zeppelin简介
Flink SQL的默认开发方式是通过Java/Scala API编写，与纯SQL化、平台化的目标相去甚远。目前官方提供的FlinkSQL Client仅能在配备Flink客户端的本地使用，局限性很大。而Ververica开源的Flink SQL Gateway组件是基于REST API的，仍然需要二次开发才能供给上层使用，并不是很方便。
鉴于有很多企业都无法配备专门的团队来解决Flink SQL平台化的问题，那么到底有没有一个开源的、开箱即用的、功能相对完善的组件呢？答案就是本文的主角——Apache Zeppelin。
Zeppelin是基于Web的交互式数据分析笔记本，支持SQL、Scala、Python等语言。Zeppelin通过插件化的Interpreter（解释器）来解析用户提交的代码，并将其转化到对应的后端（计算框架、数据库等）执行，灵活性很高。
zeppelin安装
1.下载zeppelin-0.9.0-bin-all.tgz
https://apache.website-solution.net/zeppelin/zeppelin-0.9.0/zeppelin-0.9.0-bin-all.tgz
https://mirror-hk.koddos.net/apache/zeppelin/zeppelin-0.9.0/zeppelin-0.9.0-bin-all.tgz
2.解压zeppelin-0.9.0-bin-all.tgz
tar -zxvf zeppelin-0.9.0-bin-all.tgz
3.修改zeppelin配置文件：conf 文件夹下面的 zeppelin-site.xml 和 zeppelin-env.sh
cp zeppelin-site.xml.template zeppelin-site.xml
vi zeppelin-site.xml
<!-- 服务地址。默认为127.0.0.1，改为0.0.0.0使得可以在外部访问 -->
<property>
<name>zeppelin.server.addr</name>
<value>0.0.0.0</value>
<description>Server binding address</description>
</property>
<!-- 服务端口。默认为8080，如果已占用，可以修改之 -->
<property>
<name>zeppelin.server.port</name>
<value>18080</value>
<description>Server port.</description>
</property>
cp zeppelin-env.sh.template zeppelin-env.sh
vi zeppelin-env.sh
# JDK目录
export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_172
# Hadoop配置文件目录
export HADOOP_CONF_DIR=/etc/hadoop/hadoop-conf
3.至此，最基础的配置就完成了。
运行bin/zeppelin-daemon.sh start命令，返回Zeppelin start [ OK ]的提示之后，
就可以访问<服务器地址>:18080，表示Zeppelin服务启动成功。
4.进一步配置，生产也可以使用，修改完重启zeppelin。
<!-- 将Notebook repo更改为HDFS存储 -->
<property>
<name>zeppelin.notebook.storage</name>
<value>org.apache.zeppelin.notebook.repo.FileSystemNotebookRepo</value>
<description>Hadoop compatible file system notebook persistence layer implementation, such as local file system, hdfs, azure wasb, s3 and etc.</description>
</property>
<!-- Notebook在HDFS上的存储路径 -->
<property>
<name>zeppelin.notebook.dir</name>
<value>/zeppelin/notebook</value>
<description>path or URI for notebook persist</description>
</property>
<!-- 启用Zeppelin的恢复功能。当Zeppelin服务挂掉并重启之后，能连接到原来运行的Interpreter -->
<property>
<name>zeppelin.recovery.storage.class</name>
<value>org.apache.zeppelin.interpreter.recovery.FileSystemRecoveryStorage</value>
<description>ReoveryStorage implementation based on hadoop FileSystem</description>
</property>
<!-- Zeppelin恢复元数据在HDFS上的存储路径 -->
<property>
<name>zeppelin.recovery.dir</name>
<value>/zeppelin/recovery</value>
<description>Location where recovery metadata is stored</description>
</property>
flinksql on zeppelin
环境：
flink 1.12.2
hadoop 3.0.0
hive 2.1.1
zeppelin 0.9.0
配置flink interpreter
配置Interpreter 有以下2种方式（通常情况下我们需要结合这两种配置方式）：
在Interpreter 页面进行全局配置
在Note页面进行Note级别的配置
1.Interpreter 页面配置
打开zeppelin界面，点击用户，找到 interpreter菜单：
点击首页用户名区域菜单中的Interpreter，搜索flink，就可以看到参数列表：
首先，将Interpreter Binding模式修改为Isolated per Note，如下图所示：
在这种模式下，每个Note在执行时会分别启动Interpreter进程，类似于Flink on YARN的Per-job模式，最符合生产环境的需要。
需要配置的参数：
Flink on YARN参数
FLINK_HOME：Flink 1.12.2所在的目录；
HADOOP_CONF_DIR：Hadoop配置文件所在的目录；
flink.execution.mode：Flink作业的执行模式，指定为yarn以启用Flink on YARN；
flink.jm.memory：JobManager的内存量（MB）；
flink.tm.memory：TaskManager的内存量（MB）；
flink.tm.slot：TaskManager的Slot数；
flink.yarn.appName：YARN Application的默认名称；
flink.yarn.queue：提交作业的默认YARN队列。
Hive Integration参数
HIVE_CONF_DIR：Hive配置文件（hive-site.xml）所在的目录；
zeppelin.flink.enableHive：设为true以启用Hive Integration；
zeppelin.flink.hive.version：Hive版本号。
复制与Hive Integration相关的依赖到$FLINK_HOME/lib目录下，包括：
flink-connector-hive_2.11-1.12.2.jar
hive-exec-2.1.1.jar
2.Note级别配置：
Note 级别的配置只有在当Interpreter binding模式选择 Isolated Per Note的时候才起作用。
Note 级别的配置一般放在每个Note的第一个Paragraph，是通过一个特殊的 Inline Configuration
Interpreter (%flink.conf) 来实现的。
一般每个Note都有自己对应的Job和场景，我们需要对每个Note做特殊的配置，比如
flink.execution.packages, flink.udf.jars, flink.yarn.appName 等等。Note级别的配置优先
级比 Interpreter的全局配置要高，所以比如你可以在Note配置 FLINK_HOME 来覆盖Interpreter
页面里配置的 FLINK_HOME。下图是一个简单的例子:
3.测试Flink SQL on Zeppelin
创建一个Notebook，Interpreter指定为flink。然后写入Paragraph，通常第一个是job configuration:
接下来创建第二个：
最后运行即可。