ฝึกพูดภาษาอังกฤษด้วยเทคนิค Shadowing จากวิดีโอ: Interview with Big Data engineer in 2026.

เลือกโหมดฝึก

แต่ละโหมดจะเปิดห้องฝึกแบบเต็มจอ

168 ประโยค
หากประโยคสั้นหรือยาวเกินไป กดที่ Edit เพื่อปรับแก้
1
We built a real -time pipeline
2
So leadership can ignore insights at millisecond speeds
3
What was the question?
4
Okay, sorry.
5
I had quick
6
Problem in database, but no worries all 200 tetabytes are recovered
7
Big data most companies don't actually have big data
8
They have medium data.
9
Big data is anything that crushes Excel.
10
We actually have two big data for fault tolerance.
11
Two wrongs don't make a right, except in a distributed database.
12
Big data is different math.
13
1 plus 1, 1 .9.
14
95 % confidence interval.
15
Our 15 million raw data set has 800 columns.
16
The rows aren't wide, they are panoramic.
17
If the joint fits in memory, it belongs in Postgres.
18
Our architecture preserves every invariant except the budget.
19
Our cloud bill was $340 ,000.
20
We don't know if the processing even ran.
21
That was just observability.
22
We support real -time processing, of course.
23
Unless the event arrives early, late, duplicated, malformed, reordered, eventual consistency was too hard.
24
So we went with immediately inaccurate.
25
70 % of records are accurate.
26
It's higher than the weather forecast.
27
The numbers are not wrong.
28
They are early.
29
Wait, two, three, maybe four days, they will be late.
30
It's almost interactive analytics.
31
Final numbers mean numbers we have stopped refreshing.
32
The slide says we handle billions of events.
33
It does not say we handle them well.
34
It is only truly idempotent if all availability zones go down equally during the outage.
35
Management.
36
Management asked us to build a data lake, but it wasn't scalable enough.
37
So McKinsey asked us to build a data swamp.
38
The project was declared successful before all the metrics arrived.
39
We call that watermarking.
40
Dashboard is green because the job that checks if the dashboard is wrong is red.
41
Ah, what happened here?
42
Let me quickly roll back 30 billion events.
43
A production workaround becomes durable the moment the engineer who wrote it leaves.
44
Yes.
45
We removed an unused column and it broke Portugal.
46
The bug has existed for eight years.
47
At this point it's an interface.
48
Quick Slack message.
49
20 terabytes lost again.
50
This is our architecture.
51
Very simple.
52
Kafka, Airflow, Databricks, Flink, Spark, SQL, Iceberg, S3, Presto, DBT.
53
What does DBT stands for dialect behavioral therapy.
54
We need that to avoid going crazy.
55
We have the most modern stack in the industry.
56
Only 10 % is COBOL.
57
HDFS is not dead.
58
It's waiting for someone with root access.
59
We migrated from Kroon to Airflow for reliability.
60
Then we wrote a Kroon job to check if Airflow silently died.
61
We would switch from Databricks to Excel if it wasn't for date parsing.
62
We are a data driven company of course.
63
Every week somebody reads the invoices out of PDFs and types the data into Excel.
64
Running on Kubernetes.
65
We moved from Hive tables to Iceberg tables because we wanted the metadata to fail with better governance.
66
Last week, we had some ransomware attack.
67
We lost the backups, yes.
68
Whenever we lose a backup, we reconstruct what the customer did from the logs.
69
No, that's one of our industry's best practices.
70
Our customers didn't even know.
71
To be honest, most of our customers don't even use our product anyway.
72
The board deck says petabyte scale, yeah.
73
Scale is a direction, not a quantity.
74
I checked with a legal.
75
Management says one petabyte.
76
I checked, yeah.
77
We only process 18 terabytes, but we round up.
78
Our P99 is four minutes.
79
But the P50 is excellent.
80
And most people are median.
81
Streaming gets simple once you understand watermarks.
82
Event time, processing time, state, back pressure.
83
Batch and streaming produce different numbers.
84
We average them.
85
Our recommendation pipeline had three hours of Kafka lag.
86
So technically it was a real time communication for your past self.
87
Kafka rebalanced so often I started listing it under team building activities.
88
We decoupled storage and compute.
89
Now the storage team and the compute team have separate outages.
90
Ah, again, we lost the logs from Tuesday.
91
The data team, the data team has excellent isolation.
92
We haven't spoken to product in seven months.
93
All problems become your problems at one terabyte an hour.
94
Exactly once processing is easy.
95
You just need two topics, transactions, offsets, recovery state and a relaxed interpretation of easy.
96
GDPR in a data warehouse.
97
This is a funny joke.
98
We anonymize the data by removing the column name.
99
We persist it in places nobody knows how to query.
100
The only thing in this company with strong durability is a bad architectural decision.
101
Salary, job, security, holidays, pick two, a CIP compliant.
102
Can we have this by Friday?
103
In distributed systems, what does Friday mean?
104
Before the meeting is only a partial order.
105
The project isn't late.
106
The clocks just disagree.
107
It's a distributed organization.
108
Every quarter we solve capacity problems by increasing input.
109
We maintain system availability by shedding JIRA tickets.
110
Last year, they fired 80 % of our team as part of our operational transformation.
111
They should have used CRDTs instead.
112
A backfill is when you fix one historical bug by introducing a brand new historical bug.
113
The Snowflake warehouse runs a two -second query every minute.
114
A very sophisticated way of never letting it turn off.
115
Artificial intelligence?
116
No. We still rely on humans, a single point of failure.
117
Yes, David.
118
The game.
119
You pull something from the bottom, everything falls apart.
120
It's educational game for industry.
121
Back 2016, learning Hadoop in the simple 760 steps.
122
That's right.
123
Hadoop certified.
124
Cloudera certified.
125
Cloudera no longer offers this cert.
126
We migrated to Abachi iceberg this year.
127
Quick 43 months migration.
128
We still use protobuf.
129
Yes, we are still confused, but at least confused strongly type.
130
Some say data is the new oil.
131
We cannot stop producing it and we will pay to clean it up for years.
132
From what I see, data is the new asbestos.
133
The AI team spent four million and it called investment.
134
I spent three hundred forty thousand.
135
It is called a review.
136
I'm in FinOps review every Thursday.
137
The AI team has never ever been to FinOps.
138
They have a different word for money.
139
My cluster is a cost center.
140
Their cluster is a strategy.
141
Same rack in AWS where I make, there are my glasses.
142
Duh!
143
Ah, only disk usage 80%.
144
This is sweet spot.
145
A soft outage is when the checkpoint directory grows faster than S3 versioning can build.
146
Back in the days, big data means you bring the intelligence to the data.
147
That's why I go straight to big data center.
148
We have two big data centers for fault tolerance.
149
I wanted to become simple app developer.
150
Take app, build it, host it on railway, no problems.
151
No thinking required.
152
I can go on holidays.
153
But the team came with Airflow Graph.
154
We use what?
155
1, 2, 3, 4, 13, 14, 23, 60, 400 services just to clean the locks.
156
Whole dashboard?
157
You need whole company.
158
I am on call today, yes.
159
As you can see.
160
Oh, I turn my phone off.
161
If it burns, it burns.
162
I don't have keys to service anyway.
163
What am I gonna do?
164
I'm not ignoring Slack.
165
I'm just following our load shedding policy.
166
Don't ship late and don't ship too early.
167
Ship peacefully.
168
Thank you, Railway, for sponsoring this video.

ดาวน์โหลดแอป

ทุกอย่างที่ต้องใช้เพื่อพูดได้คล่อง

AI ให้คะแนนการออกเสียงให้คะแนนทุกประโยค
ฝึก IPAเชี่ยวชาญทุกเสียง
คำศัพท์สร้างคลังคำของคุณ
เกมคำศัพท์เล่นไปเรียนไป
สแกน QR
สแกน QR
Download on theApp StoreGet it onGoogle Play

ช่องเดียวกัน

How Americans see EU TechC1
1

How Americans see EU Tech

Daily ConversationWorking Adults
Status SyncB2
1

Status Sync

Daily ConversationWorking Adults
I Go To The Cloud.B2
4

I Go To The Cloud.

Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults
FOR YOU

วิดีโอแนะนำ

It’s not just youC1
1
358 ประโยค

It’s not just you

Daily ConversationUniversity StudentsWorking Adults
The Secret Sauce Behind NoSQL: LSM TreeC1
1
77 ประโยค

The Secret Sauce Behind NoSQL: LSM Tree

Daily ConversationUniversity StudentsWorking Adults
How Uber Scaled from One Server to 150 Million Reads Per SecondC1
3
134 ประโยค

How Uber Scaled from One Server to 150 Million Reads Per Second

Daily ConversationUniversity Students
The Anatomy of FraudC1
2
118 ประโยค

The Anatomy of Fraud

Daily ConversationUniversity StudentsWorking Adults
Sec Growth DataScience staff meeting Sep 14 2022C1
1
398 ประโยค

Sec Growth DataScience staff meeting Sep 14 2022

Daily ConversationUniversity StudentsWorking Adults
"Dive Deep" Leadership Principle Explained by Amazon CEO Andy JassyC1
38 ประโยค

"Dive Deep" Leadership Principle Explained by Amazon CEO Andy Jassy

Daily ConversationUniversity StudentsWorking Adults
Vocabulary for Data Engineers - Data Engineering 101B2
1
219 ประโยค

Vocabulary for Data Engineers - Data Engineering 101

Daily ConversationUniversity Students
They JUST Accidentally Revealed the Truth: The AI BubbleC1
1
389 ประโยค

They JUST Accidentally Revealed the Truth: The AI Bubble

Daily ConversationUniversity StudentsWorking Adults
Redis Crash Course - the What, Why and How to use Redis as your primary databaseC1
231 ประโยค

Redis Crash Course - the What, Why and How to use Redis as your primary database

Daily ConversationUniversity StudentsWorking Adults
How an Ex-Googler Accidentally Founded a Database CompanyC1
1
532 ประโยค

How an Ex-Googler Accidentally Founded a Database Company

Daily ConversationUniversity StudentsWorking Adults
How Anthropic uses Claude in Product ManagementC1
1
37 ประโยค

How Anthropic uses Claude in Product Management

Daily ConversationUniversity StudentsWorking Adults
THIS Is Where the Internet LivesB2
1
398 ประโยค

THIS Is Where the Internet Lives

Daily ConversationUniversity StudentsWorking Adults

คำศัพท์และข้อสังเกตด้านการพูดสำหรับบทเรียนนี้

บทเรียนฝึกพูดนี้ใช้วิดีโอ “Interview with Big Data engineer in 2026” เป็นสื่อ วิดีโอนี้มี 168 ประโยค และ 1183 คำ สำหรับฝึกพูดตาม ช่วงที่มีเสียงพูดยาว 8:34 ผู้พูดพูดด้วยความเร็วสม่ำเสมอ ประมาณ 138 คำต่อนาที เหมาะกับการฝึกพูดตาม มีเพียง 76% ของคำที่อยู่ใน 3,000 คำที่ใช้บ่อยที่สุดในภาษาอังกฤษ คำศัพท์จึงค่อนข้างยาก

คำศัพท์สำคัญในวิดีโอนี้

คำที่ควรเรียนรู้ 15 คำจากวิดีโอ พร้อมคำอ่านและความหมาย:

คำศัพท์คำอ่านความหมาย
ignore คำกริยา/ɪɡˈnɔː/เมิน
confused คำคุณศัพท์/kənˈfjuːzd/สับสน
railway คำนาม/ˈɹeɪlˌweɪ/การรถไฟ, รถไฟ
architecture คำนาม/ˈɑː.kɪˌtɛk.t͡ʃə/สถาปัตยกรรม
log คำนาม/lɔɡ/ซุง, ท่อน
column คำนาม/ˈkɒləm/เสา
database คำนาม/ˈdeɪtəˌbeɪs/ฐานข้อมูล
warehouse คำนาม/ˈwɛə(ɹ)haʊs/คลังสินค้า, โกดัง
query คำนาม/ˈkwɪɹ.i/สอบถาม
topic คำนาม/ˈtɑpɪk/หัวข้อ, กระทู้
cloud คำนาม/ˈklaʊ̯d/เมฆ
solve คำกริยา/sɒlv/แก้, แก้ไข
deck คำนาม/ˈdɛk/ดาดฟ้า
arrive คำกริยา/əˈɹaɪv/มา, ถึง
introduce คำกริยา/ˌɪntɹəˈdus/แนะนำ

กริยาวลีที่คุณจะได้ยิน

คำศัพท์ความหมาย
turn off คำกริยาปิด, ดับ

ประโยคที่ควรฝึกพูดซ้ำ

ประโยคสั้น ๆ ที่สมบูรณ์จากวิดีโอ ซึ่งนำไปใช้ในบทสนทนาประจำวันได้:

  • We don't know if the processing even ran.
  • No, that's one of our industry's best practices.
  • Our customers didn't even know.
  • We haven't spoken to product in seven months.
  • What am I gonna do?

ไวยากรณ์ในวิดีโอนี้

โครงสร้างที่ผู้พูดใช้บ่อยที่สุด พร้อมคำพูดจริงจากวิดีโอ:

โครงสร้างในวิดีโอ
Present perfect have/has + กริยาช่อง 3 — เหตุการณ์ในอดีตที่ยังเกี่ยวข้องกับปัจจุบันhave stopped · has existed · haven't spoken
Passive voice be + กริยาช่อง 3 — เน้นสิ่งที่เกิดขึ้น ไม่ใช่ผู้กระทำare recovered · was declared · is called

การออกเสียงที่ควรระวัง

ผู้พูดใช้รูปย่อและรูปลดเสียง 17 ครั้ง เช่น don't, I'm, wasn't ให้พูดแบบสั้นตามที่ได้ยิน

  • เสียง “sh” และ “zh”: artificial /ˌɑː.tɪˈfɪʃ.əl/, interpretation /ɪnˌtɜːpɹəˈteɪʃən/, operational /ˌɑ.pəˈɹeɪ.ʃə.nəl/, transaction /tɹænˈzækʃən/, transformation /ˌtɹæns.fɔɹˈmeɪ.ʃən/
  • คำยาว — ลงเสียงหนักให้ถูกพยางค์: architecture /ˈɑː.kɪˌtɛk.t͡ʃə/, availability /əˌveɪ.ləˈbɪl.ɪ.ti/, artificial /ˌɑː.tɪˈfɪʃ.əl/, interpretation /ɪnˌtɜːpɹəˈteɪʃən/, operational /ˌɑ.pəˈɹeɪ.ʃə.nəl/

เสียงที่คนไทยมักออกเสียงยาก:

  • เสียงท้ายคำ — ออกเสียงให้ครบ ไม่เปลี่ยนเป็นตัวสะกดแบบไทย: database /ˈdeɪtəˌbeɪs/, warehouse /ˈwɛə(ɹ)haʊs/, tolerance /ˈtɑ.lə.ɹəns/, solve /sɒlv/, arrive /əˈɹaɪv/
  • /v/ — ไม่ใช่ /w/ ให้ฟันบนแตะริมฝีปากล่าง: availability /əˌveɪ.ləˈbɪl.ɪ.ti/, solve /sɒlv/, arrive /əˈɹaɪv/, recover /ɹɪˈkʌvɚ/, developer /dɪˈvɛləpɚ/
  • /z/ — เสียงก้อง ไม่ใช่ /s/: confused /kənˈfjuːzd/, transaction /tɹænˈzækʃən/, preserve /pɹəˈzɝv/, columns /ˈkɑləmz/, unused /ʌnˈjuzd/

วิธีฝึกกับวิดีโอนี้

  1. ฟังวิดีโอให้จบหนึ่งรอบโดยยังไม่ต้องพูด แล้วจดคำที่ยังไม่รู้จัก
  2. พูดตามทีละประโยคด้วยความเร็วปกติ ทำซ้ำแต่ละประโยคจนจังหวะของคุณตรงกับผู้พูด
  3. อัดเสียงตัวเองแล้วเทียบกับต้นฉบับ โดยสังเกตคำอย่าง ignore, confused, railway เป็นพิเศษ

เทคนิค Shadowing คืออะไร?

Shadowing เป็นเทคนิคการเรียนรู้ภาษาที่ได้รับการรับรองทางวิทยาศาสตร์ พัฒนาขึ้นสำหรับการฝึกนักแปลมืออาชีพ วิธีการนี้เรียบง่ายแต่ทรงพลัง: คุณฟังเสียงภาษาอังกฤษจากเจ้าของภาษาและพูดตามทันที — เหมือนเงาที่ตามผู้พูดด้วยช่วงเวลาห่าง 1-2 วินาที การวิจัยแสดงว่าเทคนิคนี้ปรับปรุงความแม่นยำในการออกเสียง ทำนองเสียง จังหวะ การเชื่อมเสียง การฟังเข้าใจ และความคล่องแคล่วในการพูดได้อย่างมีนัยสำคัญ

เทคนิค shadowing: อ่านคู่มือฉบับเต็มทีละขั้นตอน →