Zeppelin是一個基于Web的notebook，提供交互數據分析和可視化。后臺支持接入多種數據處理引擎，如spark，hive等。支持多種語言： Scala(Apache Spark)、Python(Apache Spark)、SparkSQL、 Hive、 Markdown、Shell等。本文主要介紹Zeppelin中Interpreter和SparkInterpreter的實現原理。

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http://www.cnblogs.com/shenh062326/p/6195064.html

安裝與使用
參考http://blog.csdn.net/jasonding1354/article/details/46822391

原理簡介

Interpreter
Zeppelin中最核心的概念是Interpreter，interpreter是一個插件允許用戶使用一個指定的語言或數據處理器。每一個Interpreter都屬于換一個InterpreterGroup，同一個InterpreterGroup的Interpreters可以相互引用，例如SparkSqlInterpreter 可以引用 SparkInterpreter 以獲取 SparkContext，因為他們屬于同一個InterpreterGroup。當前已經實現的Interpreter有spark解釋器，python解釋器，SparkSQL解釋器,JDBC，Markdown和shell等。下圖是Zeppelin官網中介紹Interpreter的原理圖。

Interpreter接口中最重要的方法是open，close，interpert三個方法，另外還有cancel，gerProgress，completion等方法。

Open 是初始化部分，只會調用一次。
Close 是關閉釋放資源的接口，只會調用一次。
Interpret 會運行一段代碼并返回結果，同步執行方式。
Cancel可選的接口，用于結束interpret方法
getPregress 方法獲取interpret的百分比進度
completion 基于游標位置獲取結束列表，實現這個接口可以實現自動結束

SparkInterpreter

Open方法中，會初始化SparkContext，SQLContext，ZeppelinContext；當前支持的模式有：

　　? local[*] in local mode

　　? spark://master:7077 in standalone cluster

　　? yarn-client in Yarn client mode

　　? mesos://host:5050 in Mesos cluster

其中Yarn集群只支持client模式。

if (isYarnMode()) {
  conf.set("master", "yarn");
  conf.set("spark.submit.deployMode", "client");
}

Interpret方法中會執行一行代碼（以\n分割），其實會調用spark 的SparkILoop一行一行的執行（類似于spark shell的實現），這里的一行是邏輯行，如果下一行代碼中以“.”開頭（非“..”,“./”），也會和本行一起執行。關鍵代碼如下：

scala.tools.nsc.interpreter.Results.Result res = null;
try {
  res = interpret(incomplete + s);
} catch (Exception e) {
  sc.clearJobGroup();
  out.setInterpreterOutput(null);
  logger.info("Interpreter exception", e);
  return new InterpreterResult(Code.ERROR, InterpreterUtils.getMostRelevantMessage(e));
}
r = getResultCode(res);

sparkInterpret的關鍵方法：

    close 方法會停止SparkContext
    cancel 方法直接調用SparkContext的cancel方法。sc.cancelJobGroup(getJobGroup(context)
    getProgress 通過SparkContext獲取所有stage的總的task和已經結束的task，結束的tasks除以總的task得到的比例就是進度。

　　問題1，是否可以存在多個SparkContext？

　　　　Interpreter支持’shared’, ‘scoped’, ‘isolated’三種選項，在scopde模式下，spark interpreter為每個notebook創建編譯器但只有一個SparkContext；isolated模式下會為每個notebook創建一個單獨的SparkContext。
　　問題2，isolated模式下，多個SparkContext是否在同一個進程中？
　　　　一個服務端啟動多個spark Interpreter后，會啟動多個SparkContext。不過可以用另外一個jvm啟動spark Interpreter。

Zeppelin優缺點小結

優點
　　1.提供restful和webSocket兩種接口。
　　2.使用spark解釋器，用戶按照spark提供的接口編程即可，用戶可以自己操作SparkContext，不過用戶3.不能自己去stop SparkContext；SparkContext可以常駐。
　　4.包含更多的解釋器，擴展性也很好，可以方便增加自己的解釋器。
　　5.提供了多個數據可視化模塊，數據展示方便。

缺點
　　1.沒有提供jar包的方式運行spark任務。
　　2.只有同步的方式運行，客戶端可能需要等待較長時間。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Zeppelin原理简介的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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