制限しなくて勉強する

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Confluent CCDAK 試験シラバストピック:

Confluent Certified Developer for Apache Kafka Certification Examination 認定 CCDAK 試験問題：

1. You create a topic named stream-logs with:
A replication factor of 3
Four partitions
Messages that are plain logs without a keyHow will messages be distributed across partitions?

A) The first message will always be written to partition 0.
B) Messages will be distributed round-robin among all the topic partitions.
C) All messages will be written to the same log segment.
D) Messages will be distributed among all the topic partitions with strict ordering.

2. Your Kafka cluster has five brokers. The topic t1 on the cluster has:
Two partitions
Replication factor = 4
min.insync.replicas = 3You need strong durability guarantees for messages written to topic t1.You configure a producer acks=all and all the replicas for t1 are in-sync.How many brokers need to acknowledge a message before it is considered committed?

A) 3
B) 2
C) 4
D) 5

3. You need to collect logs from a host and write them to a Kafka topic named 'logs-topic'. You decide to use Kafka Connect File Source connector for this task.
What is the preferred deployment mode for this connector?

A) Standalone mode
B) Distributed mode
C) Parallel mode
D) SingleCluster mode

4. What is a consequence of increasing the number of partitions in an existing Kafka topic?

A) Existing data will be redistributed across the new number of partitions temporarily increasing cluster load.
B) Records with the same key could be located in different partitions.
C) The acknowledgment process will increase latency for producers using acks=all.
D) Consumers will need to process data from more partitions which will significantly increase consumer lag.

5. Which is true about topic compaction?

A) When a client produces a new event with an existing key, the broker immediately deletes the offset of the existing event.
B) Compaction will keep exactly one message per key after compaction of inactive log segments.
C) When a client produces a new event with an existing key, the old value is overwritten with the new value in the compacted log segment.
D) Topic compaction does not remove old events; instead, when clients consume events from a compacted topic, they store events in a hashmap that maintains the latest value.

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