5 jours
Perfectionnement / Avancé
Présentiel Classe à distance
Accueil › Formations › Informatique › Big Data › Big Data - Développement › Data Engineering avec Kafka, Cassandra et Spark
Objectifs de formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Présenter les concepts fondamentaux de Spark, Cassandra et Kafka
- Développer une application orientée use case avec Spark, Cassandra et Kafka
- Définir le Data Engineering
- Décrire l'architecture Big Data de manière approfondie.
Modalités, méthodes et moyens pédagogiques
Formation délivrée en présentiel ou distanciel* (blended-learning, e-learning, classe virtuelle, présentiel à distance).
Le formateur alterne entre méthode** démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation).
Variables suivant les formations, les moyens pédagogiques mis en oeuvre sont :
- Ordinateurs Mac ou PC (sauf pour certains cours de l'offre Management), connexion internet fibre, tableau blanc ou paperboard, vidéoprojecteur ou écran tactile interactif (pour le distanciel)
- Environnements de formation installés sur les postes de travail ou en ligne
- Supports de cours et exercices
En cas de formation intra sur site externe à M2i, le client s'assure et s'engage également à avoir toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires (équipements informatiques...) au bon déroulement de l'action de formation visée conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué.
* nous consulter pour la faisabilité en distanciel
** ratio variable selon le cours suivi
Prérequis
Avoir des connaissances sur Shell, Python et/ou Scala.
Public concerné
Développeurs, architectes, Data Analysts et/ou Data Engineers.
Programme
Jour 1
Introduction à Kafka
- Kafka : une plateforme de données de flux
- Un aperçu de Kafka et de son efficacité
- Producers
- Brokers
- Consumers
Installation et architecture
- Installation et options avancées
- Fichiers journaux de Kafka
- Réplication et fiabilité
- Chemins d'écriture et de lecture de Kafka
- Partitions, consumer groups et scalability
Développement et mise en oeuvre
- Cas d'utilisation de Kafka Streams
- Kafka Streams
- Etude d'une application et usage de Kafka Streams
Jour 2
Introduction à Cassandra
- Introduction au NoSQL
- Prérequis de Cassandra
- Installation
- Fichier de configuration : conf/cassandra.yaml
- L'architecture
- Les réplications
Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Commandes de base
- Connexion au système de base de données
- Création de colonnes
- Insertion
- Modification recherche
- Définition des colonnes et des types de données
- Définition d'une clé primaire
- Reconnaître une clé de partition
- Le CQL : Cassandra Query Language
- Exécution de scripts
- Data Modeling
- Créer une application
- Ajout des noeuds
Jour 3
Apache Spark
- Introduction à Spark
- Vue d'ensemble de Spark
- Ecosystème Spark
- Spark vs Hadoop
- Installation et configuration
Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Remise à niveau Python / Scala
- Spark :
- RDD (Resilient Distributed Dataset)
- DataFrame
- SQL
- Streaming
- MLlib
- GraphX
- Création d'applications Spark
Jour 4
- Projet avec la mise en oeuvre d'une solution bout en bout (ingestion, stockage et calcul) via :
- Kafka
- Cassandra
- Spark
Le contenu de ce programme peut faire l'objet d'adaptation selon les niveaux, prérequis et besoins des apprenants.
Modalités d’évaluation des acquis
- En cours de formation, par des études de cas ou des travaux pratiques
- Et, en fin de formation, par un questionnaire d'auto-évaluation
Accessibilité de la formation
Le groupe M2i s'engage pour faciliter l'accessibilité de ses formations. Les détails de l'accueil des personnes en situation de handicap sont consultables sur la page Accueil et Handicap.
Modalités et délais d’accès à la formation
Les formations M2i sont disponibles selon les modalités proposées sur la page programme. Les inscriptions sont possibles jusqu'à 48 heures ouvrées avant le début de la formation. Dans le cas d'une formation financée par le CPF, ce délai est porté à 11 jours ouvrés.
