Formation Apache Flink.
96% de stagiaires satisfaits ( notes)
Durée :
3 jours
24/04/2023 à Distance
numero vert : 0805 950 800 (service et appel gratuits)
Apache Flink
à partir de
2100 €HT
Formation référencée Datadock
Référence :
SF33572
Durée :
3 jours
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Ce stage comprend
 21 heures de formation
Support de cours numérique
Pauses et snacks à volonté
Prise en charge OPCO possible
Disponible à distance

Formation Apache Flink.

Formez-vous au développement d'applications Big Data avec Flink !

A l'issue de cette formation Flink, les participants seront en mesure d'utiliser ce framework Big data pour réaliser des traitements sur les données de leur entreprise. Ils maîtriseront les APIs DataStream, Table, et sauront utiliser Flink SQL sur des flux de données. La formation se termine par l’appropriation des bonnes pratiques pour le déploiement de Flink.

Objectifs pédagogiques.
1S'approprier les concepts fondamentaux du framework Apache Flink 2Utiliser les APIs Flink pour développer des applications Big Data 3Réaliser des traitements de données distribués en temps réel 4S'approprier les principes de base pour mettre en œuvre les librairies Flink
5Connaître les possibilités d'intégration avec d'autres outils Big Data 6Maîtriser les meilleures pratiques pour déployer un cluster Flink multi-nœuds
Prérequis : De bonnes connaissances en Java.
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Programme de formation Apache Flink.

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Introduction à la formation Flink

Présentation générale de la formation
Objectifs pédagogiques
Introduction à Flink : intérêt, évolution, différences avec Spark…
Ecosystème
Batch processing vs Stream processing
Flux de données parallèles
Les notions State, Time et Snapshots

Configuration d’un premier projet Flink

Maven ou Gradle
Dépendances
Anatomie d’un programme Flink

Transformer des données avec l’API DataStream

Introduction à l’API DataStream
Types de données et sérialisation, Java/Scala
Environnement d’exécution et paramètres
Data sources
Transformations stateless, stateful
Opérateurs de transformations : Map, FlatMap, Filter…
Data sinks
Debug

Streaming Analytics : event time et watermarks

Event time, ingestion time et processing time
Travailler avec les watermarks
Utiliser les Windows pour traiter des flux de données : Tumbling, Sliding, Session et Global

L’API Table et Flink SQL

Types de données
Créer un TableEnvironment
Créer et requêter des tables
Les opérateurs à connaître
Configurer et exécuter un programme Flink SQL
Utiliser les fonctions pour transformer les données
Optimisation

Connecteurs

Vue d’ensemble des possibilités d’interfaçage avec d’autres systèmes Big Data (Kafka, Cassandra, ElasticSearch, RabbitMQ…)

Librairies

Vue d’ensemble
FlinkCEP (Complex Event Processing library)
FlinkML : la librairie Apache Flink pour le Machine Learning
Gelly, l’API Flink Graph

Déploiement d’un cluster Flink

Vue d’ensemble et architecture
Les différents modes de déploiement
Configurations
Prêts pour la mise en production ? Checklist
Déployer un cluster multinœuds

Informations générales.
  • Quelles sont les modalités d'évaluation ?
  • Quelle méthodologie pour les formations Sparks ?
  • Formation des publics en situation de handicap

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    Apache Flink a été développé par l’Université de Berlin. C’est un framework et un moteur de traitement distribué utilisé pour réaliser des analyses sur des flux de données limités ou illimités.

    Amandine de Sparks
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