I.前言
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。
我曾无数次鼓吹基于Jupyter的应用，也相信在未来数据分析领域，他会有自己的一席之地. 对话式的管家服务，真是谁用谁知道...
以下内容摘自“教程”：
下面是Zeppelin和Flink的故事。
Flink问：虽然我提供了多种语言支持，有SQL，Java，Scala还有Python，但是每种语言都有自己的入口，用户很难多种语言混着用。比如在sql-client中只能运行Sql，不能写UDF，在pyflink shell里，只能用python的udf，不能用scala和java的udf。有没有谁能帮我把这些语言全部打通。
Zeppelin答：我可以。
Flink问：我的一个很大的使用场景是实时大屏，但是我一个人办不到，往往需要借助第三方存储，还需要前端开发，有没有谁能让用户不用写前端代码就实现实时大屏
Zeppelin答：我可以。
Flink问：我的Sql已经很强大了，但是用户在sql-client里不能写comment，而且不支持运行多条sql语句，有谁能帮我把这些功能补齐下。
Zeppelin答：我可以。
Flink问：好多初学者说要跑一个flink job实在是太难了，好多东西需要配置,还要学习各种命令行，有没有谁能让用户更容易得提交和管理Flink Job。
Zeppelin答：我可以。
Flink问：Flink Job提交目前只能一个个提交，一个job跑完跑另外一个，有些用户想并行执行多个Flink Job，谁能帮我搞定这个需求？
Zeppelin答：我可以。
Flink问：我有丰富的connector，但是用户每次都要把connector打包到uber jar里，或者copy到flink的lib下，但是这样会把各种connector jar混在一起，容易发生冲突，很难管理，有谁能提供一个干净点的方案？
Zeppelin答：我可以。
II.填坑
Zepplin 0.9版本虽然已经做的足够出色了，但是还是有很多隐含的条件（坑），对新人还是不那么友好的，我在研习“教程”的时候，也就稍微总结了一下：
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版本：
目前zepplin 0.9 preview 整合flink，只能使用 Apache Flink 1.10.1 for Scala 2.11 ，不能使用scala2.12
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环境:
实验的话，需要在linux下尝试，windows是不支持，尽管他都有windows下的启动脚本.
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FLINK_HOME
在interpret里设置FLINK_HOME，指向你的Flink，切记1.10.1 scala2.11版本
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Kafka Connect Datagen
使用提供的docker镜像来做kafka集群，提供数据，安装docker不在这里说了，可能启动正常，但是没有datagenconnector
说明，docker-compose.yml里这两句没起作用
- ./plugins:/tmp/connect-plugins
- ./data:/tmp/data
执行下面语句就ok了。
setenforce 0
另外，默认配置里
KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: 'PLAINTEXT://broker:9092'
CONNECT_BOOTSTRAP_SERVERS: '192.168.16.3:9092'
可能不剩下，使用下面语句，找到broker的ip，替换broker
docker exec -it ID/NAMES ip addr
创建kafka connector时，使用官方语句可能不太好事，可以使用UI即本机IP:8000 来进行配置，原文提供的 connect.source.datagen.json 也有些不太好使，我修改了一下，如下：
{
"connector.class": "com.github.xushiyan.kafka.connect.datagen.performance.DatagenConnector",
"tasks.max": "1",
"random.fields": "status:foo|bar|baz, direction:up|down|left|right",
"event.timestamp.field": "event_ts",
"poll.size": "10",
"key.converter.schemas.enable": "false",
"poll.interval.ms": "5000",
"value.converter.schemas.enable": "false",
"topic.name": "generated.events",
"value.converter": "org.apache.kafka.connect.storage.StringConverter",
"message.template": "{\"status\":\"foo\",\"direction\":\"up\"}",
"key.converter": "org.apache.kafka.connect.storage.StringConverter"
}
如下图所示
可以在Topic UI里可以看到数据，就证明这里配置ok了
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Streaming ETL
记住先执行：
%flink.conf # You need to run this paragraph first before running any flink code. flink.execution.packages org.apache.flink:flink-connector-kafka_2.11:1.10.1,org.apache.flink:flink-connector-kafka-base_2.11:1.10.1,org.apache.flink:flink-json:1.10.1
上面的坑都填好了，就能愉快的玩耍了
