Zeppelin的数据可视化能力很赞，下面是Zeppelin自带的Tutorial的显示效果：
目前Zeppelin还在起步阶段，master上代码的版本号是0.5.0，而官网上的文档内容基本对应的还是0.4.0的代码，至于youtube上的那个视频demo，估计是更早期的版本了。不过没关系，Zeppelin的UI比较好用，上手没有什么难度。
在安装试玩Zeppelin之前，需要注意的是
Zeppelin支持Spark的local mode，所以可以直接编译运行，不用事先搭好一个Spark集群。
Zeppelin目前还不支持Spark 1.2，所以如果想测试集群模式，要选择1.1.x系列的Spark。
Zeppelin默认会使用8080作为web端口，并且会占用8081端口作为web socket通信的端口。如果端口冲突，可以设置环境变量ZEPPELIN_PORT来修改端口。
下面是一个用scala从hdfs上读取数据，然后用sql进行分析的例子
Zeppelin的工作方式和Spark的Thrift Server很像，都是向Spark提交一个应用（Application），然后每一个查询对应一个stage。
因此，在启动Zeppelin前，可以通过配置环境变量ZEPPELIN_JAVA_OPTS来对即将启动的Spark driver进行配置，例如“-Dspark.executor.memory=8g -Dspark.cores.max=64”。
一. Spark的版本不匹配。Zeppelin在编译的时候是需要指定Spark的版本的，所以当Zeppelin的Spark版本，和你连接的Spark集群的版本不一致时，就会出现下面的异常。
ERROR [2015-03-13 09:40:22,508] ({sparkDriver-akka.actor.default-dispatcher-22} Slf4jLogger.scala[apply$mcV$sp]:66) – org.apache.spark.storage.BlockManagerId; local class incompatible: stream classdesc serialVersionUID = 2439208141545036836, local class serialVersionUID = 1677335532749418220 java.io.InvalidClassException: org.apache.spark.storage.BlockManagerId; local class incompatible: stream classdesc serialVersionUID = 2439208141545036836, local class serialVersionUID = 1677335532749418220 at java.io.ObjectStreamClass.initNonProxy(ObjectStreamClass.java:604) at java.io.ObjectInputStream.readNonProxyDesc(ObjectInputStream.java:1601) at java.io.ObjectInputStream.readClassDesc(ObjectInputStream.java:1514) at java.io.ObjectInputStream.readOrdinaryObject(ObjectInputStream.java:1750) at java.io.ObjectInputStream.readObject0(ObjectInputStream.java:1347) at java.io.ObjectInputStream.defaultReadFields(ObjectInputStream.java:1964) at java.io.ObjectInputStream.readSerialData(ObjectInputStream.java:1888) at java.io.ObjectInputStream.readOrdinaryObject(ObjectInputStream.java:1771) at java.io.ObjectInputStream.readObject(ObjectInputStream.java:369) at akka.serialization.JavaSerializer$$anonfun$1.apply(Serializer.scala:136) at scala.util.DynamicVariable.withValue(DynamicVariable.scala:57) at akka.serialization.JavaSerializer.fromBinary(Serializer.scala:136) at akka.serialization.Serialization$$anonfun$deserialize$1.apply(Serialization.scala:104) at scala.util.Try$.apply(Try.scala:161)
解决方法有两个：
编译时候指定对应的版本；如果是自己编译的Spark，就用mvn install把Spark的jar都安装到本地的maven库，然后在编译zeppelin时指定自己的Spark版本即可S，例如“-Dspark.version=1.1.0-SNAPSHOT”。
直接替换{Zeppelin Home}\interpreter\spark下面有关spark的jar包，把”datanucleus-*.jar”和“spark-*.jar”都替换掉。
二. 访问HDFS时，出现异常“class org.apache.hadoop.hdfs.protocol.proto.ClientNamenodeProtocolProtos$AppendRequestProto overrides final method getUnknownFields.()Lcom/google/protobuf/UnknownFieldSet;”
解决方法是，删掉{Zeppelin Home}\interpreter\spark下面的protobuf*.jar，换成HDFS使用的Protobuf的版本。