ทำไม Job ที่เคยรันจบใน 20 นาที ถึงค่อยๆ ช้าลงจน 2 ชั่วโมงโดยไม่มีใครแก้โค้ดเลย? เพราะสาเหตุอันดับหนึ่งที่ทำให้ Spark ช้าไม่ใช่โค้ดที่เขียนผิด แต่คือ Partitioning และ Shuffle ที่ไม่เหมาะกับข้อมูลที่โตขึ้นเรื่อยๆ — ปัญหาที่มองไม่เห็นจนกว่าจะเปิด Execution Plan ดู

ระดับ Practitioner: ระดับลงมือสร้างจริง เหมาะกับคนที่เขียน Spark Job ให้รันจบแล้ว แต่อยากขยับจาก Job ที่รันจบ สู่ Job ที่รันจบตรงเวลาทุกครั้ง

สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้: วินิจฉัยและแก้ปัญหา Partitioning/Shuffle ที่ทำให้ Spark ช้า; เข้าใจผลกระทบของ ANSI SQL Mode ใน Spark 4.0; เริ่มต้นใช้งาน Structured Streaming.

แผนการเรียนโดยย่อ: มุมมองที่ถูกต้องก่อนเริ่ม — จาก Job ที่รันจบ สู่ Job ที่รันจบตรงเวลาทุกครั้ง → Partitioning และ Shuffle: สาเหตุอันดับหนึ่งที่ทำให้ Spark ช้า → ANSI SQL Mode ของ Spark 4.0 และผลกระทบต่อ Pipeline เดิม → Structured Streaming เบื้องต้น → Testing, CI/CD และ Claude ช่วยอ่าน Execution Plan → โปรเจกต์จริง (Capstone).

Apache Spark คือเอนจินประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ที่ทีม Data Engineering ใช้กันแพร่หลายที่สุด — แต่ความต่างระหว่างทีมที่ใช้ Spark ได้อย่างมั่นใจกับทีมที่ต้องคอยจับตา Job ทุกคืน ไม่ได้อยู่ที่การเขียนโค้ดให้รันผ่าน อยู่ที่ความเข้าใจว่า Partitioning, Shuffle และ Memory Management ทำงานอย่างไรเบื้องหลัง

การใช้งานที่เป็นไปได้ (เชื่อมกับเป้าหมายของคุณแบบ GDLA — Goal-Directed Learning Activation): เหมาะกับ Data Engineer ที่ต้องดูแล Spark Job ระดับ Production และอยากหยุดเดารายวันว่าทำไม Job ถึงช้าลง

เรียน Apache Spark ออนไลน์, Apache Spark คืออะไร, สอน Spark ภาษาไทย, คอร์ส Spark ระดับ Production, Spark 4.0 tutorial ภาษาไทย, เรียน Structured Streaming ภาษาไทย