背景
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。
Web-based notebook that enables data-driven,
interactive data analytics and collaborative documents with SQL, Scala and more.
所以zeppelin与flink或者是其他的解释器集成的时候，就会有这么一个架构的特点，我需要启动一个处理数据的服务，相关的任务都提交到这个上面，拿flink来说，就是需要启动一个flink的集群，比如local、remote、session模式的集群。 当我们执行一些flink sql的时候，都是提交到这个集群来执行的。
zeppelin不提供per job模式
但是我们在生产环境中，对于一些flink的流式任务，我们一般会采用per job的模式提交任务，主要是为了任务资源的隔离，每个任务互不影响。目前zeppelin是不支持这种模式的。所以很多公司都会开发一个自己的实时流式任务计算平台，可以实现使用sql或者jar的方式通过平台来提交任务到集群，避免了底层一些复杂的操作，使一些只会sql的人也能开发flink任务。
实时平台开发周期长
但是开发一个实时计算平台其实是相对比较复杂的，它需要有前端的写sql的页面，后端的提交逻辑，以及前后端的交互等等。所以我的想法是既然zeppelin已经提供了我们做一个实时平台的很多的功能，比如写sql的页面、前后端交互、提交任务、获取任务的状态等等，那么我们是不是可以用zeppelin来开发一个简化版的实时计算平台呢。
基于zeppelin开发一个简易实时平台
今天我们谈谈怎么通过zeppelin来实现一个简易的实时平台，目的是可以把flink的sql和jar的流式任务以per job的方式提交到yarn集群。
我们简单的看下zeppelin中flink 解释器的源码，他底层是使用了flink scala shell，具体相关内容可以参考 Flink Scala REPL ：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-stable/ops/scala_shell.html.
zeppelin在提交flink的任务的时候，会判断下集群是否启动，如果没有启动flink集群，会根据设置的模式（local、yarn）先启动一个非隔离模式的flink集群(remote模式需要提前启动好一个集群)，然后客户端保持着和服务器的连接，后续有用户提交的任务，就把任务提交到刚起启动的集群。我研究了一下代码觉得在这个上面加一个per job模式的话可能会破坏原来的架构，改动还会比较大，所以后来想自己做一个zepplin的解释器，功能就是通过sql或者jar的方式专门用来提交flink的流式任务。
最后我们基于zeppelin开发的实时平台可以提供以下功能：
- 以per job的方式提交flink流任务到yarn集群
- 支持sql和jar任务
- 支持跳转到yarn集群的任务链接
- 可以停止flink任务
- zepplin集群或者Interpreter重启之后，yarn上面的flink任务不会停止
- zepplin集群重启之后，原来是running状态的任务自动加载。
开发zeppelin Interpreter
具体zeppelin的Interpreter的开发可以参考这篇文章。
https://zeppelin.apache.org/docs/0.9.0-preview1/development/writing_zeppelin_interpreter.html
核心的代码就是继承抽象类Interpreter，实现其中的几个方法，我们简单来讲讲。
public abstract class Interpreter {
/**
* 初始化的时候调用，可以在这个里面加一些系统初始化的工作，这个方法只调用一次。
* 写过flink自定义source和sink的同学应该不会陌生。
*/
@ZeppelinApi
public abstract void open() throws InterpreterException;
/**
*
* 释放Interpreter资源，也只会被调用一次。
*/
@ZeppelinApi
public abstract void close() throws InterpreterException;
/**
* 异步的运行输入框里面的代码并返回结果。.
*
* @param st 就是页面那个框里你输入的东西
*/
@ZeppelinApi
public abstract InterpreterResult interpret(String st,
InterpreterContext context)
throws InterpreterException;
}
除了上面列出来的这几个，还有其他的几个，我这里就不罗列代码了，大家有兴趣的可以自己看下。
底层我使用的是flink application模式来提交的任务，在open里面做一些提交flink初始化的工作，比如构造配置文件，启动yarnClient等等。在interpret方法解析内容，执行提交任务的工作。
最终我们实现了可以通过jar包和sql的方式来提交任务到yarn集群。
提交sql任务
我们可以指定一些任务的参数，比如jobname，并行度、checkpoint间隔等等，页面大概长这个样子，提交任务之后，可以在yarn集群看到相关的任务。
在这里插入图片描述
提交jar任务
首先把相应的jar上传到hdfs相关路径，然后提交任务之前，指定jar的路径，以及jobname、并行度等等，正文就不需要写什么了，然后把这个任务提交到yarn集群。
在这里插入图片描述
目前只是实现了一些核心的功能，还有一些其他的功能需要后续完善。
注意的点
- zeppelin.interpreter.close.cancel_job
设置为false，这样的话停止集群或者interpreter的时候就不会停止任务，否则的话，zeppelin会在停止集群的时候把所有的任务都cancel掉。
- zeppelin.recovery.storage.class
在zeppelin-site里配置，改成org.apache.zeppelin.interpreter.recovery.FileSystemRecoveryStorage，这样的话，就可以使zeppelin在重启的时候，自动加载那些running状态的任务。
- zeppelin.recovery.dir
在zeppelin-site里配置，路径是nodebook的存储路径，也就是zeppelin.notebook.dir的配置项。（如果你配置的是hdfs存储的话）
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