Apache Spark™* ยังคงครองตำแหน่งหัวใจหลักของระบบประมวลผลข้อมูลในองค์กรทั่วโลก ด้วยความสามารถที่ตอบโจทย์การจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ได้ครอบคลุม ทั้งแบบ Batch และ Streaming รองรับตั้งแต่งานด้าน Data Engineering, Machine Learning ไปจนถึง Real-Time Analytics อย่างมีประสิทธิภาพ

และในเดือนพฤษภาคม 2025 ที่ผ่านมา Apache Spark™ ได้เปิดตัวเวอร์ชัน 4.0.0 อย่างเป็นทางการ ถือเป็น Major Version ที่มาพร้อมการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญในด้าน Developer Productivity, Real-Time Processing, Semi-Structured Data Support และ Data Governance

สำหรับผู้ใช้งาน Blendata Enterprise ซึ่งใช้ Spark* เป็น Core Engine อยู่แล้ว การอัปเดตครั้งนี้จึงถือเป็นก้าวกระโดดที่จะช่วยยกระดับศักยภาพของแพลตฟอร์ม โดยที่ลูกค้าไม่จำเป็นต้องทำการติดตั้งหรืออัปเกรดระบบด้วยตนเอง

ทำไม Spark 4.0.0 ถึงน่าสนใจ?

Apache Spark™ 4.0.0 ได้รับการออกแบบมาเพื่อตอบโจทย์ผู้ใช้งานยุคใหม่ที่ต้องการความสามารถในการประมวลผลข้อมูลที่ “เร็วขึ้น ง่ายขึ้น ยืดหยุ่นมากขึ้น และปลอดภัยขึ้น” โดยมาพร้อมฟีเจอร์ใหม่ที่พัฒนาอย่างรอบด้าน ทั้งในแง่ของภาษา (SQL-centric) ความสามารถแบบ Real-time และการบริหารจัดการ pipeline ขนาดใหญ่ในระบบ Distributed

ฟีเจอร์เด่นของ Spark 4.0.0

1. พัฒนา Pipeline ด้วย SQL เต็มรูปแบบ โดยไม่จำเป็นต้องเขียนโปรแกรมเพิ่มเติม

Spark 4.0.0 เปิดตัว Procedural SQL, PIPE Operator และการรองรับ SQL UDF ซึ่งช่วยให้การสร้าง ETL Pipeline หรือ Data Workflow สามารถทำได้ทั้งหมดผ่านภาษา SQL
ประโยชน์:

  • Analyst และ Data Scientist ที่ไม่ถนัดเขียนโค้ดสามารถสร้าง Pipeline ได้ด้วยตนเอง
  • DBA ที่คุ้นเคยกับการทำ Procedural SQL อยู่แล้ว สามารถพัฒนาต่อได้ง่าย
  • ลดเวลาในการพัฒนาและ Onboard ทีมใหม่
  • เพิ่มความ Modular ในการเขียน Pipeline ที่สามารถ Reuse และต่อยอดได้ง่าย

2. Real-Time Streaming ที่ฉลาดและยืดหยุ่นกว่าเดิม

Spark 4.0.0 เพิ่ม API ใหม่ เช่น transformWithState และ flatMapGroupsWithState ที่ช่วยให้การจัดการข้อมูลแบบ Stateful Streaming ง่ายขึ้นมาก โดยไม่ต้อง workaround ผ่านโค้ดที่ซับซ้อน
เหมาะกับงานเช่น:

  • Fraud Detection
  • User Session Track
  • Event Correlation แบบ Real-time

3. รองรับข้อมูล JSON, XML โดยไม่ต้องกำหนด Schema ล่วงหน้า

ฟีเจอร์ VARIANT ซึ่งเป็น Data Type ใหม่ใน Spark 4.0.0 ช่วยให้รองรับ Semi-structured Data ได้แบบ Dynamic Schema ซึ่งเหมาะกับงาน Ingest จาก API หรือ Kafka ที่มักมีข้อมูลเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา
ประโยชน์:

  • ลดงานในการแปลง Schema
  • ETL ง่ายขึ้น
  • รองรับ Use case จาก Data source ที่หลากหลายมากขึ้น

4. ความปลอดภัยของข้อมูลที่ดีขึ้น ด้วย ANSI SQL Mode

Spark 4.0.0 บังคับใช้ ANSI SQL เป็นค่าเริ่มต้น ทำให้เกิด Error ทันทีเมื่อมี Logic ที่ผิด เช่น Division by Zero หรือ Datatype Mismatch
ประโยชน์:

  • ป้องกัน Silent Bug
  • ลด Null Propagation
  • เพิ่มความมั่นใจในคุณภาพของ Pipeline

5. ใช้งาน Spark จากเครื่องมือแบบ Lightweight ด้วย Spark Connect

Spark 4.0.0 มาพร้อมฟีเจอร์ใหม่อย่าง Spark Connect ที่เปิดให้ผู้ใช้เชื่อมต่อ Spark Cluster ได้จากเครื่อง Client แบบ Lightweight อย่าง Jupyter Notebook, VS Code หรือแม้แต่ CLI โดยไม่ต้องติดตั้ง Spark เต็ม
เหมาะกับ:

  • ทีม DevOps หรือ Data Scientist ที่ใช้ Local Tools
  • การทำ CI/CD กับ Spark job

6. Observability ที่ดียิ่งขึ้น รองรับระบบ Monitoring ชั้นนำ

Structured Logging และ Error Class Framework ใหม่ของ Spark 4.0.0 ช่วยให้การ Debug pipeline ทำได้แม่นยำขึ้น และสามารถเชื่อมต่อกับระบบ Monitoring เช่น Datadog, Prometheus, หรือ ELK ได้ง่ายขึ้น
ประโยชน์:

  • ลดเวลาการวิเคราะห์ปัญหา
  • เพิ่มความโปร่งใสของระบบ
  • ปรับใช้ Observability Tools ได้ทันที

Key Impact

หมวดผลกระทบหลักสิ่งที่เปลี่ยนผลลัพธ์ต่อ Platform
Productivityใช้ SQL เขียน Pipeline ได้เต็มรูปแบบProcedural SQL, PIPE, SQL UDFsลด Time-to-deploy, เพิ่ม Adoption โดย Analyst/Citizen Data Scientist
Real-Time Processingเขียน Logic ที่ซับซ้อนและตรวจสอบ State ได้transformWithState, state store APIรองรับ Use case อย่าง Session Tracking, Fraud Detection
Semi-Structured Dataไม่ต้อง Define Schema ล่วงหน้าVARIANT typeลดความซับซ้อนของ Ingest JSON/XML/API
Data Governanceบังคับตรวจสอบ Error ด้วย ANSI SQLANSI SQL Mode (default)ลดความเสี่ยงของ Silent Failure และ Null Propagation
DevOps Flexibilityเข้าถึง Spark แบบ LightweightSpark Connect รองรับ Go, Rust, Swiftใช้งานผ่าน Jupyter, VS Code, CLI โดยไม่ต้องติดตั้ง Spark เต็ม
Observabilityเชื่อมต่อกับ Monitoring Tools ได้ดีขึ้นStructured Logging + Error Frameworkลดเวลา Debug, เชื่อมต่อ Datadog/Prometheus ได้ตรงจุด

Spark 4.0.0 ก้าวสำคัญของ Big Data ที่ Blendata พร้อมให้คุณใช้งานได้เร็ว ๆ นี้

การอัปเกรดของ Apache Spark™ สู่เวอร์ชัน 4.0.0 ไม่ได้เป็นเพียงการอัปเดตทางเทคนิค แต่เป็นการยกระดับมาตรฐานของแพลตฟอร์ม Big Data ให้ “เร็วขึ้น ง่ายขึ้น และปลอดภัยมากยิ่งขึ้น”

สำหรับผู้ใช้ Blendata Enterprise เราพร้อมที่จะอัพเกรดไปสู่ Spark 4.0.0 เร็ว ๆ นี้ เพื่อให้องค์กรได้ใช้งานฟีเจอร์ใหม่ทั้งหมดอย่างเต็มรูปแบบ ช่วยให้ทุกขั้นตอนของ Data Journey ง่ายขึ้น มีประสิทธิภาพมากขึ้น และรองรับการขยายตัวของข้อมูลในอนาคต

*Disclaimer: All third-party trademarks mentioned are the property of their respective owners.

Share