由于安全原因，用户无法触达生产集群的网络，所以MaxCompute Spark一直没有放开 yarn-client的支持，也就是Spark-Shell，Spark-SQL以及PYSPARK等交互式功能一直无法支持。最近调研了Zeppelin框架，配合MaxCompute Spark的相关特性以及组件，开发支持了Zeppelin on MaxCompute Spark来支持相对应的交互式探索需求。
步骤说明
linxuewei:spark-zeppelin-public linxuewei$ sh spark-zeppelin-public.sh
working dir: /Users/linxuewei/Desktop/spark-zeppelin-public
download spark-zeppelin-public.conf
download spark-zeppelin-public.jar
download spark-2.3.0-odps0.32.0.tar.gz
extract spark-2.3.0-odps0.32.0.tar.gz
export SPARK_HOME
spark-zeppelin-public.conf checking
TBD count is 3, plz check config make sure id key project is written!
config check failed, plz set id key project in spark-zeppelin-public.conf
- 正常配置
spark-zeppelin-public.conf 之后再运行 sh spark-zeppelin-public.sh
linxuewei:spark-zeppelin-public linxuewei$ sh spark-zeppelin-public.sh
working dir: /Users/linxuewei/Desktop/spark-zeppelin-public
export SPARK_HOME
spark-zeppelin-public.conf checking
config check passed, start spark-submit
就会启动一个MaxCompute Spark作业，等待作业执行结束之后，可以回溯日志，找到logview
http://logview.odps.aliyun.com/logview/?h=http://service.cn.maxcompute.aliyun.com/api&p=zky_test&i=20190710044052214gy6kc292&token=eXN6eFlsNmQzOFV4dUIzVEVndm9KQUtVSlVNPSxPRFBTX09CTzpwNF8yNDcwNjM5MjQ1NDg0NDc5NzksMTU2Mjk5Mjg1Mix7IlN0YXRlbWVudCI6W3siQWN0aW9uIjpbIm9kcHM6UmVhZCJdLCJFZmZlY3QiOiJBbGxvdyIsIlJlc291cmNlIjpbImFjczpvZHBzOio6cHJvamVjdHMvemt5X3Rlc3QvaW5zdGFuY2VzLzIwMTkwNzEwMDQ0MDUyMjE0Z3k2a2MyOTIiXX1dLCJWZXJzaW9uIjoiMSJ9
- 打开
logview 点击 master-0 点击 StdOut
# 日志中的这个url，就是zeppelin server的地址了
# 直接复制粘贴到浏览器上即可访问，弹出的url会需要云账号的登录
Please visit the following url for zeppelin interaction.
http://20190710044052214gy6kc292-zeppelin.open.maxcompute.aliyun.com
Log dir doesn't exist, create /worker/zeppelin_logs/
Pid dir doesn't exist, create /worker/zeppelin_pids/
Zeppelin start [60G[[0;32m OK [0;39m]
- 打开
zeppelin url 打开 Examples Notebook，有时候页面会显示endpoint not exist的日志，这是因为zeppelin还没有启动完毕的情况，稍等片刻就可以
- 如果页面弹出一个
interpreter binding的页面，直接点击Save即可，然后再点击ToolBar上的运行所有按钮即可执行Notebook上的代码的执行
问题咨询
有问题就找峰七(林学维)即可。有了这个Zeppelin，有时候我们有一些语法或者spark接口上面不清楚的就可以现在notebook上执行，然后再写进工程代码里，不用一遍一遍的提交那么没有效率了。
这个模式相对于local模式更有力的地方是，这个模式其实是真实用了yarn-cluster模式运行着的，local模式仅仅能验证语法是否正确，而zeppelin模式能以分布式的方式提供交互式查询，这个对于那种需要关注性能结果的debugging是有帮助的。
资源释放
本质上Zeppelin Server on MaxCompute Spark还是一个Spark作业，默认这个作业会存活三天，如果你想手动关闭这个作业的话，就请用odpscmd，用kill <instanceId>; 命令来停止作业释放资源吧。
