1.概述
在编写 Flink，Spark，Hive 等相关作业时，要是能快速的将我们所编写的作业能可视化在我们面前，是件让人兴奋的时，如果能带上趋势功能就更好了。今天，给大家介绍这么一款工具。它就能满足上述要求，在使用了一段时间之后，这里给大家分享以下使用心得。
2.How to do
首先，我们来了解一下这款工具的背景及用途。Zeppelin 目前已托管于 Apache 基金会，但并未列为顶级项目，可以在其公布的 官网访问。它提供了一个非常友好的 WebUI 界面，操作相关指令。它可以用于做数据分析和可视化。其后面可以接入不同的数据处理引擎。包括 Flink，Spark，Hive 等。支持原生的 Scala，Shell，Markdown 等。
2.1 Install
对于 Zeppelin 而言，并不依赖 Hadoop 集群环境，我们可以部署到单独的节点上进行使用。首先我们使用以下地址获取安装包：
这里，有2种选择，其一，可以下载原文件，自行编译安装。其二，直接下载二进制文件进行安装。这里，为了方便，笔者直接使用二进制文件进行安装使用。这里有些参数需要进行配置，为了保证系统正常启动，确保的 zeppelin.server.port 属性的端口不被占用，默认是8080，其他属性大家可按需配置即可。［配置链接］
2.2 Start/Stop
在完成上述步骤后，启动对应的进程。定位到 Zeppelin 安装目录的bin文件夹下，使用以下命令启动进程：
./zeppelin-daemon.sh start
若需要停止，可以使用以下命令停止进程：
./zeppelin-daemon.sh stop
另外，通过阅读 zeppelin-daemon.sh 脚本的内容，可以发现，我们还可以使用相关重启，查看状态等命令。内容如下：
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］
5.结束语
这篇博客就和大家分享到这里，如果大家在研究学习的过程当中有什么问题，可以加群进行讨论或发送邮件给我，我会尽我所能为您解答，与君共勉！
