Vous avez déjà un compte client ORSYS
Se connecter
Vous êtes nouveau chez ORSYS
Créer un compte
Vous ne souhaitez pas créer de compte
Poursuivre sans me connecter

Date de publication : 26/09/2025

Formation : Talend Open Studio, intégration de données pour le big data

Version communautaire (gratuite et open source)

Cours pratique - 3j - 21h00 - Réf. IDB
Prix : 2360 € H.T.

Talend Open Studio, intégration de données pour le big data

Version communautaire (gratuite et open source)


Formation référencée dans une action collective
Formation éligible au financement Atlas

La plateforme d'intégration de données de Talend étend ses possibilités aux technologies big data que sont Hadoop (HDFS, HBase, HCatalog, Hive et Pig) et les bases NoSQL Cassandra et MongoDB. Ce cours vous apportera les bases pour bien utiliser les composants Talend créés pour communiquer avec les systèmes big data. Cette formation concerne exclusivement Talend Open Studio (version communautaire, gratuite et open source). Elle ne porte pas sur la version commerciale du Studio Talend, sous licence payante, intégrée au portail Qlik-Talend Cloud.


INTER
INTRA
SUR MESURE

Cours pratique en présentiel ou à distance
Disponible en anglais, à la demande

Réf. IDB
  3j - 21h00
2360 € H.T.
Pauses-café et
déjeuners offerts
Financements

Télécharger le programme

Partager cette formation




La plateforme d'intégration de données de Talend étend ses possibilités aux technologies big data que sont Hadoop (HDFS, HBase, HCatalog, Hive et Pig) et les bases NoSQL Cassandra et MongoDB. Ce cours vous apportera les bases pour bien utiliser les composants Talend créés pour communiquer avec les systèmes big data. Cette formation concerne exclusivement Talend Open Studio (version communautaire, gratuite et open source). Elle ne porte pas sur la version commerciale du Studio Talend, sous licence payante, intégrée au portail Qlik-Talend Cloud.


Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :
Maîtriser Talend dans un environnement big data
Se servir de Talend comme lien entre les fichiers, applications et bases de données
Acquérir la philosophie de l'outil
Adopter des bonnes pratiques et concevoir des systèmes d'information flexibles et robustes
Être capable d'implémenter ses jobs
Lire et écrire des données sur HDFS et dans des bases de données NoSQL avec des jobs Talend
Réaliser des jobs de transformation à l'aide de Pig et Hive
Gérer la qualité de la donnée avec Talend
Utiliser Sqoop pour faciliter la migration de bases de données relationnelles dans Hadoop
Maîtriser l'utilisation de la bibliothèque de composants
Effectuer des traitements ETL (Extract, Transform and Load) simples et complexes de bout en bout

Public concerné
Consultants BI, architectes, chefs de projets, gestionnaires de données ou toute personne devant gérer des flux de données.

Prérequis
Avoir des connaissances en Hadoop, Spark et Kafka.
Vérifiez que vous avez les prérequis nécessaires pour profiter pleinement de cette formation en faisant  ce test.

Méthodes et moyens pédagogiques
Succession de mini-projets donnant lieu à la conception de jobs Talend big data de difficulté croissante.

Modalités d'évaluation
Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de QCM, mises en situation, travaux pratiques…
Le participant complète également un test de positionnement en amont et en aval pour valider les compétences acquises.

Programme de la formation

1
Présentation de Talend Open Studio

  • L'intégration de données. Les solutions ETL.
  • Le big data. Données non structurées. Bases de données NoSQL.
  • L'écosystème Hadoop (HDFS, MapReduce, HBase, Hive, Pig, etc.).
  • TOS for Data Integration : intégration des données.
  • TOS for Data Quality : gestion de la qualité de la donnée.
  • TOS for big data.
  • Philosophie du produit.
Travaux pratiques
Installation/configuration de TOS for big data. Prise en main.

2
Concevoir des jobs

  • Présentation de business modeler, de job designer.
  • Composants de transformation simples.
  • Visualiser du code généré, exécuter un job.
  • Paramétrer les jobs.
  • Créer et gérer ses propres variables.
  • Bonnes pratiques de conception.
Travaux pratiques
Développement d'un job se connectant à une source de données, filtrage, transformation et stockage du résultat dans un fichier.

3
Intégration de données dans un cluster et des bases de données NoSQL

  • Définition des métadonnées de connexion du cluster Hadoop.
  • Connexion à une base de MongoDB, Neo4j, Cassandra ou Hbase et export de données.
  • Intégration simple de données avec un cluster Hadoop.
  • Présentation de composants d’extension.
  • Utilisation du composant d’extension : capture de tweets et importation directe dans HDFS.
Travaux pratiques
Lire des tweets et les stocker sous forme de fichiers dans HDFS, analyser la fréquence des thèmes abordés et mémorisation du résultat dans HBase.

4
Import/export avec Sqoop

  • Utiliser Sqoop pour importer, exporter, mettre à jour des données entre systèmes RDBMS et HDFS.
  • Importer/exporter partiellement, de façon incrémentale des tables.
  • Importer/exporter une base SQL depuis et vers HDFS.
  • Les formats de stockage dans le big data (AVRO, Parquet, ORC, etc.).
Travaux pratiques
Réaliser une migration de tables relationnelles sur HDFS et réciproquement.

5
Effectuer des manipulations sur les données

  • Présentation de la brique Pig et de son langage PigLatin.
  • Principaux composants Pig de Talend, conception de flux Pig.
  • Développement de routines UDF.
Travaux pratiques
Dégager les tendances d’utilisation d’un site web à partir de l’analyse de ses logs.

6
Architecture et bonnes pratiques dans un cluster Hadoop

  • Concevoir un stockage efficient dans Hadoop.
  • Data lake versus data warehouse : doit-on choisir ?
  • Hadoop et le Plan de reprise d’activité (PRA) en cas d’incident majeur.
  • Automatiser ses workflows.
Travaux pratiques
Créer son data lake et automatiser son fonctionnement.

7
Analyser et entreposer ses données avec Hive

  • Métadonnées de connexion et de schéma Hive.
  • Le langage HiveQL.
  • Conception de flux Hive, exécution de requêtes.
  • Mettre en œuvre les composants ELT de Hive.
Travaux pratiques
Stocker dans HBase l’évolution du cours d’une action, consolider ce flux avec Hive de manière à matérialiser son évolution heure par heure pour une journée donnée.


Solutions de financement
Plusieurs solutions existent pour financer votre formation et dépendent de votre situation professionnelle.
Découvrez-les sur notre page Comment financer sa formation ou contactez votre conseiller formation.

Financement par les OPCO
  • Adhérents Atlas, découvrez les avantages négociés par votre OPCO en cliquant ici

Horaires
Les cours ont lieu de 9h à 12h30 et de 14h à 17h30.
Les participants sont accueillis à partir de 8h45. Les pauses et déjeuners sont offerts.
Pour les formations de 4 ou 5 jours, quelle que soit la modalité, les sessions se terminent à 16h le dernier jour.
PARTICIPANTS
Consultants BI, architectes, chefs de projets, gestionnaires de données ou toute personne devant gérer des flux de données.

PRÉREQUIS
Avoir des connaissances en Hadoop, Spark et Kafka.

COMPÉTENCES DU FORMATEUR
Les experts qui animent la formation sont des spécialistes des matières abordées. Ils ont été validés par nos équipes pédagogiques tant sur le plan des connaissances métiers que sur celui de la pédagogie, et ce pour chaque cours qu’ils enseignent. Ils ont au minimum cinq à dix années d’expérience dans leur domaine et occupent ou ont occupé des postes à responsabilité en entreprise.

MODALITÉS D’ÉVALUATION
Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de QCM, mises en situation, travaux pratiques…
Le participant complète également un test de positionnement en amont et en aval pour valider les compétences acquises.

MOYENS PÉDAGOGIQUES ET TECHNIQUES
• Les moyens pédagogiques et les méthodes d’enseignement utilisés sont principalement : aides audiovisuelles, documentation et support de cours, exercices pratiques d’application et corrigés des exercices pour les formations pratiques, études de cas ou présentation de cas réels pour les séminaires de formation.
• À l’issue de chaque formation ou séminaire, ORSYS fournit aux participants un questionnaire d’évaluation du cours qui est ensuite analysé par nos équipes pédagogiques.
• Une feuille d’émargement par demi-journée de présence est fournie en fin de formation ainsi qu’une attestation de fin de formation si le participant a bien assisté à la totalité de la session.

MODALITÉS ET DÉLAIS D’ACCÈS
L’inscription doit être finalisée 24 heures avant le début de la formation.

ACCESSIBILITÉ AUX PERSONNES HANDICAPÉES
Pour toute question ou besoin relatif à l’accessibilité, vous pouvez joindre notre équipe PSH par e-mail à l’adresse psh-accueil@orsys.fr.
Dates et lieux
Sélectionnez votre lieu ou optez pour la classe à distance puis choisissez votre date.
Classe à distance

Dernières places
Date garantie en présentiel ou à distance
Session garantie

CLASSE À DISTANCE
2026 : 29 juin, 18 nov.

PARIS LA DÉFENSE
2026 : 22 juin, 4 nov.