Formation Maîtriser Spark et Storm pour le Big Data en 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.Stockage et bases de données temps réel

10.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

11.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

12.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