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Confluent CCDAK Prüfungsthemen:
| Abschnitt | Gewichtung | Ziele |
|---|---|---|
| Kafka Streams | 20–25 % | - Interaktive Abfragen - Testen von Kafka-Streams-Anwendungen - State Stores und Prozessoren - Fensteroperationen (Festfenster, Gleitfenster, Sitzungsfenster) - Architektur und Topologie von Streams - Genau-Einmal-Verarbeitung - Transformationsoperationen (map, filter, join, aggregate) |
| Überwachung und Betrieb | 5–10 % | - Regionsübergreifende Replikation - Kafka-Metriken und Überwachung - Verzögerung von Consumern und Zustandsprüfungen - Wiederherstellung nach Ausfällen - Log-Komprimierung |
| Kafka Connect | 10–15 % | - Architektur von Connect (Worker, Connectors, Aufgaben) - Konfiguration von Connectors - Quell- und Senken-Connectors - Verwaltung von Offsets in Connect - Einzelnachrichtentransformationen (SMT) - Konverter und Transformationen |
| Entwicklung mit Kafka-Producern | 15–20 % | - Idempotente Producer - Genau-Einmal-Semantik - Partitionierungsstrategien - Konfiguration und Optimierung von Producern - Serialisierung (JSON, Avro, Protobuf) - Producer-Interceptor - Fehlerbehandlung und Wiederholungslogik |
| Installation und Konfiguration von Kafka | 5–10 % | - Strategien zur Partitionszuweisung - ZooKeeper gegenüber dem KRaft-Modus - Konfigurationsparameter für Broker - Erstellung und Konfiguration von Topics |
| Kafka-Grundlagen | 10–15 % | - Grundlagen zu Producer und Consumer - Broker und Cluster - Replikationsfaktor und ISR - Log-Segmente und Aufbewahrungsdauer - Topics, Partitionen und Offsets |
| Schema-Verwaltung | 5–10 % | - Architektur des Schema-Registrierungsdienstes - Registrierung und Abruf von Schemata - Avro-Schemata - Schema-Weiterentwicklung und Kompatibilität - Protobuf- und JSON-Schemata |
| Entwicklung mit Kafka-Consumern | 15–20 % | - Deserialisierung - Consumer-Interceptor - Konfiguration und Optimierung von Consumern - Commit-Strategien (automatisch, manuell, kooperativ) - Mehrthreadige Consumer - Consumer-Gruppen und Neuverteilung - Verwaltung von Offsets |
| Sicherheit | 5–10 % | - Autorisierung (ACLs) - Verschlüsselung während der Übertragung - Absicherung des Schema-Registrierungsdienstes - Authentifizierung (SASL, SSL/TLS) |
Confluent Certified Developer for Apache Kafka Certification Examination CCDAK Prüfungsfragen mit Lösungen
1. Your Kafka cluster has five brokers. The topic t1 on the cluster has:
Two partitions
Replication factor = 4
min.insync.replicas = 3You need strong durability guarantees for messages written to topic t1.You configure a producer acks=all and all the replicas for t1 are in-sync.How many brokers need to acknowledge a message before it is considered committed?
A) 2
B) 3
C) 5
D) 4
2. You are developing a Java application using a Kafka consumer.
You need to integrate Kafka's client logs with your own application's logs using log4j2.
Which Java library dependency must you include in your project?
A) SLF4J implementation for Log4j 1.2 (org.slf4j:slf4j-log4j12)
B) Just the log4j2 dependency of the application
C) SLF4J implementation for Log4j2 (org.apache.logging.log4j:log4j-slf4j-impl)
D) None, the right dependency will be added by the Kafka client dependency by transitivity.
3. What is accomplished by producing data to a topic with a message key?
A) It provides a mechanism for encrypting messages at the partition level to ensure secure data transmission.
B) Messages with the same key are routed to a deterministically selected partition, enabling order guarantees within that partition.
C) Kafka brokers allow you to add more partitions to a given topic, without impacting the data flow for existing keys.
D) Consumers can filter messages in real time based on the message key without processing unrelated messages.
4. You create a producer that writes messages about bank account transactions from tens of thousands of different customers into a topic.
Your consumers must process these messages with low latency and minimize consumer lag Processing takes ~6x longer than producing Transactions for each bank account must be processed in orderWhich strategy should you use?
A) Use the bank account number found in the message as the message key.
B) Use a unique identifier such as a universally unique identifier (UUID) as the message key.
C) Use a combination of the bank account number and the transaction timestamp as the message key.
D) Use the timestamp of the message's arrival as its key.
5. You have a Kafka client application that has real-time processing requirements.
Which Kafka metric should you monitor?
A) Total time to serve requests to replica followers
B) Aggregate incoming byte rate
C) Consumer heartbeat rate to group coordinator
D) Consumer lag between brokers and consumers
Fragen und Antworten:
| 1. Frage Antwort: B | 2. Frage Antwort: C | 3. Frage Antwort: B | 4. Frage Antwort: A | 5. Frage Antwort: D |
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