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是一款类似jupyter notebook的交互式代码编辑器。
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。
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。
介绍 这篇文章的目的是帮助您开始使用 Apache Zeppelin Notebook，它可以满足您用R做数据科学的需求。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。 然而,最新的官方版本是0.5.0,还不支持R编程语言。幸运的是，NFLabs公司做了个
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
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
Apache Zeppelin是一个让交互式数据分析变得可行的基于网页的开源框架。Zeppelin提供了数据分析、数据可视化等功能。
Apache Zeppelin 是一个开源的数据分析和可视化工具，它提供了一个交互式的笔记本界面，用于在大数据环境中进行数据探索、数据分析、数据可视化和协作。它支持多种编程语言，如 Scala、Python、R 和 SQL，并提供了丰富的内置可视化和交互式图表库。
例如：调用 def Add(y:Int) = x + y 其结果为xy之和，并且调用之后没有引起x值的变换，没有副作用 所以，Add函数没有副作用
Kotlin 当中的 Lazy 想必大家都已经非常熟悉了，它其实承载的功能就是变量的延迟求值。今天我们同样来对比一下其他语言对于类似功能的实现。
【推荐系统算法实战】 基于网页的 Notebook：Zeppelin 交互式数据分析
导语：在数字化、智能化的时代，通过机器学习（Machine Learning）能够强有力的补充 Hadoop 大数据系统的数据处理能力，充分挖掘大数据的核心价值，一款好的算法开发平台能够让企业事半功倍，快速的进行算法实验和生产使用，Apache Zeppelin 就是这样一个兼具了 Hadoop 大数据处理和 机器学习／深度学习算法交互式开发的开源系统。
大数据数据需要查询分析可视化工具,AI数据挖掘和探索也需要相关可视化编辑工具，开源产品主要有两个一个是Zeppelin notebook 一个是jupyter notebook，其中juypter主要用于数据科学家、算法分析人员使用python进行数据分析、算法建模，相关企业如aws、百度、腾讯都有基于jupyter notebook去进行定制化开发，zeppelin notebook比较偏重于大数据数据查询分析可视化，支持多种大数据计算引、存储引擎擎如：Spark、Flink、Hive、Kylin等，现在对这两个产品进行介绍
1. 介绍 柯里化(currying, 以逻辑学家Haskell Brooks Curry的名字命名)指的是将原来接受两个参数的函数变成新的接受一个参数的函数的过程。新的函数返回一个以原有第二个参数作为参数的函数。 在Scala中方法和函数有细微的差别，通常编译器会自动完成方法到函数的转换。如果想了解Scala方法和函数的具体区别，请参考博文Scala基础 - 函数和方法的区别。 2. Scala中柯里化的形式 Scala中柯里化方法的定义形式和普通方法类似，区别在于柯里化方法拥有多组参数列表，每组参数用圆
前两天转了章大的zeppelin系列教程（以下简称“教程”），我也好好的研究学习了一波。
Scala算是一门博采众家之长的语言，兼具OO与FP的特性，若使用恰当，可以更好地将OO与FP的各自优势发挥到极致；然而问题也随之而来，倘若过分地夸大OO特性，Scala就变成了一门精简版的Java，写出的是没有Scala Style的拙劣代码；倘若过分追求FP的不变性等特性，因为Scala在类型系统以及Monad实现的繁琐性，又可能导致代码变得复杂，不易阅读，反而得不偿失。 看来，赋予程序员选择的自由，有时候未必是好事！ 在OO世界里，设计模式曾经风靡全世界，你不懂设计模式，都不好意思说自己是程序员。现在
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。
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。
作者 | Sanket Gupta 译者 | 王强 策划 | 刘燕 本文最初发布于 Medium 网站，经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。 当你的数据集变得越来越大，迁移到 Spark 可以提高速度并节约时间。 多数数据科学工作流程都是从 Pandas 开始的。 Pandas 是一个很棒的库，你可以用它做各种变换，可以处理各种类型的数据，例如 CSV 或 JSON 等。我喜欢 Pandas — 我还为它做了一个名为“为什么 Pandas 是新时代的 Excel”的播客。 我仍然认为 Pandas
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。
Flink Table 和 SQL 内置了很多 SQL 中支持的函数；如果有无法满足的需要，则可以实现用户自定义的函数（UDF）来解决。
本文简单介绍了一下函数式编程的各种基本特性，希望能够对于准备使用函数式编程的人起到一定入门作用。 函数式编程，一个一直以来都酷，很酷，非常酷的名词。虽然诞生很早也炒了很多年但是一直都没有造成很大的水花
Zeppelin是基于 Web 的notebook，是支持使用 SQL、Scala、Python、R 等进行数据驱动的交互式数据分析和协作的Notebook。
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。
Scala混合了面向对象和函数式的特性．在函数式编程语言中，函数可以像任何其他数据类型一样被传递和操作．如果想要给算法传入明细动作时，只需要将明细动作包在函数当中作为参数传入即可．
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：
提供了基于浏览器的交互式分析环境，数据科学家可以使用Python、Scala或者R进行交互式的开发，来设计分析模型，可视化展现分析结果。Notebooks也使得分析过程可以被保存、导入、导出和共享。
我们所处的是一个命令式编程(imperative programming)的时代，这也是我们为何更喜欢用命令式风格写代码的原因。在我们周围的一切都是可变的。虽然可变性并没有那么差劲，但是共享可变性就有点麻烦了。当我们引入共享可变性时，各种问题就会随之而来。函数式风格是应对这类问题的一个很好的方法。
当我们要从一个不可变的list里删除元素或者添加元素怎么办？当增加元素时，你取出来的值的引用就是在原始表中增加元素，而不去修改原来的数据结构。也就是复用。
年前，个人换了大数据岗位，目前主要从事大数据分析和大数据算法相关工作。在前期数据分析师岗位的基础上，虽然只是增加了一个"大"字作为前缀，但所涉及的技术栈和工作理念其实还是有很大变化的，其中打交道最为频繁的当从一个关键词说起：Apache。
期待 Flink 1.9 整合 Flink 和 Blink 的版本。突然心血来潮，打算自己编一版 Blink 玩玩，这篇文章分为两个部分：
介绍了 Flink Table & SQL的一些核心概念，本部分将介绍 Flink 中窗口和函数。
Scala是下一代 Java 虚拟机 (JVM) 语言，作为Java的现代替代品正在迅速普及。
Traversable 遍历 Iterable 迭代 Set无序集合 Sequence序列 Map映射
本文介绍了Spark中的RDD编程，包括创建RDD、转换操作、行动操作以及常见的转换操作和行动操作。此外，还介绍了如何向Spark传递函数以及常见的伪集合操作。
Scala是一门主要以Java虚拟机(JVM)为目标运行环境并将面向对象和函数式编程语言的最佳特性综合在一起的编程语言。你可以使用Scala编写出更加精简的程序，同时充分利用并发的威力。由于Scala默认运行于JVM之上，因此 它可以访问任何Java类库并且与Java框架进行互操作，比如Scala可以被编译成JavaScript代码，让我们更便捷、高效地开发Web应用。
作为一种在Java虚拟机（JVM）上运行的静态类型编程语言，Scala结合了面向对象和函数式编程的特性，使它既有强大的表达力又具备优秀的型态控制。
昨天，看到一篇介绍 Scala 技巧的文章，作者的语言很风趣，从 val，字符串，集合，链式调用等多个角度来探讨这门语言的优雅之处，使得我们更容易接受它，并愿意花时间去深入了解它。
我们在之前的文章《大数据可视化从未如此简单 - Apache Zepplien全面介绍》中提到过一文中介绍了 Zeppelin 的主要功能和特点，并且最后还用一个案例介绍了这个框架的使用。这节课我们用两个直观的小案例来介绍 Zepplin 和 Spark 如何配合使用。
大数据已然成为当今热门的技术之一，开源让越来越多的项目可以直接采用大数据技术，下面就来盘点受欢迎的十大开源的大数据技术。
主题:scala初识 是什么 开发环境的搭建 简单的语法 变量 数据类型 函数与代码块 if, for try, match 求值策略：call by value; call by name 柯里化
大数据已然成为当今最热门的技术之一，正呈爆炸式增长。每天来自全球的新项目如雨后春笋般涌现。幸运地是，开源让越来越多的项目可以直接采用大数据技术，下面就来盘点最受欢迎的十大开源的大数据技术。 1 Hadoop 高效、可靠、可伸缩，能够为你的数据存储项目提供所需的YARN、HDFS和基础架构，并且运行主要的大数据服务和应用程序。 2 Spark 使用简单、支持所有重要的大数据语言（Scala、Python、Java、R）。拥有强大的生态系统，成长迅速，对microbatching/batching/SQL支持
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