ABtest知识点与实战项目

Posted 2023-05-13

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了ABtest知识点与实战项目相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

参考技术A

ABtest指的是将多个版本在同一时间维度下随机选择具有相似性的几组用户进行测试，收集数据并分析哪个版本效果更佳。

先验性：不同于后验结论
并行性：试验组与对照组同时实验，消除了因节假日、季节性的影响
科学性：科学流量分配，将相似用户均匀分配到试验组中，实验结果具有代表性
注意：不要只看整体表现，还要区分细分场景下实验结果的偏差。

UI设计，产品新功能，页面布局，文案内容，个性化推荐，

现状分析提出假设——设定目标制定方案——设计与开发——分配流量进行测试——采集分析数据——发布新版本/改进设计方案/调整流量继续测试

1.现状分析提出假设
电商网站想要提高用户转化率，即用户购买产品的数量
2.设定目标制定方案
设计新页面，通过AB测试评估新旧页面的效果
3.设计与开发
4. 分配流量
如何分配流量？可以通过专门分量的网站实现
不影响用户体验 ：UI设计、文案调整等，均匀分配。文案1，文案2，文案3-对照组；
不确定性较强的试验 ：新功能，小流量测试，减少用户体验影响。新版本小流量，老版本大流量对照组。要保证小流量特征具有代表性，因为要将小流量推广至100%；
希望收益最大化试验 ：运营活动。活动1大流量，活动2大流量，无活动小流量对照组；
采集分析数据
python实现

数据集共有5列：
userid是用户唯一标识，需要看下是否有重复
timestamp是发生行为的时间
group分为对照组和实验组
landing_page分为新页面实验组和旧页面对照组，需要看下两者是否对应
converted有两个值true和false，true代表页面转化了，false代表页面未转化

说明试验组与对照组转化率并没有明显变化，下面进行假设检验判断这个结论的显著性

零假设：新页面-旧页面<=0
备择假设：新页面-旧页面>0
假设零假设为真，看显著性

通过中心极限定理可知，抽样分布得到的均值差符合正态分布，构建一个正态分布模型。通过找出零假设分布中大于实际差异的那部分比值，从而计算出了 p 值。模拟样本中模拟差异值大于检测样本中观察差异值比例为90%+，也就是说p值是即新页面-旧页面<=0零假设成立的概率，由于p值远大于𝛼=0.05 ，不具备统计显著性，因此不能拒绝零假设，即不能排除旧页面转化率高于新页面转化率的可能。

逻辑回归：每行值其实就是转化与不转化的差别，用逻辑回归将对照组和试验组作为虚拟变量，计算p值。

解释：
（1）可以看出，其他变量不变情况下，当control变为treatment时，转化率增加0.98，也就是说当treatment变为control，转化率增加1倍，可见变化不大。
（2）p=0.19远大于𝛼=0.05，因此不能拒绝零假设。
这里与假设检验1不同的是，逻辑回归的假设是双尾

考虑用户国家或地区对转化率的影响

解读：当CK和UK从0变为1时，转化率分别为1.05和1.04倍，变化不大。P值也是远大于0.025，因此均不能排除 𝐻0:𝛽1=0 的零假设。即国家列和转化率存在不相关的可能性。

本项目主要对电商网站ABtest进行数据统计，主要分析新旧页面的转化率以及其他因素的影响。
通过以上分析可知，我们不能拒绝零假设，即不排除旧页面转化率高于新页面的可能；也不能排除页面转化率与用户所在国家不相关的可能。考虑新页面成本问题，不建议更新新页面，同时也不用强调某个国家的重要性。

在现实情况中，影响页面转化的因素还有很多需要探究，包括用户年龄，非英语国家或科技欠发达地区，网页登陆时间和时长等，这些都有可能影响对新页面的接受程度和用户转化。建议可以采集相关数据，进行进一步的数据分析。

参考：
http://help.appadhoc.com/zh/introduction/what.html
https://www.zhihu.com/question/20045543 大佬讲的多个试验相互影响还有待研究
https://www.jianshu.com/p/8fa49d40b16b
https://zhuanlan.zhihu.com/p/108916194
https://www.jianshu.com/p/c6df75dbb2fa

超全zookeeper知识点与实战

第1章 Zookeeper
1.1 概述
Zookeeper是一个开源的分布式的，为分布式应用提供协调服务的Apache项目。

配合其他服务器，
文件系统——存储各种服务器上线信息
通知机制——客户端跟zookeeper打招呼
1.2 特点

1）Zookeeper：一个领导者（Leader），多个跟随者（Follower）组成的集群。
2）集群中只要有半数以上节点存活，Zookeeper集群就能正常服务。所以Zookeeper适合安装奇数台服务器。（如果偶数就浪费了一台集群）
3）全局数据一致：每个Server保存一份相同的数据副本，Client无论连接到哪个Server，数据都是一致的。
4）更新请求顺序执行，来自同一个Client的更新请求按其发送顺序依次执行。
5）数据更新原子性，一次数据更新要么成功，要么失败。
（封装成一个大的事务，要么整体成功，要么整体失败）
6）实时性，在一定时间范围内，Client能读到最新数据。
（同步数据，速度非常快，因为zookeeper里面的数据非常小）
1.3 数据结构
数据结构
ZooKeeper数据模型的结构与Unix文件系统很类似，整体上可以看作是一棵树，每个节点称做一个ZNode。每一个ZNode默认能够存储1MB的数据，每个ZNode都可以通过其路径唯一标识。

存储的数据量比较小，存储的内容有限
1.4 应用场景
提供的服务包括：统一命名服务、统一配置管理、统一集群管理、服务器节点动态上下线、软负载均衡等。

统一命名服务
在分布式环境下，经常需要对应用/服务进行统一命名，便于识别。
例如：IP不容易记住，而域名容易记住。

统一配置管理
1）分布式环境下，配置文件同步非常常见。
（1）一般要求一个集群中，所有节点的配置信息是一致的，比如 Kafka 集群。
（2）对配置文件修改后，希望能够快速同步到各个节点上。
2）配置管理可交由ZooKeeper实现。
（1）可将配置信息写入ZooKeeper上的一个Znode。
（2）各个客户端服务器监听这个Znode。
（3）一旦Znode中的数据被修改，ZooKeeper将通知各个客户端服务器。

1）分布式环境中，实时掌握每个节点的状态是必要的。
（1）可根据节点实时状态做出一些调整。
2）ZooKeeper可以实现实时监控节点状态变化
（1）可将节点运行状态信息写入ZooKeeper上的一个ZNode。
（2）监听这个ZNode可获取它的实时状态变化。
相当于讲客户端所有的相关信息注册上之后，进行统一的集群管理，以及集群状态的好坏

服务器动态上下线

软负载均衡
在Zookeeper中记录每台服务器的访问数，让访问数最少的服务器去处理最新的客户端请求

服务器注册域名，下面有多台服务器，多台服务器有一个接客线程数，zookeeper根据每一个节点上对应的访问数来进行软负载均衡

1.5 下载地址
1）官网首页：
https://zookeeper.apache.org/
2）下载截图

选择相对稳定的老版本

第2章 Zookeeper本地安装
2.1 本地模式安装部署
1）安装前准备
（1）安装Jdk
（2）拷贝Zookeeper安装包到Linux系统下
先启动三台集群

（3）解压到指定目录

[leokadia@hadoop102 software]$ tar -zxvf apache-zookeeper-3.5.7-bin.tar.gz -C /opt/module/

查看

改名

[leokadia@hadoop102 module]$ mv apache-zookeeper-3.5.7-bin/ zookeeper-3.5.7

2）配置修改
（1）将/opt/module/zookeeper-3.5.7/conf这个路径下的zoo_sample.cfg修改为zoo.cfg；

[leokadia@hadoop102 conf]$ mv zoo_sample.cfg zoo.cfg

（2）打开zoo.cfg文件，修改dataDir路径：

[leokadia@hadoop102 conf]$ vim zoo.cfg

/tmp存储的是临时数据，到了一个月会被删除掉，也就是到了1个月zookeeper数据都没了，于是需要创建一个目录进行保存，通常创建zkData

想把数据放在自己的框架下，于是在自己的目录下创建目录zkData

（3）在/opt/module/zookeeper-3.5.7/这个目录上创建zkData文件夹

[leokadia@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ mkdir zkData

在配置文件中修改如下内容：

dataDir=/opt/module/zookeeper-3.5.7/zkData

3）操作Zookeeper
（1）启动Zookeeper

[leokadia@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkServer.sh start

（2）查看进程是否启动

[leokadia@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ jps

（3）查看状态：

[leokadia@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkServer.sh status!

（4）启动客户端：

[leokadia@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkCli.sh

（5）退出客户端：

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] quit

（6）停止Zookeeper

[leokadia@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkServer.sh stop

2.2 配置参数解读

Zookeeper中的配置文件zoo.cfg中参数含义解读如下：
1）tickTime =2000：通信心跳数，Zookeeper服务器与客户端心跳时间，单位毫秒
Zookeeper使用的基本时间，服务器之间或客户端与服务器之间维持心跳的时间间隔，也就是每个tickTime时间就会发送一个心跳，时间单位为毫秒。
它用于心跳机制，并且设置最小的session超时时间为两倍心跳时间。(session的最小超时时间是2*tickTime)

即客户端与服务端，服务端与服务段2s中发一次通信

2）initLimit =10：LF初始通信时限
集群中的Follower跟随者服务器与Leader领导者服务器之间初始连接时能容忍的最多心跳数（tickTime的数量），用它来限定集群中的Zookeeper服务器连接到Leader的时限。

初始化在10个心跳（20s）还没有建立连接，这个通信就是失败的

3）syncLimit =5：LF同步通信时限
集群中Leader与Follower之间的最大响应时间单位，假如响应超过syncLimit * tickTime，Leader认为Follwer死掉，从服务器列表中删除Follwer。

4）dataDir：数据文件目录+数据持久化路径
主要用于保存Zookeeper中的数据。

注意：默认的tmp目录，容易被Linux系统定期删除，所以一般不用默认的tmp目录。

5）clientPort =2181：客户端连接端口
监听客户端连接的端口。通常情况下不做修改。

第3章 Zookeeper实战（开发重点）

3.1 分布式安装部署

1）集群规划
在hadoop102、hadoop103和hadoop104三个节点上部署Zookeeper。
2）解压安装
（1）解压Zookeeper安装包到/opt/module/目录下

[leokadia@hadoop102 software]$ tar -zxvf apache-zookeeper-3.5.7-bin.tar.gz -C /opt/module/

之前本地做过了

（2）同步/opt/module/zookeeper-3.5.7目录内容到hadoop103、hadoop104

[leokadia@hadoop102 module]$ xsync zookeeper-3.5.7/

3）配置服务器编号
（1）在/opt/module/zookeeper-3.5.7/这个目录下创建zkData

[leokadia@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ mkdir -p zkData

（2）在/opt/module/zookeeper-3.5.7/zkData目录下创建一个myid的文件

[leokadia@hadoop102 zkData]$ touch myid

添加myid文件，注意一定要在linux里面创建，在notepad++里面很可能乱码
（3）编辑myid文件

[leokadia@hadoop102 zkData]$ vi myid

在文件中添加与server对应的编号：
2

Hadoop102 配置2，hadoop103配置3，hadoop104配置4

（4）拷贝配置好的zookeeper到其他机器上

[leokadia@hadoop102 zkData]$ xsync myid

如果前面没分发，同步/opt/module/zookeeper-3.5.7目录内容到hadoop103、hadoop104,当然也可以等到后面一起分发

[leokadia@hadoop102 module]$ xsync zookeeper-3.5.7/

并分别在hadoop103、hadoop104上修改myid文件中内容为3、4

4）配置zoo.cfg文件
（1）重命名/opt/module/zookeeper-3.5.7/conf这个目录下的zoo_sample.cfg为zoo.cfg

[leokadia@hadoop102 conf]$ mv zoo_sample.cfg zoo.cfg

（2）打开zoo.cfg文件

[leokadia@hadoop102 conf]$ vim zoo.cfg

修改数据存储路径配置（在上文已经做过了）
dataDir=/opt/module/zookeeper-3.5.7/zkData
增加如下配置

#######################cluster##########################
server.2=hadoop102:2888:3888
server.3=hadoop103:2888:3888
server.4=hadoop104:2888:3888

（3）同步zoo.cfg配置文件

[leokadia@hadoop102 conf]$ xsync zoo.cfg

检查是否分发成功

hadoop103修改成功

（4）配置参数解读
server.A=B:C:D。
A是一个数字，表示这个是第几号服务器；
集群模式下配置一个文件myid，这个文件在dataDir目录下，这个文件里面有一个数据就是A的值，Zookeeper启动时读取此文件，拿到里面的数据与zoo.cfg里面的配置信息比较从而判断到底是哪个server。
B是这个服务器的地址；
C是这个服务器Follower与集群中的Leader服务器交换信息的端口；
D是万一集群中的Leader服务器挂了，需要一个端口来重新进行选举，选出一个新的Leader，而这个端口就是用来执行选举时服务器相互通信的端口。
5）集群操作
（1）分别启动Zookeeper

[leokadia@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkServer.sh start
[leokadia@hadoop103 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkServer.sh start
[leokadia@hadoop104 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkServer.sh start

注：如果只启动一台集群查看状态，发现没有启动起来，因为此时是3台服务器，目前只启动一台服务器，没有达到超过半数，就不会选出对应的Leader，对应的集群就没法工作，集群必须要有超过半数以上的服务器是好的，才能正常工作

如何知道是否超过半数了呢？根据配置文件刚刚配置文件中写了有3台服务器

此时我们启动第二台服务器，可以发现hadoop103成为了leader

再查看hadoop102，发现其成为了follower

此时再启动hadoop104，查看状态

发现104为follower

（2）查看状态（见上图）

[leokadia@hadoop102 zookeeper-3.5.7]# bin/zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /opt/module/zookeeper-3.5.7/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower
[leokadia@hadoop103 zookeeper-3.5.7]# bin/zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /opt/module/zookeeper-3.5.7/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: leader
[leokadia@hadoop104 zookeeper-3.4.5]# bin/zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /opt/module/zookeeper-3.5.7/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower

3.1.2 集群启动停止脚本

由于如果集群较多的话，每一台集群启动和停止都需要输入命令太过于繁琐，故编写脚本统一启动和停止。
1）在 hadoop102 的/home/leokadia/bin 目录下创建脚本

[leokadia@hadoop102 bin]$ vim zk.sh

在脚本中编写如下内容

#!/bin/bash
case $1 in
"start")
	for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104
	do
		echo ---------- zookeeper $i 启动 ------------
		ssh $i "/opt/module/zookeeper-3.5.7/bin/zkServer.sh start"
	done
;;
"stop")
	for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104
	do
		echo ---------- zookeeper $i 停止 ------------
		ssh $i "/opt/module/zookeeper-3.5.7/bin/zkServer.sh stop"
	done
;;
"status")
	for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104
	do
		echo ---------- zookeeper $i 状态 ------------
		ssh $i "/opt/module/zookeeper-3.5.7/bin/zkServer.sh status"
	done
;;
esac

2）增加脚本执行权限

[leokadia@hadoop102 bin]$ chmod 777 zk.sh

3）Zookeeper 集群启动脚本
先启动一下hadoop集群

[leokadia@hadoop102 bin]$ jpsall

启动zk集群

[leokadia@hadoop102 bin]$ zk.sh start

查看各集群状态：

[leokadia@hadoop102 bin]$ zk.sh status

4）Zookeeper 集群停止脚本

[leokadia@hadoop102 bin]$ zk.sh stop

3.2 客户端命令行操作

命令基本语法功能描述
help 显示所有操作命令
ls path 使用 ls 命令来查看当前znode的子节点
-w 监听子节点变化
-s 附加次级信息
create 普通创建
-s 含有序列
-e 临时（重启或者超时消失）
get path 获得节点的值
-w 监听节点内容变化
-s 附加次级信息
set 设置节点的具体值
stat 查看节点状态
delete 删除节点
deleteall 递归删除节点

先启动集群

1）启动客户端

[leokadia@hadoop103 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkCli.sh

启动之后发现是个本地的客户端，想要把它变成hadoop102或者103这种的客户端，先输入quit退出，再输入

[leokadia@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkCli.sh -server hadoop102:2181

2）显示所有操作命令

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] help

3）查看当前znode中所包含的内容

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] ls /
[zookeeper]

4）查看当前节点详细数据

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] ls2 /
[zookeeper]
cZxid = 0x0
ctime = Thu Jan 01 08:00:00 CST 1970
mZxid = 0x0
mtime = Thu Jan 01 08:00:00 CST 1970
pZxid = 0x0
cversion = -1
dataVersion = 0
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x0
dataLength = 0
numChildren = 1

（1）czxid：创建节点的事务 zxid
每次修改 ZooKeeper 状态都会产生一个 ZooKeeper 事务 ID。事务 ID 是 ZooKeeper 中所有修改总的次序。每次修改都有唯一的 zxid，如果 zxid1 小于 zxid2，那么 zxid1 在 zxid2 之前发生。
（2）ctime：znode 被创建的毫秒数（从 1970 年开始）
（3）mzxid：znode 最后更新的事务 zxid
（4）mtime：znode 最后修改的毫秒数（从 1970 年开始）
（5）pZxid：znode 最后更新的子节点 zxid (存储的是树形结构)
（6）cversion：znode 子节点变化号，znode 子节点修改次数
（7）dataversion：znode 数据变化号
（8）aclVersion：znode 访问控制列表的变化号
（9）ephemeralOwner：如果是临时节点，这个是 znode 拥有者的 session id。如果不是临时节点则是 0。
（10）dataLength：znode 的数据长度
（11）numChildren：znode 子节点数量

1）分别创建2个普通节点(永久节点)还是用的漫威的例子

[zk: hadoop102:2181(CONNECTED) 7] create /hero "ironman"
Created /hero
[zk: hadoop102:2181(CONNECTED) 9] create /hero/Marvel "Hulk"
Created /hero/Marvel

2）获得节点的值

[zk: hadoop102:2181(CONNECTED) 12] get -s /hero
ironman
cZxid = 0x300000006
ctime = Sat Nov 27 08:07:39 CST 2021
mZxid = 0x300000006
mtime = Sat Nov 27 08:07:39 CST 2021
pZxid = 0x300000007
cversion = 1
dataVersion = 0
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x0
dataLength = 7
numChildren = 1
[zk: hadoop102:2181(CONNECTED) 13] get -s /hero/Marvel
Hulk
cZxid = 0x300000007
ctime = Sat Nov 27 08:10:48 CST 2021
mZxid = 0x300000007
mtime = Sat Nov 27 08:10:48 CST 2021
pZxid = 0x300000007
cversion = 0
dataVersion = 0
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x0
dataLength = 4
numChildren = 0

3）创建带序号的节点（永久节点 + 带序号）

[zk: hadoop102:2181(CONNECTED) 4] create -s /hero/DC/Batman "Batman"
Created /hero/DC/Batman0000000000

那么带序号和不带序号的节点有什么区别吗？
带序号的节点可以创建相同名称的节点，序号自动加1，不带序号的不能重复创建同名结点。

验证退出客户端，节点是否还是存在

节点没有被删除

如果原来没有序号节点，序号从 0 开始依次递增。如果原节点下已有 2 个节点，则再排序时从 2 开始，以此类推。

[zk: hadoop102:2181(CONNECTED) 14] create -e /hero/Darkhorse "darkhorse"
Created /hero/Darkhorse

[zk: hadoop102:2181(CONNECTED) 15] create -e -s /hero/Darkhorse "darkhorse"
Created /hero/Darkhorse0000000003

退出后，发现临时节点消失

9）修改节点数据值

[zk: hadoop102:2181(CONNECTED) 3] set -s /hero/DC "DC"

3.2.4 监听器原理

客户端注册监听它关心的目录节点，当目录节点发生变化（数据改变、节点删除、子目录节点增加删除）时，ZooKeeper 会通知客户端。监听机制保证 ZooKeeper 保存的任何的数据的任何改变都能快速的响应到监听了该节点的应用程序。

1、监听原理详解

1）首先在要有一个main()线程
2）在main线程中创建Zookeeper客户端，这时就会创建两个线程，一个负责网络连接通信（connet），一个负责监听（listener）。
3）通过connect线程将注册的监听事件发送给Zookeeper。
4）在Zookeeper的注册监听器列表中将注册的监听事件添加到列表中。
5）Zookeeper监听到有数据或路径变化，就会将这个消息发送给listener线程。
6）listener线程内部调用了process()方法。

2、常见的监听
1）监听节点数据的变化
get path [watch]
2)监听子节点增减的变化
ls path [watch]

10）节点的值变化监听
（1）在hadoop104主机上注册监听/hero节点数据变化

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] get -w /hero

（2）在hadoop103主机上修改/sanguo节点的数据

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] set /hero "Avengers"

（3）观察hadoop104主机收到数据变化的监听

WATCHER::
WatchedEvent state:SyncConnected type:NodeDataChanged path:/hero

再次修改数据，hadoop104无变化，监听不到

注意：在hadoop103再多次修改/hero的值，hadoop104上不会再收到监听。因为注册一次，只能监听一次。想再次监听，需要再次注册。

2）节点的子节点变化监听（路径变化）
（1）在hadoop104主机上注册监听/sanguo节点的子节点变化

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] ls -w/hero

（2）在hadoop103主机/sanguo节点上创建子节点

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] create /hero/Disney "Woody"
Created /hero/Disney

（3）观察hadoop104主机收到子节点变化的监听

WATCHER::
WatchedEvent state:SyncConnected type:NodeChildrenChanged path:/hero

同理，再在hadoop103创建子节点，hadoop104上不会再收到监听。因为注册一次，只能监听一次。想再次监听，需要再次注册。

注意：节点的路径变化，也是注册一次，生效一次。想多次生效，就需要多次注册。

3.2.5 节点删除与查找

12）删除节点

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 7] delete /hero/Disney

2）递归删除节点

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 15] deleteall/hero

3）查看节点状态

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 17] stat /zookeeper

3.3 客户端API应用

3.3.1 IDEA环境搭建

1）创建一个Maven工程

2）添加pom文件

<dependencies>
		<dependency>
			<groupId>junit</groupId>
			<artifactId>junit</artifactId>
			<version>RELEASE</version>
		</dependency>
		
		<dependency>
			<groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
			<artifactId>log4j-core</artifactId>
			<version>2.8.2</version>
		</dependency>
		
		<dependency>
			<groupId>org.apache.zookeeper</groupId>
			<artifactId>zookeeper</artifactId>
			<version>3.5.7</version>
		</dependency>
</dependencies>

3）拷贝log4j.properties文件到项目根目录
需要在项目的src/main/resources目录下，新建一个文件，命名为“log4j.properties”，在文件中填入。

log4j.rootLogger=INFO, stdout  
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender  
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout  
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n  
log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender  
log4j.appender.logfile.File=target/spring.log  
log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout  
log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n

3.3.2 创建ZooKeeper客户端

public class zkClient 

    // 注意：逗号左右不能有空格
    private String connectString = "hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181";
    private int sessionTimeout = 2000;
    private ZooKeeper zkClient;

    @Before
    public void init() throws IOException 

        zkClient = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() 
            @Override
            public void process(WatchedEvent watchedEvent) 

            
        );

3.3.3 创建子节点

    @Test
    public void create() throws KeeperException, InterruptedException 
        String nodeCreated = zkClient.create("/leokadia", "sa.avi".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);//创建持久节点

在hadoop103上验证是否创建对应节点,创建成功

3.3.4 获取子节点并监听节点变化

@Test
public void getChildren(以上是关于ABtest知识点与实战项目的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章 
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