Zeppelin原理简介

Zeppelin是一个基于Web的notebook，提供交互数据分析和可视化。后台支持接入多种数据处理引擎，如spark，hive等。支持多种语言： Scala(Apache Spark)、Python(Apache Spark)、SparkSQL、 Hive、 Markdown、Shell等。本文主要介绍Zeppelin中Interpreter和SparkInterpreter的实现原理。

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安装与使用
    参考http://blog.csdn.net/jasonding1354/article/details/46822391

原理简介

Interpreter
    Zeppelin中最核心的概念是Interpreter，interpreter是一个插件允许用户使用一个指定的语言或数据处理器。每一个Interpreter都属于换一个InterpreterGroup，同一个InterpreterGroup的Interpreters可以相互引用，例如SparkSqlInterpreter 可以引用 SparkInterpreter 以获取 SparkContext，因为他们属于同一个InterpreterGroup。当前已经实现的Interpreter有spark解释器，python解释器，SparkSQL解释器,JDBC，Markdown和shell等。下图是Zeppelin官网中介绍Interpreter的原理图。

 

    Interpreter接口中最重要的方法是open，close，interpert三个方法，另外还有cancel，gerProgress，completion等方法。

Open 是初始化部分，只会调用一次。
Close 是关闭释放资源的接口，只会调用一次。
Interpret 会运行一段代码并返回结果，同步执行方式。
Cancel可选的接口，用于结束interpret方法
getPregress 方法获取interpret的百分比进度
completion 基于游标位置获取结束列表，实现这个接口可以实现自动结束

 

SparkInterpreter

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

　　• 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方法中会执行一行代码（以\n分割），其实会调用spark 的SparkILoop一行一行的执行（类似于spark shell的实现），这里的一行是逻辑行，如果下一行代码中以“.”开头（非“..”,“./”），也会和本行一起执行。关键代码如下：

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的关键方法：

    close 方法会停止SparkContext
    cancel 方法直接调用SparkContext的cancel方法。sc.cancelJobGroup(getJobGroup(context)
    getProgress 通过SparkContext获取所有stage的总的task和已经结束的task，结束的tasks除以总的task得到的比例就是进度。

　　问题1，是否可以存在多个SparkContext？

　　　　Interpreter支持'shared', 'scoped', 'isolated'三种选项，在scopde模式下，spark interpreter为每个notebook创建编译器但只有一个SparkContext；isolated模式下会为每个notebook创建一个单独的SparkContext。
　　问题2，isolated模式下，多个SparkContext是否在同一个进程中？
　　　　一个服务端启动多个spark Interpreter后，会启动多个SparkContext。不过可以用另外一个jvm启动spark Interpreter。

 

Zeppelin优缺点小结

优点
　　1.提供restful和webSocket两种接口。
　　2.使用spark解释器，用户按照spark提供的接口编程即可，用户可以自己操作SparkContext，不过用户3.不能自己去stop SparkContext；SparkContext可以常驻。
　　4.包含更多的解释器，扩展性也很好，可以方便增加自己的解释器。
　　5.提供了多个数据可视化模块，数据展示方便。

缺点
　　1.没有提供jar包的方式运行spark任务。
　　2.只有同步的方式运行，客户端可能需要等待较长时间。

 

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