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.
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
Programme détaillé
12 modules · 21 heures
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
Le conseil de l'expert
L'un des principaux objectifs pédagogiques de la formation "Développer des applications Big Data avec Apache Flink" est d'apprendre à concevoir l'architecture d'applications Big Data adaptées à des besoins spécifiques. Cette compétence est essentielle pour les développeurs et ingénieurs qui cherchent à intégrer des solutions Big Data dans leurs projets. Comprendre comment structurer ces applications dès le départ est la clé pour garantir leur succès à long terme.
Un défi majeur rencontré par les apprenants dans ce domaine est la compréhension des différences entre le traitement de données en batch et en streaming. Beaucoup d'entre eux ont tendance à appliquer les mêmes principes à ces deux types de traitement, ce qui peut entraîner des performances inefficaces. Cette formation vous permettra d'acquérir une compréhension approfondie de ces concepts, vous aidant ainsi à éviter cette erreur courante.
Ce qui distingue notre formation des autres approches est notre focus sur l'optimisation des applications Flink pour améliorer leur performance et leur scalabilité. Alors que d'autres programmes peuvent aborder Flink de manière plus théorique, nous mettons l'accent sur des cas pratiques et des scénarios réels, vous permettant de développer des compétences concrètes et immédiatement applicables dans votre environnement de travail.
Pour tirer le maximum de cette formation, je vous recommande de préparer des cas d'utilisation spécifiques de votre entreprise que vous souhaitez explorer. En apportant des exemples concrets, vous pourrez bénéficier d'un accompagnement personnalisé et d'échanges enrichissants avec les formateurs et vos pairs. Cela maximisera votre apprentissage et facilitera l'application des concepts abordés directement dans votre contexte professionnel.
Pourquoi choisir cette formation en intelligence artificielle, big data
🎯
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.
Compétences acquises
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.
Public, prérequis et modalités
Public visé
Développeurs Big Data
Ingénieurs Data
Chefs de projet technique
Experts Java/Scala
Prérequis
Connaissances de base en programmation, notamment Java ou Scala, ainsi que des concepts de Big Data et d'architecture distribuée.
Moyens pédagogiques
Salle équipée, supports remis en PDF, cas réels rejoués en atelier, 8 participants maximum.
Suivi & évaluation
Évaluation continue à travers des exercices pratiques et des projets
Évaluation finale par un examen écrit ou oral
Évaluation du travail pratiqué et du projet final
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.
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.
Les Fonds d'Assurance Formation financent les formations des indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d'entreprise (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).
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.
Dans le cadre du plan de développement des compétences, l'employeur prend en charge le coût pédagogique et maintient la rémunération pendant la formation.
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 %.
« De retour au travail, il a développé une application de traitement de données en temps réel avec Apache Flink, améliorant l'efficacité des analyses. »
« Elle a mis en œuvre les concepts appris pour optimiser une application existante, réduisant ainsi le temps de traitement des données. »
Questions fréquentes
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.
Saskia Cazettes
Pour tout renseignement : 07 80 91 06 14 / saskia.c@imi-executive-solutions.com
23 mars 2026
La formation alterne apports théoriques, mises en situation pratiques et échanges entre participants. Chaque concept est directement appliqué via des exercices concrets et des cas réels.
Oui, chaque participant reçoit un support de cours complet (format numérique et/ou papier) qu'il peut conserver à l'issue de la formation.
Certaines de nos formations sont éligibles au Compte Personnel de Formation (CPF). Consultez la fiche formation ou contactez-nous pour vérifier l'éligibilité.
Plusieurs dispositifs de financement existent : CPF, OPCO, plan de développement des compétences, financement individuel. Notre équipe peut vous accompagner dans vos démarches.
Oui, notre équipe reste disponible pour toute question post-formation. Vous bénéficiez également d'un accès à nos ressources en ligne pendant 6 mois après votre parcours.
Apache 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.
Les participants doivent avoir des connaissances de base en programmation, notamment Java ou Scala, ainsi que des concepts de Big Data et d'architecture distribuée.
La formation couvre la conception d'applications Big Data, le développement de traitements de flux Flink efficaces, l'optimisation des applications Flink, et le déploiement et l'opération des jobs Flink.
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. Contactez-nous à hello@imi-executive-solutions.com ou au 06 72 09 69 52.
Demandez un devis pour la formation Développer des applications Big Data avec Apache Flink
Programme adaptable à votre contexte. Réponse sous 24 h ouvrées, sans engagement.
