Confluent CCDAK Prüfungsthemen:
| Abschnitt | Gewichtung | Ziele |
|---|---|---|
| Entwicklung mit Kafka-Producern | 15–20 % | - Fehlerbehandlung und Wiederholungslogik - Serialisierung (JSON, Avro, Protobuf) - Genau-Einmal-Semantik - Konfiguration und Optimierung von Producern - Producer-Interceptor - Partitionierungsstrategien - Idempotente Producer |
| Installation und Konfiguration von Kafka | 5–10 % | - Strategien zur Partitionszuweisung - ZooKeeper gegenüber dem KRaft-Modus - Konfigurationsparameter für Broker - Erstellung und Konfiguration von Topics |
| Kafka-Grundlagen | 10–15 % | - Replikationsfaktor und ISR - Broker und Cluster - Grundlagen zu Producer und Consumer - Topics, Partitionen und Offsets - Log-Segmente und Aufbewahrungsdauer |
| Kafka Streams | 20–25 % | - Fensteroperationen (Festfenster, Gleitfenster, Sitzungsfenster) - Architektur und Topologie von Streams - Transformationsoperationen (map, filter, join, aggregate) - Genau-Einmal-Verarbeitung - Interaktive Abfragen - State Stores und Prozessoren - Testen von Kafka-Streams-Anwendungen |
| Überwachung und Betrieb | 5–10 % | - Wiederherstellung nach Ausfällen - Verzögerung von Consumern und Zustandsprüfungen - Regionsübergreifende Replikation - Log-Komprimierung - Kafka-Metriken und Überwachung |
| Kafka Connect | 10–15 % | - Einzelnachrichtentransformationen (SMT) - Architektur von Connect (Worker, Connectors, Aufgaben) - Konverter und Transformationen - Verwaltung von Offsets in Connect - Konfiguration von Connectors - Quell- und Senken-Connectors |
| Entwicklung mit Kafka-Consumern | 15–20 % | - Verwaltung von Offsets - Consumer-Interceptor - Commit-Strategien (automatisch, manuell, kooperativ) - Konfiguration und Optimierung von Consumern - Consumer-Gruppen und Neuverteilung - Deserialisierung - Mehrthreadige Consumer |
| Schema-Verwaltung | 5–10 % | - Avro-Schemata - Registrierung und Abruf von Schemata - Architektur des Schema-Registrierungsdienstes - Schema-Weiterentwicklung und Kompatibilität - Protobuf- und JSON-Schemata |
| Sicherheit | 5–10 % | - Autorisierung (ACLs) - Absicherung des Schema-Registrierungsdienstes - Verschlüsselung während der Übertragung - Authentifizierung (SASL, SSL/TLS) |
Confluent Certified Developer for Apache Kafka Certification Examination CCDAK Prüfungsfragen mit Lösungen
(You are experiencing low throughput from a Java producer.
Kafka producer metrics show a low I/O thread ratio and low I/O thread wait ratio.
What is the most likely cause of the slow producer performance?)
- A. Compression is enabled.
- B. There is a bad data link layer (Layer 2) connection from the producer to the cluster.
- C. The producer code has an expensive callback function.
- D. The producer is sending large batches of messages.
Antwort: C 🗳️
Erklärung: (Nur für DeutschPrüfung-Mitglieder sichtbar)
You need to consume messages from Kafka using the command-line interface (CLI).
Which command should you use?
- A. kafka-consume
- B. kafka-console-consumer
- C. kafka-consumer
- D. kafka-get-messages
Antwort: B 🗳️
Erklärung: (Nur für DeutschPrüfung-Mitglieder sichtbar)
You have a Kafka client application that has real-time processing requirements.
Which Kafka metric should you monitor?
- A. Consumer heartbeat rate to group coordinator
- B. Aggregate incoming byte rate
- C. Total time to serve requests to replica followers
- D. Consumer lag between brokers and consumers
Antwort: D 🗳️
Erklärung: (Nur für DeutschPrüfung-Mitglieder sichtbar)
Match each configuration parameter with the correct deployment step in installing a Kafka connector.
Antwort:
Explanation:
1st: Place the connector's JAR file in the directory specified by plugin.path
2nd: Restart the Kafka Connect cluster
3rd: Verify using REST API (/connector-plugins)
4th: Configure the connector
5th: (Repeat of 4th, duplicate step)
1st # Place the connector's JAR file in the directory specified by the plugin.path configuration.
2nd # Restart the Kafka Connect cluster.
3rd # Verify that the connector is installed by listing all available connectors using the Kafka Connect REST API (/connector-plugins).
4th # Configure the connector using a JSON or properties file with the necessary settings.
5th # Configure the connector using a JSON or properties file with the necessary settings.
Kafka Connect requires that custom connectors be placed in the directory defined by plugin.path. After restarting the cluster, you can use the REST API to confirm availability and then deploy the connector configuration.
From Kafka Connect Documentation:
"After placing the JAR in the plugin.path, you must restart the Connect cluster to pick it up. Use the
/connector-plugins REST endpoint to verify."
The duplication of configuration is an error in the question options and should occur only once.
Reference: Kafka Connect Plugin Installation Guide
(You are developing a Kafka Streams application with a complex topology that has multiple sources, processors, sinks, and sub-topologies.
You are working in a development environment and do not have access to a real Kafka cluster or topics.
You need to perform unit testing on your Kafka Streams application.
Which should you use?)
- A. TopologyTestDriver
- B. MockProducer, MockConsumer
- C. TestProducer, TestConsumer
- D. KafkaUnitTestDriver
Antwort: A 🗳️
Erklärung: (Nur für DeutschPrüfung-Mitglieder sichtbar)
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