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informatique

Formation Développer des applications Big Data avec Apache Flink

Maîtrisez Apache Flink pour le traitement de données massives en temps réel. Cette formation vous enseigne les fondamentaux et les techniques avancées pour concevoir des applications Big Data robustes et performantes, de l'ingestion à l'analyse. Développez des compétences clés en streaming et batch processing.

PrésentielDistanciel21 h✅ Développer des applications Big Data avec Apache FlinkOPCOFAFFranceTravailCPFRégionFNE Formation
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Réponse sous 24h ouvré

Ce que vous apprendrez durant
la formation Développer des applications Big Data avec Apache Flink

Concevoir des architectures Big Data temps réel

Élaborer et structurer des pipelines de données massives basés sur Flink pour des traitements en temps réel (streaming) et des analyses batch robustes, de l'ingestion à la restitution.

Développer des applications Flink performantes

Maîtriser les API DataStream, Table et SQL de Flink pour implémenter des transformations, des agrégations et des règles complexes sur des flux, en optimisant la performance et la gestion de l'état.

Gérer la tolérance de pannes et l'état

Configurer et gérer les mécanismes de checkpointing, savepoints et la gestion de l'état dans Flink pour garantir la haute disponibilité et la résilience des applications Big Data face aux défaillances.

Déployer et Opérer Flink en production

Déployer des clusters Flink sur diverses plateformes (YARN, Kubernetes), monitorer les applications, et diagnostiquer des problèmes pour assurer le bon fonctionnement d'un environnement Big Data en production.

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La formation parfaite pour :

Développeurs Big Data

Approfondissez vos compétences en streaming et batch processing sur des volumes massifs, en maîtrisant Apache Flink pour des architectures temps réel et des traitements complexes.

Ingénieurs Data

Concevez et optimisez des pipelines de données robustes avec Flink, en gérant l'état, la tolérance de pannes et le traitement des événements retardataires pour des systèmes fiables.

Architectes Logiciels

Évaluez et intégrez Apache Flink dans vos architectures Big Data. Apprenez à concevoir des solutions performantes et scalables pour des défis de traitement en temps réel.

Scientifiques de Données

Comprenez comment Flink peut traiter des flux de données pour des analyses en temps réel, ouvrant de nouvelles opportunités pour l'expérimentation et la modélisation à grande échelle.

Programme de la formation
Développer des applications Big Data avec Apache Flink

  • Introduction au Big Data et à Apache Flink

    - Comprendre les défis du Big Data (volume, vélocité, variété)
    - Situer Flink dans l'écosystème Big Data (vs Spark, Storm)
    - Cas d'usage de Flink (streaming, batch processing, ETL)
    - Architecture de Flink (JobManager, TaskManager, Client)
    - Installation et configuration de l'environnement de développement

  • Fondamentaux du Streaming avec Flink

    - Concepts du traitement de flux (événements, flux infinis)
    - Sources et Sinks de données (Kafka, fichiers, sockets)
    - Transformations de base (map, filter, flatMap)
    - Opérations sur les flux (union, connect)
    - Exercices pratiques sur des flux simples

  • Gestion de l'état et Tolérance de Pannes

    - Importance de l'état dans le traitement de flux
    - Types d'état (Managed State, Raw State)
    - Opérateurs statful (keyed state, operator state)
    - Checkpointing et Savepoints pour la tolérance de pannes
    - Stratégies de récupération après erreur

  • Fenêtrage (Windowing) dans Flink

    - Pourquoi le fenêtrage ? (agrégations temporelles)
    - Types de fenêtres (Tumbling, Sliding, Session)
    - Fonctions de fenêtrage (count, sum, avg, custom)
    - Assignation d'événements aux fenêtres
    - Watermarks pour la gestion du temps

  • Traitement d'événements retardataires et ordonnancement

    - Problème des événements out-of-order
    - Stratégies de gestion des événements en retard (allowed lateness)
    - Side outputs pour les événements descartés
    - Concepts de temps (Event Time, Ingestion Time, Processing Time)
    - Optimisation des watermarks

  • Les API de Flink : DataStream API

    - Présentation de la DataStream API
    - Construction de graphes d'opérateurs
    - Utilisation des transformations avancées
    - Fonctions d'agrégation et de jointure
    - Sérialisation et type information

  • Les API de Flink : Table API & SQL
  • Intégration de Flink avec Kafka et autres sources

    - Connexion Flink à Apache Kafka pour ingestion/export
    - Gestion des offsets Kafka
    - Sources et Sinks personnalisées
    - Intégration avec d'autres systèmes (HDFS, Connecteurs JDBC)
    - Meilleures pratiques d'intégration

  • Déploiement et Opération de Flink

    - Modes de déploiement (Standalone, YARN, Kubernetes)
    - Configuration des clusters Flink
    - Monitoring des jobs Flink via l'interface web
    - Métriques et logs (Prometheus, Grafana)
    - Scaling up et scaling out des applications

  • Performances et Optimisation des applications Flink

    - Stratégies d'optimisation (mémoire, CPU, réseau)
    - Optimisation du parallélisme et de la répartition de charge
    - Tuning des checkpoints et savepoints
    - Troubleshooting des problèmes de performance
    - Meilleures pratiques de codage pour Flink

  • Pattern de conception pour applications Flink

    - Modèles de traitement (ETL en streaming, détection d'anomalies)
    - Architectures de micro-services avec Flink
    - Gestion des schémas de données (Schema Registry)
    - Tests unitaires et d'intégration des applications Flink
    - Bonnes pratiques de modularisation

  • Cas d'usage avancés et Futures de Flink

    - Flink SQL avancé (streaming joins, CDC)
    - Flink et Machine Learning (Pattern matching, Flink MLlib)
    - Cas d'usage réels (Fraud Detection, IoT, Recommandation)
    - Échanges sur les tendances futures de Flink
    - Bilan et questions/réponses

Encore des questions ?

Nous pouvons adapter le programme de la formation Développer des applications Big Data avec Apache Flink à vos besoins. Contactez un conseiller en formation

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FAQs

Questions souvents posées

Vous avez des interrogations ? Nous avons les réponses. Consultez notre FAQ pour découvrir les questions que d’autres se posent souvent avant de se lancer dans une formation.

Vous avez encore des questions ?
  • Prérequis

    - Connaissances fondamentales en programmation (Java ou Scala de préférence). - Notions de base sur les concepts Big Data (répartition, traitement de données). - Familiarité avec les environnements Linux ou macOS.

  • - Ordinateur portable récent (Windows, macOS, ou Linux) avec au moins 8 Go de RAM. - Environnement de développement Java (JDK 8 ou supérieur) installé. - Outil de build (Maven ou Gradle). - Accès administrateur pour installer des logiciels. - Connexion internet stable.

  • 5 tests d'évaluation sont proposés à l'apprenant en fin de formation pour connaître son niveau sur chaque compétences visées.

  • Plateforme et contenus e-learning à disposition. Test de positionnement Quizz & Evaluations

  • Nous vous recevons lors d’un rendez-vous d’information préalable gratuit et confidentiel en visioconférence pour analyser vos besoins et co-construire votre parcours personnalisé. Chaque demande s’accompagne de la remise d’une convention ou d’un contrat précisant l’ensemble des informations relatives à la formation (Tarifs, calendrier, durée, lieu…). Ce contrat/convention sera transmis électroniquement par email.

  • A partir de l’accord de prise en charge par le financeur sollicité, le bénéficiaire peut démarrer sous un délai de 11 jours ouvrés. Si vous financez votre parcours de formation par vos propres moyens, alors le délai d'accès est immédiat. Vous pouvez entrer en formation tout au long de l’année.

  • ♿️ Nous accueillons les personnes en situation de handicap. Les conditions d’accessibilité aux personnes handicapées sont inscrites sur le site imi-education.fr, rubrique Accessibilité.

  • Jaylan Nikolovski Pour tout renseignement : 06 72 09 69 52 / jaylan.n@imi-executive-solutions.com

  • 25 juin 2025

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Le champ de la formation est exonéré de TVA.

Les financements possibles

Notre métier est aussi de vous accompagner dans l'activation des différents financeurs pour vous éviter le moins de reste à charge possible.

A la fin de cette formation, ajoutez sur votre CV :

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