Kafka online test

The Kafka online test makes use of scenario-based questions to test for on-the-job skills as opposed to theoretical knowledge, ensuring that candidates who do well on this screening test have the relavant skills. The questions are designed to covered following on-the-job aspects:

• Inzicht in en werken met Kafka -compensatie
• Kennis van in gesynchroniseerde replica in Kafka
• Ervaring met het beheren en oplossen van problemen met Kafka
• Inzicht in gedistribueerde systemen en hun toepassing in Kafka
• Vaardigheid in gebeurtenisstreamingconcepten en hun implementatie in Kafka
• Kennis van berichtwachtrijen en hun gebruik in Kafka
• Ervaring met het bouwen en beheren van datapijpleidingen met behulp van Kafka
• Werkkennis van stroomverwerking in Kafka
• Inzicht in en implementeren van fouttolerantie in Kafka
• Mogelijkheid om Kafka te ontwerpen en op te schalen voor hoge schaalbaarheid

Once the test is sent to a candidate, the candidate receives a link in email to take the test. For each candidate, you will receive a detailed report with skills breakdown and benchmarks to shortlist the top candidates from your pool.

• in gesynchroniseerde replica

  Een in gesynchroniseerde replica in Kafka is een replica die gesynchroniseerd is met de replica van de leider voor een bepaalde verdeling. Deze replica's worden beschouwd als in-good-state en worden gebruikt voor consistente en betrouwbare berichtenlevering. Het meten van deze vaardigheid helpt recruiters de kennis van de kandidaat van replica -synchronisatie, gegevensconsistentie en fouttolerantie in Kafka te evalueren.

• kafka clusters

  Een kafka -cluster bestaat uit meerdere kafka -makelaars die samenwerken om te vormen Een schaalbaar en fouttolerant berichtensysteem. Het biedt een hoge beschikbaarheid, fouttolerantie en horizontale schaalbaarheid voor het verwerken van grote hoeveelheden gegevensstromen. Door deze vaardigheid te meten stelt recruiters in staat om het begrip van de kandidaat van clustermanagement, replicatie en gegevensverdeling in Kafka te beoordelen.

• gedistribueerde systemen

  Een gedistribueerd systeem is een verzameling onafhankelijke componenten die samen werken die samen werken om een ​​gemeenschappelijk doel te bereiken. In de context van Kafka is het begrijpen van gedistribueerde systemen cruciaal omdat Kafka is ontworpen om grootschalige gebeurtenisstromen en gedistribueerde verwerking te verwerken. Met het meten van deze vaardigheid kunnen recruiters de bekendheid van de kandidaat evalueren met gedistribueerde systeemconcepten zoals schaalbaarheid, fouttolerantie en gegevensconsistentie.

• gebeurtenisstreaming

  Gebeurtenisstreaming omvat de continue en realtime Verwerking van gegevensgebeurtenissen. In Kafka worden gebeurtenissen weergegeven als berichten en worden ze verwerkt met behulp van het Publish-subscribe-model van Kafka. Het meten van deze vaardigheid helpt recruiters de kennis van de kandidaat te beoordelen over het streamen van gegevensarchitecturen, gebeurtenisgestuurde systemen en realtime gegevensverwerking.

• berichtwachtrijen

  Berichtwachtrijen bieden een manier om producenten te ontkoppelen producenten en consumenten in een gedistribueerd systeem. In Kafka worden berichtwachtrijen geïmplementeerd als onderwerpen waar berichten worden opgeslagen en kunnen worden geconsumeerd door meerdere consumenten. Met het meten van deze vaardigheid kunnen recruiters het begrip van de kandidaat van berichtgerichte architecturen, ontkoppeling van componenten en asynchrone communicatiepatronen evalueren.

• datapijplijnen

  Gegevenspijplijnen zijn de systemen en processen die worden gebruikt om te worden gebruikt. Extraheer, transformeren en laden (ETL) gegevens van verschillende bronnen naar een bestemming. In Kafka kunnen datapijpleidingen worden gebouwd met behulp van verschillende componenten zoals bronnen, connectoren en gootstenen. Door deze vaardigheid te meten stelt recruiters in staat om de kennis van de kandidaat van gegevensinname, transformatie en streaming gegevensintegratie te beoordelen met behulp van Kafka.

• Stream Processing

  Stream-verwerking omvat de realtime berekening en analyse van Gegevensstromen. In Kafka kan streamverwerking worden uitgevoerd met behulp van KAFKA -streams of andere stream -verwerkingskaders. Het meten van deze vaardigheid helpt recruiters te evalueren Het vermogen van een systeem om te blijven functioneren, zelfs in aanwezigheid van hardwarefouten, softwarefouten of andere onverwachte gebeurtenissen. In Kafka wordt fouttolerantie bereikt door gegevensreplicatie, leider -verkiezingen en herstelmechanismen. Met het meten van deze vaardigheid kunnen recruiters het begrip van de kandidaat van fouttolerante architecturen, foutafhandeling en gegevensduurzaamheid in Kafka beoordelen.

• schaalbaarheid

  Schaalbaarheid is het vermogen van een systeem om toe te hanteren. Workloads door bronnen toe te voegen of horizontaal te schalen. In Kafka wordt schaalbaarheid bereikt door partitionering, gedistribueerde verwerking en parallellisme. Met het meten van deze vaardigheid kunnen recruiters de kennis van de kandidaat evalueren van het ontwerpen en beheren van schaalbare systemen voor het verwerken van gegevensstromen met hoge doorvoer in KAFKA.

• Data Replication

  Gegevensreplicatie is het proces van het creëren van en het creëren van en het maken van en het onderhouden van kopieën van gegevens op meerdere locaties voor redundantie en beschikbaarheid. In KAFKA wordt gegevensreplicatie gebruikt om duurzaamheid en fouttolerantie te garanderen. Met het meten van deze vaardigheid kunnen recruiters het begrip van de kandidaat van replicatiestrategieën, consistentiemodellen en gegevensintegriteit in Kafka beoordelen.

• Full list of covered topics

  The actual topics of the questions in the final test will depend on your job description and requirements. However, here's a list of topics you can expect the questions for Kafka online test to be based on.

  Kafka -onderwerpen

  Kafka -producenten

  Kafka -consumenten

  Kafka Connect

  Kafka -streams

  Kafka API

  Kafka partitionering

  Kafka -replicatie

  Kafka offset commit

  Kafka offset reset

  Kafka -configuraties

  Kafka Cluster Management

  Kafka clusterschaling

  Kafka -clusteruitbreiding

  Kafka -clustersonitoring

  In-sync replica

  Kafka -clusterprestaties

  Kafka Cluster Beveiliging

  Kafka cluster veerkracht

  Evenementgestuurde architecturen

  Serialisatie en deserialisatie van gebeurtenissen

  Berichtwachtrijconcepten

  Berichtwachtrijmechanismen

  Berichtwachtrij ontwerppatronen

  Datapijplijn architecturen

  Gegevensintegratie met Kafka

  Ontwikkelen met Kafka -streams

  Stream -analyse met Kafka

  Verwerkingsgaranties in Kafka

  Kafka Fault Handling

  Kafka Performance Tuning

  Schaalbaarheid in Kafka

  Kafka Partition -opdracht

  Kafka -gegevensreplicatie

  Kafka spiegeling

  Gegevensback -up en herstel in Kafka

  Kafka monitoring en waarschuwing

  Kafka Security Best Practices

  Kafka admin -operaties

  Kafka -gegevenscompressie

  Kafka -gegevenscodering

  Kafka -authenticatie en autorisatie

  Kafka -bericht serialisatie

  Kafka -berichtcompressie

  Kafka -berichtroutering

  Kafka -bericht opnieuw proberen

  Kafka -foutafhandeling

  Kafka -bericht vertraagt

  Kafka -berichtfiltering

  Kafka -evenement bestellen

  Kafka Event Timestamping

  Kafka Event Replay

  Kafka -evenementuitzetting

• Kafka -ontwikkelaar
• Kafka -beheerder
• Senior Kafka -ontwikkelaar

For intermediate/ experienced candidates, we customize the assessment questions to include advanced topics and increase the difficulty level of the questions. This might include adding questions on topics like

• Kennis van gegevensreplicatietechnieken in Kafka
• Ervaring met het werken met Kafka Connect en zijn verschillende connectoren
• Bekendheid met Kafka-streams en het gebruik ervan voor realtime verwerking
• Kafka -beveiligingsmechanismen begrijpen en toepassen
• Vaardigheid bij het monitoren en optimaliseren van Kafka -prestaties
• Ervaring met het omgaan en beheren van Kafka -onderwerpen en partities
• Kennis van Kafka -berichten serialisatie en deserialisatie
• Kafka -berichtencompressietechnieken begrijpen en implementeren
• Ervaring met het integreren van Kafka met andere big data -technologieën zoals Hadoop en Spark
• Vaardigheid bij het beheren van Kafka -consumenten en producenten voor efficiënte gegevensverwerking