Formation Exploiter les Données Massives avec Talend Open Studio Big Data

Programme de la formation
Exploiter les Données Massives avec Talend Open Studio Big Data

• Introduction à Talend Open Studio & Concepts Big Data

  - Présentation de Talend Open Studio pour Big Data (TOS BD)
  - Rôle de Talend dans l'écosystème Big Data
  - Concepts fondamentaux du Big Data (Volumes, Variété, Vélocité, Véracité)
  - Installation et configuration de TOS BD
  - Tour d'horizon de l'interface utilisateur

• Premiers Pas avec Talend : Jobs et Composants Essentiels

  - Création et gestion de projets et de Jobs
  - Utilisation des composants de base (tFileInputDelimited, tLogRow, tMap)
  - Lecture et écriture de données simples
  - Exécution et débogage de Jobs
  - Gestion des schémas et métadonnées

• Intégration de Données : Sources RDBMS & NoSQL

  - Connexion aux bases de données relationnelles (MySQL, PostgreSQL)
  - Composants de lecture/écriture (tDBInput, tDBOutput)
  - Intégration avec des bases NoSQL (MongoDB, Cassandra - introduction)
  - Gestion des drivers et connexions JBDC
  - Bonnes pratiques d'intégration

• Traitement et Transformation de Données avec tMap
• Introduction à Hadoop et l'Écosystème Big Data

  - Présentation d'Hadoop Distributed File System (HDFS)
  - Concepts de MapReduce
  - Introduction à YARN et Hive
  - Composants Talend pour l'interaction avec HDFS (tHDFSInput, tHDFSOutput)
  - Architecture d'un cluster Hadoop

• Traitement Hadoop avec Talend : HDFS et Hive
• Spark et Talend pour le Traitement Big Data

  - Introduction à Apache Spark et ses avantages
  - Composants Spark de Talend (tSparkRow, tSparkSQL)
  - Exécution de Jobs Spark sur un cluster
  - Traitement de données en mémoire avec Spark
  - Comparaison Spark vs MapReduce

• Scénarios Avancés avec Spark et Big Data
• Intégration de Données en Streaming (Kafka)

  - Introduction aux concepts de streaming et Kafka
  - Composants Talend pour Kafka (tKafkaInput, tKafkaOutput)
  - Lecture et écriture de messages depuis/vers Kafka
  - Mise en place de pipelines de données en temps réel
  - Scénarios d'application du streaming Big Data

• Gestion des Erreurs et Robustesse des Jobs

  - Stratégies de gestion des erreurs et des rejets
  - Utilisation des liens OnSubjobError, OnComponentError
  - Implémentation de mécanismes de reprise sur erreur
  - Journalisation (logging) et surveillance des Jobs
  - Bonnes pratiques pour des Jobs robustes et fiables

• Optimisation des Performances et Architecture de Jobs

  - Techniques d'optimisation des performances (parallélisation, pushdown)
  - Allocation mémoire et ressources JVM
  - Architecture de Jobs complexes et réutilisabilité
  - Gestion des contextes et des variables globales
  - Monitoring et debugging avancés de Jobs Big Data

• Bonnes Pratiques, Déploiement et Cas Pratiques

  - Organisation et documentation des projets Talend
  - Exportation et déploiement de Jobs
  - Intégration avec des outils d'ordonnancement (Cron, Airflow - introduction)
  - Études de cas réels d'exploitation de données massives
  - Synthèse et perspectives d'évolution de Talend Big Data
  === COMPÉTENCES ===
  COMPETENCE_NUMBER: 1
  COMPETENCE_NAME: Maîtriser Talend Open Studio pour l'intégration Big Data
  COMPETENCE_CONTENT: Concevoir, développer et déployer des Jobs Talend pour l'extraction, la transformation et le chargement (ETL) de données massives issues de sources variées (RDBMS, NoSQL, HDFS).
  COMPETENCE_NUMBER: 2
  COMPETENCE_NAME: Exploiter l'écosystème Hadoop et Spark via Talend
  COMPETENCE_CONTENT: Utiliser efficacement les composants Talend pour interagir avec HDFS, Hive et Spark, permettant ainsi le traitement distribué et l'analyse de grands volumes de données.
  COMPETENCE_NUMBER: 3
  COMPETENCE_NAME: Transformer et optimiser les flux de données complexes
  COMPETENCE_CONTENT: Mettre en œuvre des transformations avancées avec tMap et les capacités de Spark, gérer les erreurs, et optimiser les performances des Jobs pour des architectures Big Data robustes.
  COMPETENCE_NUMBER: 4
  COMPETENCE_NAME: Construire des pipelines de données pour l'analyse stratégique
  COMPETENCE_CONTENT: Concevoir des solutions d'intégration de données, y compris en streaming (Kafka), pour transformer les données brutes en informations exploitables supportant la prise de décision.