CCDAK Prüfungsguide: Confluent Certified Developer for Apache Kafka Certification Examination & CCDAK echter Test & CCDAK sicherlich-zu-bestehen

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Zurzeit ist Confluent CCDAK Zertifizierungsprüfung eine sehr populäre Prüfung. Wollen die CCDAK Zeritifizierungsprüfung ablegen? Tatsächlich ist diese Prüfung sehr schwierig. Aber es bedeutet nicht, dass Sie diese Prüfung mit guter Note bestehen können. Wollen Sie die Methode, die CCDAK Prüfung sehr leicht zu bestehen, kennenzulernen? Das ist Confluent CCDAK dumps von DeutschPrüfung.

Die Zertifizierung wird von Confluent, dem Unternehmen hinter dem Apache Kafka -Projekt, bereitgestellt und muss eine Online -Prüfung bestehen, bei der die Kernkonzepte, die Implementierung und das Management von Datenstromanwendungen mithilfe von Apache Kafka getestet werden. Der Zertifizierungstest soll das Wissen der Kandidaten über Konzepte, Programmiersprachen und Tools in Frage stellen, die häufig zum Erstellen von Daten -Streaming -Anwendungen verwendet werden.

Das Erlangen der CCDAK-Zertifizierung ist eine großartige Möglichkeit, Ihre Expertise in Kafka zu präsentieren und Anerkennung in der Branche zu erhalten. Die Zertifizierung ist zwei Jahre gültig und zur Aufrechterhaltung müssen Sie entweder die Prüfung wiederholen oder eine höhere Zertifizierung erwerben, die von Confluent angeboten wird.

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Die Confluent CCDAK-Prüfung ist eine leistungsbezogene Prüfung, die die Fähigkeit des Entwicklers testet, Kafka-Cluster zu erstellen und zu verwalten, Kafka-Produzenten und -Konsumenten zu entwerfen und zu entwickeln sowie Kafka-Sicherheit zu konfigurieren. Die Prüfung besteht aus 60 Multiple-Choice- und Multiple-Response-Fragen, die in 90 Minuten beantwortet werden müssen. Die Prüfung wird online durchgeführt und kann von überall auf der Welt abgelegt werden.

Confluent Certified Developer for Apache Kafka Certification Examination CCDAK Prüfungsfragen mit Lösungen (Q15-Q20):

15. Frage
Which partition assignment minimizes partition movements between two assignments?

Antwort: B


16. Frage
What exceptions may be caught by the following producer? (select two)
ProducerRecord<String, String> record =
new ProducerRecord<>("topic1", "key1", "value1");
try {
producer.send(record);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}

Antwort: B,D

Begründung:
These are the client side exceptions that may be encountered before message is sent to the broker, and before a future is returned by the .send() method.


17. Frage
You are composing a REST request to create a new connector in a running Connect cluster. You invoke POST /connectors with a configuration and receive a 409 (Conflict) response.
What are two reasons for this response? (Select two.)

Antwort: A,D

Begründung:
A409 Conflictresponse in Kafka Connect REST API usually means:
* The connector name provided already exists (i.e., a connector with that name is already deployed).
* The Kafka Connect cluster is temporarily unavailable to accept new tasks due toa rebalance in progress.
From theConfluent Developer documentationand Kafka Connect REST API spec:
"409 - Conflict. The connector name is already in use or the worker group is in the process of rebalancing and cannot complete the request at this time." Option A is incorrect because invalid configurations return400 Bad Request, not 409.
Option B is invalid because Kafka Connect does not have a strict concept of "capacity" that prevents connector creation with a 409.
Reference:Apache Kafka Connect REST API documentation


18. Frage
What are stateful operations in Kafka Streams API? (Choose 2.)

Antwort: B,C


19. Frage
(You are designing a stream pipeline to monitor the real-time location of GPS trackers, where historical location data is not required.
Each event has:
* Key: trackerId
* Value: latitude, longitude
You need to ensure that the latest location for each tracker is always retained in the Kafka topic.
Which topic configuration parameter should you set?)

Antwort: A

Begründung:
According to the official Apache Kafka documentation, log compaction is the mechanism used to retain only the latest record for each key in a topic. By setting cleanup.policy=compact, Kafka ensures that older records with the same key are eventually removed, leaving only the most recent value for each key.
This behavior is exactly suited for use cases such as tracking the current state of an entity, including GPS tracker locations, user profiles, or configuration data. In this scenario, the key (trackerId) uniquely identifies a tracker, and the value represents its most recent latitude and longitude.
Option B (retention.ms=infinite) retains all historical data, which contradicts the requirement. Option C (min.
cleanable.dirty.ratio) controls when compaction runs, not what data is retained. Option D (retention.ms=0) would immediately delete all data and is unsafe.
Therefore, setting cleanup.policy=compact is the correct and officially documented solution to always retain the latest location per tracker.


20. Frage
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