Zeppelin是一个基于Web的笔记本，可以直接在浏览器中编写代码，对数据进行查询分析并生成报表或图表，做出数据驱动的、交互、协作的文档，并且可以共享笔记。Zeppelin提供了内置的Apache Spark集成，提供的功能有：
前提：服务器已经安装好了Hadoop_client端即hadoop的环境hbase,hive等相关组件
Fayson在前面文章《Livy，基于Apache Spark的开源REST服务，加入Cloudera Labs》、《如何编译Livy并在非Kerberos环境的CDH集群中安装》、《如何在Kerberos环境的CDH集群部署Livy》、《如何通过Livy的RESTful API接口向非Kerberos环境的CDH集群提交作业》及《如何通过Livy的RESTful API接口向Kerberos环境的CDH集群提交作业》中对Livy的介绍、安全与非安全集群的部署以及使用。前面的部署方式相对比较麻烦且不便于管理，本篇文章Fayson主要介绍如何使用脚本打包适用于Cloudera的Livy和Zeppelin的Parcel。
在数仓ETL、实时计算的场景下，我们基于Flink SQL批流一体的框架进行了一定规模的作业迁移。在研发作业管理系统中，我们引入Apache Zeppelin组件作为Flink SQL作业提交客户端，Flink 批流作业可视化预览的核心组件。在一年多时间的产线实践中，我们对作业提交的方式策略进行了几次演进，目前在跑作业规模Flink Batch 任务日均运行超5000次，流作业500+，均稳定运行。
本文将概述用户使用 UDF 的大致流程，UDF 的详细使用说明请参考官网用户手册：
概述 Apache Spark是一种快速和通用的集群计算系统。它提供Java，Scala，Python和R中的高级API，以及支持一般执行图的优化引擎。Zeppelin支持Apache Spark
在本节中，我们将解释 解释器（Interpreter）、解释器组和解释器设置在 Zeppelin 中的作用。 Zeppelin 解释器的概念允许将任何语言或数据处理后端插入 Zeppelin。 目前，Zeppelin 支持 Scala、Python、Flink、Spark SQL、Hive、JDBC、Markdown、Shell 等多种解释器。
Apache Zeppelin解释器概念允许将任何语言/数据处理后端插入Zeppelin。 目前Apache Zeppelin支持许多解释器，如Apache Spark，Python，JDBC，Markdown和Shell。
多用途笔记本 笔记本是满足您所有需求的地方
构建一个架构工作台并不是一件容易的事，涉及到了一系列的编译器相关的知识，编辑器相关的知识，当然还有其核心的架构相关的知识。工作台架构图所下所示： 在五月底，经历了一系列的磕磕碰碰，我们终于算是 release 了第一个 “可用” 的架构工作台的 alpha 版本（如何定义可用呢？）。在这个早期的 demo 版本里，你可以尝试一下，我们在 ArchGuard 中构建的架构即代码的理念，以及如何围绕于一个系统构建出一个工作台？更有意思的是，当你掌握了构建工作台的能力之后，你就看到到处都是工作台，比如 API
目前开发Flink的方式有很多，一般来说都是开发同学写JAVA/SCALA/PYTHON项目，然后提交到集群上运行。这种做法较为灵活，因为你在代码里面可以写任务东西，什么维表JOIN、参数调优，都能很轻松的搞定。但是对开发同学的要求较高，有一定的学习成本。比如有些同学擅长JAVA，有些擅长PYTHON，而在我们的项目开发过程中，是不会允许多种语言共存的，一般来说都是选择JAVA作为我们的开发语言，那么，对于擅长PYTHON的同学来说，再从头开始攀爬JAVA这座大山，而且还得短期能够熟练使用，无疑是难上加难。
Apache Zeppelin是一款类似jupyter notebook的交互式代码编辑器。
随着flink的蓬勃发展，zeppelin社区也大力推进flink与zeppelin的集成.zeppelin的定位是一种使用sql或者scala等语言的一个交互式的分析查询分析工具。
Apache Zeppelin 是一个提供交互数据分析且基于Web的笔记本。方便你做出可数据驱动的、可交互且可协作的精美文档，并且支持多种语言，包括 Scala(使用 Apache Spark)、Python(Apache Spark)、SparkSQL、 Hive、 Markdown、Shell等等。当前Hive与SparkSQL已经支持查询Hudi的读优化视图和实时视图。所以理论上Zeppelin的notebook也应当拥有这样的查询能力。
Hadoop是时下最流行的企业级开源大数据平台技术，你可以将它部署在本地，也可以部署在云端。而深度学习，对于企业用户来说举几个简单的例子，常见的场景包括语音识别，图像分类，AI聊天机器人或者机器翻译。为了训练深度学习/机器学习模型，我们可以利用TensorFlow/MXNet/Pytorch/Caffe/XGBoost等框架。有时这些框架也会被一起使用用于解决不同的问题。
with Enum, return 500 when querying - ASF
作者：Wangda Tan、Sunil Govindan、Zhankun Tang
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我们来看看强大的 Zeppelin 能够给 Hive 带来什么吧。首先需要安装 Hive 和 Zeppelin。具体请参考如下两篇文章：
上节介绍了 flink sql 的企业级开发利器 Dlink。本节就来介绍下 Apache Zeppelin。
简而言之，就是一个大数据分析平台。用户可以利用提供好的WEB UI，在线编写分析逻辑代码，输出结果，并且能够利用可视化工具，形象生动的在线展示结果。
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。
12 月 3 日、4日，2022 Apache IoTDB 物联网生态大会在线上圆满落幕。大会上发布 Apache IoTDB 的分布式 1.0 版本，并分享 Apache IoTDB 实现的数据管理技术与物联网场景实践案例，深入探讨了 Apache IoTDB 与物联网企业如何共建活跃生态，企业如何与开源社区紧密配合，实现共赢。
本文是在工作过程中讲Zeppelin启用https过程和Hack内核以满足客户需求的记录。 原因是这客户很有意思，该客户中国分公司的人为了验证内网安全性，从国外找了一个渗透测试小组对Zeppelin和其他产品进行黑客测试，结果发现Zeppelin主要俩问题，一个是在内网没用https，一个是zeppelin里面可以执行shell命令和python语句。其实这不算大问题，zeppelin本来就是干这个用的。但是渗透小组不了解zeppelin是做什么的，认为即使在内网里，执行shell命令能查看操作系统的一些
如果满足以上条件可以点击进入下载页面下载二进制包进行安装。目前稳定版本为 0.8.2 版本。
Maven可以使用mvn package指令对项目进行打包，如果使用Java -jar xxx.jar执行运行jar文件，会出现"no main manifest attribute, in xxx.jar"（没有设置Main-Class）、ClassNotFoundException（找不到依赖包）等错误。 要想jar包能直接通过java -jar xxx.jar运行，需要满足： 1、在jar包中的META-INF/MANIFEST.MF中指定Main-Class，这样才能确定程序的入口在哪里； 2、要能
网上对Android Support Library中各个依赖包介绍的中文资料太少了，结合官方文档和有限的参考资料做了一次总结，有描述得不对的地方还请指正。
本文由 伯乐在线 - zhique 翻译，xxmen 校稿。未经许可，禁止转载！ 英文出处：Ram Sriharsha。欢迎加入翻译组。 Apache Spark 为数据科学提供了许多有价值的工具。随着 Apache Spark 1.3.1 技术预览版的发布，强大的 Data Frame API 也可以在 HDP 上使用数据科学家使用数据挖掘和可视化来帮助构造问题架构并对学习进行微调。Apache Zeppelin 正好能够帮他们做到这些。 Zeppelin 是一个基于 Web 的 notebook 服务器
Android Studio之gradle的配置与介绍 非著名程序员 1、gradle的简单介绍 Gradle是可以用于Android开发的新一代的Build System，也是Android Studio默认的build工具。其实Gradle脚本是基于一种JVM语言— Groovy，再加上DSL组成的。由于Groovy是JVM语言，所以可以使用大部分的Java语言库。所谓DSL就是专门针对Android开发的插件，比如标准Gradle之外的一些新的方法（Method）、闭包（Closure）等等。通过我们
Zeppelin默认的管理权限是admins组，所以用户要加admins组才可以添加和修改interpreter
因为Maven是提倡模块化编程的，所以会以多个工程分为多个模块。如果所有的功能、模块都写在一个工程里的话，不方便于扩展、升级、修改、查看和团队开发，而且也不方便于模块的复用。
本文介绍了如何在Apache Zeppelin中集成R语言解释器，并使用R语言进行数据分析。首先介绍了如何在Zeppelin中添加R解释器，然后讲解了R语言的基础知识和基本函数，最后介绍了如何在Zeppelin中使用R语言进行数据分析。
在前面的文章《如何打包Livy和Zeppelin的Parcel包》Fayson介绍了使用脚本打包Livy和Zeppelin的Parcel包，本篇文章Fayson主要介绍在CM中使用Livy的Parcel包部署服务及验证。
Maven可以使用mvn package指令对项目进行打包，如果使用Java -jar xxx.jar执行运行jar文件，会出现"no main manifest attribute, in xxx.jar"（没有设置Main-Class）、ClassNotFoundException（找不到依赖包）等错误。
1 方法一：使用maven-jar-plugin和maven-dependency-plugin插件打包
欢迎来到Apache Zeppelin！本页面是有助于开始使用的说明。 安装 Apache Zeppelin正式支持并在以下环境下进行测试： Name Value Oracle JDK 1.7
IoTDB是工业物联网领域非常优秀的一款时序数据库，相信很多用户在使用的过程中，都只能使用iotdb-cli进行连接。查看到的数据可能是这样：
数据如同空气一样普遍，我们在手机的每一次点击都会产生数据，都可能被记录，被使用。数据存放在数据库中，数据库其实就是“数据的集合”。
【推荐系统算法实战】 基于网页的 Notebook：Zeppelin 交互式数据分析
概述 Elasticsearch是一个高度可扩展的开源全文搜索和分析引擎。它允许您快速，实时地存储，搜索和分析大量数据。它通常用作为具有复杂的搜索功能和要求的应用程序提供的底层引擎/技术。 配置
##直接打包，不打包依赖包 直接打包，不打包依赖包，仅打包出项目中的代码到JAR包中。在POM中添加如下plugin即可，随后执行maven install
日志是我们工作中经常提及的内容,但是我们很少关心他的实现原理,基本的都是直接使用别人配置好的东西,那么这么多的日志框架,他是如何做到日志的统一打印呢,spring是如何实现的,springboot是如何实现,又有哪些日志框架呢,具体是如何实现以及选择的呢
大家都知道，SpringBoot应用最终会打出一个Fat Jar, 里面包含了用到的全部依赖，启动也非常简单，java -jar xxx.jar即可。
大家好，我是ABC_123。本期分享一个之前做过的针对某物联网云平台的渗透测试案例，包括了对Hadoop生态系统的内网横向过程，由于内网很多都是Yarn、MapReduce、Spark、HDFS、Ambari、Hortonworks这些组件，平时很少遇到，由此开始了长达3个月的断断续续地一边学习，一边研究的历程。
本文介绍了Apache Zeppelin 0.7.2的中文文档，包括快速入门、教程、动态表单、发表你的段落、自定义Zeppelin主页、升级Zeppelin版本、从源码编译、使用Flink和Spark Clusters安装Zeppelin教程、解释器、概述、解释器安装、解释器依赖管理、解释器的模拟用户、解释员执行Hook（实验）、Alluxio解释器、Beam解释器、BigQuery解释器、Cassandra CQL解释器、Elasticsearch解释器、Flink解释器、Geode/Gemfire OQL解释器、HBase Shell解释器、HDFS文件系统解释器、Hive解释器、Ignite解释器、JDBC通用解释器、Kylin解释器、Lens解释器、Livy解释器、Markdown解释器、Pig解释器、PostgreSQL, HAWQ解释器、Python 2＆3解释器、R解释器、Scalding解释器、Scio解释器、Shell解释器、Spark解释器、系统显示、系统基本显示、后端Angular API、前端Angular API、更多。
之前学Spring和SpringMVC的时候我们需要单独自己去找相关的jar.这些jar包我们还能通过官网能找到，但是比如我们要找JSTL或者hibernate验证jar及依赖包的时候我们并不是很容易的找的。所以我们希望有种更加方便管理我们jar的工具，maven刚好能帮我们解决这个问题。
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