A l'issue de cette formation, vous serez capable de :

• Mettre en oeuvre les techniques modernes de gestion et d'ingénierie des données avec Delta Lake
• Déterminer comment les transactions ACID (Atomicité, Cohérence, Isolation et Durabilité) fiabilisent les Data Lakes à l'échelle
• Exécuter des travaux de streaming ou en batch de façon concurrente sur votre Delta Lake
• Utiliser le "Time Travel" pour des rollbacks ou pour explorer des anciennes versions
• Construire des pipelines de données robustes selon l'architecture en médaillon.

Jour 1

Evolution des architectures de données

• Des entrepôts de données aux Data Lakes et aux lakehouses
• Bénéfices des lakehouses
• L'architecture en médaillon
• L'écosystème Delta : stockage, partage, connecteurs

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Prendre en main Delta Lake avec PySpark

Bien démarrer avec Delta Lake

• Delta Lake On-Premise ou sur le Cloud
• Choisir son interface
• Librairies natives de Delta Lake
• Apache Spark avec Delta Lake
• Le format de fichier Parquet
• Les logs des transactions : implémentation de l'atomicité
• Opérations sur des tables Delta : create, read, write, overwrite, delete, update, merge
• Optimisation de la performance : partitionnement, Data Skipping, compaction, ZORDER BY, liquid clustering
• Utilisation du "Time Travel" et limites
• Rétention des données
• VACUUM
• Change Data Feed (CDF)
• Manipulation des schémas (validation, évolution, updates)
• Opérations sur des données de streaming
• Delta Sharing

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Effectuer la mise en oeuvre à travers des opérations sur des tables et des métadonnées

Jour 2

Conception architecturale d'un lakehouse Delta Lake

• Architecture à deux tiers
• La couche de stockage
• Gestion des données
• Implémentation de SQL Analytics avec Spark SQL
• Intégration de fonctionnalités supportant le Machine Learning
• Architecture en médaillon
• Bronze Layer
• Silver Layer
• Gold Layer

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Utiliser Spark SQL et les fonctionnalités avancées de Machine Learning avec Delta Lake

L'écosystème Delta Lake

• Connecteurs
• Apache Flink
• Flink DataStream Connector : DeltaSource API, DeltaSink API, Kafka Delta Ingest
• Trino Connector : Show Catalogs, créer un schéma, travailler avec des tables
• Intégrer Apache Kafka dans Delta Lake

Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Prendre en main Flink et Trino sur Delta Lake, créer des tables et un catalogue de données

Jour 3

Le streaming de et vers un Delta Lake

• Streaming vs batch
• Delta comme source
• Delta comme puits
• Options de streaming
• Ecritures idempotentes de flux
• Métriques de performance
• Auto Loader et Live Tables

Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Créer, optimiser et effectuer la maintenance de tables en utilisant leurs propriétés

Patrons de conception (design patterns) pour Delta Lake

• Optimisation des coûts : solutions à haut débit, Smart Device Integration
• Ingestion efficace de flux
• Delta Rust
• Combinaison et coordination de Data Stores opérationnels

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Mettre en oeuvre des patrons de conception pour répondre à un cas d'usage (optimisation des coûts, débit d'ingestion de flux élevé, intégration de Data Stores)

Jour 4

Data Engineering avec Delta Lake et Spark et stratégies de déploiement

• Stratégies de déploiement
• Développement, test et scheduling du master pipeline
• Monitoring des pipelines
• Gérer l'évolution des schémas
• Gouvernance : créer le catalogue de données
• Exemple de provisioning de l'infrastructure avec l'IaC (Infrastructure as Code)
• Implémenter le CI/CD pour les pipelines de données

Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Effectuer un brainstorming sur la stratégie de déploiement à partir d'un cas d'usage
• Concevoir et tester des pipelines de données
• Mettre en oeuvre un déploiement avec l'IaC
• Automatiser des pipelines avec le CI/CD

Migration vers Delta Lake

• Introduction à la migration de données
• Importance de la préparation des données
• Evaluer l'infrastructure existante et des capacités de données
• Planifier la migration
• Créer un plan de migration détaillé
• Approche incrémentielle vs migration Big Bang
• Gérer les métadonnées
• Aspects sécuritaires et de conformité
• Tests post-migration pour garantir l'intégrité et la performance
• Optimisation post-migration et ajustements

Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Planifier une migration d'un entrepôt de données vers Delta Lake
• Mettre en oeuvre une migration dans un environnement Open Source ou Cloud