Allan Busi
Apr 13, 2026
€2,200.00
distancielIntroduction à la Formation Kafka & Airflow en Data Engineering
Dans le paysage du Data Engineering en 2025-2026, Kafka & Airflow émergent comme les piliers incontournables pour gérer l'explosion des volumes de données en temps réel. Apache Kafka, plateforme de streaming distribuée, excelle dans la publication-souscription de flux massifs via topics partitionnés, tandis qu'Airflow orchestre des workflows complexes sous forme de DAGs (Directed Acyclic Graphs). Ensemble, ils forment le socle des pipelines ETL/ELT modernes, intégrant seamlessly streaming analytics, microservices et IA. Une formation Kafka & Airflow chez Learni vous positionne au cœur de cette révolution, où 90% des entreprises Fortune 500 utilisent déjà Kafka pour log aggregation et event sourcing.
Avec la montée des applications real-time comme les dashboards IoT ou les recommandations ML, maîtriser Kafka & Airflow n'est plus optionnel. Learni, certifié Qualiopi, délivre une formation Kafka & Airflow pratique, axée sur des cas concrets en Data Engineering, pour transformer vos compétences en atouts compétitifs.
Qu'est-ce que Kafka & Airflow ? Définitions et Écosystème
Apache Kafka est une plateforme de streaming distribuée open-source, conçue pour des débits ultra-élevés (millions de messages/seconde) avec haute disponibilité via réplication et partitioning. Ses composants clés incluent Producers (émetteurs), Consumers (récepteurs en groupes), Brokers (serveurs clusterisés), Zookeeper/KRaft pour coordination, et Kafka Connect pour intégrations sources/sinks. Kafka Streams et ksqlDB étendent ses capacités à du processing stream natif, idéal pour joins, agrégations windowed ou stateful operations.
Airflow, développé par Airbnb, est un orchestrateur de workflows programmable en Python. Ses DAGs définissent des tâches dépendantes via Operators (BashOperator, PythonOperator, KafkaOperator), planifiées par Scheduler avec backfill et retry policies. Features avancées : XComs pour data passing, CeleryExecutor pour scalabilité, et plugins custom pour intégration Kafka via producers/consumers directs ou KafkaProducerHook.
Dans l'écosystème Data Engineering, Kafka & Airflow s'intègrent pour des pipelines hybrides : Kafka capture les events raw, Airflow orchestre ingestion -> transformation (Spark/Flink) -> storage (S3/BigQuery). Cas d'usage : CDC (Change Data Capture) avec Debezium sur Kafka Connect, ML pipelines où Airflow trigger des modèles sur Kafka streams, ou observabilité avec Prometheus/Grafana sur metrics Kafka (under-replicated partitions, consumer lag).
