Kafka Les Fondamentaux (CAPS)

• La formation se passe en mode présentiel ou distanciel, et se compose de 50% de théorie et 50% de démonstration.
• Une synthèse est proposée en fin de formation.
• Une évaluation à chaud sera proposée au stagiaire à la fin du cours.
• Un support de cours (version électronique) sera remis à chaque participant comprenant les slides sur la théorie, les exercices.
• Une feuille d'émargement par demi-journée de présence est fournie en fin de formation ainsi qu'une attestation de formation.

La gestion des Data rentre dans une nouvelle ère : longtemps cantonné à une gestion batch des gros volumes de données, les besoins actuels se trouvent à l’étroit dans l’utilisation des outils disponibles. Collecte des données en masse, tolérance de panne, gestion de la montée en charge, fiabilité, traitement des données à la volée (streaming), mise en œuvre de pipelines de traitements complexes, Kafka se positionne comme un élément incontournable des architectures orientées Data.

• Définir le rôle de Kafka
• Comprendre l’architecture d’un cluster Kafka
• Développer avec Kafka
• Comprendre la gestion des schémas dans Kafka
• Appréhender les bases de l’administration de Kafka

• Architectes
• Chefs de projet
• Développeurs

Le formateur est un expert du domaine qui intervient sur le sujet depuis plusieurs années en formation mais aussi en conseil.

Doté d’une grande qualité d’écoute, sa pédagogie et sa compétence technique vous permettront d’acquérir les compétences sur Kafka.

Il saura alterner entre théorie, pratique, et retours d’expérience.

• Une connaissance des technologies Web. La connaissance d'un langage de programmation structuré est souhaitable. Aucune connaissance spécifique au BigData n'est nécessaire.
• Afin de valider les compétences et les prérequis de chaque participant, en amont de la formation, le formateur organise un entretien téléphonique. Il confirme alors que le participant a le niveau nécessaire et que le contenu répond bien à ses attentes.

A quoi sert Kafka ?

• La collecte des données
• Un outil compatible avec le BigData
• Pensé pour un traitement des données en streaming

Les principes de bases

• Les piliers : Producers, Consumers, Brokers, Zookeeper et Kraft
• Comparaison avec les Message Oriented Middleware

Architecture Kafka

• Les logs files
• Les replicas
• Partitions
• Consumers Groups

Développer avec Kafka

• Écrire des producers / consumers
• Gestion d’offset
• Validation des lectures

La gestion de schémas

• AVRO : un système de serialization
• Présentation de schema registry
• Versionnez vos schémas

Les bases de l’administration

• Prérequis et installation
• Les versions de Kafka, compatibilité
• Configuration des topics
• La sécurité

Nous consulter