zookeeper与java交互小结，java连接zookeeper集群,必须配置多个ip吗

本文目录

• java连接zookeeper集群,必须配置多个ip吗
• java连接zookeeper的时候报错，请问下是什么原因啊
• zookeeper怎么用java创建临时节点
• JAVA 为什么不同注册中心(zookeeper,Eurake) 注册的服务不能互相调用
• Zookeeper在哪些系统中使用，又是怎么用的
• 12步教你安装JDK和zookeeper
• hbase连接java时，zookeeper总是连接不上，但是确实已经启动，每次连接，都报错
• zookeeper 集群 部署好后怎么使用 java

java连接zookeeper集群,必须配置多个ip吗

zookeeper的集群一般都是奇数，多采用三台服务器，就是一个leader，两个follower的模式，你只填一个IP，那就是单机模式

java连接zookeeper的时候报错，请问下是什么原因啊

常见错误日志如下：
org.apache.zookeeper.KeeperException$ConnectionLossException: KeeperErrorCode = ConnectionLoss
1. 原因：
是因为ZooKeeper建立连接时采用异步操作，连接操作后并不能保证ZK连接已成功。如果在ZK连接成功前的这个小时间窗口去访问ZK，就会碰到如上错误。
2. 解决思路
我们在新建ZK连接后要等一段时间，保证连接成功后再访问ZK。
3. 网上比较赞同的解决方案:
主要利用两个Java类：
（1）java.util.concurrent.CountDownLatch：
一个同步辅助类，类似倒数计数，直到计数器为0时才能对资源“解锁”。未解锁前等待该资源的进程只能被阻塞。
主要方法：
public CountDownLatch(int count); /* 构造函数,参数指定计数次数 */
public void countDown(); /* 当前线程调用此函数，则计数减一 */
public void await() throws InterruptedException; /* 此函数会一直阻塞当前线程，直到计时器的值为0为止 */
（2）org.apache.zookeeper.Watcher
ZooKeeper有一个很有用的功能，就是集群上每一个变化都可以通知到自定义的Watchcer。

zookeeper怎么用java创建临时节点

基本操作
下面给出基本的操作 ZooKeeper 的示例代码，这样你就能对 ZooKeeper 有直观的认识了。下面的清单包括了创建与 ZooKeeper 服务器的连接以及最基本的数据操作：
ZooKeeper 基本的操作示例
// 创建一个与服务器的连接
ZooKeeper zk = new ZooKeeper("localhost:" + CLIENT_PORT,
ClientBase.CONNECTION_TIMEOUT, new Watcher() {
// 监控所有被触发的事件
public void process(WatchedEvent event) {
System.out.println("已经触发了" + event.getType() + "事件！");
}
});
// 创建一个目录节点
zk.create("/testRootPath", "testRootData".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,
CreateMode.PERSISTENT);
// 创建一个子目录节点
zk.create("/testRootPath/testChildPathOne", "testChildDataOne".getBytes(),
Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,CreateMode.PERSISTENT);
System.out.println(new String(zk.getData("/testRootPath",false,null)));
// 取出子目录节点列表
System.out.println(zk.getChildren("/testRootPath",true));
// 修改子目录节点数据
zk.setData("/testRootPath/testChildPathOne","modifyChildDataOne".getBytes(),-1);
System.out.println("目录节点状态：");
// 创建另外一个子目录节点
zk.create("/testRootPath/testChildPathTwo", "testChildDataTwo".getBytes(),
Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,CreateMode.PERSISTENT);
System.out.println(new String(zk.getData("/testRootPath/testChildPathTwo",true,null)));
// 删除子目录节点
zk.delete("/testRootPath/testChildPathTwo",-1);
zk.delete("/testRootPath/testChildPathOne",-1);
// 删除父目录节点
zk.delete("/testRootPath",-1);
// 关闭连接
zk.close();
输出的结果如下：
已经触发了 None 事件！
testRootData

目录节点状态：
已经触发了 NodeChildrenChanged 事件！
testChildDataTwo
已经触发了 NodeDeleted 事件！
已经触发了 NodeDeleted 事件！
当对目录节点监控状态打开时，一旦目录节点的状态发生变化，Watcher 对象的 process 方法就会被调用。

JAVA 为什么不同注册中心(zookeeper,Eurake) 注册的服务不能互相调用

A服务在zk上拿不到B服务的信息，B服务在eureka上拿不到A服务的注册信息，调用不到就很正常了

Zookeeper在哪些系统中使用，又是怎么用的

　　ZooKeeper作为发现服务的问题　　ZooKeeper(注：ZooKeeper是著名Hadoop的一个子项目，旨在解决大规模分 布式应用场景下，服务协调同步(Coordinate Service)的问题;它可以为同在一个分布式系统中的其他服务提供：统一命名服务、配置管理、分布式锁服务、集群管理等功能)是个伟大的开源项目，它 很成熟，有相当大的社区来支持它的发展，而且在生产环境得到了广泛的使用;但是用它来做Service发现服务解决方案则是个错误。　　在分布式系统领域有个著名的 CAP定理(C- 数据一致性;A-服务可用性;P-服务对网络分区故障的容错性，这三个特性在任何分布式系统中不能同时满足，最多同时满足两个);ZooKeeper是个 CP的，即任何时刻对ZooKeeper的访问请求能得到一致的数据结果，同时系统对网络分割具备容错性;但是它不能保证每次服务请求的可用性(注：也就 是在极端环境下，ZooKeeper可能会丢弃一些请求，消费者程序需要重新请求才能获得结果)。但是别忘了，ZooKeeper是分布式协调服务，它的 职责是保证数据(注：配置数据，状态数据)在其管辖下的所有服务之间保持同步、一致;所以就不难理解为什么ZooKeeper被设计成CP而不是AP特性 的了，如果是AP的，那么将会带来恐怖的后果(注：ZooKeeper就像交叉路口的信号灯一样，你能想象在交通要道突然信号灯失灵的情况吗?)。而且， 作为ZooKeeper的核心实现算法 Zab，就是解决了分布式系统下数据如何在多个服务之间保持同步问题的。　　作为一个分布式协同服务，ZooKeeper非常好，但是对于Service发现服务来说就不合适了;因为对于Service发现服务来说就算是 返回了包含不实的信息的结果也比什么都不返回要好;再者，对于Service发现服务而言，宁可返回某服务5分钟之前在哪几个服务器上可用的信息，也不能 因为暂时的网络故障而找不到可用的服务器，而不返回任何结果。所以说，用ZooKeeper来做Service发现服务是肯定错误的，如果你这么用就惨 了!　　而且更何况，如果被用作Service发现服务，ZooKeeper本身并没有正确的处理网络分割的问题;而在云端，网络分割问题跟其他类型的故障一样的确会发生;所以最好提前对这个问题做好100%的准备。就像 Jepsen在 ZooKeeper网站上发布的博客中所说：在ZooKeeper中，如果在同一个网络分区(partition)的节点数(nodes)数达不到 ZooKeeper选取Leader节点的“法定人数”时，它们就会从ZooKeeper中断开，当然同时也就不能提供Service发现服务了。　　如果给ZooKeeper加上客户端缓存(注：给ZooKeeper节点配上本地缓存)或者其他类似技术的话可以缓解ZooKeeper因为网络故障造成节点同步信息错误的问题。 Pinterest与 Airbnb公 司就使用了这个方法来防止ZooKeeper故障发生。这种方式可以从表面上解决这个问题，具体地说，当部分或者所有节点跟ZooKeeper断开的情况 下，每个节点还可以从本地缓存中获取到数据;但是，即便如此，ZooKeeper下所有节点不可能保证任何时候都能缓存所有的服务注册信息。如果 ZooKeeper下所有节点都断开了，或者集群中出现了网络分割的故障(注：由于交换机故障导致交换机底下的子网间不能互访);那么ZooKeeper 会将它们都从自己管理范围中剔除出去，外界就不能访问到这些节点了，即便这些节点本身是“健康”的，可以正常提供服务的;所以导致到达这些节点的服务请求 被丢失了。(注：这也是为什么ZooKeeper不满足CAP中A的原因)　　更深层次的原因是，ZooKeeper是按照CP原则构建的，也就是说它能保证每个节点的数据保持一致，而为ZooKeeper加上缓存的做法的 目的是为了让ZooKeeper变得更加可靠(available);但是，ZooKeeper设计的本意是保持节点的数据一致，也就是CP。所以，这样 一来，你可能既得不到一个数据一致的(CP)也得不到一个高可用的(AP)的Service发现服务了;因为，这相当于你在一个已有的CP系统上强制栓了 一个AP的系统，这在本质上就行不通的!一个Service发现服务应该从一开始就被设计成高可用的才行!　　如果抛开CAP原理不管，正确的设置与维护ZooKeeper服务就非常的困难;错误会 经常发生， 导致很多工程被建立只是为了减轻维护ZooKeeper的难度。这些错误不仅存在与客户端而且还存在于ZooKeeper服务器本身。Knewton平台 很多故障就是由于ZooKeeper使用不当而导致的。那些看似简单的操作，如：正确的重建观察者(reestablishing watcher)、客户端Session与异常的处理与在ZK窗口中管理内存都是非常容易导致ZooKeeper出错的。同时，我们确实也遇到过 ZooKeeper的一些经典bug： ZooKeeper-1159 与 ZooKeeper-1576; 我们甚至在生产环境中遇到过ZooKeeper选举Leader节点失败的情况。这些问题之所以会出现，在于ZooKeeper需要管理与保障所管辖服务 群的Session与网络连接资源(注：这些资源的管理在分布式系统环境下是极其困难的);但是它不负责管理服务的发现，所以使用ZooKeeper当 Service发现服务得不偿失。　　做出正确的选择：Eureka的成功　　我们把Service发现服务从ZooKeeper切换到了Eureka平台，它是一个开 源的服务发现解决方案，由Netflix公司开发。(注：Eureka由两个组件组成：Eureka服务器和Eureka客户端。Eureka服务器用作 服务注册服务器。Eureka客户端是一个java客户端，用来简化与服务器的交互、作为轮询负载均衡器，并提供服务的故障切换支持。)Eureka一开 始就被设计成高可用与可伸缩的Service发现服务，这两个特点也是Netflix公司开发所有平台的两个特色。( 他们都在讨论Eureka)。自从切换工作开始到现在，我们实现了在生产环境中所有依赖于Eureka的产品没有下线维护的记录。我们也被告知过，在云平台做服务迁移注定要遇到失败;但是我们从这个例子中得到的经验是，一个优秀的Service发现服务在其中发挥了至关重要的作用!　　首先，在Eureka平台中，如果某台服务器宕机，Eureka不会有类似于ZooKeeper的选举leader的过程;客户端请求会自动切换 到新的Eureka节点;当宕机的服务器重新恢复后，Eureka会再次将其纳入到服务器集群管理之中;而对于它来说，所有要做的无非是同步一些新的服务 注册信息而已。所以，再也不用担心有“掉队”的服务器恢复以后，会从Eureka服务器集群中剔除出去的风险了。Eureka甚至被设计用来应付范围更广 的网络分割故障，并实现“0”宕机维护需求。当网络分割故障发生时，每个Eureka节点，会持续的对外提供服务(注：ZooKeeper不会)：接收新 的服务注册同时将它们提供给下游的服务发现请求。这样一来，就可以实现在同一个子网中(same side of partition)，新发布的服务仍然可以被发现与访问。　　但是，Eureka做到的不止这些。正常配置下，Eureka内置了心跳服务，用于淘汰一些“濒死”的服务器;如果在Eureka中注册的服务， 它的“心跳”变得迟缓时，Eureka会将其整个剔除出管理范围(这点有点像ZooKeeper的做法)。这是个很好的功能，但是当网络分割故障发生时， 这也是非常危险的;因为，那些因为网络问题(注：心跳慢被剔除了)而被剔除出去的服务器本身是很”健康“的，只是因为网络分割故障把Eureka集群分割 成了独立的子网而不能互访而已。　　幸运的是，Netflix考虑到了这个缺陷。如果Eureka服务节点在短时间里丢失了大量的心跳连接(注：可能发生了网络故障)，那么这个 Eureka节点会进入”自我保护模式“，同时保留那些“心跳死亡“的服务注册信息不过期。此时，这个Eureka节点对于新的服务还能提供注册服务，对 于”死亡“的仍然保留，以防还有客户端向其发起请求。当网络故障恢复后，这个Eureka节点会退出”自我保护模式“。所以Eureka的哲学是，同时保 留”好数据“与”坏数据“总比丢掉任何”好数据“要更好，所以这种模式在实践中非常有效。　　最后，Eureka还有客户端缓存功能(注：Eureka分为客户端程序与服务器端程序两个部分，客户端程序负责向外提供注册与发现服务接口)。 所以即便Eureka集群中所有节点都失效，或者发生网络分割故障导致客户端不能访问任何一台Eureka服务器;Eureka服务的消费者仍然可以通过 Eureka客户端缓存来获取现有的服务注册信息。甚至最极端的环境下，所有正常的Eureka节点都不对请求产生相应，也没有更好的服务器解决方案来解 决这种问题时;得益于Eureka的客户端缓存技术，消费者服务仍然可以通过Eureka客户端查询与获取注册服务信息，这点很重要。　　Eureka的构架保证了它能够成为Service发现服务。它相对与ZooKeeper来说剔除了Leader节点的选取或者事务日志机制，这 样做有利于减少使用者维护的难度也保证了Eureka的在运行时的健壮性。而且Eureka就是为发现服务所设计的，它有独立的客户端程序库，同时提供心 跳服务、服务健康监测、自动发布服务与自动刷新缓存的功能。但是，如果使用ZooKeeper你必须自己来实现这些功能。Eureka的所有库都是开源 的，所有人都能看到与使用这些源代码，这比那些只有一两个人能看或者维护的客户端库要好。　　维护Eureka服务器也非常的简单，比如，切换一个节点只需要在现有EIP下移除一个现有的节点然后添加一个新的就行。Eureka提供了一个 web-based的图形化的运维界面，在这个界面中可以查看Eureka所管理的注册服务的运行状态信息：是否健康，运行日志等。Eureka甚至提供 了Restful-API接口，方便第三方程序集成Eureka的功能。

12步教你安装JDK和zookeeper

安装zookeeper首先要安装JDK，Linux有自带的OPENJDK，要卸载然后重新安装。

1. java -version 查看JDK版本
2. rpm -qa | grep java 查找有哪些java相关的包
3. rpm -e --nodeps tzdata-java-2015e-1.e16.noarch  卸载，--nodeps 就是no depends的意思，忽略相关依赖强制卸载
4. mkdir /export/server 创建zookeeper和 JDK安装的目录

5.

mv jdk1.8.0_65.tar.gz /export/server 把jdk安装包移动到/export/server文件夹 

cd /export/server  进入该文件夹， ls查看可以看到安装包

tar -zxvf jdk1.8.0_65.tar.gz   把JDK上传到linux系统中，然后执行tar解压操作 

6. vi /etc/profile /etc目录下的profile文件，也就是配置环境变量的配置文件。

7. 打开文件后，按大写的G直接跳到文件的最后一行，然后按 i 进入文件状态，在末尾添加这三行配置信息

export JAVA_HOME=/export/server/jdk.1.8.0_65     配置一个JAVA_HOME的变量，值是jdk安装的目录，这个JAVA_HOME在下面两行会用到

export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin                    

export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar

完毕，按ESC退出文件状态，然后输入 指令  :wq (冒号+wq) 回车退出并保存该文件。

8. source /etc/profile   刷新profile文件到系统内存。

9. 在任意目录下 输入  java -v 查看JDK版本
以上JDK安装完毕，接下来安装zookeeper。

10. 和上传JDK一样，把zookeeper-3.4.10.tar.gz文件放到/export/server目录下，并进行解压。（忘记了就去看第5步）

       tar -zxvf zookeeper-3.4.10.tar.gz

  解压之后要进行相关的配置（软件安装无非就是解压+配置）

这里主要有两个重要要改的地方：1.zookeeper服务启动后数据文件保存在哪里？ 2. zookeeper通常是会集群化，也就是启动好几台zookeeper同时提供服务的，因此在每台zookeeper服务的配置文件里面都要配置上其它zookeeper服务的ip和端口。 第二点不懂的话直接看配置文件就好了。

11.  首先实现第一点，创建zookeeper数据保存目录

mkdir /export/data/zkdata 创建zkdata文件夹，用于存在zookeeper数据.(这条如果报错了，说明你应该先执行mkdir /export/data/创建data目录)

12. 接下来进行配置

cd zookeeper/conf/  配置文件放在该目录下，ll可以查看有哪些文件，如图
其中有个zoo_sample.cfg 文件，这个文件是自带的一个模板，就是告诉你配置文件要照着这个样子去抄。。。

然后有个重要的东西就是：zookeeper启动的时候，默认是会读取该文件路径下配置文件zoo.cfg的，但是这里默认是i没有这个文件的。所以我们直接复制一个zoo_sample.cfg 重命名为zoo.cfg就OK了。但是要进去做自己的相关配置改动。 复制文件命令是：

cp zoo_sample.cfg zoo.cfg

13. vi zoo.cfg  开始配置文件了，打开可以看见一堆你可能看不懂的东西，但是不重要因为大多数都是注释掉的东西。新手就别管那么多了。
这里我们主要要修改的是两个东西，哪两个？ 前面黑体字有说过了：数据存放目录，集群中各个zookeeper服务的ip port。

同样的，按 i 进入模式，找到dataDir=/tmp。。。这一行。 这一行就是设置数据存放的目录。 把它改成我们自己新建的目录：

dataDir=/export/data/zkdata/ 这样第一点就配置完了。

实际上到这里一台zookeeper服务已经安装完毕了，但是说过了，zookeeper是集群，所以得多搞几个服务器。我这里用了三台虚拟机，复制三台。ip分别是192.168.209.128  / 192.168.209.129 / 192.168.209.130，这三台同样的安装JDK 和zookeeper。 重复前面的操作就行，也可以直接复制虚拟机。

同样的在zoo.cfg里面，大写的G到最后一行。在末尾加上这三行配置：

server.1=192.168.209.128:2888:3888    #三台服务对应server 1 2 3 ，对应三个ip。 后面两个端口分别是 心跳端口2888 和选举端口。

server.2=192.168.209.129:2888:3888

server.3=192.168.209.130:2888:3888

然后保存退出就OK了。

13. 最后一步： 就是给三台zookeeper服务设置id。在哪里设置呢？

就是在zookeeper保存文件的目录下创建一个/export/data/zkdata/myid 文件。 文件名不能乱写，就得是是这个，选举的时候很关键的。

我们有三台zookeeper server，每台的myid文件数字 不一样，你得进入三台服务器分别这个文件。

第一台服务器，vi myid  该文件，写入一个数字 1 

第二台服务器，vi myid  该文件，写入一个数字 2

第三台服务器，vi myid  该文件，写入一个数字 3
14. 最后你启动一下zookeeper试试安装成功了没 。

/export/server/zookeeper/bin/zkServer.sh start   启动zookeeper的指令。可以看到日志打印出来的是默认Using zoo.cfg这个配置文件。三台服务你都要启动，zookeeper会根据你配置的三个ip port去发送心跳，自动建立集群。 并且根据myid去选举哪个server是leader，哪个是follower。 

【这里呢就安装完毕了！ 动手操作也就14步是不是很简单。但是搞清楚原理才是最主要的。】

hbase连接java时，zookeeper总是连接不上，但是确实已经启动，每次连接，都报错

HBase的安装包里面有自带zookeeper的。很多系统部署也是直接启动上面的zookeeper。 本来也是没有问题的，想想吧，系统里也只有hbase在用zookeeper。先启动zookeeper，再将hbase起来就好了 ? 但是今天遇到了一个很蛋疼的问题。和同事争论了很久。 ? 因为我们是好多hbase集群共用一个zookeeper的，其中一个集群需要从hbase 0.90.二 升级到hbase 0.9二上，自然，包也要更新。但是其中一台regionserver上面同时也有跑zookeeper，而zookeeper还是用hbase 0.90.二 自带的zookeeper在跑。 ? 现在好了，升级一个regionserver，连着zookeeper也要受到牵连，看来必须要重启，不然，jar包替换掉，可能会影响到zk正在跑的经常。但是重启zk毕竟对正在连接这个zk的client端会有短暂的影响

zookeeper 集群 部署好后怎么使用 java

很多使用Zookeeper的情景是需要我们嵌入Zookeeper作为自己的分布式应用系统的一部分来提供分布式服务，此时我们需要通过程序的方式来启动Zookeeper。此时可以通过Zookeeper API的ZooKeeperServerMain类来启动Zookeeper服务。

下面是一个集群模式下启动Zookeeper服务的例子

这里假定我们运行Zookeeper集群的三台机器名分别为fanbinx1,fanbinx2,fanbinx3
首先是zoo.cfg配置文件
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tickTime=2000
dataDir=/tmp/zookeeper/data
clientPort=2181
initLimit=10
syncLimit=5
server.1=fanbinx1:2888:3888
server.2=fanbinx2:2888:3888
server.3=fanbinx3:2888:3888
启动Zookeeper集群服务的类，如下
* 这个类同时使用同一个zoo.cfg配置文件来启动Zookeeper服务。
* 在每台机器上启动Zookeeper服务的时候判断当前机器是不是定义在zoo.cfg文件里，如果是获取其中的ID号，然后生成myid文件并将ID写入其中。
* 最后启动Zookeeper服务。
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package my.zookeeperstudy.server;

import org.apache.commons.io.FileUtils;
import org.apache.zookeeper.server.ServerConfig;
import org.apache.zookeeper.server.ZooKeeperServerMain;
import org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumPeerConfig;

import java.io.File;
import java.io.InputStream;
import java.net.InetAddress;
import java.util.Properties;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;

public class ClusteredZKServer {

public static void main(String args) throws Exception {
InputStream is = ClusteredZKServer.class.getResourceAsStream("/my/zookeeperstudy/server/zoo.cfg");
Properties props = new Properties();
try {
props.load(is);
} finally {
is.close();
}

for (String key : props.stringPropertyNames()) {
Pattern pKey = Pattern.compile("^server\\.(\\d)");
Pattern pValue = Pattern.compile("(*):\\d*:\\d*");
Matcher mKey = pKey.matcher(key);
Matcher mValue = pValue.matcher(props.getProperty(key));
if (mKey.find() && mValue.find()) {
String id = mKey.group(1);
String host = mValue.group(1);
String thisHostName = InetAddress.getLocalHost().getHostName();
String thisHostAddress = InetAddress.getLocalHost().getHostAddress();
if (host.equals(thisHostName) || host.equals(thisHostAddress)) {
//System.out.println(new File(props.getProperty("dataDir"), "myid").getAbsolutePath());
FileUtils.write(new File(props.getProperty("dataDir"), "myid"), id);
QuorumPeerConfig quorumConfig = new QuorumPeerConfig();
quorumConfig.parseProperties(props);

final ZooKeeperServerMain zkServer = new ZooKeeperServerMain();
final ServerConfig config = new ServerConfig();
config.readFrom(quorumConfig);
zkServer.runFromConfig(config);
}
}
}
}
}
客户端测试代码如下，这里可以修改hostname为集群中的任意一台机器
view plain copy print?
package my.zookeeperstudy.server;

import org.apache.zookeeper.*;

import java.util.List;

public class Client {
public static void main(String args) throws Exception {
ZooKeeper zk = new ZooKeeper("fanbinx1:2181,fanbinx2:2181,fanbinx3:2181", 10000,
new Watcher() {
public void process(WatchedEvent event) {
System.out.println("event: " + event.getType());
}
});

System.out.println(zk.getState());

zk.create("/myApps", "myAppsData".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
zk.create("/myApps/App1", "App1Data".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
zk.create("/myApps/App2", "App2Data".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
zk.create("/myApps/App3", "".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
zk.setData("/myApps/App3","App3Data".getBytes(), -1);

System.out.println(zk.exists("/myApps", true));
System.out.println(new String(zk.getData("/myApps", true, null)));

List《String》 children = zk.getChildren("/myApps", true);
for (String child : children) {
System.out.println(new String(zk.getData("/myApps/" + child, true, null)));
zk.delete("/myApps/" + child,-1);
}

zk.delete("/myApps",-1);

zk.close();
}
}
测试
* 在集群中的各个机器上分别运行ClusteredZKServer类来启动Zookeeper服务。
* 然后在任意一台机器上运行Client类来连接Zookeeper并操作数据。