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Formations Data Data Analyst Formation Apache Doris : analyse de données à grande échelle

Formation Apache Doris : analyse de données à grande échelle

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formation Astro
Prix 2690€ HT / personne
Durée 3 jours (21 heures)

Paris | Classe Virtuelle

Il ne reste que quelques places
Cafés et déjeuners offerts en interentreprises
Disponible en intra-entreprise pour former votre équipe
Aide au Financement 4000€ de Bonus Atlas en CPF

Présentation

Notre formation Apache Doris vous donnera les compétences et les connaissances nécessaires pour exploiter toutes les capacités d’Apache Doris pour l’analyse de données en temps réel. vous apprendrez l’utilisation de cette data warehouse moderne, évolutive et efficace qui se distingue par sa rapidité et sa simplicité dans le traitement des données à grande échelle.

La formation vous familiarisera avec les concepts fondamentaux d’Apache Doris, y compris son architecture Massively Parallel Processing (MPP), les modèles de stockage de données et les techniques d’optimisation SQL.

Notre programme couvrira également la configuration et les opérations de base jusqu’à des sujets plus avancés tels que l’optimisation des performances, l’intégration des données et la connectivité Python.

Comme toutes nos formations, elle se déroulera sur la dernière version d’Apache Doris.

 

Objectifs

  • Configurer Apache Doris
  • Intégrer et gérer des flux de données
  • Intégrer Python avec Doris

 

Public visé

  • Data engineers
  • Data analyst

 

Pré-requis

  • Connaissance des databases et de SQL
  • Connaissance de base de Python

Programme de notre formation Apache Doris

 

Introduction à Apache Doris

  • Qu’est-ce qu’Apache Doris ?
  • Caractéristiques de l’outil
  • Applications et étude de cas

 

Configuration de l’environnement

  • Installation
  • Paramètres de base
  • FE et BE
  • Exercice : mise en place d’un cluster simple

 

Opérations de base

  • Dashboard Doris
  • Types de données
  • Importation des données
  • Requêtes SQL 
  • Stockage de données

 

Opérations SQL avancées

  • Requêtes SQL avancées
  • Optimisation des requêtes
  • Jointures et sous-requêtes
  • Fonction et application des fenêtres
  • Agrégation et filtrage

 

Intégration de données

  • Chargement de données par lot
  • Méthodes d’ingestion de données en temps réel
  • Intégration avec Kafka 
  • Intégration avec Flink

 

Optimisation des performances

  • Mise à l’échelle des clusters
  • Vues matérialisées
  • Optimisation des performances
  • Surveillance des clusters
  • Indexation

 

Intégration avec Python

  • Configuration de Python
  • Connexion avec Doris
  • Manipulation de données
  • Visualisation des données avec les bibliothèques python

 

Sécurité

  • Privilèges et contrôle d’accès
  • configurer le SSL
  • Métadonnées
  • Stratégies de sauvegarde

 

Fonctions avancées

  • JSON
  • Architecture Lakehouse
  • Partition dynamique
  • Analyse en temps réel
  • Optimisation pour le cloud

 

Formation continue 

  • Utiliser les ressources de la communauté apache
  • Suivit des MAJ
  • Contribuer au projet

Pour aller plus loin

Formation Python débutant

Formation Apache Kafka

Formation Airflow

Langues et Lieux disponibles

Langues

  • Français
  • Anglais / English

Lieux

  • France entière
    • Paris
    • Lille
    • Reims
    • Lyon
    • Toulouse
    • Bordeaux
    • Montpellier
    • Nice
    • Sophia Antipolis
    • Marseille
    • Aix-en-Provence
    • Nantes
    • Rennes
    • Strasbourg
    • Grenoble
    • Dijon
    • Tours
    • Saint-Étienne
    • Toulon
    • Angers
  • Belgique
    • Bruxelles
    • Liège
  • Suisse
    • Genève
    • Zurich
    • Lausanne
  • Luxembourg

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