4 มิถุนายน 

-ลองนั่งทำงานห้องสมุด เปิดตลอด24hr มีปลั๊ก มีตู้กดน้ำ เงียบ

-เดินไปหาsupervisorที่ตึก8 ทะลุผ่านซอกซอย

-เดินไปกินข้าวR2 มีทุ่งดอกไม้และฉากหลังเป็นภูเขาอันงดงาม

-จัดอาหารชุดไป9chf ไม่ได้กินข้าวกล่องที่แพ็คมา

-เม้าท์มอยกับพนักงานCERN มีชาวอินเดีย คุยสนุก contextการสนทนาเป็นภาษาอังกฤษต่างจากไทย ไม่เหมือนที่เราเรียนๆกัน น่าจะต้องเรียนรู้ปรับตัวกันไป

-กลับมานั่งทำงาน consume messageจากKafka producerของprojectที่supervisorทำไว้ ปรากฏที่มันไม่ขึ้นเพราะไปเจ๊งที่ตัวProducer ได้ข้อมูลมาเล่นแล้ว! ตอนแรกก็ลังเลอยู่นานว่าจะใช้ตัวdocker imageที่รันบนเครื่องดี หรือใช้SWANที่มีJupyter+SparkContext+SparkSessionให้ของCERNดี ตอนแรกหาไม่เจอว่ามีpython3ให้เลือกset config เพราะถ้าเป็นpython2.7จะมีปัญหากับตัวkafka-python lib พอหาเจอก็เลยตัดสินใจย้ายมาใช้ของตัวSWANของCERNในที่สุด โดยใช้codeที่รันบนlocalแล้วworkมา ก็ดีที่ไม่มีปัญหาอะไร จะได้ต่อHDFSของCERNได้ง่ายด้วย

เอาจริงๆkafkaกับpythonนี่มีตัวเลือกให้เล่นเยอะมาก ลองมาหลายวิธี แต่kafka-pythonจะเหมาะกับการconsumeมากสุด consume transactionได้เยอะสุด ขณะที่ตัวPyKafkaจะเหมาะแก่การProduceมากกว่า แหน่ะ งงดิๆ

-หกครึ่ง พบประชากรไทย ณ CERN จัดเบียร์กันไปพอกรุ้มกริ่ม เม้าท์มอยสนุกสนาน