Пишем Spark Structured Streaming Job
Цель: В рамках данного задания студентам предлагается написать свою Spark Streaming Job на основе реального потока данных из википедии.
Внимание!

Из необходимого для успешной работы всей инфраструктурной обвязки:
- docker
- maven (любой 3.X версии)
- Makefile (в противном случае команды можно запускать руками, копируя их из Makefile).

Для решения данного задания необходимо:
1. Сделать форк от master из репозитория https://github.com/renardeinside/wikiflow/
2. Создать docker network командой:
make create-network
3. Запустить стриминговую инфраструктуру командой:
make run-appliance
4. Проверить, что в логах пишутся сообщения по типу:
producer_1 | 12:41:50.092 [default-akka.actor.default-dispatcher-23] INFO c.r.w.t.DataTransporterApp$ - New messages came, total: 48600 messages
5. Не закрывать и не останавливать процесс make-run-appliance (для дальнейшей разработки удобно держать его включенным). 
6. Перейти в объект AnalyticsConsumer в модуле com.renarde.wikiflow.consumer 
7. Имплементировать следующую логику работы с входными данными:
- из прилетающего стрима выбрать только ключи и значения, провести преобразование типов к кортежу (String,String)
- отфильтровать строки с пустыми значениями (value.isNotNull)
- провести преобразование входного json-объекта (которым и является value) в структуру через функцию from_json
- удалить всю активность ботов из входящего потока (bot !=true)
- сгруппировать по полю "type", посчитать каунты, добавить текущий timestamp и записать из в выходной стрим (объект transformedStream). 
8. Запустить процесс командой:
- make run-analytics-consumer
9. Прислать форк в качестве решения ДЗ

Advanced:
- попробуйте написать consumer-читатель из папки в которую пишет AnalyticsConsumer, который просто будет выводить его на консоль.