CCDAK出題範囲 & CCDAK日本語版復習指南

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CCDAK試験資料の更新は1年以内に無料で提供され、1年後にクライアントは50％の割引を受けることができます。古いクライアントは、CCDAKのConfluent試験トレントを購入すると、特定の割引を利用できます。当社の専門家は、テストバンクの更新が毎日あるかどうかを確認し、CCDAK学習ガイドの更新版がある場合、システムはそれを自動的にクライアントに送信します。それが、CCDAK学習教材が非常に人気がある理由の1つであり、お客様により有利な価格とより多くのサービスを提供しています。

Kafkaを作成した企業であるConfluentは、Kafkaに関する知識やスキルを学び・証明するためのトレーニングや認定プログラムを提供しています。CCDAK認定試験は、Confluentが提供する多数のプログラムのうちの一つです。企業においてKafkaの人気が高くなる中、CCDAK認定はビッグデータやリアルタイム処理分野でのキャリアアップを支援することができます。

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権威のあるCCDAK出題範囲一回合格-最新のCCDAK日本語版復習指南

弊社は、当社のCCDAK試験エンジンを学習ツールとして使用する方法で、候補者とのさらなる協力を目指して、大きな集中的な進歩を遂げました。専門の研究チームと責任ある作業スタッフの献身により、CCDAKトレーニング資料は広く認められ、現在ではCCDAK試験軍隊に参加する人々が増え、私たちはトップクラスのトレーニング資料プロバイダーになりました。国際市場。 CCDAKの実践教材は、試験に合格するためのタイムリーで効果的な支援になると考えています。

CCDAK認定試験では、基本的なKafkaコンセプト、Kafka Architecture、Kafka Apis、Kafka Streams、Kafka Connectなど、Kafkaに関連するさまざまなトピックをカバーしています。試験に合格した候補者は、Kafkaとの協力の習熟度を示すことができ、キャリアの貴重な資格として認定を使用することができます。この試験は困難なように設計されていますが、適切な準備と研究により、どの開発者も試験に合格してCCDAK認定を獲得できます。

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

質問 # 43
When using plain JSON data with Connect, you see the following error messageorg.apache.kafka.connect.errors.DataExceptionJsonDeserializer with schemas.enable requires "schema" and "payload" fields and may not contain additional fields. How will you fix the error?

正解：D

解説：
You will need to set the schemas.enable parameters for the converter to false for plain text with no schema.


質問 # 44
When using plain JSON data with Connect, you see the following error messageorg.apache.kafka.connect.
errors.DataExceptionJsonDeserializer with schemas.enable requires "schema" and "payload" fields and may not contain additional fields. How will you fix the error?

正解：D

解説：
You will need to set the schemas.enable parameters for the converter to false for plain text with no schema.


質問 # 45
To prevent network-induced duplicates when producing to Kafka, I should use

正解：A

解説：
Producer idempotence helps prevent the network introduced duplicates. More details herehttps://cwiki.apache.
org/confluence/display/KAFKA/Idempotent+Producer


質問 # 46
(You create an Orders topic with 10 partitions.
The topic receives data at high velocity.
Your Kafka Streams application initially runs on a server with four CPU threads.
You move the application to another server with 10 CPU threads to improve performance.
What does this example describe?)

正解：A

解説：
This scenario describes vertical scaling, as defined in the Apache Kafka Streams documentation and general distributed systems terminology. Vertical scaling refers to adding more resources (CPU, memory, or disk) to a single machine to increase processing capacity.
In this example, the Kafka Streams application is moved from a server with four CPU threads to one with ten CPU threads, increasing the available compute resources without increasing the number of application instances. Kafka Streams can take advantage of additional CPU threads through its num.stream.threads configuration, allowing more partitions to be processed in parallel within the same application instance.
Horizontal scaling (also known as scaling out) would involve adding more application instances across multiple servers, not upgrading a single server. Option D is therefore incorrect, and Option C is not a recognized scaling term.
Thus, this example clearly illustrates vertical scaling, where performance is improved by increasing the capacity of a single node.


質問 # 47
(You are configuring a source connector that writes records to an Orders topic.
You need to send some of the records to a different topic.
Which Single Message Transform (SMT) is best suited for this requirement?)

正解：D

解説：
According to the official Apache Kafka Connect documentation, RegexRouter is the SMT specifically designed to dynamically change the destination topic name of records produced by a connector. It works by applying a regular expression to the original topic name and rewriting it to a new topic name.
This makes RegexRouter the correct choice when some records must be routed to a different topic, typically in combination with connector-level logic, predicates, or multiple connectors. It is commonly used for topic renaming, topic versioning, or routing records to alternate topics.
InsertField (Option B) only adds metadata fields (such as topic, partition, or timestamp) to the record payload and does not affect routing. TombstoneHandler (Option C) is used to manage null-value records, especially with compacted topics. HeaderFrom (Option D) copies fields into headers but does not change the target topic.
Therefore, RegexRouter is the only SMT that directly supports changing the output topic, as documented in the Kafka Connect SMT reference.


質問 # 48
......

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