点一下关注吧！！！非常感谢！！持续更新！！！
目前已经更新到了：
- Hadoop（已更完）
- HDFS（已更完）
- MapReduce（已更完）
- Hive（已更完）
- Flume（已更完）
- Sqoop（已更完）
- Zookeeper（已更完）
- HBase（已更完）
- Redis （已更完）
- Kafka（正在更新...）
章节内容
上节我们完成了如下的内容：
我们模拟了让分区重新分配的过程，在业务上实际发生的情况。比如：当几台Kafka节点不够用后，我们将对Kafka进行扩容，但是此时遇到的问题是，之前的分区不会分配到新的Kafka节点上，那此时我们需要借助Kafka提供的脚本来实现这一过程：
- Kafka分区重分配
- 包含启动服务、创建主题、新增服务等操作
- 查看集群、生成JSON、执行计划
- 最终确认完成了新加Kafka节点后，分区进行了重分配。
Kafka启动再平衡
我们可以在新建主题的时候，手动指定主题各个Leader分区以及Follower分区的分配情况，即什么分区副本在哪个Broker节点上
随着系统的运行，Broker的宕机重启，会引发Leader分区和Follower分区的角色转换，最后可能Leader大部分都集中在少数几台Broker上，由于Leader负责客户端的读写操作，此时集中Leader分区的少数几台服务器的网络IO和CPU都会很紧张。
Leader和Follower的角色转换会引起Leader副本在集群中分布的不均衡，此时我们需要一种手段，让Leader的分布重新恢复到一个均衡的状态。
启动服务
目前我们需要启动两台Kafka进行测试：
分别在h121 和 h122节点上启动服务
shell
kafka-server-start.sh /opt/servers/kafka_2.12-2.7.2/config/server.propertiesh121
h122
新建主题
shell
kafka-topics.sh --zookeeper h121.wzk.icu:2181 --create --topic topic_test_01 --replica-assignment "0:1,1:0,0:1"该命令的解释：
- 创建了主题 topic_test_01
- 有三个分区，每个分区两个副本
创建的结果如下图：
查看主题
我们可以通过如下的命令进行查看：
shell
kafka-topics.sh --zookeeper h121.wzk.icu:2181 --describe --topic topic_test_01 执行结果如下图：
主题信息
- 主题名称 topic_test_01
- 分区数 3
- 复制因子 2
分区详情
分区0：
- Leader 0
- 副本 0,1
- ISR(同步副本集合）0,1
分区1：
- Leader 1
- 副本：1,0
- ISR（同步副本集合）1,0
分区2：
- Leader 0
- 副本 0,1
- ISR（同步副本集合）0,1
模拟宕机
停止节点
我们结束掉 h122 的机器的Kafka
此时查看我们的主题信息：
shell
kafka-topics.sh --zookeeper h121.wzk.icu:2181 --describe --topic topic_test_01运行结果如下图所示：
分析解释
- 通过对比我们可以看到，Leader已经全是0了，且ISR为0了。
- 分区0、1、2的Leader都变成了Broker的Broker0接管了所有分区的Leader角色。
- 所有分区的ISR现在只包含Broker0，原来包含的Broker1已经从ISR中移除，这表明只有Broker0目前保持同步状态。
- 副本状态中，尽管Replicase任列出0、1或1、0，但由于Broker1已经停止，实际上只有Broker0保持活跃。
重启节点
我们在刚才停掉的 h122 节点上，重新启动Kafka服务：
shell
kafka-server-start.sh /opt/servers/kafka_2.12-2.7.2/config/server.properties重新启动后，h122是Broker1，继续查看主题的分区：
shell
kafka-topics.sh --zookeeper h121.wzk.icu:2181 --describe --topic topic_test_01观察结果如下：
- 根据对比，我们发现，Broker恢复了，但是Leader的分配并没有改变，还是出于Leader切换后的状态。
- 分区还是3个，副本也正常，ISR也正常，但是唯独Leader这一项，会发现都是Broker0，而没有Broker1。
这种问题我们需要让Kafka自动平衡一下。
自动再平衡
脚本介绍
此时，我们需要使用Kafka自动再平衡的脚本：kafka-preferred-replica-election.sh
我们直接运行，可以看到脚本的介绍：
shell
kafka-preferred-replica-election.sh脚本的介绍如下图：
编写JSON
我们编写JSON，这样编写是因为我们开始配置的时候是：
在逗号分割的每个数值对儿中：
● 排在前面的是Leader分区
● 后面的是副本的分区
shell
# 这是我们希望的分区状况
--replica-assignment "0:1,1:0,0:1"所以我们编写的JSON内容如下：
shell
vim topic_test_01_preferred-replica.json
{
"partitions": [
{
"topic": "topic_test_01",
"partition": 0
},
{
"topic": "topic_test_01",
"partition": 1
},
{
"topic": "topic_test_01",
"partition": 2
}
]
}写入的内容如下图所示：
运行测试
执行如下的脚本：
shell
kafka-preferred-replica-election.sh --zookeeper h121.wzk.icu:2181 --path-to-json-file topic_test_01_preferred-replica.json运行后返回的结果如下：
查看分区
我们再次查看分区：
shell
kafka-topics.sh --zookeeper h121.wzk.icu:2181 --describe --topic topic_test_01执行的结果如下图所示：
我们可以观察到，此时的Leader中，已经重新平衡了：Leader0、Leader1、Leader0。