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

ระดับ Master: ระดับความเชี่ยวชาญเชิงลึก สำหรับคนที่ต้อง Debug ปัญหา Performance ข้ามหลาย Job พร้อมกัน และออกแบบสถาปัตยกรรมแบบ Adaptive

สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้: ใช้ Adaptive Query Execution เชิงลึก; เข้าใจสถาปัตยกรรม Spark Connect แบบแยก Client/Server; ทำ Memory Management และ Cluster Sizing.

แผนการเรียนโดยย่อ: Adaptive Query Execution เชิงลึก → Spark Connect: แยก Client/Server → Memory Management และ Cluster Sizing → Cost Optimization ระดับ Cluster → Debug ปัญหา Performance ข้ามหลาย Job → 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 Senior Data Engineer หรือ Platform Engineer ที่รับผิดชอบ Spark Cluster ที่มีหลายทีมใช้ร่วมกัน

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