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| Section | Objectives |
|---|---|
| Kafka Fundamentals | - Data flow in Kafka
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| Kafka Streams and Processing | - Event processing patterns
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| Kafka Ecosystem and Confluent Platform | - Schema Registry
|
| Kafka Producers and Consumers | - Consumer API
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13. Frage
Which two statements are correct when assigning partitions to the consumers in a consumer group using the assign() API?
(Select two.)
Antwort: A,C
Begründung:
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()
14. Frage
(A stream processing application tracks user activity in online shopping carts, including items added, removed, and ordered throughout the day for each user.
You need to capture data to identify possible periods of user inactivity.
Which type of Kafka Streams window should you use?)
Antwort: D
Begründung:
According to the official Apache Kafka Streams documentation, session windows are specifically designed to model periods of activity separated by gaps of inactivity. A session window groups events that occur close together in time and closes when no new events arrive within a defined inactivity gap.
In this use case, tracking user shopping cart behavior requires detecting when a user becomes inactive (for example, stops adding or removing items). Session windows naturally represent this pattern by creating a new window when activity resumes after a period of silence. This makes them ideal for modeling user sessions, cart abandonment detection, and inactivity analysis.
Hopping and tumbling windows (Options B and C) are fixed-time windows and are not well-suited for detecting inactivity, as they segment data based on clock time rather than behavior. Sliding windows are primarily used for continuous joins and do not explicitly model inactivity gaps.
Therefore, session windows are the correct and officially recommended choice for identifying periods of user inactivity in Kafka Streams applications.
15. Frage
A stream processing application is tracking user activity in online shopping carts.
You want to identify periods of user inactivity.
Which type of Kafka Streams window should you use?
Antwort: D
Begründung:
Session windows are ideal for tracking periods of activity separated by inactivity, such as user sessions.
From Kafka Streams Documentation > Windowing:
"A session window captures streams of events that are intermittent and separated by a gap of inactivity." Tumbling/Hopping/Sliding windows are fixed in size Session windows are dynamic and close after inactivity timeout This makes them perfect for identifying gaps in user interaction.
Reference: Kafka Streams Developer Guide > Session Windows
16. Frage
ksqIDB Lambda functions must be used inside what type of designated functions?
Antwort: B
17. Frage
A bank uses a Kafka cluster for credit card payments. What should be the value of the property unclean.leader.
election.enable?
Antwort: A
Begründung:
Setting unclean.leader.election.enable to true means we allow out-of-sync replicas to become leaders, we will lose messages when this occurs, effectively losing credit card payments and making our customers very angry.
18. Frage
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