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informatique

Formation Développer des applications Big Data avec Apache Flink

Maîtrisez Apache Flink pour le traitement de flux de données massifs. Développez des applications Big Data performantes. Optimisez vos traitements en temps réel. Gérez efficacement les données distribuées.

PrésentielDistanciel21 h✅ Développer des applications Big Data avec Apache FlinkOPCOFAFFranceTravailCPFRégionFNE Formation
Contacter un·e conseiller·e

Réponse sous 24h ouvré

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

Concevoir l'architecture d'applications Big Data

Concevoir des architectures robustes et scalables pour le traitement de données massives en exploitant les capacités de Flink en batch et streaming.

Développer des traitements de flux Flink efficaces

Développer et implémenter des applications Apache Flink pour le traitement de données en temps réel, incluant la gestion de l'état et la tolérance aux pannes.

Optimiser les applications Flink

Identifier et résoudre les problèmes de performance. Optimiser la consommation de ressources des applications Flink pour une exécution efficace en production.

Déployer et opérer des jobs Flink

Déployer, surveiller et gérer le cycle de vie des jobs Flink sur différents environnements (Standalone, YARN, Kubernetes) et interagir avec les écosystèmes Big Data.

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La formation parfaite pour :

Développeurs Big Data

Développeurs souhaitant se spécialiser dans le traitement de données en flux (streaming) avec une technologie ouverte et performante, pour concevoir des architectures distribuées.

Ingénieurs Data

Ingénieurs Data et Architectes Big Data cherchant à optimiser les traitements temps réel et à bâtir des pipelines de données fiables et scalables pour des volumes massifs.

Chefs de projet technique

Chefs de projet technique ou leaders désireux de comprendre les capacités de Flink pour orienter les choix technologiques et évaluer la faisabilité de projets Big Data en streaming.

Experts Java/Scala

Experts Java ou Scala voulant étendre leurs compétences vers le traitement distribué de données et l'écosystème Big Data avec une forte valeur ajoutée métier.

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

  • Introduction au Big Data et à Apache Flink

    - Présentation du concept de Big Data et de ses enjeux
    - Introduction aux architectures de traitement de données (batch vs streaming)
    - Positionnement d'Apache Flink dans l'écosystème Big Data
    - Cas d'usage concrets de Flink

  • Rappel Scala ou Java pour Flink

    - Rappels essentiels sur les concepts de base de Scala ou Java (selon public)
    - Structures de données et paradigmes courants
    - Programmation fonctionnelle et orientée objet
    - Préparation à l'environnement de développement

  • Architecture de Flink

    - Composants clés de l'architecture Flink (JobManager, TaskManager)
    - Notion de flux de données et d'opérateurs
    - Gestion de l'état (State Management)
    - Tolérance aux pannes et checkpointing

  • Environnement de développement et premiers pas

    - Configuration de l'environnement Flink
    - Utilisation de l'API de Flink (DataSet / DataStream)
    - Développement d'une première application Flink
    - Exécution locale et débogage

  • Traitement de données en batch avec DataSet API

    - Opérations de transformation de base (map, filter, reduce)
    - Jointures et agrégations avec DataSet
    - Lecture et écriture de données (fichiers, bases de données)
    - Optimisation des performances des jobs batch

  • Traitement de données en streaming avec DataStream API

    - Concepts fondamentaux du streaming (événements, temps, fenêtres)
    - Fenêtres temporelles et basées sur le nombre (tumbling, sliding)
    - Opérations de transformation avancées (connect, union)
    - Gestion des retards et désordres d'événements

  • Gestion de l'état et tolérance aux pannes

    - Types d'état dans Flink (Managed State, Raw State)
    - Utilisation de Keyed State et Operator State
    - Stratégies de checkpointing et de sauvegarde d'état
    - Récupération après incident et durabilité

  • Connecteurs Flink et intégration

    - Utilisation des connecteurs Kafka pour ingestion/sortie
    - Intégration avec des systèmes de stockage (HDFS, S3)
    - Interaction avec des bases de données (JDBC, NoSQL)
    - Développement de connecteurs personnalisés

  • Flink SQL et Table API

    - Introduction à Flink SQL pour le traitement déclaratif
    - Utilisation de l'API Table pour la manipulation de tables
    - Jointures en streaming et agrégations continues
    - Interfaçage entre DataStream et Table API

  • Déploiement et Opération de Flink

    - Modes de déploiement de Flink (Standalone, YARN, Kubernetes)
    - Soumission et gestion des jobs Flink
    - Monitoring des applications avec l'interface web de Flink
    - Bonnes pratiques pour le déploiement en production

  • Optimisation et performance avancées

    - Stratégies d'optimisation des jobs Flink
    - Gestion de la mémoire et du parallélisme
    - Recommandations pour l'amélioration des performances
    - Debugging avancé et résolution de problèmes

  • Cas pratiques et bonnes pratiques Flink

    - Étude de cas réalistes de mise en œuvre de Flink
    - Conseils de conception pour des applications robustes
    - Bonnes pratiques de codage et de déploiement
    - Discussion 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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Nous contacter
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

    Expérience en développement (Java ou Scala). Connaissances de base en programmation orientée objet. Compréhension des concepts fondamentaux du Big Data (facultatif mais recommandé).

  • Un ordinateur portable personnel avec : - Système d'exploitation : Windows 10+, macOS 10.15+, ou Linux (Ubuntu 20.04+). - Mémoire RAM : Minimum 8 Go (16 Go ou plus recommandé). - Espace disque : Minimum 50 Go d'espace libre. - Logiciels préinstallés : JDK 8 ou 11, et un IDE (IntelliJ IDEA ou Eclipse).

  • 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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