前言

  Apache Zeppelin是一款基于web的notebook(类似于ipython的notebook),支持交互式地数据分析,即一个Web笔记形式的交互式数据查询分析工具,可以在线用scala和SQL对数据进行查询分析并生成报表。原生就支持Spark、Scala、SQL 、shell 、markdown等。而且它是完全开源的,目前还处于Apache孵化阶段。其已经在各大公司均有采用,比如美团、微软等等。

  Zeppelin的后台数据引擎可以是Spark,也可以通过实现更多的解释器来为Zeppelin添加数据引擎。在本地搭建一个Zeppelin 使得Spark更易用,同时可以很方便的将自己的工作成功展示给客户。

准备

sudo apt-get update    //更新Apt

安装JDK

sudo apt-get install openjdk-8-jre openjdk-8-jdk

安装Hadoop

安装Spark

安装Git

sudo apt-get install git

安装Maven

sudo apt-get install maven

安装Npm

sudo apt-get install npm  //Npm home: /usr/share/npm

安装Phantomjs

下载"phantomjs-1.9.8-linux-x86_64.tar.bz2"
解压至:/usr/local/phantomjs

安装Apache Zeppelin

  • 源码下载

  • 解压安装

  Apache Zeppelin官方提供了Source包和二进制包,我们可以根据需要下载相关的包进行安装。

  1. 通过下载zeppelin的binary包:http://ftp.meisei-u.ac.jp/mirror/apache/dist/incubator/zeppelin/0.5.6-incubating/zeppelin-0.5.6-incubating-bin-all.tgz,然后解压缩安装。

    tar -xzvf zeppelin--incubating-bin-all.tgz
  2. 通过编译源码的方式来安装Apache Zeppelin,我这里从Zeppelin的git库里面下载最新的源码进行编译。

    $ git clone https://github.com/apache/incubator-zeppelin.git //下载最新的->解压至:/usr/local/zeppelin

编译Apache Zeppelin

  • 本地模式:mvn clean package -DskipTests
  • 集群模式:mvn package -Pspark-2.0 -Dhadoop.version=2.7.1 -Phadoop-2.7 -DskipTests -X
在安装过程中可能会出现各种问题,但是一般都是网络问题导致,重新执行下编译命令即可。但如果编译出现oom,需增加如下命令:
export MAVEN_OPTS="-Xmx2g -XX:MaxPermSize=512M -XX:ReservedCodeCacheSize=512m"  
  1. 配置环境变量

    ysp@YSP:~$ vim .bashrc

    -openjdk-amd64 export SPARK_HOME=/usr/local/spark export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop export PHANTOMJS_HOME=/usr/local/phantomjs export ZEPPELIN_HOME=/usr/local/zeppelin export PATH=.:$PATH:/usr/local/hadoop/bin:/usr/local/phantomjs/bin:/usr/local/spark/bin:/usr/local/zeppelin/bin:/usr/lib/jvm/java--openjdk-amd64/bin;

    ysp@YSP:~$ source .bashrc
  2. 集群模式编译
    ysp@YSP:~$ cd /usr/local/zeppelin
    ysp@YSP:/usr/local/zeppelin$ mvn package -Pspark- -Phadoop-2.7 -DskipTests -X

如果你需要使用到YARN,你必须在编译Zeppelin的时候指定-Pyarn选项。

配置

  配置文件为环境变量文件(conf/zeppelin-env.sh)和Java属性文件(conf/zeppelin-site.xml)。根据自己的要求进行配置。

  1. 拷贝/usr/local/zeppelin/conf/zeppelin-env.sh.template和/usr/local/zeppelin/conf/zeppelin-site.xml.template至/usr/local/zeppelin/conf/zeppelin-env.sh与/usr/local/zeppelin/conf/zeppelin-site.xml。
  2. 编辑conf/zeppelin-env.sh
    export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java--openjdk-amd64
    export SPARK_HOME=/usr/local/spark
    export HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop
    export SPARK_SUBMIT_OPTIONS="--packages com.databricks:spark-csv_2.10:1.2.0"

启动

  在zeppelin_home目录下执行如下命令:

ysp@YSP:/usr/local/zeppelin$ ./bin/zeppelin-daemon.sh start

  其启动/停止命令: bin/zeppelin-daemon.sh start/stop。

  启动之后,打开localhost:8080访问zepplin主页。

测试

  • 配置Spark解释器

  • 创建Note

1.text

  默认使用scala语言输出text内容:

println("Hello Yuan Siping!")

2.html

    shell输出html:

%sh echo "%html <h2>Hello Zeppelin</h2>"

  3.table

    scala:

print(s"""%table name\tsize\nsun\t100\nmoon\t10""")

  4.Tutorial with Local File

Data Refine:

下载bank数据:http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/00222/bank.zip ,将csv格式数据转成Bank对象RDD,并过滤表头列:

val bankText = sc.textFile("/usr/data/bank/bank-full.csv")

case class Bank(age:Integer, job:String, marital : String, education : String, balance : Integer)

val bank = bankText.map(s=>s.split()!="\"age\"").map(
    s=>Bank(s().toInt,
            s().replaceAll("\"", ""),
            s().replaceAll("\"", ""),
            s().replaceAll("\"", ""),
            s().replaceAll("\"", "").toInt
        )
)

bank.toDF().registerTempTable("bank")

Data Retrieval:

执行以下语句,可看到年龄的分布:

%sql )  group by age order by age

  动态输入maxAge参数(默认是30岁),查看小于maxAge岁的年龄分布:

%sql ) } group by age order by age

  根据婚姻状况选项,查看年龄分布状况:

%sql ) from bank where marital="${marital=single,single|divorced|married}" group by age order by age

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