数据分析数据可视化大数据后端【免费下载链接】zeppelinWeb-based notebook that enables>项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/zeppelin1/zeppelin点击查看免费下载导读本文以 Apache Zeppelin 的文档 docs/usage/interpreter/overview.md 为核心系统讲解 Zeppelin 解释器的核心概念与工作机制解释器Interpreter、解释器分组Interpreter Group、解释器设置Interpreter Settings以及段落Paragraph如何通过%group.name语法选择执行引擎。读完本文你将掌握解释器的本地属性传参、上下文参数注入、共享/作用域/隔离三种绑定模式、空闲回收与进程恢复机制并能用ConfInterpreter、Precode、凭据注入等能力对解释器进行精细化的个性化配置。文中所有配置项与行为均以当前仓库源码为准并给出对应的源码文件路径供深入查阅。什么是 Zeppelin InterpreterZeppelin 的核心理念是插件化解释器是一个可插拔插件plug-in让用户能够在 Zeppelin 中使用某种特定语言或数据处理后端。例如要在 Zeppelin 中运行 Scala 代码就使用%spark解释器而当前仓库中已内置了spark、python、flink、hive、jdbc、md、shell等大量解释器模块对应仓库根目录下的spark/、python/、flink/、jdbc/、markdown/、shell/等子项目。在解释器管理页面点击Create按钮时下拉列表会展示服务器上所有可用的解释器。同一个引擎可以创建多个解释器实例并分别配置不同的设置——例如同时创建spark2对应 Spark 2.x与spark1对应 Spark 1.x这是隔离不同版本依赖、不同参数组合的常用手段。段落中指定解释器%group.name每个段落执行前都必须先声明使用哪个解释器语法为%interpreter_group.interpreter_name例如%spark.pyspark表示使用 Spark 分组中的 PySpark 解释器%spark.r表示使用 SparkR。向解释器传递本地属性Local Properties指定解释器后还可以在圆括号内传入一组以逗号分隔的 key/value 键值对作为该段落的本地属性%cassandra(outputFormatcql, dateFormatE, d MMM yy, timeFormatE\, d MMM yy)当 key 或 value 中包含、,等特殊字符时有两种处理方式用反斜杠\转义例如timeFormatE\, d MMM yy或者将整个值用双引号包裹例如dateFormatE, d MMM yy。这些本地属性会随段落进入解释器的InterpreterContext解释器可以通过context.getStringLocalProperty(...)读取凭据注入一节中即用到了这一机制。什么是 Interpreter Settings解释器设置Interpreter Settings是给定解释器在 Zeppelin 服务器上的配置集合。例如Apache Hive 的 JDBC 解释器需要配置连接 URL、用户名、密码等属性才能连上 Hive Server这些属性都维护在对应解释器设置中。属性如何传递给解释器进程设置中的属性有两种传递路径规则由属性名决定属性名只包含大写字母、数字和下划线匹配[A-Z_0-9]时属性会被导出为系统环境变量否则属性作为普通解释器属性传入解释器进程。例如在 Spark 解释器设置中定义SPARK_HOME、HADOOP_CONF_DIR它们会作为环境变量传给 Spark 解释器进程供 Spark 运行时读取。上下文参数Context Parameters属性值中可以使用#{contextParameterName}语法引用当前解释器上下文中的参数支持的参数类型为 string、number、boolean。可用参数如下参数名类型userstringnoteIdstringreplNamestringclassNamestring若上下文参数为空null则会被替换为空字符串。典型用法是在属性值中写default.user#{user}使每个解释器进程自动感知当前登录用户从而实现按用户区分的个性化配置。从源码实现看这类属性最终通过 zeppelin-interpreter/src/main/java/org/apache/zeppelin/interpreter/InterpreterSetting.java 一类的设置管理类组装并下发给解释器进程。什么是 Interpreter Groups每个解释器都属于一个解释器分组Interpreter Group。分组是可在一个 JVM 进程中运行、可一起启动/停止的解释器集合。默认情况下每个解释器独立成组但一个组可以包含多个解释器。例如 Spark 分组包含 Scala Spark、PySpark、IPySpark、SparkR、Spark SQL 等多个解释器。分组的意义在于 JVM 资源复用同一组内的解释器共享同一个 JVM 进程状态如 SparkContext可以跨解释器共享。这与同组共享 JVM、不同组各自独立 JVM的进程模型直接相关——若要深入了解编写自定义解释器的机制可参阅 docs/development/writing_zeppelin_interpreter.md关于分组与绑定模式对进程数量的影响详见 docs/usage/interpreter/interpreter_binding_mode.md。每个解释器只归属于一个组并在该组下统一注册组内所有相关属性都会在解释器设置页面上集中展示。Interpreter Binding Mode绑定模式解释器设置中可以选择三种绑定模式之一shared共享所有 note / 用户共享同一个解释器实例scoped作用域按per user或per note两个维度隔离isolated隔离同样按per user或per note两个维度隔离。区别在于隔离粒度scoped per note每个 note 在同一个解释器进程内创建新的解释器实例会话隔离进程共享isolated per note每个 note 创建独立的解释器进程进程级隔离。选择哪种模式取决于你对隔离性、资源占用与启动开销的权衡shared最省资源但状态共享isolated per note隔离最彻底但进程数量随 note 数增长。详细说明请参考 Interpreter Binding Mode 文档。绑定模式还直接决定了解释器进程何时被启动这一点在ConfInterpreter一节尤为关键。Interpreter 生命周期管理Lifecycle Management在 0.8.0 之前Zeppelin 没有解释器生命周期管理用户必须通过 UI 手动关闭解释器。从 0.8.0 起Zeppelin 提供了LifecycleManager接口来控制解释器生命周期当前仓库中有两个实现NullLifecycleManager什么都不做解释器生命周期仍由用户自行控制TimeoutLifecycleManager解释器空闲超过阈值后自动关闭。相关配置项定义于 zeppelin-interpreter/src/main/java/org/apache/zeppelin/conf/ZeppelinConfiguration.java 的ConfVars配置项默认值说明zeppelin.interpreter.lifecyclemanager.classorg.apache.zeppelin.interpreter.lifecycle.NullLifecycleManager生命周期管理器实现类zeppelin.interpreter.lifecyclemanager.timeout.threshold36000001 小时毫秒空闲超时阈值zeppelin.interpreter.lifecyclemanager.timeout.checkinterval600001 分钟毫秒空闲检查周期从 TimeoutLifecycleManager 的实现可以看出它通过ScheduledExecutorService按checkinterval周期性地比较当前时间 - lastBusyTimeInMillis与timeoutThreshold一旦超过阈值就调用remoteInterpreterServer.shutdown()关闭解释器进程而onInterpreterProcessStarted与onInterpreterUse两个回调会不断刷新lastBusyTimeInMillis即只要进程被使用空闲计时就重置。这也解释了为什么该管理器只管理解释器分组进程级别的生命周期而不涉及会话级生命周期。Inline Generic ConfigurationConfInterpreter 内联配置默认情况下解释器设置对所有用户和所有 note 共享若某个 note 需要不同设置传统做法是新建解释器例如spark_jar1、spark_jar2分别加载不同的依赖 jar这种方式可行但不够灵活。ConfInterpreter是 Zeppelin 提供的一个通用解释器任何解释器都可以使用它用法就像定义一个 Java properties 文件——它按 JavaProperties格式解析段落内容并将解析出的键值合并进解释器分组的属性。其核心逻辑在 zeppelin-zengine/src/main/java/org/apache/zeppelin/interpreter/ConfInterpreter.java读取段落文本new StringReader(st)用Properties.load解析将解析出的 key/value 覆写到分组属性interpreterSetting.setInterpreterGroupProperties(interpreterGroupId, finalProperties)解析失败时返回ERROR。关键前提ConfInterpreter必须在解释器进程启动之前执行而解释器进程何时启动取决于绑定模式设置。因此使用前必须理解绑定模式明确进程启动时机。例如 Spark 解释器设置为isolated per note时每个 note 会各自启动一个解释器进程此时需要把ConfInterpreter段落放在该 note 的第一个段落否则自定义设置无法生效实际会报ERROR。典型用法示例段落内容spark.executor.memory4g spark.serializerorg.apache.spark.serializer.KryoSerializer该机制特别适合为某个 note 单独定制 Spark 提交参数、而不影响其他 note 的场景是细粒度控制解释器设置的首选手段。Precode解释器初始化后自动执行的代码Precode 是一段以解释器语言编写、在解释器初始化完成后自动执行的代码片段。其执行时机取决于绑定模式见上文shared模式下进程共享Precode 在进程启动时执行一次scoped/isolated模式下每个实例/进程启动时各自执行。配置方式是在解释器设置中增加形如zeppelin.ClassName.precode的参数其中ClassName是解释器类名。唯一例外是 JDBCInterpreter它使用独立的 precode 配置项详见 docs/interpreter/jdbc.md#usage-precode。典型用途在 Spark 解释器中通过zeppelin.SparkInterpreter.precode预先设置公共变量、导入常用包或注册 UDF避免每个段落重复书写样板代码。Credential Injection凭据注入凭据管理器Credential Manager中保存的凭据可以注入到 Notebook 中。注入机制是文本替换Notebook 中的{CREDENTIAL_ENTITY.user}与{CREDENTIAL_ENTITY.password}模式会被替换为凭据管理器中匹配实体的用户名与密码。要启用注入必须在每个解释器上单独开启在解释器配置中添加布尔属性injectCredentials常量定义见 zeppelin-interpreter/src/main/java/org/apache/zeppelin/interpreter/Constants.java。注入后的密码会从 Notebook 输出中移除防止意外泄露。实际执行逻辑位于 zeppelin-zengine/src/main/java/org/apache/zeppelin/notebook/Paragraph.java段落运行前读取injectCredentials属性支持解释器级属性与段落本地属性context.getStringLocalProperty两级覆盖为true时才执行凭据替换再交给解释器执行。相应的单元测试见 zeppelin-zengine/src/test/java/org/apache/zeppelin/notebook/ParagraphTest.java其中验证了未开启注入时不替换、开启后替换、本地属性可覆盖全局设置三种行为。使用示例段落代码val password {SOME_CREDENTIAL_ENTITY.password} val username {SOME_CREDENTIAL_ENTITY.user}运行前先在凭据管理器中为实体SOME_CREDENTIAL_ENTITY保存用户名与密码并确保所用解释器已开启injectCredentials。Interpreter 进程恢复Interpreter Process Recovery实验性0.8.0 之前关闭 Zeppelin 意味着同时关闭所有运行中的解释器进程。但对管理员而言为维护或升级关闭 Zeppelin Server 时往往并不希望终止正在运行的解释器进程因此 Zeppelin 引入了解释器进程恢复能力。启用方式是在 zeppelin-site.xml 配置 中设置zeppelin.recovery.storage.class配置项默认值说明zeppelin.recovery.storage.classorg.apache.zeppelin.interpreter.recovery.NullRecoveryStorage恢复存储实现类改为org.apache.zeppelin.interpreter.recovery.FileSystemRecoveryStorage即启用恢复zeppelin.recovery.dirrecovery恢复元数据的存储目录默认的NullRecoveryStorage表示不启用恢复见 NullRecoveryStorage启用后使用 FileSystemRecoveryStorage 在zeppelin.recovery.dir中持久化恢复元数据。启用恢复后的行为关闭 Zeppelin 时不会终止解释器进程Zeppelin 重启后尝试重连仍在运行的解释器进程即使启用了恢复若希望 Zeppelin 退出时强制杀掉所有解释器进程可运行bin/stop-interpreter.sh。版本行为差异在 0.8.x 中重启后只有再次运行段落时服务器才会重连解释器进程且不会恢复运行中的段落——例如重启时某段落仍在运行重启后前端看不到该段落处于运行状态0.9.x 起修复了这一点可以恢复运行中的段落。选择要注册的解释器include / exclude默认情况下Zeppelin 会注册并展示$ZEPPELIN_HOME/interpreters目录下的全部解释器。若只想启用其中一部分可通过以下两个配置项过滤二者只能指定其一不能同时使用配置项默认值说明zeppelin.interpreter.include空只注册列表中包含的解释器zeppelin.interpreter.exclude空注册除列表中以外的全部解释器例如在conf/zeppelin-site.xml中设置zeppelin.interpreter.exclude排除不需要的解释器可以缩短服务器启动时的注册与加载时间并减少解释器管理页面的噪音。这些属性在 ZeppelinConfiguration.ConfVars 中以zeppelin.interpreter.include/zeppelin.interpreter.exclude定义默认均为空字符串。附解释器安装与可用清单对于下载了netinst精简二进制包或需要安装第三方解释器的用户Zeppelin 提供了安装脚本bin/install-interpreter.sh完整说明见 docs/usage/interpreter/installation.md# 安装全部社区维护的解释器 ./bin/install-interpreter.sh --all # 安装指定解释器 ./bin/install-interpreter.sh --name md,shell,jdbc,python # 列出可安装的社区解释器 ./bin/install-interpreter.sh --list # 从 Maven 仓库安装第三方解释器artifact 为 groupId:artifactId:version ./bin/install-interpreter.sh --name interpreter1 --artifact groupId1:artifact1:version1社区维护的解释器清单同时维护在 conf/interpreter-list 中与安装脚本--list输出一致当前仓库0.12.0-SNAPSHOT 版本包含alluxio、angular、bigquery、cassandra、elasticsearch、file、flink、groovy、hbase、java、jdbc、livy、md、neo4j、python、shell、sparql。安装完成后需重启 Zeppelin再按本文前述步骤创建解释器设置并与 Notebook 绑定。小结Zeppelin 的解释器体系围绕三层结构展开解释器引擎能力→ 解释器设置配置→ 解释器分组JVM 进程模型再叠加绑定模式、生命周期管理、恢复机制与ConfInterpreter/ Precode / 凭据注入等增强能力构成了一个灵活且可深度定制的多语言执行平台。理解这些概念与对应配置项是从能跑通段落进阶到按业务场景精细化管控解释器资源与配置的关键。赞分享数据分析数据可视化大数据后端【免费下载链接】zeppelinWeb-based notebook that enables>项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/zeppelin1/zeppelin点击查看免费下载相关推荐Objection.js 输入验证完全指南JSON Schema 校验、ValidationError 与自定义 Validator 实战Objection.js 输入验证完全指南JSON Schema 校验、ValidationError 与自定义 Validator 实战 本篇指南聚焦 ob后端前端大数据数据分析Apache Zeppelin 解释器体系详解Interpreter、Interpreter Group 与 Interpreter Settings 完全指南Apache Zeppelin 解释器体系详解Interpreter、Interpreter Group 与 Interpreter Settings 完全指数据分析数据可视化大数据后端前端任务调度Apache Zeppelin Interpreter REST API 完全指南解释器注册、设置与依赖仓库的远程管理Apache Zeppelin Interpreter REST API 完全指南解释器注册、设置与依赖仓库的远程管理 Apache Zeppelin 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