在编写 flink，spark，hive 等相关作业时，要是能快速的将我们所编写的作业能可视化在我们面前，是件让人兴奋的时，如果能带上趋势功能就更好了。今天，给大家介绍这么一款工具。它就能满足上述要求，在使用了一段时间之后，这里给大家分享以下使用心得。
对于 zeppelin 而言，并不依赖 hadoop 集群环境，我们可以部署到单独的节点上进行使用。首先我们使用以下地址获取安装包：
这里，有2种选择，其一，可以下载原文件，自行编译安装。其二，直接下载二进制文件进行安装。这里，为了方便，笔者直接使用二进制文件进行安装使用。
这里有些参数需要进行配置，为了保证系统正常启动，确保的 zeppelin.server.port
在完成上述步骤后，启动对应的进程。定位到 zeppelin 安装目录的bin文件夹下，使用以下命令启动进程：
若需要停止，可以使用以下命令停止进程：
另外，通过阅读 zeppelin-daemon.sh 脚本的内容，可以发现，我们还可以使用相关重启，查看状态等命令。内容如下：
在启动相关进程后，可以使用以下地址在浏览器中访问：
启动之后的界面如下所示：
该界面罗列出插件绑定项。如图中的 spark，md，sh 等。那我如何使用这些来完成一些工作。在使用一些数据引擎时，如
flink，spark，hive 等，是需要配置对应的连接信息的。在 interpreter 栏处进行配置。这里给大家列举一些配置示例：
可以找到 flink 的配置项，如下图所示：
然后指定对应的 ip 和地址即可。
这里 hive 配置需要指向其 thrift 服务地址，如下图所示：
另外，其他的插件，如 spark，kylin，phoenix等配置类似，配置完成后，记得点击 “restart” 按钮。
下面，我们可以创建一个 notebook 来使用，我们拿最简单的 shell 和 markdown 来演示，如下图所示：
当然，我们的目的并不是仅仅使用 shell 和 markdown，我们需要能够使用 sql 来获取我们想要的结果。
下面，我们使用 spark sql 去获取想要的结果。如下图所示：
这里，可以将结果以不同的形式来可视化，量化，趋势，一目了然。
另外，可以使用动态格式来查询分区数据，以"${partition_col=20160101,20160102|20160103|20160104|20160105|20160106}"的格式进行表示。如下图所示：
在使用的过程当中，有些地方需要注意，必须在编写 hive sql 时，%hql 需要替换为 %hive.sql 的格式；另外，在运行 scala 代码时，如果出现以下异常，如下图所示：
解决方案，在 zeppelin-env.sh 文件中添加以下内容：
该 bug 在 0.5.6 版本得到修复，参考码：［zeppelin-305］
这篇博客就和大家分享到这里，如果大家在研究学习的过程当中有什么问题，可以加群进行讨论或发送邮件给我，我会尽我所能为您解答，与君共勉！