diff --git a/labs/lab05/de_lab_05.md b/labs/lab05/de_lab_05.md
new file mode 100644
index 0000000..45078bd
--- /dev/null
+++ b/labs/lab05/de_lab_05.md
@@ -0,0 +1,26 @@
+## Лаба 5. Real-time пайплайн с Spark Streaming и Grafana
+
+ <img src="https://prateekvjoshi.files.wordpress.com/2015/11/1-main1.png" width="170px" align="center"> <img src="http://data.newprolab.com/public-newprolab-com/de_lab05_grafana.svg" width="170px" align="center"> 
+
+Итак, у вас есть уже функционирующий batch-пайплайн. Теперь пришло время проделать всё то же самое, но в реальном времени.
+
+### 1. Задача
+
+Вам нужно:
+
+1. Подгружать логи из Kafka.
+2. Из каждой записи лога парсить последнюю часть поля `location` и разбивать его на отдельные слова.
+3. Делать вордкаунт (подсчитывать количество возникновений того или иного слова в файле) с учетом стоп-слов (какой набор из стоп-слов выбрать — на ваше усмотрение) за 30 минут.
+4. Выводить топ-20 слов и их частоту в Grafana в виде графика.
+
+На этом ваш realtime-пайплайн будет построен. Поздравляем, в итоге вы реализовали lambda-архитектуру, построив два пайплайна!
+
+### 2. Ссылки для изучения
+
+* [Документация Spark Streaming](https://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html)
+* [Документация Grafana](http://docs.grafana.org/)
+
+
+### 3. Проверка
+
+Проверка будет осуществляться из личного кабинета. Чекер будет подключаться к grafana через 3000 порт (при установке он выставляется по умолчанию) и к Web UI Spark через 4040.
\ No newline at end of file