Spark-数据分析可视化Zeppelin

官网介绍

Apache Zeppelin提供了web版的类似ipython的notebook，用于做数据分析和可视化。背后可以接入不同的数据处理引擎，包括Spark, hive, tajo等，原生支持scala, Java, shell, markdown等。它的整体展现和使用形式和Databricks Cloud是一样的。

安装

其他组件都是好安装的，直接mvn install是没问题的。 而且zeppelin-web项目，里面使用了node, grunt, bower这些前端的工具。可以自己源码编译也可以使用二进制包直接使用。目前官网最新的版本是0.5.6版本，支持spark1.5和hadoop2.x版本。
自己编译：
- 安装好node, grunt, bower

 brew install npm npm install -g node

• 修改pom

<plugin> <groupId>com.github.eirslett</groupId> <artifactId>frontend-maven-plugin</artifactId> <version>0.0.23</version> <executions> <execution> <id>install node and npm</id> <goals> <goal>install-node-and-npm</goal> </goals> <configuration> <nodeVersion>v0.10.18</nodeVersion> <npmVersion>1.3.8</npmVersion> </configuration> </execution> <execution> <id>npm install</id> <goals> <goal>npm</goal> </goals> </execution> <execution> <id>bower install</id> <goals> <goal>bower</goal> </goals> <configuration> <arguments>--allow-root install</arguments> </configuration> </execution> <execution> <id>grunt build</id> <goals> <goal>grunt</goal> </goals> <configuration> <arguments>--no-color --force</arguments> </configuration> </execution> </executions> </plugin>

• 进入zeppelin-web目录下，执行 npm install。它会根据package.json的描述安装一些grunt的组件，安装bower，然后再目录下生产一个node_modules目录。
• bower –alow-root install，会根据bower.json安装前端库依赖
• grunt –force，会根据Gruntfile.js整理web文件
• mvn install -DskipTests，把web项目打包，在target目录下会生成war
  需要在pom.xml里添加：

 <plugin> <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId> <artifactId>maven-war-plugin</artifactId> <configuration> <webXml>app\WEB-INF\web.xml</webXml> </configuration> </plugin>

到此处就已经编译完成了。

测试

• 配置
  在zeppelin parent目录下，修改conf文件夹里的zeppelin-env.sh和zeppelin-site.xml，可以是默认配置，但要把两个文件原本的无效后缀去掉。

• zeppelin parent目录下执行

bin/zeppelin-daemon.sh start

• 漂亮主页
  
  zeppelin parent目录下会看到一个notebook文件夹，按notebook的名字命名区分了多个子目录。目录下是一个note.json文件，记录了每个notebook里输入的代码和执行结果，启动的时候会加载起来。

• 编码
  使用的是scala，notebook，可以直接写scala代码
  标识%md, %sh, %sql, %spark, %hive, %tajo来区分要执行的是什么
  

和spark整合

进入tutorial notebook，它里面已经写好了例子：

import sys.process._ // sc is an existing SparkContext. val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) val zeppelinHome = ("pwd" !!).replace("\n", "") val bankText = sc.textFile(s"$zeppelinHome/data/bank-full.csv") case class Bank(age: Integer, job: String, marital: String, education: String, balance: Integer) val bank = bankText.map(s => s.split(";")).filter(s => s(0) != "\"age\"").map( s => Bank(s(0).toInt, s(1).replaceAll("\"", ""), s(2).replaceAll("\"", ""), s(3).replaceAll("\"", ""), s(5).replaceAll("\"", "").toInt ) ).toSchemaRDD bank.registerTempTable("bank")

总结

apache zeppelin分布式计算、数据分析从业者，代码量少，模块很清楚，可以尝试接入不同计算引擎，试试任务运行、可视化效果。没有过多复杂的操作，只是区分了多个notebook，每个notebook里做单独的分析处理工作，流程和结果会被保存下来。此外，为spark做了更好的支持，比如默认是scala环境，默认sc已经创建好，即spark local可跑，默认spark sql有可视化效果。
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