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Intelligence Artificielle, Big Data
Formation Développer des applications Big Data avec Apache Flink
Découvrez comment développer des applications Big Data performantes avec Apache Flink, leader de la gestion de flux de données en temps réel. Maîtrisez les compétences nécessaires pour concevoir, développer et déployer des applications Big Data efficaces. Améliorez votre capacité à gérer des données massives et distribuées en temps réel.
Réponse sous 24h ouvrées
2835 € HTHT / personne
Durée21 h
FormatInter-entreprise
NiveauTout niveau
LieuFrance — Présentiel & Distanciel
- Concevoir l'architecture d'applications Big Data adaptées à vos besoins
- Développer des traitements de flux Flink efficaces pour analyser et traiter des données massives
- Optimiser les applications Flink pour améliorer leur performance et leur scalabilité
- Déployer et opérer des jobs Flink dans des environnements de production
01.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
02.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
03.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
04.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
05.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
06.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
07.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
08.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
09.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
10.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
11.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
12.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
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.
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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Ils ont suivi cette formation
Rejoignez nos participants et développez vos compétences avec les experts IMI.
Points forts de la formation
Développer des applications Big Data avec Apache Flink — pourquoi la choisir ?
🎯
Maîtrise d'Apache Flink
Acquérez des compétences pratiques sur Apache Flink, un outil clé pour le traitement de données massives, à travers des modules dédiés au traitement en batch et en streaming.
⚙️
Optimisation des performances
Apprenez à optimiser vos applications Flink pour garantir scalabilité et performance, un atout essentiel dans un environnement Big Data en constante évolution.
🔧
Développement en conditions réelles
Mettez en pratique vos connaissances avec des cas concrets de déploiement et d'exploitation de jobs Flink en production, renforçant ainsi votre expertise.
📊
Analyse de données avancée
Développez des traitements de flux efficaces grâce à la DataStream API, permettant des analyses en temps réel pour des décisions éclairées.
🏗️
Conception d'architectures Big Data
Apprenez à concevoir des architectures d'applications Big Data adaptées à vos besoins spécifiques, garantissant une intégration optimale dans vos projets.
👥
Formation inter-entreprises
Participez à une formation inter-entreprises pour échanger des idées et des expériences avec des professionnels du secteur, enrichissant votre parcours d'apprentissage.
Thématique
Questions clés
Tout ce que vous devez savoir sur Développer des applications Big Data avec Apache Flink.
Poser une questionApache Flink permet de traiter des flux de données en temps réel, d'améliorer la performance et la scalabilité des applications Big Data, et de gérer efficacement les données distribuées.
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Obtenez un devis personnalisé sous 24h — inter, intra ou sur-mesure.
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Financement
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…).
En savoir plus
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.
En savoir plus
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.
En savoir plus
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.
En savoir plusBesoin d'aide pour choisir votre dispositif ?
Nos conseillers pédagogiques analysent votre situation et vous orientent vers la solution la plus avantageuse.
Témoignages
Avis sur Développer des applications Big Data avec Apache Flink
4.7/5· 3 avis vérifiés
“J'ai suivi plusieurs formations sur Développer des applications Big Data avec Apache Flink ces dernières années — celle-ci est clairement la plus complète et la mieux animée. Je reviendrai pour la suite.”
ÉJ
Émilie J.
Responsable commercial·e · Société d'ingénierie
“Bon rapport qualité/durée pour la formation Développer des applications Big Data avec Apache Flink. Pas de temps mort, chaque module apporte quelque chose de concret. IMI Executive Solutions sait tenir ses promesses.”
DS
Damien S.
Référent·e métier · ESN
“Développer des applications Big Data avec Apache Flink : une formation que j'aurais aimé faire bien plus tôt dans ma carrière. Les fondamentaux sont bien posés et les ateliers pratiques font vraiment la différence.”
NW
Nathalie W.
Responsable informatique · Centre de formation
IMI en chiffres
Satisfaction96%
Taux de réussite94%
À propos d'IMIEn savoir plus sur IMI
L'expertise IMI au service de votre développement professionnel
Notre mission
Former des professionnels avec des méthodes immédiatement applicables sur le terrain.
- Certifié Qualiopi
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Notre approche
Des formations pensées par des experts pour répondre aux réalités de chaque métier.
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FAQ
Questions fréquentes
Une question sur Développer des applications Big Data avec Apache Flink ? Nos conseillers pédagogiques vous répondent sous 24h.
Contacter un conseillerExpérience en développement (Java ou Scala).
Connaissances de base en programmation orientée objet.
Compréhension des concepts fondamentaux du Big Data (facultatif mais recommandé).
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