Flink: Développez des Applications pour le Big Data
Formation créée le 24/07/2023. Dernière mise à jour le 01/09/2023.
Version du programme : 1
Programme de la formation
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 de la formation
- 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
Profil des bénéficiaires
Pour qui
- 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
Contenu de la formation
-
Introduction à Apache Flink (3 heures)
- 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
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Programmation de Base avec Flink (7 heures)
- 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
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Traitement Avancé avec Flink (7 heures)
- 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
-
Intégration et Déploiement (6 heures)
- 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
-
Gestion des Performances et Optimisation (5 heures)
- 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
Équipe pédagogique
Professionnel expert technique et pédagogique.
Suivi de l'exécution et évaluation des résultats
- Feuilles de présence
- Mises en situation
- Formulaires d'évaluation de la formation
- Certificat de réalisation de l’action de formation
- Émargement numérique
Ressources techniques et pédagogiques
- Documents supports de formation projetés
- Exposés théoriques
- Etude de cas concrets
- Mise à disposition en ligne de documents supports à la suite de la formation
- Espace intranet de formation
Qualité et satisfaction
Taux de satisfaction des stagiaires
Progression des compétences visées
Taux d'abandon
Taux de retour des enquêtes
Taux d'interruption en cours de prestation