Informatique

Formation Ingestion de données Big Data avec NiFi

Apprenez à ingérer des données Big Data avec Apache NiFi. Maîtrisez le développement de flux. Optimisez vos pipelines d'ingestion. Formation pratique pour les professionnels de la donnée.

Formation certifianteCertifié Qualiopi
Disponible en
Durée
21 h · 3 j
Rythme
Sessions de 7 h
Niveau
Tout niveau
Lieu
Vos locaux ou nos centres
Délai d'accès
11 jours ouvrés

Tarif intra-entreprise

Sur devis

Groupe jusqu'à 10 personnes · programme adaptable

Demander un devisÊtre rappelé par un conseiller

Réponse sous 24 h ouvrées · sans engagement

Financement

OPCOPlan de développement des compétencesFNE / FAFSimuler mon financement

Objectifs de la formation

Maîtriser les principes de base de Apache NiFi et sa configuration
Concevoir et développer des flux de données robustes et performants
Optimiser les pipelines d'ingestion pour améliorer la qualité et la rapidité des données
Gérer et monitorer les flux pour garantir l'intégrité et la fiabilité des données

Programme détaillé

12 modules · 21 heures
01

Introduction au Big Data et Ingénierie des Données

  • —Définition et enjeux du Big Data
  • —Rôle de l'ingénieur data et les technologies clés
  • —Problématiques d'ingestion de données massives
  • —Présentation générale d'Apache NiFi
02

Fondamentaux d'Apache NiFi : Architecture et Concepts

  • —Architecture de NiFi : Sémantique de flux, Processors, Connections
  • —FlowFiles et Attributs : Comprendre le cœur de NiFi
  • —Groupes de Processors et Templates : Organisation des flux
  • —L'interface utilisateur de NiFi : Prise en main
03

Création de Flux Simples avec NiFi

  • —Démarrage et configuration de NiFi
  • —Création du premier processeur et gestion des connections
  • —Exécution et monitoring d'un flux simple
  • —Résolution des erreurs communes
04

Principaux Processeurs d'Ingestion (Sources Fichiers)

  • —Ingestion de fichiers locaux : GetFile, ListFile
  • —Gestion des répertoires et des schémas de nommage
  • —Surveillance des changements et nouvelles données
  • —Exercices pratiques d'ingestion depuis des systèmes de fichiers
05

Transformation de Données dans NiFi (Partie 1)

  • —Modification d'attributs de FlowFile : UpdateAttribute, ReplaceText
  • —Parsing et sérialisation : ConvertRecord, JoltTransformJSON
  • —Transformation de données JSON et CSV
  • —Utilisation de Record Processors
06

Transformation de Données dans NiFi (Partie 2)

  • —Nettoyage et enrichissement des données
  • —Routage conditionnel des FlowFiles : RouteOnAttribute, RouteText
  • —Duplication et fusion de FlowFiles : ForkFlowFile, MergeContent
  • —Bonnes pratiques de conception de flux de transformation
07

Ingestion de Données depuis des Sources Relationnelles

  • —Connexion aux bases de données via DBCPConnectionPool
  • —Récupération de données avec QueryDatabaseTable, ExecuteSQL
  • —Gestion des incrémentaux et des mises à jour
  • —Migration de données de SGBD vers un système HDFS
08

Ingestion de Données depuis des Services Web et API

  • —Appel d'APIs RESTful avec InvokeHTTP
  • —Authentification (Basique, OAuth) et gestion des headers
  • —Traitement des réponses JSON/XML
  • —Stratégies de gestion des erreurs et de retries pour les appels API
09

Intégration avec l'Écosystème Big Data (HDFS et S3)

  • —Écriture de données dans HDFS : PutHDFS
  • —Lecture et listage de données depuis HDFS : GetHDFS, ListHDFS
  • —Connexion et interaction avec S3 : PutS3Object, GetS3Object
  • —Optimisation des performances pour les systèmes distribués
10

Monitoring, Sécurité et Gestion des Erreurs dans NiFi

  • —Surveillance des flux : Data Provenance, Statistiques des Processors
  • —Alerting et logging avancés
  • —Stratégies de gestion des erreurs et des FlowFiles en échec
  • —Concepts de sécurité : Authentification, Autorisation, Kerberos
11

Optimisation des Performances et Scalabilité de NiFi

  • —Analyser les performances des flux NiFi avec des métriques et tableaux de bord
  • —Optimiser la configuration des processeurs pour réduire la latence et la charge
  • —Utiliser le partitionnement des données pour améliorer l'évolutivité des flux
  • —Configurer des clusters NiFi pour répartir la charge et garantir la haute disponibilité
  • —Appliquer des stratégies de mise en cache pour améliorer l'efficacité des requêtes
12

Cas Pratiques et Bonnes Pratiques de Développement

  • —Conception de flux complexes : ingestion multi-sources, transformation complète
  • —Utilisation des Controller Services pour la réutilisation
  • —Gestion de versions des flux (NiFi Registry)
  • —Exercices pratiques basés sur des scénarios réels d'entreprise
  • —Synthèse et session de questions/réponses
Le conseil de l'expert

Dans le cadre de notre formation "Ingestion de données Big Data avec NiFi", l'un des objectifs pédagogiques clés est de maîtriser les principes de base d'Apache NiFi et sa configuration. Cet apprentissage est essentiel pour concevoir et développer des flux de données robustes et performants. En intégrant ces compétences, les participants seront mieux préparés à relever les défis posés par l'ingestion et la transformation des données à grande échelle. L'un des défis majeurs rencontrés par les apprenants dans le domaine de l'ingestion de données réside dans la complexité de la configuration des flux et l'optimisation des pipelines. Souvent, les nouveaux utilisateurs sous-estiment l'importance des processus de monitoring et de gestion des flux, ce qui peut entraîner des problèmes d'intégrité et de fiabilité des données. Cette formation vise à surmonter ces erreurs fréquentes en fournissant une approche systématique et pratique. Ce qui distingue notre formation est sa focalisation sur des cas pratiques et des exercices concrets qui s'appuient sur des scénarios réels. Contrairement à d'autres formations qui peuvent se concentrer principalement sur la théorie, nous offrons une immersion dans l'outil Apache NiFi, permettant aux participants de développer des compétences directement applicables dans leur environnement professionnel. Cela garantit non seulement une meilleure rétention des connaissances, mais aussi une capacité immédiate à appliquer ces compétences en entreprise. Pour tirer le maximum de cette formation, nous recommandons de préparer des cas d'utilisation spécifiques que vous souhaitez aborder. En réfléchissant aux défis particuliers que vous rencontrez dans votre organisation, vous pourrez poser des questions pertinentes durant les sessions et maximiser les échanges avec le formateur et les autres participants. Soyez proactif et engagé, car votre implication active fera toute la différence dans votre apprentissage.

Pourquoi choisir cette formation en informatique

🎯

Maîtrise d'Apache NiFi

Acquérez une expertise solide sur Apache NiFi, de son architecture à sa configuration, afin de devenir un acteur clé dans l'ingestion de données.

⚙️

Flux de données performants

Apprenez à concevoir et développer des flux de données robustes et performants, optimisant ainsi la qualité et la rapidité des informations traitées.

📊

Optimisation des pipelines

Découvrez des techniques avancées pour optimiser vos pipelines d'ingestion, garantissant une intégrité et une fiabilité des données accrue.

🔍

Surveillance des flux

Maîtrisez les outils de gestion et de monitoring des flux pour assurer une gestion efficace et proactive des processus d'ingestion.

📚

Approche pratique et concrète

Profitez d'une formation pratique avec des modules dédiés à la création de flux simples et à la transformation de données dans NiFi.

👥

Réseautage inter-entreprises

Participez à une formation inter-entreprises qui favorise le partage d'expériences et le développement d'un réseau professionnel dans le domaine du Big Data.

Compétences acquises

Maîtrise NiFi

Concevoir, développer et déployer des flux d'ingestion de données complexes et robustes avec Apache NiFi, gérant diverses sources et destinations de données.

Traitement Fluide des Données

Appliquer des techniques de transformation, de nettoyage et d'enrichissement de données en temps réel ou par lots, assurant la qualité et la conformité des informations ingérées.

Intégration Écosystème Big Data

Intégrer NiFi efficacement avec les composants clés de l'écosystème Big Data (HDFS, S3, bases relationnelles, APIs) pour construire des pipelines de données end-to-end.

Optimisation et Monitoring de Flux

Monitorer les performances des flux NiFi, identifier les goulots d'étranglement, et implémenter des stratégies d'optimisation et de gestion des erreurs pour garantir une ingestion fiable et scalable.

Public, prérequis et modalités

Public visé

Développeurs Big Data Confirmés Ingénieurs Données & Architectes Data Scientists & Analystes Chefs de Projet/Product Owners Tech

Prérequis

Aucun prérequis spécifique, mais une connaissance de base en informatique et en traitement de données est souhaitée

Moyens pédagogiques

Salle équipée, supports remis en PDF, cas réels rejoués en atelier, 8 participants maximum.

Suivi & évaluation

Exercices pratiques et projets individuels pour mesurer la maitrise des compétences Évaluation continue à travers des tests et des retours d'expérience Diagnostic de compétences avant et après la formation pour évaluer les progrès

Accessibilité

Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription.

Financer cette formation

Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge tout ou partie du coût. Nos conseillers identifient avec vous la solution la plus adaptée à votre situation.

OPCO

Formations financées via votre opérateur de compétences

Les OPCO peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l'alternance.

En savoir plus

FAF

Aide à la formation pour les indépendants

Les Fonds d'Assurance Formation financent les formations des indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d'entreprise (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).

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France Travail

Des aides pour les demandeurs d'emploi

France Travail peut financer votre formation via l'AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour vérifier votre éligibilité.

En savoir plus

Employeur

Votre entreprise peut financer votre formation

Dans le cadre du plan de développement des compétences, l'employeur prend en charge le coût pédagogique et maintient la rémunération pendant la formation.

En savoir plus

FNE-Formation

Un soutien pour les entreprises en transformation

Le FNE-Formation accompagne les entreprises en mutation économique ou en transition écologique et numérique, avec une prise en charge pouvant aller jusqu'à 100 %.

En savoir plus

Besoin d'aide pour choisir votre dispositif ?

Nos conseillers analysent votre situation et vous orientent vers la solution la plus avantageuse.

Être conseillé gratuitement

Ils ont suivi cette formation

« De retour au travail, un participant a créé un flux simple dans Apache NiFi pour ingérer des données à partir de fichiers locaux, améliorant ainsi l'efficacité de son équipe. »

Participant à cette formation · avis recueilli en fin de session

« Un autre participant a résolu des erreurs courantes lors de l'exécution de flux, ce qui a permis de garantir l'intégrité des données traitées. »

Participant à cette formation · avis recueilli en fin de session

Questions fréquentes

Expérience en développement de logiciels ou scripts (Python, Java ou similaire). Connaissance des concepts de base des bases de données (SQL, NoSQL). Familiarité avec les environnements Linux/Unix. Connaissance des principes Big Data est un plus.

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