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Confluent CCDAK 시험 요강 주제:
| 섹션 | 비중 | 목표 |
|---|---|---|
| Kafka Connect | 10-15% | - 커넥터 구성 - Connect의 오프셋 관리 - Connect 아키텍처 (워커, 커넥터, 태스크) - 단일 메시지 변환 (SMT) - 컨버터 및 트랜스폼 - 소스 및 싱크 커넥터 |
| Kafka 설치 및 구성 | 5-10% | - 브로커 구성 매개변수 - 토픽 생성 및 구성 - ZooKeeper vs KRaft 모드 - 파티션 할당 전략 |
| 보안 | 5-10% | - 인가 (ACLs) - Schema Registry 보안 - 인증 (SASL, SSL/TLS) - 전송 중 암호화 |
| 스키마 관리 | 5-10% | - 스키마 등록 및 조회 - 스키마 진화 및 호환성 - Schema Registry 아키텍처 - Avro 스키마 - Protobuf 및 JSON 스키마 |
| Kafka 컨슈머 개발 | 15-20% | - 컨슈머 인터셉터 - 컨슈머 구성 및 튜닝 - 컨슈머 그룹 및 리밸런싱 - 멀티스레드 컨슈머 - 오프셋 관리 - 역직렬화 - 커밋 전략 (자동, 수동, 협력적) |
| 모니터링 및 운영 | 5-10% | - 교차 리전 복제 - Kafka 메트릭 및 모니터링 - 로그 압축 - 재해 복구 - 컨슈머 랙(Consumer Lag) 및 헬스 체크 |
| Kafka 기본 개념 | 10-15% | - Replication Factor 및 ISR - 로그 세그먼트 및 보존 - 프로듀서 및 컨슈머 기본 - 토픽, 파티션 및 오프셋 - 브로커 및 클러스터 |
| Kafka 프로듀서 개발 | 15-20% | - 멱등성 프로듀서 - 프로듀서 구성 및 튜닝 - 파티셔닝 전략 - 오류 처리 및 재시도 로직 - 직렬화 (JSON, Avro, Protobuf) - 프로듀서 인터셉터 - 정확히 한 번(Exactly-Once) 시맨틱 |
| Kafka Streams | 20-25% | - Streams 아키텍처 및 토폴로지 - 변환 연산 (map, filter, join, aggregate) - 정확히 한 번(Exactly-Once) 처리 - 윈도우 연산 (Tumbling, Hopping, Session) - 대화형 쿼리 - Kafka Streams 애플리케이션 테스트 - 상태 저장소 및 프로세서 |
최신 Confluent Certified Developer CCDAK 무료샘플문제
(You have a topic with four partitions. The application reading this topic is using a consumer group with two consumers.
Throughput is smoothly distributed among partitions, but application lag is increasing.
Application monitoring shows that message processing is consuming all available CPU resources.
Which action should you take to resolve this issue?)
- A. Decrease the max.poll.records property of consumers.
- B. Add more partitions to the topic to increase the level of parallelism of the processing.
- C. Increase the max.poll.records property of consumers.
- D. Add more consumers to increase the level of parallelism of the processing.
정답: D 🗳️
설명: (DumpTOP 회원만 볼 수 있음)
You use Kafka Connect with the JDBC source connector to extract data from a large database and push it into Kafka.
The database contains tens of tables, and the current connector is unable to process the data fast enough.
You add more Kafka Connect workers, but throughput doesn't improve.
What should you do next?
- A. Add more Kafka brokers to the cluster.
- B. Increase the number of Kafka partitions for the topics.
- C. Modify the database schemas to enable horizontal sharding.
- D. Increase the value of the connector's property tasks.max.
정답: D 🗳️
설명: (DumpTOP 회원만 볼 수 있음)
You need to configure a sink connector to write records that fail into a dead letter queue topic. Requirements:
Topic name: DLQ-Topic
Headers containing error context must be added to the messagesWhich three configuration parameters are necessary?(Select three.)
- A. errors.deadletterqueue.topic.name=DLQ-Topic
- B. errors.log.enable=true
- C. errors.log.include.messages=true
- D. errors.deadletterqueue.context.headers.enable=true
- E. errors.tolerance=all
- F. errors.tolerance=none
정답: A,D,E 🗳️
설명: (DumpTOP 회원만 볼 수 있음)
You have a consumer group with default configuration settings reading messages from your Kafka cluster.
You need to optimize throughput so the consumer group processes more messages in the same amount of time.
Which change should you make?
- A. Decrease the session timeout of each consumer.
- B. Disable auto commit and have the consumers manually commit offsets.
- C. Increase the number of bytes the consumers read with each fetch request.
- D. Remove some consumers from the consumer group.
정답: C 🗳️
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Which two statements are correct when assigning partitions to the consumers in a consumer group using the assign() API?
(Select two.)
- A. The consumer chooses which partition to read without any assignment from brokers.
- B. The consumer group will not be rebalanced if a consumer leaves the group.
- C. All topics must have the same number of partitions to use assign() API.
- D. It is mandatory to subscribe to a topic before calling assign() to assign partitions.
정답: A,B 🗳️
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