case "${1}" in start) start ;; stop) stop ;; reload) stop start ;; restart) stop start ;; status) find_zeppelin_PRocess ;; *) echo ${USAGE}
在启动相关进程后，可以使用以下地址在浏览器中访问：
http://<Your_<ip/Host>:Port> 启动之后的界面如下所示：
该界面罗列出插件绑定项。如图中的 spark，md，sh 等。那我如何使用这些来完成一些工作。在使用一些数据引擎时，如 Flink，Spark，Hive 等，是需要配置对应的连接信息的。在 Interpreter 栏处进行配置。这里给大家列举一些配置示例：
3.1 Flink
可以找到 Flink 的配置项，如下图所示：
然后指定对应的 IP 和地址即可。
3.2 Hive
这里 Hive 配置需要指向其 Thrift 服务地址，如下图所示：
另外，其他的插件，如 Spark，Kylin，phoenix等配置类似，配置完成后，记得点击 “restart” 按钮。
3.3 Use md and sh
下面，我们可以创建一个 Notebook 来使用，我们拿最简单的 Shell 和 Markdown 来演示，如下图所示：
3.4 SQL
当然，我们的目的并不是仅仅使用 Shell 和 Markdown，我们需要能够使用 SQL 来获取我们想要的结果。
3.4.1 Spark SQL
下面，我们使用 Spark SQL 去获取想要的结果。如下图所示：
这里，可以将结果以不同的形式来可视化，量化，趋势，一目了然。
3.4.2 Hive SQL
另外，可以使用动态格式来查询分区数据，以"${partition_col=20160101,20160102|20160103|20160104|20160105|20160106}"的格式进行表示。如下图所示：
3.5 Video Guide
另外，官方也给出了一个快速指导的入门视频，观看地址：[入口]
4.总结
在使用的过程当中，有些地方需要注意，必须在编写 Hive SQL 时，%hql 需要替换为 %hive.sql 的格式；另外，在运行 Scala 代码时，如果出现以下异常，如下图所示：
解决方案，在 zeppelin-env.sh 文件中添加以下内容：
export ZEPPELIN_MEM=-Xmx4g 该 BUG 在 0.5.6 版本得到修复，参考码：［ZEPPELIN-305］
编译和启动完Zeppelin相关的进程之后，我们就可以来使用Zeppelin了。我们进入到页面，我们可以在页面上直接操作Zeppelin，依次选择Notebook->Create new note，然后会弹出一个对话框，我们在Note Name里面随便输入一个名字，这里我输入blog，然后点击Create Note就可以创建一个新的Notebook了。我们可以在新建的Notebook里面输入相关的代码进行测试：
[python] view plain copy 
sc.version sqlc res26: String = 1.5.2 res27: org.apache.spark.sql.SQLContext = org.apache.spark.sql.SQLContext@48806d6c 和Spark%20Shell一样，Zeppelin会初始化好SparkContext和SQLContext对象，分别命名为sc和sqlc，我们可以直接在里面使用到它。接下来我们来在Zeppelin里面加载HDFS上面的数据，如下：[python] view%20plain copy sc.textFile("hdfs://ip/tmp/json").count res29: Long = 200 Took 0 seconds (outdated) 我们再来使用sqlc对象读取上面的json文件来创建一个DataFrame：
[python] view plain copy
val profilesJsonRdd =sqlc.jsonFile("hdfs://www.iteblog.com/tmp/json") val profileDF=profilesJsonRdd.toDF() val iteblog = profileDF.selectExpr("_id", "address", "age", "email") iteblog.show() profileDF.registerTempTable("profiles") profilesJsonRdd: org.apache.spark.sql.DataFrame = [_id: string, about: string, address: string, age: bigint, company: string, email: string, eyeColor: string, favoriteFruit: string, gender: string, name: string, phone: string, registered: string, tags: array<string>] profileDF: org.apache.spark.sql.DataFrame = [_id: string, about: string, address: string, age: bigint, company: string, email: string, eyeColor: string, favoriteFruit: string, gender: string, name: string, phone: string, registered: string, tags: array<string>] root |-- _id: string (nullable = true) |-- about: string (nullable = true) |-- address: string (nullable = true) |-- age: long (nullable = true) |-- company: string (nullable = true) |-- email: string (nullable = true) |-- eyeColor: string (nullable = true) |-- favoriteFruit: string (nullable = true) |-- gender: string (nullable = true) |-- name: string (nullable = true) |-- phone: string (nullable = true) |-- registered: string (nullable = true) |-- tags: array (nullable = true) | |-- element: string (containsNull = true) iteblog: org.apache.spark.sql.DataFrame = [_id: string, address: string, age: bigint, email: string] +--------------------+--------------------+---+--------------------+ | _id| address|age| email| +--------------------+--------------------+---+--------------------+ |55578ccb0cc5b350d...|694 Oriental Cour...| 30|tracynguyen@endip...| |55578ccb6975c4e2a...|267 Amber Street,...| 23|leannagarrett@war...| |55578ccb33399a615...|243 Bridgewater S...| 24|blairwhite@imperi...| |55578ccb0f1d5ab09...|647 Loring Avenue...| 24|andrearay@beadzza...| |55578ccb591a45d4e...|721 Bijou Avenue,...| 27|penningtongilbert...| |55578ccb9f0cd20c4...|694 Llama Court, ...| 21|shelleyburns@pyra...| |55578ccb8d0accc28...|498 Perry Terrace...| 40|nicolefigueroa@ed...| |55578ccbd682cca21...|243 Stillwell Ave...| 32|galealvarado@sing...| |55578ccb0d9025ddd...|649 Beard Street,...| 36|melindaparker@fur...| |55578ccb5be70de0d...|972 Marconi Place...| 36|byerscarson@digia...| |55578ccbc5a1050a5...|483 Hanson Place,...| 31|kristiemckinney@a...| |55578ccb07fa02369...|540 Woodpoint Roa...| 40|salazarburks@micr...| |55578ccb809e55bf0...|442 Ainslie Stree...| 32|hopkinspatterson@...| |55578ccb204ff8ee6...|444 Argyle Road, ...| 23|maysrosario@imkan...| |55578ccb4b062fc61...|571 Sunnyside Ave...| 38|atkinshancock@hel...| |55578ccba5ff361a9...|385 Meeker Avenue...| 40|edwinarobertson@s...| |55578ccb386940ac3...|936 Cheever Place...| 37|elsienoel@fleetmi...| |55578ccbfc41ff7fe...|406 Lake Place, M...| 36|mirandamarsh@even...| |55578ccbfa6b6c300...|364 Metropolitan ...| 31|sharronmcconnell@...| |55578ccbdd6650d81...|113 Applegate Cou...| 29|mcdowellwelch@eur...| +--------------------+--------------------+---+--------------------+ only showing top 20 rows Took 1 seconds 需要注意的是，因为Zeppelin会自动地初始化好SparkContext和SQLContext，所以我们不能再显示地创建SparkContext和SQLContext。如果你显示地创建了SQLContext，而且使用它来注册一张临时表，当你下一次使用这个临时表的时候将会出现以下的异常信息：[python] view%20plain copy no such table List ([blog]) 下面我们来使用上面注册的临时表，Zeppelin自带了SQL%20Interpreter，所以我们可以直接在上面编写SQL语句：[python] view%20plain copy %sql select eyeColor, count(eyeColor) as count from profiles where gender='male' group by eyeColor 运行上面的SQL我们就可以得到图形化显示的结果，而且我们可以根据自己的需要选择饼型、条型、表格，线型等方式展现我们需要的结果！上面的SQL已经我们已经将查询的gender写死成male了，其实我们可以将这个值设置成参数的形式，然后我们可以在页面上输入相关的查询参数：
[python] view plain copy
%sql select eyeColor, count(eyeColor) as count from profiles where gender='male' group by eyeColor 然后我们运行这个sql，我们可以看到下图的运行结果：可以看出这里出现了一个文本框gender，我们可以输入需要查询的条件比如：male，然后再运行就可以得到上面sql一样的结果。大家可能看到了，文本框里面是没有输入限制的，我们可以随便输入数据，而且你也不清楚到底有几种值可以输入。值得高兴的是，我们可以将这个值设置成只固定可选的：
[python] view plain copy
%sql select eyeColor, count(eyeColor) as count from profiles where gender ="${gender=male,male|female}" group by eyeColor 这里限制了gender的值只能选择male和female，而且默认male是选中的，如下：有时候我们需要在SQL中使用自定义的函数，我们可以直接在Zeppelin中定义函数，然后在SQL使用它，如下：
[python] view plain copy
def ageGroup(age: Long) = { val buckets = Array("0-10", "11-20", "20-30", "31-40", "41-50", "51-60", "61-70", "71-80", "81-90", "91-100", ">100") buckets(math.min((age.toInt - 1) / 10, buckets.length - 1)) } ageGroup: (age: Long)String 为了能够在Spark%20SQL中使用这个函数，我们必须先注册这个函数：[python] view%20plain copy sqlc.udf.register("ageGroup", (age:Long)=>ageGroup(age.toInt)) res44: org.apache.spark.sql.UserDefinedFunction = UserDefinedFunction(<function1>,StringType,List()) 然后我们就可以在Spark%20SQL中使用这个自定义函数：[python] view%20plain copy %sql select ageGroup(age) as iteblogAgeGroup, count(1) as total from profiles where gender='${gender=male,male|female}' group by ageGroup(age) order by iteblogAgeGroup 运行的结果如下：2、 安装
版本： Zeppelin 0.6.0 + 自建Spark集群(1.6.1)
感觉Zeppelin还是不太成熟，并开箱就用，还需要不少人工调整才能正常工作
解压之后，首先需要从模板创建一个新的zeppelin-env.sh， 并设置SPARK_HOME. 比如：
exportSPARK_HOME=/usr/lib/sparkexport SPARK_MASTER_IP=127.0.0.1export SPARK_LOCAL_IP=127.0.0.1export ZEPPELIN_MEM="-Xms1024m -Xmx16384m -XX:MaxPermSize=16384m"如果是基于Hadoop 或者 Mesos 搭建的Spark 集群，还需要进行另外的设置。
从模板创建一个新的zeppelin-site.xml，并将之前的8080端口改到比如8089，避免与Tomcat等端口冲突
<property>
<name>zeppelin.server.port</name>
<value> 8089 </value>
<description>Server port.</description>
</property>
替换jackson相关类库
jackson-annotations-2.4.4.jar
jackson-core-2.4.4.jar
jackson-databind-2.4.4.jar
默认自带的是2.5.*, 但是实际使用的时候指定的是2.4.4
并且可能2.4.4 与 2.5.* 并不完全兼容。
因此需要使用2.4.4 替换2.5.* ， 有下面3个jar需要替换：
这真的是非常坑人的一个地方。。。
做完上诉几步之后，就可以启动啦：
启动/停止命令： bin/zeppelin-daemon.sh stop/start
启动之后，打开http://localhost:8089 就可以看到Zeppelin的主界面啦
3. 配置Spark解释器
Spark Interpreter的配置非常简单，可以直接参考下图的配置方式：
4. 几点使用经验
Zeppline自带比较详细的Tutorial, 各位看自带的notebook tutorial 可能效果更好。 但是我在第一次使用的时候，遇到了不少坑，在此记录下来，给大家做个参考：
(1) 任务提交之后不会自动停止
当Zeppelin 提交任务之后，可以看到Spark Master UI 上面，当前任务即使执行完成了，也不会自动退掉
这是因为，Zeppelin 默认就像人手工运行了spark-shell spark://master-ip:7077 一样， 除非手动关闭shell命令，否则会一直占用着资源
解决办法就是将spark 解释器(interpreter) 重启
手动的重启办法：
打开Interpreter界面，搜索到Spark部分并点击重启
推荐： 调用Restful API 进行重启。
可以通过Chrome的Network 监控看一下点击restart之后具体调用的API的情况。如下图：
这个ID（2BUDQXH2R）在各自的环境可能各不相同。另外这个API是PUT的方式，可以直接使用下面的python代码在UI上自动重启
%python importrequests r = requests.put("http://IP:8089/api/interpreter/setting/restart/2BUDQXH2R") print r.text(2) 异常提示：Cannot call methods on a stopped SparkContext
比如我们在Spark Master UI 上面将当前job kill 之后，在Zeppelin这边重启执行任务就会遇到这个异常信息。
解决办法很简单： 重启解析器
(3) 不要主动调用 sc.stop()
这是官方明确说明的：scala 的spark-shell 自动初始化了SparkContext / SqlContext 等等
不能自己调用sc.stop() 之后重启创建一个SparkContext
可能笔者水平原因，尝试自己创建新的sc 之后，各种奇奇怪怪的问题
(4) 关于python module
Python Interpreter可以使用当前Zeppelin所在机器的python 所有的model
同时支持python 2 与 python 3
这是一个很有用的功能，比如我使用spark将数据计算完成之后，生成了一个并不太大的csv文件。这个时候完全可以使用Pandas强大的处理能力来进行二次处理，并最终使用Zeppelin的自动绘图能力生成报表
与Tableau之类的BI工具相比功能差了一些，不过各有所长。Zeppelin 对程序员来说可以算是非常方便的一个工具了。 对日常的一些简单报表的工作量大大减小了
(5) 可以设置自动运行时间
在整个Note的最上端，可以设置当前notebook 定期执行。 而且注意： 还可以设置执行完成之后自动重启interpreter 参考下图：
X. 使用Zeppelin Hub 实现协作共赢
官方网址： http://help.zeppelinhub.com/
