Confluent CCDAK試験は簡単に高品質のCCDAK試験勉強書: Confluent Certified Developer for Apache Kafka Certification Examination

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Confluent CCDAK試験に備えて、開発者はConfluent Developer Trainingに参加するか、Udemyで利用可能なConfluent Cloud Fundamentals for Developersコースなどのオンラインコースを受講することができます。彼らはまた、公式ドキュメントを参照し、Kafkaクラスタ、プロデューサー、およびコンシューマーを使用して練習することができます。また、認定試験に備えて開発者が練習できるオンラインの模擬試験もあります。

Confluent CCDAKまたはConfluent Certified Developer for Apache Kafka認定試験は、Apache Kafkaの専門知識を証明したい開発者向けの認定試験です。Apache Kafkaは、リアルタイムデータパイプラインとストリーミングアプリケーションを構築するために使用されるオープンソースの分散イベントストリーミングプラットフォームです。認定試験は、Apache Kafkaをベースに構築された完全なイベントストリーミングプラットフォームを提供するConfluentによって実施されます。

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Confluent CCDAK試験は、Kafkaを理解し、Kafka開発の経験を持つ個人を対象としています。この試験は、開発者がKafkaのスキルをアピールし、キャリアの展望を向上させる素晴らしい機会です。合格した候補者は、LinkedInなどのプロフェッショナルなネットワーキングサイトで共有できるデジタルバッジと証明書を受け取ります。

Confluent Certified Developer for Apache Kafka Certification Examination 認定 CCDAK 試験問題 (Q43-Q48):

質問 # 43
(You have a Kafka consumer in production actively reading from a critical topic from which multiple other applications are consuming.
You have a new requirement to update the offset of your consumer to start reading from the beginning of the topic.
Which action would you take?)

正解：B

解説：
The Apache Kafka documentation states that consumer offsets are stored per consumer group and must be explicitly reset if an application needs to reprocess data from an earlier position. The officially supported and safest way to reset offsets for an existing consumer group is by using the kafka-consumer-groups CLI tool with the --reset-offsets option and the --to-earliest flag.
Setting auto.offset.reset=earliest (Option D) only applies when no committed offset exists for a partition.
Since this consumer is already running in production, offsets are already committed, making this option ineffective. Option C does not change offsets because Kafka identifies consumers by group ID, not application instance. Option B is extremely dangerous and incorrect, as setting retention.ms=0 deletes data for all consumers and impacts other applications.
Therefore, using the CLI to reset offsets for the specific consumer group ensures controlled, auditable, and targeted offset management without affecting other consumers or the topic itself. This approach is explicitly documented in Kafka's consumer group administration tools.


質問 # 44
When auto.create.topics.enable is set to true in Kafka configuration, what are the circumstances under which a Kafka broker automatically creates a topic? (select three)

正解：A、C、D

解説：
A kafka broker automatically creates a topic under the following circumstances- When a producer starts writing messages to the topic - When a consumer starts reading messages from the topic - When any client requests metadata for the topic


質問 # 45
What is a generic unique id that I can use for messages I receive from a consumer?

正解：A

解説：
(Topic,Partition,Offset) uniquely identifies a message in Kafka


質問 # 46
A topic has three replicas and you set min.insync.replicas to 2. If two out of three replicas are not available, what happens when a produce request with acks=all is sent to broker?

正解：A

解説：
With this configuration, a single in-sync replica becomes read-only. Produce request will receive NotEnoughReplicasException.


質問 # 47
Which two statements are correct when assigning partitions to the consumers in a consumer group using the assign() API?
(Select two.)

正解：C、D

解説：
Using assign() gives manual control over partition assignment. In this mode:
B is true: The application chooses partitions directly without involving the group coordinator.
C is true: Since no group coordination occurs, no rebalancing happens if a consumer dies.
From Kafka Consumer API Docs:
"assign() manually assigns a list of partitions to this consumer. No coordination takes place and no rebalancing is triggered." A is false: subscribe() and assign() are mutually exclusive.
D is incorrect: Partitions don't need to be equal across topics.
Reference: Kafka Consumer Java API > assign() and subscribe()


質問 # 48
......

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