Formation Traitement de données Big Data en temps réel avec Spark et Storm (Réf. DSS)
Maîtriser Spark et Storm pour le Big Data en temps réel
Découvrez comment traiter efficacement les données Big Data en temps réel avec Spark et Storm. Cette formation vous permettra de maîtriser le traitement et l'analyse de flux massifs, optimisant ainsi vos applications pour la vitesse et l'efficacité. Idéal pour les architectes et développeurs Big Data souhaitant améliorer leurs compétences en temps réel.
Réponse sous 24h ouvrées
En intra la formation peut être entièrement sur mesure
- Maîtriser le traitement de flux avec Apache Spark Streaming
- Développer des topologies robustes avec Apache Storm
- Optimiser les performances des pipelines Big Data temps réel
- Déployer et opérer des solutions Big Data temps réel
01.Introduction au Big Data en temps réel
- —Concepts fondamentaux du Big Data et du temps réel
- —Cas d'usage et architectures de traitement temps réel
- —Comparaison des approches batch et streaming
- —Écosystème Spark et Storm : rôles et complémentarités
02.Fondamentaux de Spark Streaming
- —Architecture de Spark Streaming et DStreams
- —Concepts de RDDs, DStreams et Durations
- —Sources de données supportées (Kafka, Flume, HDFS)
- —Premiers pas avec Spark Streaming : configuration
03.Transformation et Action avec Spark Streaming
- —Transformations sur DStreams : map, filter, flatMap, union
- —Actions sur DStreams : saveAsTextFiles, print, foreachRDD
- —Gestion des états avec updateStateByKey
- —Agrégations et fenêtrage (window)
04.Intégration de Spark Streaming avec Kafka
- —Introduction à Kafka : concepts de base, producteurs, consommateurs
- —Configuration de Spark Streaming pour consommer des topics Kafka
- —Gestion des offsets et garanties de livraison (exactly-once)
- —Mise en œuvre d'un pipeline Spark-Kafka simple
05.Introduction à Apache Storm
- —Architecture de Storm : nimbus, supervisor, worker, spout, bolt
- —Concepts de topologies, streams, tuples
- —Garanties de livraison de messages dans Storm
- —Déploiement et exécution de topologies de base
06.Conception de Spouts et Bolts avec Storm
- —Création de Spouts pour l'ingestion de données
- —Développement de Bolts pour les transformations et agrégations
- —Utilisation de la transactionnalité dans Storm
- —Gestion des erreurs et rejoue des messages
07.Optimisation des performances Spark Streaming
- —Tuning des applications Spark Streaming : parallélisme, batch interval
- —Gestion de la mémoire et du garbage collection
- —Monitoring et debugging des jobs Spark Streaming
- —Stratégies de persistance et de cache
08.Optimisation et scalabilité de Storm
- —Tuning des topologies Storm : parallélisme, workers, executors
- —Stratégies de groupement (shuffle, fields, all)
- —Gestion des ressources et de la charge de travail
- —Monitoring et débogage des topologies Storm
09.Sécurité et tolérance aux pannes
- —Stratégies de tolérance aux pannes dans Spark Streaming
- —Résilience et récupération d'erreurs dans Storm
- —Sécurisation des données et des communications
- —Bonnes pratiques pour des systèmes temps réel robustes
10.Cas pratiques et exemples concrets
- —Traitement de logs en temps réel avec Spark Streaming
- —Analyse de sentiments sur des flux Twitter avec Storm
- —Détection d'anomalies en streaming
- —Analyse de la performance des architectures Big Data
11.Déploiement et monitoring avancé
- —Déploiement de Spark et Storm sur des clusters
- —Utilisation d'outils de monitoring (Grafana, Prometheus)
- —Gestion des versions et des dépendances
- —Bonnes pratiques de développement et d'opération
Maîtriser le traitement de flux avec Apache Spark Streaming
Concevoir, développer et optimiser des applications de traitement de données massives en temps réel en utilisant l'API Spark Streaming, y compris l'intégration de différentes sources de données et les transformations.
Développer des topologies robustes avec Apache Storm
Implémenter des architectures de traitement événementiel hautement disponibles et scalables avec Apache Storm, en concevant spouts et bolts pour l'ingestion et la transformation des données.
Optimiser les performances des pipelines Big Data temps réel
Identifier et résoudre les goulots d'étranglement pour améliorer la vitesse et l'efficacité des applications Spark Streaming et Storm, en appliquant des techniques de tuning avancées et de gestion des ressources.
Déployer et opérer des solutions Big Data temps réel
Mettre en œuvre, surveiller et maintenir des infrastructures complexes de traitement de données Big Data en temps réel sur des environnements distribués, assurant sécurité, tolérance aux pannes et scalabilité.
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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Maîtriser Spark et Storm pour le Big Data en temps réel — pourquoi la choisir ?
Expertise en temps réel
Apprenez à maîtriser le traitement de flux en temps réel avec Apache Spark Streaming, une compétence essentielle pour les projets Big Data modernes.
Conception de topologies robustes
Développez des topologies robustes avec Apache Storm, garantissant une gestion efficace des flux de données en continu.
Optimisation des performances
Découvrez des techniques avancées pour optimiser les performances des pipelines Big Data en temps réel, maximisant ainsi l'efficacité de vos solutions.
Intégration avec Kafka
Maîtrisez l'intégration de Spark Streaming avec Kafka, un outil indispensable pour la gestion des flux de données en temps réel.
Outils pratiques
Profitez d'exercices pratiques sur la conception de Spouts et Bolts avec Storm, vous permettant de mettre en œuvre vos connaissances immédiatement.
Formation adaptée aux professionnels
Ce programme est spécifiquement conçu pour les Architectes Big Data et Data Engineers, garantissant une pertinence maximale pour votre carrière.
Questions clés
Tout ce que vous devez savoir sur Maîtriser Spark et Storm pour le Big Data en temps réel.
Poser une questionFormez-vous avec les meilleurs experts IMI Executive Solutions.
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Financer Maîtriser Spark et Storm pour le Big Data en temps réel
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge votre formation Maîtriser Spark et Storm pour le Big Data en temps réel. 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.
En savoir plusBesoin d'aide pour choisir votre dispositif ?
Nos conseillers pédagogiques analysent votre situation et vous orientent vers la solution la plus avantageuse.
Maîtriser Spark et Storm pour le Big Data en temps réel en situation
“Un participant a mis en place un pipeline de traitement de données en temps réel en utilisant Spark Streaming et Kafka, optimisant ainsi les performances de son équipe.”
“Il a développé une topologie avec Apache Storm pour traiter des flux de données, améliorant la réactivité de son système.”
IMI en chiffres
L'expertise IMI au service de votre développement professionnel
Notre mission
Former des professionnels avec des méthodes immédiatement applicables sur le terrain.
- Certifié Qualiopi
- Formateurs experts
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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
Une question sur Maîtriser Spark et Storm pour le Big Data en temps réel ? Nos conseillers pédagogiques vous répondent sous 24h.
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