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Apprenez à ingérer des données Big Data avec Apache NiFi. Maîtrisez le développement de flux. Optimisez vos pipelines d'ingestion. Formation pratique pour les professionnels de la donnée.
Réponse sous 24h ouvré
Concevoir, développer et déployer des flux d'ingestion de données complexes et robustes avec Apache NiFi, gérant diverses sources et destinations de données.
Appliquer des techniques de transformation, de nettoyage et d'enrichissement de données en temps réel ou par lots, assurant la qualité et la conformité des informations ingérées.
Intégrer NiFi efficacement avec les composants clés de l'écosystème Big Data (HDFS, S3, bases relationnelles, APIs) pour construire des pipelines de données end-to-end.
Monitorer les performances des flux NiFi, identifier les goulots d'étranglement, et implémenter des stratégies d'optimisation et de gestion des erreurs pour garantir une ingestion fiable et scalable.
Perfectionnez vos compétences en ingestion de données. Maîtrisez NiFi pour des pipelines robustes et scalables. Optimisez l'intégration de données complexes dans vos architectures Big Data existantes.
Concevez et implémentez des flux d'ingestion de données efficaces. Évaluez NiFi comme solution d'orchestration pour vos projets Big Data. Assurez une gouvernance et une traçabilité optimales des flux.
Évaluez la faisabilité technique des projets d'ingestion. Estimez les efforts et coûts liés au développement de pipelines NiFi. Prenez des décisions éclairées sur les technologies Big Data.
- Définition et enjeux du Big Data
- Rôle de l'ingénieur data et les technologies clés
- Problématiques d'ingestion de données massives
- Présentation générale d'Apache NiFi
- Architecture de NiFi : Sémantique de flux, Processors, Connections
- FlowFiles et Attributs : Comprendre le cœur de NiFi
- Groupes de Processors et Templates : Organisation des flux
- L'interface utilisateur de NiFi : Prise en main
- Démarrage et configuration de NiFi
- Création du premier processeur et gestion des connections
- Exécution et monitoring d'un flux simple
- Résolution des erreurs communes
- Ingestion de fichiers locaux : GetFile, ListFile
- Gestion des répertoires et des schémas de nommage
- Surveillance des changements et nouvelles données
- Exercices pratiques d'ingestion depuis des systèmes de fichiers
- Modification d'attributs de FlowFile : UpdateAttribute, ReplaceText
- Parsing et sérialisation : ConvertRecord, JoltTransformJSON
- Transformation de données JSON et CSV
- Utilisation de Record Processors
- Nettoyage et enrichissement des données
- Routage conditionnel des FlowFiles : RouteOnAttribute, RouteText
- Duplication et fusion de FlowFiles : ForkFlowFile, MergeContent
- Bonnes pratiques de conception de flux de transformation
- Connexion aux bases de données via DBCPConnectionPool
- Récupération de données avec QueryDatabaseTable, ExecuteSQL
- Gestion des incrémentaux et des mises à jour
- Migration de données de SGBD vers un système HDFS
- Appel d'APIs RESTful avec InvokeHTTP
- Authentification (Basique, OAuth) et gestion des headers
- Traitement des réponses JSON/XML
- Stratégies de gestion des erreurs et de retries pour les appels API
- Écriture de données dans HDFS : PutHDFS
- Lecture et listage de données depuis HDFS : GetHDFS, ListHDFS
- Connexion et interaction avec S3 : PutS3Object, GetS3Object
- Optimisation des performances pour les systèmes distribués
- Surveillance des flux : Data Provenance, Statistiques des Processors
- Alerting et logging avancés
- Stratégies de gestion des erreurs et des FlowFiles en échec
- Concepts de sécurité : Authentification, Autorisation, Kerberos
- Conception de flux complexes : ingestion multi-sources, transformation complète
- Utilisation des Controller Services pour la réutilisation
- Gestion de versions des flux (NiFi Registry)
- Exercices pratiques basés sur des scénarios réels d'entreprise
- Synthèse et session de questions/réponses
Nous pouvons adapter le programme de la formation Ingestion de données Big Data avec NiFi à vos besoins. Contactez un conseiller en formation
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 ?Expérience en développement de logiciels ou scripts (Python, Java ou similaire). Connaissance des concepts de base des bases de données (SQL, NoSQL). Familiarité avec les environnements Linux/Unix. Connaissance des principes Big Data est un plus.
Ordinateur portable avec au minimum 8 Go de RAM (16 Go recommandés). Système d'exploitation : Windows, macOS ou Linux. Environnement de développement (IDE) : PyCharm, VS Code ou IntelliJ (facultatif). Accès administrateur pour l'installation de logiciels (NiFi standalone, JDK). Connexion internet stable.
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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Formations financées via votre opérateur de compétences
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Aide à la formation pour les indépendants
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