Apache Storm, développer des applications pour le Big Data

Objectifs

Traiter en temps réel des données placées dans le Cloud

Coordonner des échanges

Développer des services pour le Cloud

Synchroniser des données entre un Cloud privé et un réseau social

Participants

Concepteurs, développeurs

Pré-requis

Il est important d'avoir une expérience dans le développement, si possible en Java. Une compréhension des problèmes liés au Big Data est un plus

Moyens pédagogiques

1 poste par participant - 1 Vidéo projecteur - Support de cours fourni à chaque participant – Formation présentielle

Durée

3 jours

Les sessions inter-entreprises

Date Session
Du 12/02/2018
Au 14/02/2018
Paris
Formation standard
Du 12/02/2018
Au 14/02/2018
Caen
Formation standard
Du 12/02/2018
Au 14/02/2018
Lyon
Formation standard
Du 12/02/2018
Au 14/02/2018
Rennes
Formation standard
Du 12/02/2018
Au 14/02/2018
Lille
Formation standard
Du 12/02/2018
Au 14/02/2018
Rouen
Formation standard
Du 14/05/2018
Au 16/05/2018
Paris
Formation standard
Du 14/05/2018
Au 16/05/2018
Caen
Formation standard
Du 14/05/2018
Au 16/05/2018
Lyon
Formation standard
Du 14/05/2018
Au 16/05/2018
Rennes
Formation standard
Du 14/05/2018
Au 16/05/2018
Lille
Formation standard
Du 14/05/2018
Au 16/05/2018
Rouen
Formation standard
Ce plan de cours est établi à titre indicatif. Son contenu peut être adapté à chaque formation Télécharger la fiche pdfDemander un devis

Code

APASTORM

Description détaillée

Le Big Data 

Définition du périmètre du Big Data. Le projet Hadoop, positionnement du projet Storm.

Les concepts de base des projets Big Data.

Différence entre Cloud Computing privé et public.

Les architectures Big Data à base du projet Storm.

Démonstration

Exemples d'utilisation de Storm.

 

Introduction au projet Apache Storm 

Définition de l'environnement de développement.

Création de projets basés sur Storm.

Définition des composants Storm (spout et bolt).

Définition des flux Storm.

Modèle de données (clé, valeur).

Travaux pratiques 

Utiliser l'API Storm pour gérer les enregistrements d'utilisateurs

 

Scalabilité horizontale 

Définition de la haute disponibilité.

Les topologies possibles.

Parallélisation des calculs et traitement de données.

Scalabilité des serveurs Web.

Utilisation de Storm cluster.

Scalabilité des bases de données.

Travaux pratiques 

Gérer la montée en charge via l'augmentation des serveurs Web.

 

Traitement des messages garantis 

Définition d'un message "entièrement traité".

Cycle de vie d'un message.

L'API Storm pour la définition de la fiabilité.

Stratégie de mise en place de la fiabilité pour une application utilisant le Big Data.

Travaux pratiques 

Réguler les messages client et assurer leur suivi.

 

Tolérance aux pannes 

Gestion des Bolts.

Le projet Apache Kafka.

Définition des transactions.

Topologie transactionnelle et Storm cluster.

Rôles des Nimbus et ZooKeeper.

Travaux pratiques 

Utiliser ZooKeeper pour la négociation distribuée.

 

Développement de services pour le Cloud 

Programmation de services avec les différents langages Clojure, Java, Ruby, Python.

Introduction à de nouveaux langages.

Travaux pratiques 

Appliquer l'interopérabilité dans le Big Data temps réel.

 

Interconnexion avec les réseaux sociaux

L'utilisation de Twitter4J.

Configuration de la sécurité d'accès.

Gestion d'événements avec Storm.

Définition de callback.

Travaux pratiques 

Synchroniser des données entre un Cloud privé et un réseau social.

 

 

 
 
 
 
 
 

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