{"id":139137,"date":"2021-01-18T11:22:00","date_gmt":"2021-01-18T10:22:00","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/?p=139137"},"modified":"2024-04-15T10:14:25","modified_gmt":"2024-04-15T10:14:25","slug":"formation-apache","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/formation-apache","title":{"rendered":"Formation Apache : comment apprendre Hadoop, Spark et Cassandra ?"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"139137\" class=\"elementor elementor-139137\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-5796f4d elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"5796f4d\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-81ed7d6\" data-id=\"81ed7d6\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e3b899b elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"e3b899b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Une formation Apache vous permettra d'apprendre \u00e0 manier Hadoop, Spark, Hive ou Cassandra. Si vous souhaitez travailler dans la Data Science, il s'agit d'une \u00e9tape incontournable.\nLes logiciels open-source de la fondation Apache sont tr\u00e8s utilis\u00e9s en informatique. Dans le domaine de la Data Science, plusieurs de ces outils sont consid\u00e9r\u00e9s comme incontournables.\nPar cons\u00e9quent, la ma\u00eetrise de ces logiciels est une comp\u00e9tence tr\u00e8s recherch\u00e9e en entreprise pour tirer profit du Big Data. Suivre une formation Apache peut vous permettre d'obtenir de pr\u00e9cieuses comp\u00e9tences.<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-e22edb4 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"e22edb4\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-470c5e1\" data-id=\"470c5e1\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7c4ea2a elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7c4ea2a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Qu'est-ce que l'Apache Software Foundation ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a4fae63 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a4fae63\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">L&rsquo;Apache Software Foundation est <strong>une organisation non lucrative<\/strong>, fond\u00e9e en 1999 \u00e0 Forest Hill dans le Maryland. Elle supervise et soutient le d\u00e9veloppement de logiciels Open Source.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Les membres de cette fondation sont des contributeurs aux diff\u00e9rents projets. <strong>Les candidats doivent \u00eatre nomin\u00e9s et approuv\u00e9s par une majorit\u00e9 de membres<\/strong>. Seuls des individus peuvent candidater, et les corporations ne sont pas admises.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">L&rsquo;ASF supervise plus de 100 projets, dont un grand nombre se d\u00e9clinent en<strong> sous-projets<\/strong>. Parmi les plus populaires, on peut citer Hadoop, Spark ou encore Cassandra.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-bfbd685 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"bfbd685\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-5f0e95a\" data-id=\"5f0e95a\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-32068b4 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"32068b4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Qu'est-ce que Hadoop ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ba5909c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"ba5909c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Hadoop est un framework de programmation<\/strong> permettant de traiter de larges ensembles de donn\u00e9es au sein d&rsquo;un environnement distribu\u00e9. Il s&rsquo;agit d&rsquo;un framework gratuit bas\u00e9 sur Java.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Les ensembles de donn\u00e9es et les t\u00e2ches analytiques sont distribu\u00e9s entre les noeuds d&rsquo;un <strong>cluster d&rsquo;ordinateurs<\/strong>. Ceci permet de d\u00e9composer les t\u00e2ches en workloads de moindre envergure ex\u00e9cut\u00e9s en parall\u00e8le.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Il est possible de traiter des donn\u00e9es structur\u00e9es et non structur\u00e9es. En fonction des besoins, <strong>on peut passer d&rsquo;un serveur unique \u00e0 plusieurs milliers de machines<\/strong> gr\u00e2ce \u00e0 au scaling up.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00c0 l&rsquo;origine, Apache Hadoop fut cr\u00e9\u00e9 <strong>pour r\u00e9pondre aux besoins d&rsquo;entreprises comme Yahoo et Google<\/strong>. \u00c0 leurs d\u00e9buts, ces g\u00e9ants de la technologie avaient besoin de traiter de larges volumes de Big Data pour d\u00e9livrer des r\u00e9sultats de recherche web plus rapidement.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Le projet Hadoop fut inspir\u00e9 par <strong>Google <\/strong><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/mapreduce\">MapReduce<\/a>, un mod\u00e8le de programmation permettant de diviser une application en plusieurs fractions \u00e0 ex\u00e9cuter sur diff\u00e9rents noeuds. Il fut cr\u00e9\u00e9 par Doug Cutting et Mike Cafarella, alors qu&rsquo;il travaillait sur Apache Nutch.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Le projet Open Source fut d\u00e9ploy\u00e9 par Yahoo en Open Source en 2008. C&rsquo;est en 2012 que l&rsquo;Apache Software Foundation rendit Hadoop <strong>disponible pour le public<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ce framework a eu un impact majeur dans le domaine du Big Data. On le consid\u00e8re comme <strong>la fondation du Data Lake Cloud moderne<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Il a d\u00e9mocratis\u00e9 l&rsquo;acc\u00e8s \u00e0 la puissance de calcul, et permis \u00e0 des entreprises d&rsquo;<strong>analyser des ensembles Big Data en utilisant du logiciel Open Source et du hardware bon march\u00e9<\/strong>. C&rsquo;\u00e9tait une alternative viable aux solutions de Data Warehouse propri\u00e9taires et ferm\u00e9es disponible jusqu&rsquo;alors.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">De nombreuses organisations ont pu stocker et traiter de larges volumes de donn\u00e9es, <strong>acc\u00e9der \u00e0 une puissance de calcul massive, \u00e0 moindre co\u00fbt<\/strong> et avec une \u00e9lasticit\u00e9 accrue par rapport aux Data Warehouses.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-f4be99e elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"f4be99e\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-3b788f3\" data-id=\"3b788f3\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-130616a elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"130616a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Qu'est-ce que Cassandra ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fc90b69 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"fc90b69\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Cassandra est <strong>un syst\u00e8me de base de donn\u00e9es distribu\u00e9 open source<\/strong> con\u00e7u pour le stockage et la gestion de larges volumes de donn\u00e9es. Cette base de donn\u00e9es NoSQL distribu\u00e9e fut initialement cr\u00e9\u00e9e par Facebook pour ses besoins internes.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">La firme am\u00e9ricaine avait besoin d&rsquo;une database pour la fonctionnalit\u00e9 de recherche de l&rsquo;appli Messenger, pour permettre aux utilisateurs de <strong>retrouver rapidement une conversation<\/strong>. L&rsquo;architecture de Cassandra combine le mod\u00e8le de distribution pr\u00e9sent\u00e9 par Amazon avec Dynamo pour le scaling horizontal, et le moteur de stockage d\u00e9crit par Google BigTable.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">C&rsquo;est ainsi qu&rsquo;est n\u00e9e la base de donn\u00e9es hautement scalable adapt\u00e9e \u00e0 la plupart des cas d&rsquo;usage Big Data. Facebook l&rsquo;a ensuite lib\u00e9r\u00e9e sous forme de projet open source en juillet 2008. En mars 2009, elle est devenue <strong>un projet Apache Incubator<\/strong> avant de devenir un projet \u00a0\u00bb top-level \u00a0\u00bb de l&rsquo;Apache Foundation en avril 2010.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Cette plateforme est aujourd&rsquo;hui disponible gratuitement sous la licence Apache 2.0<\/strong>. Elle d\u00e9livre une disponibilit\u00e9 continue sans interruption, de hautes performances, une scalabilit\u00e9 n\u00e9cessaire pour les applications modernes, tout en offrant une simplicit\u00e9 op\u00e9rationnelle et une r\u00e9plication entre les Data Centers et les r\u00e9gions.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Plusieurs petabytes d&rsquo;informations peuvent \u00eatre pris en charge, avec des milliers d&rsquo;op\u00e9rations concurrentes par seconde. Les entreprises sont donc en mesure de <strong>traiter de larges volumes de donn\u00e9es<\/strong> sur les environnements hybrides et multi-cloud.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a0198e5 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"a0198e5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"382\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/formation-apache-cassandra-1024x489.jpg\" class=\"attachment-large size-large wp-image-139161\" alt=\"formation-apache-cassandra\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/formation-apache-cassandra-1024x489.jpg 1024w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/formation-apache-cassandra-300x143.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/formation-apache-cassandra-768x367.jpg 768w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/formation-apache-cassandra.jpg 1374w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-272034f elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"272034f\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-80b6335\" data-id=\"80b6335\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-00b88f9 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"00b88f9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Qu'est-ce que Hive ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-67a788d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"67a788d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Apache Hive est <strong>un syst\u00e8me de Data Warehouse open-source<\/strong> distribu\u00e9. Il permet d&rsquo;effectuer des requ\u00eates et des analyses sur de larges ensembles de donn\u00e9es stock\u00e9s dans des fichiers Hadoop et de les analyser.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Une Data Warehouse permet de <strong>stocker les donn\u00e9es de fa\u00e7on centralis\u00e9e<\/strong>, pour simplifier leur analyse. Des petabytes de donn\u00e9es peuvent \u00eatre lus, \u00e9crits et g\u00e9rer sur avec Hive en utilisant le SQL.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Bas\u00e9 sur le framework open-source Apache Hadoop, Hive est \u00e9troitement int\u00e9gr\u00e9 avec cette plateforme. Il est con\u00e7u pour traiter rapidement les petabytes de donn\u00e9es. Sa caract\u00e9ristique unique est la capacit\u00e9 \u00e0 <strong>interroger de larges ensembles de donn\u00e9es<\/strong> avec Apache Tez ou MapReduce via une interface SQL.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00c0 l&rsquo;origine, cet outil fut cr\u00e9\u00e9 pour permettre aux non-programmeurs ma\u00eetrisant SQL de travailler sur le Big Data via <strong>l&rsquo;interface HiveQL<\/strong>. Il utilise la technique de \u00a0\u00bb batch processing \u00a0\u00bb pour interroger rapidement une tr\u00e8s large base de donn\u00e9s distribu\u00e9es. Les requ\u00eates HiveQL sont converties en jobs MapReduce ou Tez ex\u00e9cut\u00e9es sur le framework YARN de Hadoop. Les avantages de Hive sont sa <strong>vitesse<\/strong>, son <strong>interface famili\u00e8re<\/strong>, et son <strong>extensibilit\u00e9<\/strong>.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-fa284a4 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"fa284a4\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-d9849b6\" data-id=\"d9849b6\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cbe8eab elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"cbe8eab\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Qu'est-ce que Spark ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-02fcb96 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"02fcb96\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Apache Spark est <strong>un framework de traitement de donn\u00e9es<\/strong> permettant d&rsquo;effectuer rapidement des t\u00e2ches sur de tr\u00e8s larges ensembles de donn\u00e9es et peut aussi distribuer des t\u00e2ches de traitement de donn\u00e9es entre de multiples ordinateurs.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ces deux capacit\u00e9s en font <strong>un incontournable du Big Data et du Machine Learning<\/strong> : deux domaines dans lesquels une puissance de calcul massive est n\u00e9cessaire pour traiter de larges volumes de donn\u00e9es.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Cet outil fut cr\u00e9\u00e9 \u00e0 l&rsquo;AMPLab de l&rsquo;U.C. Berkeley en 2009. Depuis lors, il est devenu <strong>l&rsquo;un des principaux frameworks Big Data<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">L&rsquo;architecture de Spark est compos\u00e9e de deux principaux composants : <strong>le driver<\/strong> qui convertir le code en multiples t\u00e2ches \u00e0 distribuer, et <strong>les ex\u00e9cuteurs de t\u00e2ches<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Un gestionnaire de cluster est \u00e9galement requis pour la m\u00e9diation entre les deux. <strong>Il est possible d&rsquo;utiliser Spark en mode cluster ind\u00e9pendant<\/strong>, <strong>ou en combinaison avec Hadoop YARN, Kubernetes, Docker Swarm ou Apache Mesos<\/strong>.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-be8f2fc elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"be8f2fc\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-ba78a6b\" data-id=\"ba78a6b\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c9d39ff elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"c9d39ff\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Qu'est-ce que Kafka ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b0b417b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b0b417b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\"><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/apache-kafka\">Apache Kafka<\/a><strong> est un Data Store distribu\u00e9, optimis\u00e9 pour l&rsquo;ingestion et le traitement de donn\u00e9es en streaming<\/strong> temps r\u00e9el. Les donn\u00e9es en streaming sont g\u00e9n\u00e9r\u00e9es en continu par des milliers de sources de donn\u00e9es envoyant leurs enregistrements simultan\u00e9ment.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Il est donc n\u00e9cessaire d&rsquo;utiliser une plateforme capable de prendre en charge ce flux constant, et de <strong>traiter les donn\u00e9es de fa\u00e7on s\u00e9quentielle et incr\u00e9mentale<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">C&rsquo;est le r\u00f4le de Kafka, qui permet le <strong>\u00a0\u00bb publish \/ subscribe \u00a0\u00bb de flux d&rsquo;enregistrements<\/strong>, de <strong>stocker des flux d&rsquo;enregistrements dans l&rsquo;ordre o\u00f9 ils ont \u00e9t\u00e9 g\u00e9n\u00e9r\u00e9s<\/strong>, et de <strong>les traiter en temps r\u00e9el<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">On utilise principalement Kafka pour <strong>construire des pipelines de donn\u00e9es en temps r\u00e9el<\/strong> et <strong>des applications capables de s&rsquo;adapter<\/strong>. Cet outil combine le messaging, le stockage et le traitement de flux pour permettre le stockage et l&rsquo;analyse des donn\u00e9es historiques et en temps r\u00e9el.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Les principaux cas d&rsquo;usage sont la construction de pipelines et les applications de streaming en temps r\u00e9el. Un pipeline de donn\u00e9es permet de traiter et de transf\u00e9rer les donn\u00e9es d&rsquo;un syst\u00e8me \u00e0 l&rsquo;autre efficacement, et une application de streaming sert \u00e0 consommer les flux de donn\u00e9es. On l&rsquo;utilise aussi comme <strong>broker de message<\/strong>, afin de traiter et de g\u00e9rer les communications entre deux applications.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Le fonctionnement de Kafka repose sur deux mod\u00e8les de messagerie :<strong> le queuing<\/strong>, et <strong>le publish-subscribe<\/strong>. Le queuing permet de distribuer le traitement de donn\u00e9es entre plusieurs instances client. Ceci le rend hautement extensible.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">L&rsquo;approche publish-subscribe est quant \u00e0 elle multi-subscriber. Toutefois, chaque message va \u00e0 chaque subscriber et ne peut donc pas \u00eatre utilis\u00e9 pour <strong>distribuer le travail entre de multiples traitements<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Kafka utilise <strong>un mod\u00e8le de log partitionn\u00e9 <\/strong>pour combiner les deux solutions. Il s&rsquo;agit d&rsquo;une s\u00e9quence d&rsquo;enregistrements ordonn\u00e9e, et les logs sont d\u00e9compos\u00e9s en segments ou partitions correspondant aux diff\u00e9rents subscribers.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a3d1e78 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"a3d1e78\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"349\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/formation-apache-kafka-1024x447.jpg\" class=\"attachment-large size-large wp-image-139162\" alt=\"formation-apache-kafka\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/formation-apache-kafka-1024x447.jpg 1024w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/formation-apache-kafka-300x131.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/formation-apache-kafka-768x335.jpg 768w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/formation-apache-kafka.jpg 1520w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-b9eaf7b elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"b9eaf7b\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-4f0543f\" data-id=\"4f0543f\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9a1949c elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"9a1949c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Comment suivre une formation Apache ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7c103bc elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7c103bc\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Pour apprendre \u00e0 utiliser les logiciels Apache, vous pouvez <strong>choisir les formations DataScientest<\/strong>. Les outils tels que Hadoop, Kafka, Hive et Spark sont au programme de notre <strong>parcours Data Engineer<\/strong>, au sein du module Big Data. De m\u00eame, nos <strong>formations Data Scientist et Data Analyst<\/strong> vous permettront d&rsquo;apprendre le langage SQL indispensable pour utiliser la base de donn\u00e9es Cassandra.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Au-del\u00e0 des outils Apache, nos diff\u00e9rentes formations vous permettront d&rsquo;acqu\u00e9rir toutes les comp\u00e9tences requises pour exercer les m\u00e9tiers de la Data Science. Parmi les alumnis, <strong>80% ont trouv\u00e9 un emploi imm\u00e9diatement apr\u00e8s la formation<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Notre approche Blended Learning combine le coaching individuel sur une plateforme en ligne, et les <strong>Masterclass<\/strong> collectives. Les programmes sont cr\u00e9\u00e9s par des professionnels de l&rsquo;industrie.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En fonction de vos besoins, vous pouvez choisir entre le <strong>BootCamp intensif<\/strong> et la Formation Continue. \u00c0 l&rsquo;issue du parcours, vous recevez un certificat d\u00e9cern\u00e9 par <strong>MINES ParisTech \/ PSL Executive Education<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Pour le financement, tous nos cursus sont \u00e9ligibles au <strong>Compte Personnel de Formation<\/strong>. N&rsquo;attendez plus, et d\u00e9couvrez les formations DataScientest.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Vous savez tout sur les formations Apache. D\u00e9couvrez notre dossier complet sur <strong>Hadoop<\/strong>, et notre dossier sur <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/apache-spark\">Spark<\/a>.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a92f299 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"a92f299\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/formations-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">En savoir plus sur les formations DataScientest<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-54355de elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"54355de\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-0745371\" data-id=\"0745371\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0d3421c elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"0d3421c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Qu'est-ce que l'Apache Software Foundation ?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"L'Apache Software Foundation est une organisation non lucrative, fond\u00e9e en 1999 \u00e0 Forest Hill dans le Maryland. Elle supervise et soutient le d\u00e9veloppement de logiciels Open Source.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Qu'est-ce que Hadoop ?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Hadoop est un framework de programmation permettant de traiter de larges ensembles de donn\u00e9es au sein d'un environnement distribu\u00e9. Il s'agit d'un framework gratuit bas\u00e9 sur Java.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Qu'est-ce que Cassandra ?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Cassandra est un syst\u00e8me de base de donn\u00e9es distribu\u00e9 open source con\u00e7u pour le stockage et la gestion de larges volumes de donn\u00e9es. Cette base de donn\u00e9es NoSQL distribu\u00e9e fut initialement cr\u00e9\u00e9e par Facebook pour ses besoins internes.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Qu'est-ce que Hive ?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Apache Hive est un syst\u00e8me de Data Warehouse open-source distribu\u00e9. Il permet d'effectuer des requ\u00eates et des analyses sur de larges ensembles de donn\u00e9es stock\u00e9s dans des fichiers Hadoop et de les analyser.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Qu'est-ce que Spark ?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Apache Spark est un framework de traitement de donn\u00e9es permettant d'effectuer rapidement des t\u00e2ches sur de tr\u00e8s larges ensembles de donn\u00e9es et peut aussi distribuer des t\u00e2ches de traitement de donn\u00e9es entre de multiples ordinateurs.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Qu'est-ce que Kafka ?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Apache Kafka est un Data Store distribu\u00e9, optimis\u00e9 pour l'ingestion et le traitement de donn\u00e9es en streaming temps r\u00e9el. Les donn\u00e9es en streaming sont g\u00e9n\u00e9r\u00e9es en continu par des milliers de sources de donn\u00e9es envoyant leurs enregistrements simultan\u00e9ment.\"\r\n    }\r\n  }]\r\n}\r\n<\/script>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Une formation Apache vous permettra d&rsquo;apprendre \u00e0 manier Hadoop, Spark, Hive ou Cassandra. Si vous souhaitez travailler dans la Data Science, il s&rsquo;agit d&rsquo;une \u00e9tape incontournable. Les logiciels open-source de la fondation Apache sont tr\u00e8s utilis\u00e9s en informatique. Dans le domaine de la Data Science, plusieurs de ces outils sont consid\u00e9r\u00e9s comme incontournables. 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