CCDAK試験解説問題 & CCDAK問題サンプル

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CCDAK試験は、Kafkaのアーキテクチャ、構成、パフォーマンスチューニング、セキュリティなど、幅広いトピックをカバーしています。この試験は、多肢選択問題から構成され、候補者が実世界のシナリオに知識を適用できる能力を示す必要があります。試験はオンラインで実施され、世界中どこからでも受験できます。候補者は試験を完了するために90分の時間があり、合格には70％以上のスコアが必要です。

CCDAK認定試験は、Kafkaプラットフォームでの知識と経験の業界に認識されている検証です。カフカアーキテクチャ、設計原則、および実装の詳細についての理解を評価するように設計されています。この認定は業界で非常に尊敬されており、世界中の大手組織によって認められています。試験の準備をするには、候補者は、Kafkaのアーキテクチャ、設計原則、および実装の詳細を確実に理解している必要があり、生産環境でKafkaとの仕事の経験が必要です。

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実用的CCDAK｜効率的なCCDAK試験解説問題試験｜試験の準備方法Confluent Certified Developer for Apache Kafka Certification Examination問題サンプル

証明書を効率的に渡す状況を確認するために、当社のCCDAK練習資料は一流の専門家によって編集されています。したがって、私たちのチームの能力は疑う余地がありません。役に立たないものに貴重な時間を無駄にすることなく、レビューして順調に進むのに役立ちます。彼らは、最近の試験でCCDAKスタディガイドが通常テストするものを厳選し、これらのCCDAK実際のテストに蓄積した知識を捧げました。

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 (Q74-Q79):

質問 # 74
Which of the following is a push query?

A. SELECT *
FROM NUMBER_OF_TESTS
WHERE ID='10';
B. CREATE STREAM STUDENTS (ID STRING KEY, SCORE INT)
WITH (kafka_topic='students_topic', value_format='JSON', partitions=4);
C. SELECT windowstart, windowend, item_id, SUM(quantity)
FROM orders
WINDOW TUMBLING (SIZE 20 SECONDS)
GROUP BY item_id
EMIT CHANGES;
D. CREATE TABLE LEFT_TABLE (ID BIGINT PRIMARY KEY, NAME varchar, VALUE bigint) WITH (kafka_topic='left_topic', value_format='JSON', partitions=4);

正解：C

質問 # 75
We would like to be in an at-most once consuming scenario. Which offset commit strategy would you recommend?

A. Do not commit any offsets and read from beginning
B. Commit the offsets in Kafka, after processing the data
C. Commit the offsets on disk, after processing the data
D. Commit the offsets in Kafka, before processing the data

正解：D

解説：
Here, we must commit the offsets right after receiving a batch from a call to .poll()

質問 # 76
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();
}

A. SerializationException
B. InvalidPartitionsException
C. BufferExhaustedException
D. BrokerNotAvailableException

正解：A、C

解説：
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.

質問 # 77
You are working on an Orders microservice Thai is publishing messages lo an Orders topic. II is a business requirement that the Orders for a given customer are processed sequentially. Also, the Orders topic is partitioned tor scalability.
Which factors would you need to address during application development?

A. Enable producer Idempotence. set llnger.ms to 0. set acks='all\ and number of partitions is not changed.
B. Ensure the message key is set to customer id, max-in-flight requests per connection is set to less than or equal to 5, and number of partitions is not changed.
C. Enable producer Idempotence. set max-in-flight requests per connection to 1. and number of partitions is not changed.
D. Enable producer Idempotence. set batch.size = 1. and set lioq.er.ms to 0. and number ot partitions is not changed.

正解：B

質問 # 78
You are sending messages with keys to a topic. To increase throughput, you decide to increase the number of partitions of the topic. Select all that apply.

A. All the existing records will get rebalanced among the partitions to balance load
B. Old records will stay in their partitions
C. New records may get written to a different partition
D. New records with the same key will get written to the partition where old records with that key were written

正解：B、C

解説：
Increasing the number of partition causes new messages keys to get hashed differently, and breaks the guarantee "same keys goes to the same partition". Kafka logs are immutable and the previous messages are not re-shuffled

質問 # 79
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