Intelligence Artificielle, Big Data

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.

Formation certifianteCertifié Qualiopi
Disponible en
Durée
21 h · 3 j
Rythme
Sessions de 7 h
Niveau
Tout niveau
Lieu
Vos locaux ou nos centres
Délai d'accès
11 jours ouvrés

Tarif intra-entreprise

Sur devis

Groupe jusqu'à 10 personnes · programme adaptable

Demander un devisÊtre rappelé par un conseiller

Réponse sous 24 h ouvrées · sans engagement

Financement

OPCOPlan de développement des compétencesFNE / FAFSimuler mon financement

Objectifs de la formation

Concevoir des architectures Big Data temps réel pour traiter les données en temps réel
Développer des applications Flink performantes pour traiter les données massives
Gérer la tolérance de pannes et l'état pour assurer la disponibilité et la fiabilité de l'application
Déployer et opérer Flink en production pour répondre aux besoins de votre entreprise

Programme détaillé

12 modules · 21 heures
01

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
02

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
03

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
04

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
05

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
06

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
07

Les API de Flink : Table API & SQL

  • —Explorer les différences entre Table API et SQL dans Flink
  • —Créer des requêtes simples avec Table API pour le traitement de flux
  • —Utiliser SQL pour interroger des données à partir de DataFrames Flink
  • —Optimiser les performances des requêtes SQL dans Flink
  • —Intégrer des sources de données externes avec Table API et SQL
08

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
09

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
10

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
11

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
12

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
Le conseil de l'expert

L'un des objectifs pédagogiques clés de cette formation est de développer des applications Flink performantes pour traiter les données massives. Les participants auront l'opportunité d'apprendre à concevoir des architectures Big Data temps réel, ce qui est essentiel dans un monde où la réactivité aux données est primordiale. La maîtrise de ces compétences leur permettra d'être opérationnels et efficaces dès la fin de la formation. Un défi fréquent auquel les apprenants sont confrontés dans ce domaine est la gestion de l'état et la tolérance de pannes. Beaucoup ont du mal à intégrer ces concepts de manière cohérente dans leurs applications, ce qui peut entraîner des problèmes de fiabilité et de disponibilité. Cette formation mettra l'accent sur ces aspects cruciaux, permettant aux participants de surmonter ces obstacles courants et de construire des solutions robustes. Ce qui distingue cette formation des autres approches est son orientation pratique et son focus sur le traitement des données en temps réel avec Apache Flink. En intégrant des cas d'utilisation concrets et des exercices pratiques, les participants acquièrent des compétences directement applicables dans le monde professionnel. Cette approche immersive permet d'assurer une compréhension approfondie des mécanismes de Flink et de leur mise en œuvre dans des environnements de production. Pour tirer le maximum de cette formation, nous recommandons aux participants de se préparer à partager leurs propres expériences et défis rencontrés dans leur travail quotidien. Cela favorisera des échanges enrichissants avec le formateur et les autres participants, tout en permettant d'adapter les enseignements aux réalités concrètes de chacun. Votre implication active sera la clé pour transformer ces connaissances en compétences durables et efficaces.

Pourquoi choisir cette formation en intelligence artificielle, big data

🎯

Maîtrise d'Apache Flink

Apprenez à développer des applications Big Data performantes en utilisant Apache Flink, avec un focus sur les API DataStream pour un traitement efficace.

⚡

Traitement en temps réel

Concevez des architectures Big Data en temps réel, permettant de traiter des données massives instantanément pour des décisions éclairées.

🔒

Tolérance de pannes intégrée

Intégrez la gestion de l'état et la tolérance de pannes dans vos applications pour garantir leur fiabilité et disponibilité, un atout majeur en production.

⏳

Fenêtrage avancé

Explorez les techniques de fenêtrage (windowing) dans Flink pour un traitement précis et efficace des flux de données, essentiel pour des analyses dynamiques.

🚀

Déploiement simplifié

Apprenez à déployer et opérer Flink en production pour répondre rapidement aux besoins de votre entreprise, maximisant ainsi votre retour sur investissement.

🔍

Gestion des événements retardataires

Découvrez comment gérer les événements retardataires et l'ordonnancement dans Flink, garantissant des analyses de données en temps réel fiables.

Compétences acquises

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.

Public, prérequis et modalités

Public visé

Développeurs Big Data Ingénieurs Data Architectes Logiciels Scientifiques de Données

Prérequis

Connaissance des concepts de Big Data et de l'architecture de données, expérience en développement de logiciels ou en gestion de projet

Moyens pédagogiques

Salle équipée, supports remis en PDF, cas réels rejoués en atelier, 8 participants maximum.

Suivi & évaluation

Évaluation continue à travers des devoirs et des projets Évaluation finale avec un examen ou un projet Feedback régulier de l'instructeur pour améliorer les compétences Certification après la réussite de la formation

Accessibilité

Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription.

Financer cette formation

Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge tout ou partie du coût. Nos conseillers identifient avec vous la solution la plus adaptée à votre situation.

OPCO

Formations financées via votre opérateur de compétences

Les OPCO peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l'alternance.

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FAF

Aide à la formation pour les indépendants

Les Fonds d'Assurance Formation financent les formations des indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d'entreprise (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).

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France Travail

Des aides pour les demandeurs d'emploi

France Travail peut financer votre formation via l'AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour vérifier votre éligibilité.

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Employeur

Votre entreprise peut financer votre formation

Dans le cadre du plan de développement des compétences, l'employeur prend en charge le coût pédagogique et maintient la rémunération pendant la formation.

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FNE-Formation

Un soutien pour les entreprises en transformation

Le FNE-Formation accompagne les entreprises en mutation économique ou en transition écologique et numérique, avec une prise en charge pouvant aller jusqu'à 100 %.

En savoir plus

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Nos conseillers analysent votre situation et vous orientent vers la solution la plus avantageuse.

Être conseillé gratuitement

Ils ont suivi cette formation

« Après la formation, il a immédiatement commencé à concevoir une architecture Big Data pour un nouveau projet, intégrant des flux de données en temps réel avec Flink. »

Participant à cette formation · avis recueilli en fin de session

« Lors d'une réunion d'équipe, il a présenté des solutions de tolérance de pannes à partir des concepts appris, renforçant ainsi la fiabilité de leurs applications. »

Participant à cette formation · avis recueilli en fin de session

Questions fréquentes

- 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.

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