本文目录：
- 1、apache zeppelin入门
- 2、apache spark 框架怎么入门
- 3、Apache Livy 0.5.0 简介及安装教程
apache zeppelin入门
Apache Zeppelin是一款基于Web的NoteBook，支持交互式数据分析。使用Zeppelin，可以使用丰富的预构建语言后端（或解释器）制作精美的数据驱动，交互式和协作文档，例如Scala（使用Apache Spark），Python（使用Apache Spark），SparkSQL，Hive ，Markdown，Angular和Shell。
Zeppelin专注于企业，具有以下重要功能：
本文用用在于完成Zeppelin的基本功能介绍，以便可以创建自己的数据分析应用程序或导入现有的Zeppelin笔记本; 此外，将学习Zeppelin的高级功能，如创建和绑定解释器，以及导入外部库
本文是将在未来的Spark教程中使用的基础知识，涵盖了重要的主题，如创建notebook，导入和扩展现有notebook，以及将不同的后端绑定到环境，以便可以使Zeppelin充分发挥它的潜力
有两种方法可以访问 Hdp 环境中的 Zeppelin, 第一种是通过 Amabari的 Quick Links *, 第二种方法是通过导航到您的浏览器上的Zeppelin的专用端口。
使用amy_ds/amy_ds作为用户名/密码组合登录Ambari（操作控制台）。
可能希望导入现有note book，而不是创建新note book。
导入Zeppelin笔记本有两种方法，可以通过指向环境本地的json notebook，也可以通过提供一个url到其他地方托管的原始文件，例如在github上。接下来将介绍导入这些文件的两种方式。
1.导入JSON文件
在Zeppelin UI上单击“导入”。
接下来，单击“ 选择JSON文件”按钮
最后，选择要导入的笔记本，然后单击“ 打开”。
2.使用URL导入Notebook
在导入时，选择 Add from URL
最后，将url粘贴到（原始）json文件，然后单击Import Note。
如果想删除笔记本，可以转到Zeppelin欢迎页面。在notebook下面的页面左侧，将看到各种选项，例如导入笔记，创建新笔记，过滤框，在过滤框下方，可以在其中找到创建或导入的笔记本。
介绍如何安装Zeppelin解释器以在Zeppelin UI中使用。请注意支持的解释器，以确保要安装想要的解释器。
安装完毕后，重新启动Zeppelin
Zeppelin notebook 支持各种解释器，允许对数据执行许多操作。这些是将在我们各种Spark教程中使用的一些解释器。
请注意每个解释器开头的%。每个段落都需要以%开头，后跟解释器名称。下图显示了三个解释器，Markdown，Spark和Shell
1.单击位于Zeppelin欢迎页面右侧的匿名
2.在下拉列表中选择Interpreter
3.在Interpreters页面的右上角，将看到Create，单击它,这将打开Create new interpreter选项。我们将使用shell解释器作为示例。
要绑定刚刚创建的解释器，需要重新打开要绑定新解释器的笔记本。
1.单击Zeppelin笔记本右上角的齿轮。请注意，当单击该齿轮时，它会显示解释器绑定设置部分出现，你可以看到新创建的解释，在我们的情况下，命令解释程序SH。
2.单击解释器，它将从白色变为蓝色。
3.单击“保存”
新shell解释器已准备好投入使用。
在探索Zeppelin时，可能希望使用一个或多个外部库。例如，要运行Magellan，需要导入其依赖项; 需要在您的环境中包含Magellan库。在Zeppelin笔记本中有三种方法可以包含外部依赖：
1.使用%dep解释器（注意：这仅适用于发布到Maven的库。）
2.使用%spark2解释器
3.使用import语句
apache spark 框架怎么入门
Spark是一个基于内存计算的开源的集群计算系统，目的是让数据分析更加快速。Spark非常小巧玲珑，由加州伯克利大学AMP实验室的Matei为主的小团队所开发。使用的语言是Scala，项目的core部分的代码只有63个Scala文件，非常短小精悍。
Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。
Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。
尽管创建 Spark 是为了支持分布式数据集上的迭代作业，但是实际上它是对 Hadoop 的补充，可以在 Hadoop 文件系统中并行运行。通过名为Mesos的第三方集群框架可以支持此行为。Spark 由加州大学伯克利分校 AMP 实验室 (Algorithms, Machines, and People Lab) 开发，可用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。
Apache Livy 0.5.0 简介及安装教程
曾经我们提交一个spark任务，往往通过spark-submit来提交，难免很原始地需要开发者登陆客户机，通过spark客户端来提交spark任务。为了使spark引擎产品化，我们通过界面配置的方式来实现spark任务参数的可视化，提高用户体验。对于任务提交产品化，我们尝试过这么几种方式：
然而，福音来了，有了livy。livy恰到好处地解决了我们所面临的问题，使spark引擎产品化。
约定所有软件的安装目录：/home/hadoop/tools
约定所有的安装包存放目录：/home/hadoop/tools/package
livy-0.5.0-incubating-bin.zip
上传安装包至package，并解压至/home/hadoop/tools
运行前，确保hadoop集群和spark集群已启动。
如果没有导入下面的变量，则需要先导入：
export SPARK_HOME=/usr/lib/spark
export HADOOP_CONF_DIR=/etc/hadoop/conf
当然上面的路径应该是你实际的安装包相应路径。
启动livy：
./bin/livy-server start
停止livy：
./bin/livy-server stop
livy 的 web ui：
livy默认使用8998端口，你可以在配置中通过 livy.server.port 参数修改端口。
Livy默认情况下使用安装目录下conf目录下的配置文件，你也可以通过LIVY_CONF_DIR在启动Livy时设置环境变量，来指定livy使用备用的配置目录。
至此，Livy安装成功。
REST API
在postman中，测试livy的rest api。
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