Apache Flink: Une introduction simple et pratique!

Bonjour à toutes et à tous!

Nous avons le plaisir de vous inviter à notre premier meetup. Rejoignez-nous pour cette introduction sur

Apache Flink (http://flink.apache.org/) l'excellente alternative à Hadoop MapReduce, Apache Spark et Apache Storm. Bien qu’Apache Flink est originaire d'Europe, la communauté Flink se développe rapidement à l'échelle mondiale.

Un grand merci à Maltem Consulting Group (http://www.maltem.com/) qui fournie hébergement, boissons et collations pour notre premier meetup ainsi qu'à DataArtisans (http://data-artisans.com/) qui envoie un de ses Apache Flink committers à Paris depuis Berlin.

Programme:

7:00-7:15 Collation/Networking,

7:15-7:20 Introduction (Maltem)

7:20-8:20 A gentle introduction to Apache Flink (1 h sur place en Anglais) - Till Rohrmann- DataArtisans, Berlin, GERMANY.

8:20-8:30 Pause/Collation

8:30-9:00 Pourquoi Apache Flink? ( téléconférence en Français) - Slim Baltagi, Capital One, Chicago, USA.

9:00-9:30 Démarrer rapidement avec Apache Flink (1/2 h sur place en Français) - Bilal Baltagi, Sarenza, Paris, FRANCE.

Pour notre premier meetup, nous avons 3 présentations au programme:

1. A gentle introduction to Apache Flink (1 h sur place en Anglais) - Till Rohrmann, DataArtisans, Berlin, GERMANY.

Till's talk consists of two parts:

• In the introduction, we will briefly look at the history of Flink and then present the API and different use cases. Here we will also see how it can be deployed in practice and what some of the pitfalls in a cluster setting can be.

• In the second part, we will look at the streaming execution engine that powers Flink. Here we will see what makes it tick and also what distinguishes it from other approaches, such as the mini-batch execution model.

2. Pourquoi Apache Flink? (1/2 h en téléconférence en Français) - Slim Baltagi, Capital One, Chicago, USA

• Malgré tout le buzz autour d'Apache Spark comme un framework multi-usages d'analyse de Big Data, pourquoi Apache Flink est une excellente alternative à Apache Spark?

• Apache Storm longtemps connu comme le système principal pour le traitement des données (streaming) en temps réel, a été abandonné par Twitter en raison de ses nombreuses limites. Pourquoi Apache Flink est considéré comme une excellente alternative à Apache Storm?

3. Démarrer rapidement avec Apache Flink (1/2 h sur place en Français) - Bilal Baltagi, Sarenza, Paris, FRANCE

• Comment installer Apache Flink sur votre PC ou Mac et comment se familiariser avec CLI, Job Client Web interface et Job Manager Web Interface?

• Comment développer une application Big Data en Java / Scala en utilisant un IDE?

• Comment développer avec Apache Flink en mode interactif avec Flink Shell ou Zeppelin Notebook (Scala)?

Biographies des intervenants:

Till Rohrmann is PMC member of Apache Flink and works as a software engineer at Data Artisans. His main work focuses on enhancing Flink’s scalability as a distributed system and building a large-scale machine learning library with Flink. Till also contributed to Apache Mahout and helps presently to add Flink support to the Mahout DSL. Till earned his MS in computer science from Technische Universität Berlin where he focused on machine learning and massively parallel dataflow systems.

Slim Baltagi est directeur de l'ingénierie Big Data chez Capital One Financial Corporation à Chicago. Il a plus de 17 ans d'expérience en technologies de l'information et a passé les quatre dernières années de sa vie travaillant sur Hadoop et récemment Spark et Flink! Il aime évangéliser les technologies Big Data en parlant à des événements Big Data et en maintenant un blog et une base de connaissances sur de nombreux projets Apache: Hadoop, Spark, Flink..., Slim gère également Apache Flink Meetups à Chicago, Washington DC, Boston et Paris!

Bilal Baltagi a obtenu un master en analyse des données à l'Université Paris Nord - Paris 13. Il est actuellement consultant décisionnel chez Sarenza à Paris. Il intervient sur toutes les phases d'un projet décisionnel et Big data: recueil des besoins, conceptions, réalisations et accompagnement des utilisateurs. Bilal est de plus en plus intéressé à l'intersection de la Big Data avec la Business Intelligence et aime jouer avec Apache Flink!