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Die Confluent Certified Developer for Apache Kafka (CCDAK) Zertifizierungsprüfung ist ein anspruchsvolles Zertifizierungsprogramm, das für Entwickler konzipiert wurde, die ihre Fähigkeiten und ihr Verständnis von Apache Kafka validieren möchten. Dieses Zertifizierungsprogramm wird von Confluent angeboten, einer führenden Daten-Streaming-Plattform, die Enterprise-Lösungen für die Verwaltung und Verarbeitung von Daten in Echtzeit bietet. Das CCDAK Zertifizierungsprogramm wurde entwickelt, um die Kompetenz eines Entwicklers in der Kafka-Entwicklung zu messen und sicherzustellen, dass er die notwendigen Fähigkeiten hat, Kafka-basierte Anwendungen zu erstellen und zu pflegen.

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Confluent Certified Developer for Apache Kafka Certification Examination CCDAK Prüfungsfragen mit Lösungen (Q176-Q181):

176. Frage
Which two statements are correct about transactions in Kafka?
(Select two.)

A. All messages from a failed transaction will be deleted from a Kafka topic.
B. Information about producers and their transactions is stored in the _transaction_state topic.
C. Consumers can consume both committed and uncommitted transactions.
D. Transactions are only possible when writing messages to a topic with single partition.
E. Transactions guarantee at least once delivery of messages.

Antwort: B,C

Begründung:
Comprehensive and Detailed Explanation From Exact Extract:
* #C. Consumers can consume both committed and uncommitted transactions.By default,Kafka consumers only read committed messagesif they are configured with isolation.level=read_committed.
However, if configured as read_uncommitted, theycan also consume uncommitted (potentially aborted) transactional messages.
From Kafka Documentation:
"The isolation.level setting controls whether the consumer will read only committed messages or all messages, including uncommitted messages from ongoing or aborted transactions."
* #D. Information about producers and their transactions is stored in the _transaction_state topic.
Kafka uses an internal topic named__transaction_stateto maintain metadata about producer transactions. This topic is essential for tracking thetransaction lifecycle, fencing, and recovery.
From Kafka Internals:
"Kafka stores the state of active and completed transactions in an internal topic called __transaction_state."

177. Frage
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=-1Which four statements match the expected behavior?(Select four.)

A. The connector will wait 60000ms before trying to commit offsets for tasks.
B. The offsets topic will use the broker default replication factor.
C. The connector will wait 500ms for offset data to be committed.
D. The connector will commit offsets to a topic called connect-offsets.

Antwort: A,B,C,D

Begründung:
Each of these settings plays a key role inKafka Connect offset management:
* offset.flush.interval.ms=60000 # Offset commits happen every 60 seconds.
* offset.flush.timeout.ms=500 # The flush operation times out if it takes more than 500 ms.
* offset.storage.topic=connect-offsets # This is the internal topic for storing source offsets.
* offset.storage.replication.factor=-1 # This uses thebroker's default replication factor(commonly set via default.replication.factor).
FromKafka Connect Docs:
"If offset.storage.replication.factor=-1, the value will be determined by the broker's default replication factor." Reference:Kafka Connect Worker Configuration

178. Frage
We want the average of all events in every five-minute window updated every minute. What kind of Kafka Streams window will be required on the stream?

A. Tumbling window
B. Session window
C. Sliding window
D. Hopping window

Antwort: D

Begründung:
A hopping window is defined by two propertiesthe window's size and its advance interval (aka "hop"), e.g., a hopping window with a size 5 minutes and an advance interval of 1 minute.

179. Frage
You need to correctly join data from two Kafka topics.
What will allow for the co-partitioning? (Choose 2.)

A. Both topics have the same key and partitioning strategy.
B. Both topics have the same number of partitions.
C. Both topics have the same value schema.
D. Both topics have the same retention time.

Antwort: A,B

180. Frage
Suppose you have 6 brokers and you decide to create a topic with 10 partitions and a replication factor of 3. The brokers 0 and 1 are on rack A, the brokers 2 and 3 are on rack B, and the brokers 4 and 5 are on rack C.
If the leader for partition 0 is on broker 4, and the first replica is on broker 2, which broker can host the last replica? (select two)

A. 0
B. 1
C. 2
D. 3
E. 4
F. 5

Antwort: A,D

Begründung:
When you create a new topic, partitions replicas are spreads across racks to maintain availability. Hence, the Rack A, which currently does not hold the topic partition, will be selected for the last replica

181. Frage
......

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