怎么进行Zeppelin的原理分析
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Zeppelin在之前的技术探索里介绍过，是一个想法来源于Jupyter的可视化的Spark/Hive/R分析编程界面。这周想着把一些原来代码中的spark迁到Zeppelin中，主要原因是：
代码中的spark修改运行麻烦： git push, git pull, 编译，打包，运行……，希望可以一键修改运行spark
spark运行结果可视程度差，希望在网页上看到表格和图
希望工程师以外的同事也能运行spark
然而现实是骨感的，本来打算1天做的事情陆陆续续做了4天。现在的Zeppelin还是有太多的小问题，算它识趣，只是v0.6.0，要敢叫V1.0我打死它。
##安装 我是直接在官网下载的all-in-binary的版本。Zeppelin和spark兼容貌似很有问题，最稳妥的办法是下载Zeppelin的源代码，用mvn选择对应的spark/hadoop版本编译。
官网上说
Zeppelin will work with any version of Spark and any deployment type without rebuilding Zeppelin in this way. (Zeppelin 0.5.6-incubating release works up to Spark 1.6.1 )
我信了，最后也确实spark都跑起来了，除了我那逝去的青春。
不过现在Spark已经2.0了哦，可以的话还是自己build吧。
##创建Notebook 一个Notebook相当于一个任务吧，可以分成多个Paragraph。每个Paragraph可以使用不同的interpreter，从而使用不同的语法。
我创建了两个Notebook，一个连接HBase清理数据，一个使用Spark做HBase数据的统计，基本都可以把Java/Scala代码直接往里面拷。
下面这些问题花了挺多时间：
###· 加载Dependency有三种方式添加依赖包，这里的做法是靠谱的。
z.load() 的那种方式是不建议。
注意0.5.6以及之前的版本是没有这个Interpreter依赖包管理的功能的！
###· Spark连接不上，Can't get status错误信息大概是 org.apache.zeppelin.interpreter.InterpreterException: org.apache.thrift.transport.TTransportException: java.net.ConnectException: Connection refused
如果其他的设置都正确的话，很有可能是SPARK_HOME没有设置 export SPARK_HOME=你的spark安装地址
一些固定的设置可以写在conf/zeppelin-env.sh里去。
###·Jackson问题
具体的报错应该是
原因是spark依赖的jackson和zeppelin的冲突了，在Zeppelin的lib目录下吧jackson相关的包删掉就好。 下面有大神更详细的解决办法： Apache Zeppelin & Spark解析Json异常
##最后成果 
##同行对比 这篇文章简单的比较了Zeppelin, Spark-notebook和Jupyter。作者的结论是：
只用Scala不用Spark的话可以用jupyter-scala；
要Spark+Scala并且用花哨的Javascript显示的话用spark-notebook;
要用AWS EMR或者其他后台程序的时候选择Zeppelin。
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