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CCDAK試験解答、CCDAK試験解説問題

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認定試験のためのCCDAK - Confluent Certified Developer for Apache Kafka Certification Examination資料

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Confluent Certified Developer for Apache Kafka Certification Examination 認定 CCDAK 試験問題 (Q46-Q51):

質問 # 46
In Avro, adding a field to a record without default is a __ schema evolution

A. forward
B. backward
C. breaking
D. full

正解：A

解説：
Clients with old schema will be able to read records saved with new schema.

質問 # 47
A stream processing application is consuming from a topic with five partitions. You run three instances of the application. Each instance has num.stream.threads=5.
You need to identify the number of stream tasks that will be created and how many will actively consume messages from the input topic.

A. 15 created, 15 actively consuming
B. 15 created, 5 actively consuming
C. 5 created, 5 actively consuming
D. 5 created, 1 actively consuming

正解：A

解説：
In Kafka Streams, the number of stream tasks = number of input partitions × num.stream.threads × number of instances, but only as many as the number of partitions can actively consume at once.
However, in this case, Kafka Streams assigns one task per partition, and because there are 5 partitions and 15 threads (3 instances × 5 threads), 15 tasks are created, and all 15 can be active depending on processing topology.
From Kafka Streams Developer Guide:
"Kafka Streams creates one task per input partition. If you increase the number of stream threads, it runs multiple tasks in parallel within a single instance." So, 15 stream tasks will be created and 15 will be actively consuming.
Reference: Apache Kafka Streams Documentation > Concepts > Tasks and Threads

質問 # 48
Match each configuration parameter with the correct option.
To answer choose a match for each option from the drop-down. Partial
credit is given for each correct answer.

正解：

解説：

Explanation:
Correct Matches
* path.format#Only valid for some Source Connectors
* value.converter#Valid for all Source Connectors
* input.path#Only valid for some Source Connectors
* errors.retry.timeout#Valid for all Source Connectors
* tasks.max#Valid for all Source Connectors
* path.formatThis is a connector-specific configuration, commonly used by file-based or storage-based source connectors (for example, HDFS, S3, or FilePulse connectors). It isnot part of the Kafka Connect framework itself, so it is only valid for some source connectors.
* value.converterThis is aworker-level configurationthat defines how record values are converted (JSON, Avro, Protobuf, etc.). It applies toall connectorsrunning on the worker unless overridden at the connector level.
* input.pathThis configuration is specific to file-based source connectors (e.g., FileStreamSourceConnector). It isnot universally supported, so it is only valid for some source connectors.
* errors.retry.timeoutThis is part of Kafka Connect'serror handling framework, introduced to support retries and tolerance of transient errors. It is ageneric Connect configurationand valid for all connectors.
* tasks.maxThis is amandatory, generic connector configurationthat controls the maximum number of tasks a connector may create. It is valid forall source (and sink) connectors.

質問 # 49
What does producing data to a topic with a message key allow?

A. Consumers to subscribe to a message with a specific key
B. Producers to add extra metadata with the message
C. Messages to be secured with encryption
D. Messages to have a strategy for partition assignment

正解：D

質問 # 50
What is accomplished by producing data to a topic with a message key?

A. It provides a mechanism for encrypting messages at the partition level to ensure secure data transmission.
B. Consumers can filter messages in real time based on the message key without processing unrelated messages.
C. Messages with the same key are routed to a deterministically selected partition, enabling order guarantees within that partition.
D. Kafka brokers allow you to add more partitions to a given topic, without impacting the data flow for existing keys.

正解：C

解説：
When amessage keyis specified in Kafka, the producer uses apartitioner(typically the default hash-based partitioner) todeterministically map all records with the same key to the same partition. Kafka guarantees order within a partition, so this enables per-key ordering.
FromKafka Producer Concepts:
"If a key is present, the producer will always route records with the same key to the same partition. Kafka preserves the order of records within a partition." This is essential for ordered processing and join semantics.
Reference:Kafka Producer Design > Partitions and Keys

質問 # 51
......

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