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| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Apache Kafka Fundamentals | 23% | - Configuration basics and cluster setup - Core concepts: brokers, topics, partitions, replicas, offsets - Kafka architecture and data flow - Delivery semantics: at-most-once, at-least-once, exactly-once |
| Kafka Connect | 15% | - Data transformation and integration patterns - Source and sink connectors configuration - Connect architecture: workers, connectors, tasks, converters |
| Application Testing | 8% | - Mocking and test utilities - Integration testing and test clusters - Unit testing producers and consumers |
| Application Observability | 13% | - Error diagnosis and troubleshooting - Tracing and performance tuning - Logging and monitoring metrics |
| Apache Kafka Streams | 12% | - Windowing and time semantics - Stream processing operations: map, filter, join, aggregation - Error handling and state management - Streams API concepts: topology, processors, state stores |
| Apache Kafka Application Development | 28% | - Consumer API: configuration, offset management, consumer groups, rebalancing - Transactional messaging and idempotence - Producer API: configuration, serialization, partitioning, error handling - Schema management: Confluent Schema Registry, compatibility rules, evolution |
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88. Frage
The exactly once guarantee in the Kafka Streams is for which flow of data?
Antwort: B
Begründung:
Kafka Streams can only guarantee exactly once processing if you have a Kafka to Kafka topology.
89. Frage
Match the topic configuration setting with the reason the setting affects topic durability.
(You are given settings like unclean.leader.election.enable=false, replication.factor, min.insync.replicas=2)
Antwort:
Begründung:
Explanation:
unclean.leader.election.enable=false # Prevents data loss by only considering in-sync replicas when rebalancing.
replication.factor # Specifies how many redundant copies of partitions are distributed across brokers.
min.insync.replicas=2 # Sets the standard for the number of partition instances that must keep up with the latest committed message.
unclean.leader.election.enable=false ensures that only in-sync replicas can be elected as leaders. If disabled, an out-of-sync replica may become leader, potentially leading to data loss.
replication.factor defines how many brokers will maintain copies of each partition, directly impacting durability and availability.
min.insync.replicas determines how many replicas must acknowledge a write when acks=all is used, enforcing write durability.
Reference: Apache Kafka Topic Configuration Documentation
90. Frage
StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
KStream<String, String> textLines = builder.stream("word-count-input"); KTable<String, Long> wordCounts = textLines
.mapValues(textLine -> textLine.toLowerCase())
.flatMapValues(textLine -> Arrays.asList(textLine.split("\W+")))
.selectKey((key, word) -> word)
.groupByKey()
.count(Materialized.as("Counts"));
wordCounts.toStream().to("word-count-output", Produced.with(Serdes.String(), Serdes.Long())); builder.build(); What is an adequate topic configuration for the topic word-count-output?
Antwort: B
Begründung:
Result is aggregated into a table with key as the unique word and value its frequency. We have to enable log compaction for this topic to align the topic's cleanup policy with KTable semantics.
91. Frage
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?
Antwort: C
Begründung:
You will need to set the schemas.enable parameters for the converter to false for plain text with no schema.
92. Frage
What is the function of Kafka Connect Converters?
Antwort: D
93. Frage
......
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