讓Spark如虎添翼的Zeppelin – 基礎篇
0. 簡介
Spark 是一個非常好的計算平臺，支持多種語言，同時基于內存的計算速度也非常快。整個開源社區也很活躍。
但是Spark在易用性上面還是有一些美中不足。 對于剛接觸的人來說，上手以及環境搭建還是有一些困難。 另外，如果希望將結果繪制成圖表分享給別人，還需要很長一段路程。
目前已經有一些解決方案：
- 【TBD】Jupyter Notebook
- 使用很廣泛，但是看起來主要還是以前ipython-notebook的增強版。
- 目前筆者對其了解不多
- Spark 母公司DataBricks提供的DataBricks Community Edition, 里面自帶Spark集群 + Notebook。
- 易用性、功能性都很不錯。缺點是集群架設在AWS之上，無法跟自己本地的Spark 集群連在一起
- Apache Zeppelin
- 這是一個剛剛從Incubation轉正的項目
- 但是已經在各大公司均有采用，比如美團、微軟等等
- 本文主要就是介紹如何在本地搭建一個Zeppelin 使得Spark更易用，同時可以很方便的將自己的工作成功展示給客戶
借用別人的一個效果圖鎮樓^_^
注意：
- Zeppelin自帶Spark實例，您無需自己構建一個Spark 集群就可以學習Zeppelin
- Zeppelin 當前(2016年8月19日)最新版本0.6.1, 只兼容2.0+
1)如果您本地有Spark 集群并且版本是1.6.1 + Scala 2.10 , 請下載Zeppelin 0.6.0的版本
2)如果官網的速度比較慢，可以參考下面的方式到百度盤下載
鏈接: http://pan.baidu.com/s/1ctBBJo 密碼: e68g
1、 下載
如果您需要的是0.6.0的版本，可以參考上面百度盤的下載鏈接。
如果您需要的是0.6.1+的版本，可以直接到官網下載， 里面的Mirror下載速度一般還不錯
2、 安裝
版本： Zeppelin 0.6.0 + 自建Spark集群(1.6.1)
感覺Zeppelin還是不太成熟，并開箱就用，還需要不少人工調整才能正常工作
1)解壓之后，首先需要從模板創建一個新的zeppelin-env.sh， 并設置SPARK_HOME. 比如：
- 1export SPARK_HOME=/usr/lib/spark
如果是基于Hadoop 或者 Mesos 搭建的Spark 集群，還需要進行另外的設置。
2)從模板創建一個新的zeppelin-site.xml，并將之前的8080端口改到比如8089，避免與Tomcat等端口沖突
- <property>
- <name>zeppelin.server.port</name>
- <value>8089</value>
- <description>Server port.</description>
- </property>
3)替換jackson相關類庫
a)默認自帶的是2.5.*, 但是實際使用的時候指定的是2.4.4
b)并且可能2.4.4 與 2.5.* 并不完全兼容。
c)因此需要使用2.4.4 替換2.5.* ， 有下面3個jar需要替換：
- jackson-annotations-2.4.4.jar
- jackson-core-2.4.4.jar
- jackson-databind-2.4.4.jar
d)這真的是非常坑人的一個地方。。。
做完上訴幾步之后，就可以啟動啦：
啟動/停止命令：
- bin/zeppelin-daemon.sh stop/start
啟動之后，打開http://localhost:8089 就可以看到Zeppelin的主界面啦
3. 配置Spark解釋器
Spark Interpreter的配置非常簡單，可以直接參考下圖的配置方式：
4. 幾點使用經驗
Zeppline自帶比較詳細的Tutorial, 各位看自帶的notebook tutorial 可能效果更好。 但是我在第一次使用的時候，遇到了不少坑，在此記錄下來，給大家做個參考：
(1) 任務提交之后不會自動停止
當Zeppelin 提交任務之后，可以看到Spark Master UI 上面，當前任務即使執行完成了，也不會自動退掉
這是因為，Zeppelin 默認就像人手工運行了spark-shell spark://master-ip:7077 一樣， 除非手動關閉shell命令，否則會一直占用著資源
解決辦法就是將spark 解釋器(interpreter) 重啟
手動的重啟辦法：
1.打開Interpreter界面，搜索到Spark部分并點擊重啟
2.推薦： 調用Restful API 進行重啟。
a.可以通過Chrome的Network 監控看一下點擊restart之后具體調用的API的情況。如下圖：
b.這個ID(2BUDQXH2R)在各自的環境可能各不相同。另外這個API是PUT的方式，可以直接使用下面的python代碼在UI上自動重啟
- %python
- import requests
- r = requests.put("http://IP:8089/api/interpreter/setting/restart/2BUDQXH2R")
- print r.text
(2) 異常提示：Cannot call methods on a stopped SparkContext
比如我們在Spark Master UI 上面將當前job kill 之后，在Zeppelin這邊重啟執行任務就會遇到這個異常信息。
解決辦法很簡單： 重啟解析器
(3) 不要主動調用 sc.stop()
這是官方明確說明的：scala 的spark-shell 自動初始化了SparkContext / SqlContext 等等
不能自己調用sc.stop() 之后重啟創建一個SparkContext
可能筆者水平原因，嘗試自己創建新的sc 之后，各種奇奇怪怪的問題
(4) 關于python module
Python Interpreter可以使用當前Zeppelin所在機器的python 所有的model
同時支持python 2 與 python 3
這是一個很有用的功能，比如我使用spark將數據計算完成之后，生成了一個并不太大的csv文件。這個時候完全可以使用Pandas強大的處理能力來進行二次處理，并最終使用Zeppelin的自動繪圖能力生成報表
與Tableau之類的BI工具相比功能差了一些，不過各有所長。Zeppelin 對程序員來說可以算是非常方便的一個工具了。 對日常的一些簡單報表的工作量大大減小了
(5) 可以設置自動運行時間
在整個Note的最上端，可以設置當前notebook 定期執行。 而且注意： 還可以設置執行完成之后自動重啟interpreter 參考下圖：
