Formation Flink, développer des applications pour le Big Data
Développer des applications Big Data avec Apache Flink
Découvrez comment développer des applications Big Data robustes et performantes avec Apache Flink, la plateforme leader de traitement de données massives en temps réel. Cette formation vous permettra de maîtriser les fondamentaux et les techniques avancées pour concevoir des architectures Big Data temps réel, développer des applications Flink performantes et gérer la tolérance de pannes et l'état. Vous apprendrez à déployer et opérer Flink en production pour répondre aux besoins de votre entreprise.
Réponse sous 24h ouvrées
En intra la formation peut être entièrement sur mesure
- 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
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.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
08.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
09.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
10.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
11.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
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.
Financement
Cette formation est finançable via OPCO, plan de développement des compétences ou FAF. Nos conseillers prennent en charge le montage de votre dossier.
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Développer des applications Big Data avec Apache Flink — pourquoi la choisir ?
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.
Questions clés
Tout ce que vous devez savoir sur Développer des applications Big Data avec Apache Flink.
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Financer Développer des applications Big Data avec Apache Flink
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge votre formation Développer des applications Big Data avec Apache Flink. Nos conseillers vous accompagnent pour identifier la solution la plus adaptée à votre situation.
OPCO
Formations financées via votre opérateur de compétences
Les OPCO (Opérateurs de Compétences) 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. Renseignez-vous auprès de votre OPCO de rattachement.
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FAF
Aide à la formation pour les indépendants
Les Fonds d’Assurance Formation (FAF) financent les formations des travailleurs indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d’entreprise. Le financement dépend de votre code NAF/APE et de l’organisme auquel vous cotisez (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).
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FranceTravail
Des aides pour les demandeurs d’emploi
France Travail (ex-Pôle emploi) peut financer vos formations via des dispositifs comme l’AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour valider votre projet et vérifier votre éligibilité.
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Employeur
Votre entreprise peut financer votre formation.
Votre entreprise dispose d’un budget dédié à la formation. Rapprochez vous de la direction, du manager ou du service ressources humaines de votre entreprise pour en savoir plus.
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Région
Aides régionales pour la formation professionnelle
Les conseils régionaux proposent des aides financières pour favoriser l’accès à la formation, en particulier pour les jeunes, les demandeurs d’emploi ou les personnes en reconversion. Ces aides varient selon les régions.
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FNE Formation
Un soutien pour les entreprises en transformation
Le FNE-Formation accompagne les entreprises confrontées à des mutations économiques (transformation digitale, écologique, etc.). Il permet de financer les parcours de formation de leurs salariés, souvent à hauteur de 50 à 100 %, selon les cas.
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Nos conseillers pédagogiques analysent votre situation et vous orientent vers la solution la plus avantageuse.
Développer des applications Big Data avec Apache Flink en situation
“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.”
“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.”
IMI en chiffres
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Notre mission
Former des professionnels avec des méthodes immédiatement applicables sur le terrain.
- Certifié Qualiopi
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- 100% opérationnel
Notre approche
Des formations pensées par des experts pour répondre aux réalités de chaque métier.
- Personnalisé & sur-mesure
- +10 ans d'expertise
- Résultats mesurables
Questions fréquentes
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