Description
Objectif de la formation: Cette formation sur Flink vise à fournir aux participants les compétences nécessaires pour développer des applications efficaces pour le Big Data en utilisant Apache Flink. Les participants apprendront les concepts, les fonctionnalités et les meilleures pratiques de Flink pour le traitement de données en temps réel et le traitement par lots à grande échelle.
Objectifs pédagogiques
- Comprendre les concepts fondamentaux du traitement de données en temps réel et par lots avec Apache Flink
- Utiliser les API DataStream et DataSet pour développer des applications Flink
- Maîtriser les techniques avancées de traitement de données avec Flink, y compris les fenêtres temporelles et les CEP
- Intégrer et déployer des applications Flink dans des environnements locaux et distribués
- Optimiser les performances et surveiller les applications Flink en production
Public concerné
Développeurs d'applications Big Data
Ingénieurs de données
Data Scientists
Prérequis
Expérience en développement de logiciels
Connaissance de base du Big Data
Familiarité avec Java ou un autre langage de programmation orienté objet
Déroulé du programme
1
Introduction à Apache Flink (3 heures)
3h
- Les concepts clés du traitement de données en temps réel et par lots avec Flink
- Les avantages et les cas d'utilisation de Flink dans le contexte du Big Data
- L'architecture de Flink et les composants clés
2
Programmation de Base avec Flink (7 heures)
7h
- L'utilisation des API DataStream et DataSet de Flink pour le traitement de données en streaming et par lots
- La transformation de données avec les opérations de mapping, de filtrage et de groupement
- La gestion des états et des fenêtres temporelles dans les applications de streaming
- Travaux pratiques : Développement d'applications simples avec les API de base de Flink
3
Traitement Avancé avec Flink (7 heures)
7h
- La gestion de la latence et la garantie de l'exactitude dans les applications de streaming
- L'utilisation des opérateurs de fenêtrage avancés pour le traitement temporel
- Les motifs de traitement de données complexes avec les CEP (Complex Event Processing)
- Travaux pratiques : Développement d'applications de traitement avancé avec Flink
4
Intégration et Déploiement (6 heures)
6h
- L'intégration de Flink avec d'autres technologies du Big Data (ex. : Hadoop, Kafka)
- Les options de déploiement de Flink sur des clusters locaux et dans le cloud
- La gestion de la scalabilité et de la disponibilité des applications Flink
- Travaux pratiques : Intégration et déploiement d'applications Flink
5
Gestion des Performances et Optimisation (5 heures)
5h
- Les bonnes pratiques pour optimiser les performances des applications Flink
- Le monitoring et le débogage des applications en temps réel et par lots
- L'optimisation des temps de latence et des débits dans les applications Flink
- Travaux pratiques : Optimisation des performances des applications Flink
Informations
Durée
4 jour(s)
28h
Tarif
2700 € HT
HT
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