke-скрипты, SQL-демо и helper-логика
docs/	PRD, программа курса, reference-документы
plans/	внутренние living docs по развитию материалов

Основные документы для прохождения

• START_HERE.md — первый маршрут для студента.
• docs/course_program.md — модульная структура и состав учебных материалов.
• docs/stack_reference.md — технический reference по сервисам, портам, конфигам и smoke-тестам.

Что уже можно делать в стенде

• поднять локальный кластер Spark с двумя worker-ами;
• создать Iceberg-таблицу из Spark;
• прочитать ту же таблицу из Trino;
• пройти базовый smoke test через ноутбук или demo-скрипты;
• использовать стенд как основу для следующих модулей курса.

Куда смотреть за техническими деталями

• docs/stack_reference.md — сервисы, порты, доступ, reset, smoke tests;
• spark/spark-defaults.conf — конфигурация Spark-каталога lakehouse;
• trino/catalog/lakehouse.properties — конфигурация каталога Trino;
• docker-compose.yml — фактический состав стенда.

Автор и менторство

Этот репозиторий и материалы курса можно проходить самостоятельно, но при желании их можно разбирать вместе с автором как с ментором по Data Engineering.

Если хочешь глубже пройти темы Spark, Trino, Iceberg, Lakehouse и связанные практики по DE, напиши: @dementev_dev.

Лицензия

Материалы этого репозитория лицензированы на условиях Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0). См. LICENSE.