Latest developer news about apache-spark, summarized in Vietnamese by AI.
Năm 2026, ngoài Apache Spark, nhiều công cụ mới nổi lên thay thế trong xử lý dữ liệu, phân tích, stream, machine learning và quản lý lakehouse.
Lập trình viên cần đọc bài này để khám phá những công cụ thay thế hiện đại của Spark, giúp tối ưu hóa hiệu suất, mở rộng khả năng xử lý dữ liệu và thích ứng với xu hướng mới trong công nghệ big data năm 2026.
Ứng dụng huấn luyện bóng đá Coach's Corner trên Databricks xử lý 51 triệu dòng dữ liệu theo dõi theo thời gian thực, cung cấp thông tin chi tiết trong vòng chưa đầy một giây nhờ Genie scouting và agentic dossiers.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách Databricks kết hợp AI tích hợp sẵn (như Genie) với tích hợp dữ liệu lớn để chuyển đổi dữ liệu bóng đá từ hàng triệu hàng thành thông tin phản hồi tức thời, giúp tối ưu hóa hiệu suất huấn luyện bằng cách tự động hóa phân tích và tạo ra các tài liệu scouting tự động.
Amazon EMR trên EKS giờ đây tích hợp một agent gỡ lỗi Apache Spark bằng ngôn ngữ tự nhiên, giúp kỹ sư dữ liệu chẩn đoán lỗi job thông qua phân tích logs, cấu hình cluster (lỗi memory, data skew, tài nguyên, kết nối) và đưa ra gợi ý sửa code PySpark. Tính năng này hỗ trợ mọi kiểu triển khai EMR (EC2, Serverless, EKS) và truy cập qua nút "Troubleshoot with AI" trên console hoặc các agent AI tương thích MCP như Kiro, Claude Code, Cursor, với mọi thao tác đều được xác thực IAM và ghi log trên AWS CloudTrail.
Lập trình viên chuyên về Spark trên EKS sẽ tìm hiểu cách sử dụng công cụ này để tự động hóa việc debug nhanh chóng và hiệu quả, tiết kiệm thời gian phân tích log thủ công khi gặp lỗi trong các job Spark lớn và phức tạp.
WPP built a unified custom platform engineering path, standardizing its serverless compute patterns and data processing workflows.
Spark-Beyond Basics giới thiệu tính năng Row Level Security (RLS) trong Databricks, giúp kiểm soát quyền truy cập dữ liệu theo từng hàng, tương tự như cách quản lý thông tin trong sổ nhật ký xưa.
Lập trình viên cần đọc bài này để khám phá cách bảo vệ dữ liệu ở cấp độ hàng trong Databricks, giúp ứng dụng của họ bảo vệ thông tin nhạy cảm mà không cần phân tích toàn bộ dữ liệu, từ đó nâng cao tính bảo mật và tuân thủ quy định.
Bài viết giới thiệu tính năng mới cho phép chạy các workload tương tác trên Amazon EMR trên EC2 bằng Spark Connect.
Lập trình viên cần đọc bài này để khám phá cách sử dụng Spark Connect trên Amazon EMR để chạy các nhiệm vụ tương tác trên EC2 một cách hiệu quả, giúp tối ưu hóa hiệu suất và tương tác trực tiếp với dữ liệu trong môi trường Spark.
Bài viết hướng dẫn cách kiểm tra xem một DataFrame trong Spark có rỗng hay không nhằm tối ưu hiệu suất, đặc biệt khi xử lý dữ liệu lớn.
Lập trình viên cần đọc bài này để tránh mất thời gian và tài nguyên không cần thiết khi xử lý DataFrame lớn bằng Spark, bằng cách kiểm tra trước tình trạng rỗng để tối ưu hóa hiệu suất thực thi.
Bài viết giới thiệu cách xây dựng các batch job cho SparkClient của Kubeflow, tương tự như việc sử dụng dịch vụ vận chuyển thay vì tự xây dựng xe tải.
Một lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa và tự động hóa các công việc xử lý batch lớn trên Kubernetes với Kubeflow, giúp tiết kiệm thời gian và công sức trong việc triển khai và quản lý Spark từ đầu.
A practical pattern for replacing runtime bootstrap fragility with image-based dependencies, orchestration and retry-aware recovery.
EXPLAIN FORMATTED trong Databricks SQL giúp phân tích kế hoạch thực thi (execution plan) của Spark, từ đó tối ưu truy vấn, phát hiện điểm nghẽn và cải thiện hiệu suất.
Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách phân tích và tối ưu hóa các câu lệnh SQL trong Databricks bằng cách giải thích chi tiết các kế hoạch thực thi Spark, giúp phát hiện và khắc phục những điểm cản trở hiệu suất.
AQE Before Salting khuyến nghị thứ tự xử lý data skew: điều chỉnh Adaptive Query Execution (AQE) trước khi áp dụng kỹ thuật salting để tối ưu hiệu suất. Data skew xảy ra khi dữ liệu phân bố không đều trong các partition, gây mất cân bằng tải giữa các task.
Những lập trình viên làm việc với Spark sẽ hiểu rõ cách xử lý data skew trong các thao tác phân phối như join hoặc groupBy, và cách áp dụng AQE (Adaptive Query Execution) trước khi sử dụng salting để tối ưu hiệu suất khi dữ liệu bị phân bố không đều.
Dow built a Carbon Footprint Ledger on Databricks to calculate verifiable Product Carbon Footprints across its global portfolio in a fraction of the time.
Yelp has launched Training Orchestrator. This new internal framework replaces individual team Spark training scripts. Now, it uses a configuration-driven, DAG-based execution model.
Navigating the Distributed Systems: My Takeaways from MIT 6.824 If you spend enough time building cloud-native infrastructure, you eventually hit a wall. You start by partitioning and sharding data …
Bài viết giới thiệu hướng dẫn toàn diện về các công cụ dữ liệu (data tools) dành cho nhà phát triển, giúp giải thích các khái niệm và thuật ngữ phổ biến trong lĩnh vực này.
Lập trình viên nên đọc bài này để nhanh chóng hiểu và áp dụng các công cụ dữ liệu cơ bản như SQL, Pandas, hoặc BigQuery để tự tin tích hợp, xử lý và tối ưu hóa dữ liệu trong dự án của mình.
Apache Spark 4.2 trong Databricks Runtime 19.0 bổ sung các tính năng mới như Auto CDC pipelines, lớp semantic bản địa, SQL không gian địa lý (GA), PySpark UDFs nhanh hơn và streaming thời gian thực.
Lập trình viên cần đọc bài này để khám phá những cải tiến mới trong Apache Spark 4.2, đặc biệt là Auto CDC (Change Data Capture) giúp tự động theo dõi và xử lý thay đổi dữ liệu trong pipeline, giúp tối ưu hóa quy trình ETL và bảo mật dữ liệu hiệu quả hơn.
Snowflake-Managed vs. Self-Managed Iceberg Tables: What Actually Determines the Difference The determining factor is not where your Parquet files sit or who writes them. It is who owns the metadata …
Training Orchestrator: Unifying Model Training at Yelp Ying Wang and Nathan Sponberg, Software Engineer Jul 14, 2026 At Yelp, we train many machine learning models on different schedules. Applied machine...
A practical guide to intermediate PySpark concepts focused on understanding data movement. Covers partitions and how to manage them with repartition() and coalesce(), shuffles and why they're expensive, join optimization techniques including broadcast joins, reading execution plans with explain(), caching strategies, Parquet partitioning for efficient reads via partition pruning, and why built-in functions outperform Python UDFs. Includes a complete worked example combining all concepts with an annotated execution plan.
Nhóm kỹ sư dữ liệu của Grab chia sẻ hành trình di chuyển kho dữ liệu petabyte-scale từ Hive Parquet sang Apache Iceberg, khắc phục bốn vấn đề chính (độ trễ catalog, vấn đề file nhỏ, công việc vận hành thủ công và lỗi đồng bộ catalog-lưu trữ) cùng những cải thiện hiệu suất đáng kể (tốc độ truy vấn nhanh gấp 10 lần, giảm 95% chi phí API S3, tiết kiệm ~50% compute). Họ cũng giới thiệu công cụ mã nguồn mở UnifiedSparkCatalog giúp định tuyến truy vấn tự động giữa các định dạng bảng (Iceberg, Delta, Hudi, Hive) mà không cần người dùng chỉ định.
Lập trình viên data nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa quy trình xử lý dữ liệu lớn bằng cách áp dụng Apache Iceberg, từ đó tiết kiệm chi phí, cải thiện hiệu suất và giảm thiểu rủi ro trong việc chuyển đổi từ các định dạng truyền thống như Hive Parquet.
A machine learning engineer at LinkedIn shares his career transition from professional violinist to data scientist, enabled by LinkedIn's REACH apprenticeship program for non-traditional tech backgrounds. He describes working on LinkedIn's feed recommendation algorithm, handling big data at the scale of 500 million rows using Spark and Hadoop, and founding a data club for ML apprentices. His advice centers on finding passion in the work and staying curious about how technology can improve people's lives.
The Apache Software Foundation's June 2026 Plus One newsletter covers community highlights including reflections on the GSoC Mentor Summit, the Community Over Code Glasgow 2026 schedule (168 sessions across 18 tracks), and early-bird registration details. Apache Livy and Apache Magpie have graduated to Top-Level Projects. The newsletter also recognizes 24 new committers across 19 projects, 35 new PMC members, and celebrates 20 ASF project anniversaries including Apache Tomcat and Apache Iceberg. Upcoming events include Community Over Code Asia in Beijing (August 7-9) and Glasgow (October 11-14), with Travel Assistance Committee funding available for eligible contributors.
Amazon EMR Serverless now supports larger worker configurations of 32 vCPUs with up to 244 GB of memory, doubling the previous maximum of 16 vCPUs and 120 GB. These larger workers benefit shuffle-heavy workloads by reducing data transfers between executors, help avoid out-of-memory failures for skewed data jobs, and allow more data to be cached in memory. The feature is available in all AWS regions where EMR Serverless is supported and is recommended for compute and memory-intensive Spark and Hive workloads.
AVL, an automotive testing company, built a lakehouse platform for measurement data analytics using Impulse, an open-source Python library from Databricks Labs. A single automotive test campaign can generate hundreds of terabytes of time-series sensor data in binary formats like ASAM MDF4. Impulse introduces a Time Series Analytics Language (TSAL) that lets domain engineers define channel selections, virtual signals, events, and aggregations in ~10 lines of Python, which are then translated into distributed Spark execution across all recordings. The platform follows Medallion Architecture with Bronze ingestion, a hierarchical Silver layer for validated data, and Gold-layer star schemas for BI and ML. Three usage modes are supported: structured reporting for scheduled pipelines, ad-hoc DataFrame exploration, and ML feature extraction. AVL reports quantitative and qualitative improvements in analysis scalability, reproducibility, and governance compared to traditional desktop tools like MATLAB or NI DIAdem.
Read the news here, practice coding, follow structured courses and train for IELTS on our sibling products — all connected through one 8 Sync account.
1,000+ DSA problems in Vietnamese, auto-graded across 7 languages — many FREE, right in your browser.