Confluent CCDAKファンデーション & CCDAKキャリアパス

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Confluent CCDAK Exam Syllabus Topics:

SectionObjectives
Kafka Ecosystem and Confluent Platform- Schema Registry
  • 1. Avro, Protobuf, JSON Schema usage
    - ksqlDB and connectors
    • 1. Stream querying concepts
      • 2. Kafka Connect basics
        Kafka Fundamentals- Data flow in Kafka
        • 1. Offset management
          • 2. Producer and consumer model
            - Kafka architecture and core concepts
            • 1. Brokers, topics, partitions
              • 2. Replication and fault tolerance
                Kafka Streams and Processing- Event processing patterns
                • 1. Windowing and aggregation
                  • 2. Exactly-once semantics
                    - Kafka Streams API
                    • 1. Stream processing fundamentals
                      • 2. Stateful vs stateless processing
                        Kafka Producers and Consumers- Producer API
                        • 1. Serialization and partitioning strategies
                          • 2. Reliability and acknowledgments
                            - Consumer API
                            • 1. Consumer groups
                              • 2. Rebalancing and offset commits

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                                Confluent Certified Developer for Apache Kafka Certification Examination 認定 CCDAK 試験問題 (Q38-Q43):

                                質問 # 38
                                What Java library is KSQL based on?

                                正解：B

                                解説：
                                KSQL is based on Kafka Streams and allows you to express transformations in the SQL language that get automatically converted to a Kafka Streams program in the backend


                                質問 # 39
                                (Your configuration parameters for a Source connector and Connect worker are:
                                * offset.flush.interval.ms=60000
                                * offset.flush.timeout.ms=500
                                * offset.storage.topic=connect-offsets
                                * offset.storage.replication.factor=-1
                                Which two statements match the expected behavior?
                                Select two.)

                                正解：B、D

                                解説：
                                Apache Kafka Connect stores source connector offsets in a Kafka topic defined by the offset.storage.topic configuration. Since this property is explicitly set to connect-offsets, Kafka Connect will commit offsets to that topic, making Option C correct.
                                The offset.storage.replication.factor controls how many replicas the offsets topic will have. When this value is set to -1, Kafka Connect uses the broker's default replication factor, as documented in the Kafka Connect worker configuration reference. Therefore, Option A is also correct.
                                Option B is incorrect because Kafka Connect does not use Kafka's internal consumer offsets topic (__consumer_offsets). It always uses the configured offsets topic. Option D is incorrect because offset.flush.
                                timeout.ms defines how long Connect will wait for offset commits to complete, not how long it waits before attempting a commit. The commit interval itself is controlled by offset.flush.interval.ms (60 seconds in this case).
                                Thus, the correct statements that match the expected behavior are A and C.


                                質問 # 40
                                You are creating a Kafka Streams application to process retail data.
                                Match the input data streams with the appropriate Kafka Streams object.

                                正解：

                                解説：

                                Explanation:
                                * Table# Product, Customers
                                * Stream# Orders_Placed, Shipment_Of_Orders
                                * Tablesrepresent slowly changing,reference data- e.g., customer profiles, product info.
                                * Streamsrepresentreal-time event data- e.g., orders placed, shipments processed.
                                FromKafka Streams Documentation:
                                "Use KTable for reference datasets, and KStream for event-based processing such as orders or logs." Reference:Kafka Streams API Concepts


                                質問 # 41
                                You are using JDBC source connector to copy data from 2 tables to two Kafka topics. There is one connector created with max.tasks equal to 2 deployed on a cluster of 3 workers. How many tasks are launched?

                                正解：C

                                解説：
                                we have two tables, so the max number of tasks is 2


                                質問 # 42
                                Which topic stores the sink connector offsets?

                                正解：A


                                質問 # 43
                                ......

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                                CCDAKキャリアパス: https://www.it-passports.com/CCDAK.html

                                P.S. It-PassportsがGoogle Driveで共有している無料かつ新しいCCDAKダンプ：https://drive.google.com/open?id=1Hv-99d2SWC2eCEPjHXHTXBl8CHjhRa0O