1.概述
在編寫 Flink，Spark，Hive 等相關作業時，要是能快速的將我們所編寫的作業能可視化在我們面前，是件讓人興奮的時，如果能帶上趨勢功能就更好了。今天，給大家介紹這么一款工具。它就能滿足上述要求，在使用了一段時間之后，這里給大家分享以下使用心得。
2.How to do
首先，我們來了解一下這款工具的背景及用途。Zeppelin 目前已托管於 Apache 基金會，但並未列為頂級項目，可以在其公布的 官網訪問。它提供了一個非常友好的 WebUI 界面，操作相關指令。它可以用於做數據分析和可視化。其后面可以接入不同的數據處理引擎。包括 Flink，Spark，Hive 等。支持原生的 Scala，Shell，Markdown 等。
2.1 Install
對於 Zeppelin 而言，並不依賴 Hadoop 集群環境，我們可以部署到單獨的節點上進行使用。首先我們使用以下地址獲取安裝包：
這里，有2種選擇，其一，可以下載原文件，自行編譯安裝。其二，直接下載二進制文件進行安裝。這里，為了方便，筆者直接使用二進制文件進行安裝使用。這里有些參數需要進行配置，為了保證系統正常啟動，確保的 zeppelin.server.port 屬性的端口不被占用，默認是8080，其他屬性大家可按需配置即可。［配置鏈接］
2.2 Start/Stop
在完成上述步驟后，啟動對應的進程。定位到 Zeppelin 安裝目錄的bin文件夾下，使用以下命令啟動進程：
./zeppelin-daemon.sh start
若需要停止，可以使用以下命令停止進程：
./zeppelin-daemon.sh stop
另外，通過閱讀 zeppelin-daemon.sh 腳本的內容，可以發現，我們還可以使用相關重啟，查看狀態等命令。內容如下：
case "${1}" in start) start ;; stop) stop ;; reload) stop start ;; restart) stop start ;; status) find_zeppelin_process ;; *) echo ${USAGE}
3.How to use
在啟動相關進程后，可以使用以下地址在瀏覽器中訪問：
http://<Your_<IP/Host>:Port>
啟動之后的界面如下所示：
該界面羅列出插件綁定項。如圖中的 spark，md，sh 等。那我如何使用這些來完成一些工作。在使用一些數據引擎時，如 Flink，Spark，Hive 等，是需要配置對應的連接信息的。在 Interpreter 欄處進行配置。這里給大家列舉一些配置示例：
3.1 Flink
可以找到 Flink 的配置項，如下圖所示：
然后指定對應的 IP 和地址即可。
3.2 Hive
這里 Hive 配置需要指向其 Thrift 服務地址，如下圖所示：
另外，其他的插件，如 Spark，Kylin，phoenix等配置類似，配置完成后，記得點擊 “restart” 按鈕。
3.3 Use md and sh
下面，我們可以創建一個 Notebook 來使用，我們拿最簡單的 Shell 和 Markdown 來演示，如下圖所示：
3.4 SQL
當然，我們的目的並不是僅僅使用 Shell 和 Markdown，我們需要能夠使用 SQL 來獲取我們想要的結果。
3.4.1 Spark SQL
下面，我們使用 Spark SQL 去獲取想要的結果。如下圖所示：
這里，可以將結果以不同的形式來可視化，量化，趨勢，一目了然。
3.4.2 Hive SQL
另外，可以使用動態格式來查詢分區數據，以"${partition_col=20160101,20160102|20160103|20160104|20160105|20160106}"的格式進行表示。如下圖所示：
3.5 Video Guide
另外，官方也給出了一個快速指導的入門視頻，觀看地址：[入口]
4.總結
在使用的過程當中，有些地方需要注意，必須在編寫 Hive SQL 時，%hql 需要替換為 %hive.sql 的格式；另外，在運行 Scala 代碼時，如果出現以下異常，如下圖所示：
解決方案，在 zeppelin-env.sh 文件中添加以下內容：
export ZEPPELIN_MEM=-Xmx4g
該 BUG 在 0.5.6 版本得到修復，參考碼：［ZEPPELIN-305］
5.結束語
這篇博客就和大家分享到這里，如果大家在研究學習的過程當中有什么問題，可以加群進行討論或發送郵件給我，我會盡我所能為您解答，與君共勉！