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Apprenez Apache Hop en construisant de vrais pipelines.

Pas de slides pendant deux jours. Vous ouvrez Hop GUI dès la première heure, vous versionnez votre projet sous Git, et vous repartez avec un pipeline qui tourne sur Hop Server.

Voir les modules Formation intra-entreprise

load-orders.hplrun config: local · status: running

modules

Quatre modules. Enchaînez-les ou prenez celui qui vous manque.

Chaque module est autonome. Le projet fil rouge est le même du premier au dernier : vous reprenez là où vous vous étiez arrêté.

ModuleIntituléPrérequisDurée

hop-01

Pipelines & workflows from scratch

Hop GUI, transforms, actions, variables, projets et environnements, Hop Run. Vous construisez un pipeline complet dès la première heure.

Aucun prérequis Hop. Notions SQL utiles. 2 jours Voir le module →

hop-02

Production : Hop Server, tests, CI/CD

Gestion d’erreurs, logging, métriques, exécution distante, tests unitaires, GitLab CI ou GitHub Actions. Le module qui sépare le prototype de la prod.

hop-01 ou pratique de Hop. Git et ligne de commande. 2 jours Voir le module →

hop-03

Kettle / PDI → Hop, sans casser la prod

Import de .ktr et .kjb, différences de concepts, audit des flux migrés, bascule progressive. Sur vos propres jobs en intra-entreprise.

Pratique de PDI / Kettle. 1 jour Voir le module →

hop-04

Passer à l’échelle : Hop sur Apache Beam

Runners Spark, Flink, Dataflow. Batch et streaming avec Kafka. Ce qui marche, ce qui ne marche pas, et comment le contourner.

hop-02 ou équivalent. Notions de traitement distribué. 1 jour Voir le module →

Groupes de six personnes maximum. Tarifs sur devis, financement OPCO possible via le plan de développement des compétences.

ce qu’on couvre

Tout Hop, tel qu’il est utilisé aujourd’hui.

design

Hop GUI & métadonnées

Connexions, schémas, configurations d’exécution : tout ce qui vit dans le dossier metadata/ et se versionne.

exec

Hop Run, Hop Server, conteneurs

Ligne de commande, API REST, images Docker officielles, ordonnancement avec cron, Airflow ou votre outil maison.

data

Sources & cibles

Fichiers, PostgreSQL, MySQL, SQL Server, Oracle, S3, Kafka, API REST/JSON, Parquet, Avro, Neo4j.

quality

Tests unitaires de pipelines

Jeux de données d’entrée et sortie attendue, exécution des tests en CI, détection des régressions.

scale

Apache Beam

Le même pipeline sur Spark, Flink ou Dataflow. Streaming Kafka, fenêtrage, points d’attention.

migrate

Depuis Kettle / PDI

Outil d’import, correspondance des steps, ce qui n’a pas d’équivalent et comment le contourner.

pourquoi hop

Un ETL visuel, open source, qui se versionne comme du code.

Licence Apache 2.0. Zéro coût de licence, pas de version « entreprise » bridée.
Projets et environnements natifs. Le même pipeline en dev, recette et prod sans copier-coller.
Fichiers lisibles. Diff Git propre, revue de code possible, CI/CD naturelle.
Un moteur ou plusieurs. Local pour commencer, Beam quand le volume l’exige.
Héritier de Kettle. Conçu par une partie de l’équipe d’origine, avec quinze ans de retours terrain.

Lire l’argumentaire complet →

# exécuter le pipeline fil rouge du module hop-01
$ ./hop-run.sh \
    --project orders \
    --environment prod \
    --file load-orders.hpl \
    --runconfig local

[INFO] Pipeline load-orders started
[INFO] CSV file input  : I=12480 O=12480
[INFO] Calculator      : I=12480 O=12480
[INFO] Filter rows     : I=12480 O=11902 R=578
[INFO] Table output    : W=11902
[INFO] Pipeline finished in 3.2s (0 errors)

blog

Notes de terrain

25 août 2026