Formation Maîtriser Spark et Storm pour le Big Data en temps réel
Apprenez à traiter les données Big Data en temps réel avec Spark et Storm. Maîtrisez le traitement et l'analyse de flux massifs. Optimisez vos applications pour la vitesse et l'efficacité. Idéal pour architectes et développeurs Big Data.
Maîtriser le traitement de flux avec Apache Spark Streaming
Développer des topologies robustes avec Apache Storm
Optimiser les performances des pipelines Big Data temps réel
Déployer et opérer des solutions Big Data temps réel
Programme détaillé
12 modules · 21 heures
01
Introduction au Big Data en temps réel
—Concepts fondamentaux du Big Data et du temps réel
—Cas d'usage et architectures de traitement temps réel
—Comparaison des approches batch et streaming
—Écosystème Spark et Storm : rôles et complémentarités
02
Fondamentaux de Spark Streaming
—Architecture de Spark Streaming et DStreams
—Concepts de RDDs, DStreams et Durations
—Sources de données supportées (Kafka, Flume, HDFS)
—Premiers pas avec Spark Streaming : configuration
03
Transformation et Action avec Spark Streaming
—Transformations sur DStreams : map, filter, flatMap, union
—Actions sur DStreams : saveAsTextFiles, print, foreachRDD
—Gestion des états avec updateStateByKey
—Agrégations et fenêtrage (window)
04
Intégration de Spark Streaming avec Kafka
—Introduction à Kafka : concepts de base, producteurs, consommateurs
—Configuration de Spark Streaming pour consommer des topics Kafka
—Gestion des offsets et garanties de livraison (exactly-once)
—Mise en œuvre d'un pipeline Spark-Kafka simple
05
Introduction à Apache Storm
—Architecture de Storm : nimbus, supervisor, worker, spout, bolt
—Concepts de topologies, streams, tuples
—Garanties de livraison de messages dans Storm
—Déploiement et exécution de topologies de base
06
Conception de Spouts et Bolts avec Storm
—Création de Spouts pour l'ingestion de données
—Développement de Bolts pour les transformations et agrégations
—Utilisation de la transactionnalité dans Storm
—Gestion des erreurs et rejoue des messages
07
Optimisation des performances Spark Streaming
—Tuning des applications Spark Streaming : parallélisme, batch interval
—Gestion de la mémoire et du garbage collection
—Monitoring et debugging des jobs Spark Streaming
—Stratégies de persistance et de cache
08
Optimisation et scalabilité de Storm
—Tuning des topologies Storm : parallélisme, workers, executors
—Stratégies de groupement (shuffle, fields, all)
—Gestion des ressources et de la charge de travail
—Monitoring et débogage des topologies Storm
09
Stockage et bases de données temps réel
—Comparer les bases de données NoSQL adaptées au Big Data en temps réel
—Configurer une base de données en temps réel pour le traitement avec Spark
—Intégrer des systèmes de stockage comme Cassandra et HBase avec Storm
—Optimiser les requêtes pour un accès rapide aux données en temps réel
—Évaluer les performances des bases de données en fonction des cas d'usage spécifiques
10
Sécurité et tolérance aux pannes
—Stratégies de tolérance aux pannes dans Spark Streaming
—Résilience et récupération d'erreurs dans Storm
—Sécurisation des données et des communications
—Bonnes pratiques pour des systèmes temps réel robustes
11
Cas pratiques et exemples concrets
—Traitement de logs en temps réel avec Spark Streaming
—Analyse de sentiments sur des flux Twitter avec Storm
—Détection d'anomalies en streaming
—Analyse de la performance des architectures Big Data
12
Déploiement et monitoring avancé
—Déploiement de Spark et Storm sur des clusters
—Utilisation d'outils de monitoring (Grafana, Prometheus)
—Gestion des versions et des dépendances
—Bonnes pratiques de développement et d'opération
Le conseil de l'expert
L'objectif pédagogique principal de cette formation, "Maîtriser Spark et Storm pour le Big Data en temps réel", est de permettre aux participants de maîtriser le traitement de flux avec Apache Spark Streaming. Ce module est essentiel pour ceux qui souhaitent développer des applications capables de traiter des données en temps réel, un enjeu crucial dans un monde où l'immédiateté de l'information est primordiale pour la prise de décision.
Un défi fréquent rencontré par les apprenants dans ce domaine est la difficulté à concevoir et à optimiser des topologies robustes avec Apache Storm. Souvent, les développeurs se heurtent à des problèmes de performance et de scalabilité, ce qui peut entraîner des retards dans le développement de solutions Big Data. Cette formation permet de surmonter ces obstacles en fournissant des connaissances pratiques et des techniques éprouvées pour réussir dans ce contexte complexe.
Ce qui différencie notre formation des autres approches est sa combinaison unique de théorie et de pratique. En intégrant des cas d'utilisation réels et des exercices concrets, les participants apprennent non seulement les concepts clés, mais ils sont également capables de les appliquer immédiatement à des problématiques concrètes. Cet aspect pratique assure une assimilation plus efficace des compétences nécessaires pour déployer et opérer des solutions Big Data en temps réel.
Pour tirer le maximum de cette formation, nous recommandons aux participants de venir avec des projets ou des idées de cas d'utilisation en tête. Cela leur permettra de contextualiser les enseignements reçus et de poser des questions spécifiques qui enrichiront leur expérience d’apprentissage. Soyez curieux et engagez-vous activement dans les discussions, car cette approche interactive favorise un apprentissage plus profond et durable.
Pourquoi choisir cette formation en intelligence artificielle, big data
🎯
Expertise en temps réel
Apprenez à maîtriser le traitement de flux en temps réel avec Apache Spark Streaming, une compétence essentielle pour les projets Big Data modernes.
⚙️
Conception de topologies robustes
Développez des topologies robustes avec Apache Storm, garantissant une gestion efficace des flux de données en continu.
🚀
Optimisation des performances
Découvrez des techniques avancées pour optimiser les performances des pipelines Big Data en temps réel, maximisant ainsi l'efficacité de vos solutions.
🔗
Intégration avec Kafka
Maîtrisez l'intégration de Spark Streaming avec Kafka, un outil indispensable pour la gestion des flux de données en temps réel.
🛠️
Outils pratiques
Profitez d'exercices pratiques sur la conception de Spouts et Bolts avec Storm, vous permettant de mettre en œuvre vos connaissances immédiatement.
📈
Formation adaptée aux professionnels
Ce programme est spécifiquement conçu pour les Architectes Big Data et Data Engineers, garantissant une pertinence maximale pour votre carrière.
Compétences acquises
Maîtriser le traitement de flux avec Apache Spark Streaming
Concevoir, développer et optimiser des applications de traitement de données massives en temps réel en utilisant l'API Spark Streaming, y compris l'intégration de différentes sources de données et les transformations.
Développer des topologies robustes avec Apache Storm
Implémenter des architectures de traitement événementiel hautement disponibles et scalables avec Apache Storm, en concevant spouts et bolts pour l'ingestion et la transformation des données.
Optimiser les performances des pipelines Big Data temps réel
Identifier et résoudre les goulots d'étranglement pour améliorer la vitesse et l'efficacité des applications Spark Streaming et Storm, en appliquant des techniques de tuning avancées et de gestion des ressources.
Déployer et opérer des solutions Big Data temps réel
Mettre en œuvre, surveiller et maintenir des infrastructures complexes de traitement de données Big Data en temps réel sur des environnements distribués, assurant sécurité, tolérance aux pannes et scalabilité.
Public, prérequis et modalités
Public visé
Architectes Big Data
Développeurs Big Data
Data Engineers
Experts IT orientés données
Prérequis
Connaissance de base de Java ou Python, ainsi qu'une expérience préalable en Big Data.
Moyens pédagogiques
Salle équipée, supports remis en PDF, cas réels rejoués en atelier, 8 participants maximum.
Suivi & évaluation
Évaluation continue des progrès individuels à travers les exercices pratiques
Examen final pour évaluer la compréhension des concepts clés
Participation active aux discussions et aux questions-réponses
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.
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.
Les Fonds d'Assurance Formation financent les formations des indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d'entreprise (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).
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.
Dans le cadre du plan de développement des compétences, l'employeur prend en charge le coût pédagogique et maintient la rémunération pendant la formation.
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 %.
« Un participant a mis en place un pipeline de traitement de données en temps réel en utilisant Spark Streaming et Kafka, optimisant ainsi les performances de son équipe. »
« Il a développé une topologie avec Apache Storm pour traiter des flux de données, améliorant la réactivité de son système. »
Questions fréquentes
Expérience en programmation (Scala ou Java conseillée).
Connaissances de base en systèmes distribués.
Familiarité avec les concepts Big Data (Hadoop, Kafka).
Ordinateur portable personnel avec accès administrateur.
8 Go de RAM minimum (16 Go recommandés).
Environnement de développement (IDE comme IntelliJ IDEA ou Eclipse).
Accès à une machine virtuelle ou un environnement cloud configuré pour Spark/Storm (instructions fournies).
5 tests d'évaluation sont proposés à l'apprenant en fin de formation pour connaître son niveau sur chaque compétences visées.
Plateforme et contenus e-learning à disposition.
Test de positionnement Quizz &
Evaluations
Nous vous recevons lors d’un rendez-vous d’information préalable gratuit et confidentiel en visioconférence pour analyser vos besoins et co-construire votre parcours personnalisé.
Chaque demande s’accompagne de la remise d’une convention ou d’un contrat précisant l’ensemble des informations relatives à la formation (Tarifs, calendrier, durée, lieu…). Ce contrat/convention sera transmis électroniquement par email.
A partir de l’accord de prise en charge par le financeur sollicité, le bénéficiaire peut démarrer sous un délai de 11 jours ouvrés.
Si vous financez votre parcours de formation par vos propres moyens, alors le délai d'accès est immédiat. Vous pouvez entrer en formation tout au long de l’année.
♿️ Nous accueillons les personnes en situation de handicap. Les conditions d’accessibilité aux personnes handicapées sont inscrites sur le site imi-education.fr, rubrique Accessibilité.
Saskia Cazettes
Pour tout renseignement : 07 80 91 06 14 / saskia.c@imi-executive-solutions.com
23 mars 2026
La formation alterne apports théoriques, mises en situation pratiques et échanges entre participants. Chaque concept est directement appliqué via des exercices concrets et des cas réels.
Oui, chaque participant reçoit un support de cours complet (format numérique et/ou papier) qu'il peut conserver à l'issue de la formation.
Certaines de nos formations sont éligibles au Compte Personnel de Formation (CPF). Consultez la fiche formation ou contactez-nous pour vérifier l'éligibilité.
Plusieurs dispositifs de financement existent : CPF, OPCO, plan de développement des compétences, financement individuel. Notre équipe peut vous accompagner dans vos démarches.
Oui, notre équipe reste disponible pour toute question post-formation. Vous bénéficiez également d'un accès à nos ressources en ligne pendant 6 mois après votre parcours.
Connaissance de base de Java ou Python, ainsi qu'une expérience préalable en Big Data.
21 heures, réparties sur plusieurs séances en ligne.
Apache Spark Streaming et Apache Storm, ainsi que les principes de base de Big Data temps réel.
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. Contactez-nous à hello@imi-executive-solutions.com ou au 06 72 09 69 52.
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