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前言
大数据领域SQL化开发的风潮方兴未艾（所谓"Everybody knows SQL"），Flink自然也不能“免俗”。Flink SQL是Flink系统内部最高级别的API，也是流批一体思想的集大成者。用户可以通过简单明了的SQL语句像查表一样执行流任务或批任务，屏蔽了底层DataStream/DataSet API的复杂细节，降低了使用门槛。
但是，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Flink SQL 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。
Flink SQL on 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。其架构简图如下所示。
Flink Interpreter就是Zeppelin原生支持的众多Interpreters之一。只要配置好Flink Interpreter以及相关的执行环境，我们就可以将Zeppelin用作Flink SQL作业的开发平台了（当然，Scala和Python也是没问题的）。接下来本文就逐步介绍Flink on Zeppelin的集成方法。
配置Zeppelin
目前Zeppelin的最新版本是0.9.0-preview2，可以在官网下载包含所有Interpreters的zeppelin-0.9.0-preview2-bin-all.tgz，并解压到服务器的合适位置。
接下来进入conf目录。将环境配置文件zeppelin-env.sh.template更名为zeppelin-env.sh，并修改：
# JDK目录
export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_172
# 方便之后配置Interpreter on YARN模式。注意必须安装Hadoop，且hadoop必须配置在系统环境变量PATH中
export USE_HADOOP=true
# Hadoop配置文件目录
export HADOOP_CONF_DIR=/etc/hadoop/hadoop-conf
将服务配置文件zeppelin-site.xml.template更名为zeppelin-site.xml，并修改：
<!-- 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>
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，访问<服务器地址>:18080，出现下面的页面，就表示Zeppelin服务启动成功。
当然，为了一步到位适应生产环境，也可以适当修改zeppelin-site.xml中的以下参数：
<!-- 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>
<!-- 禁止使用匿名用户 -->
<property>
<name>zeppelin.anonymous.allowed</name>
<value>true</value>
<description>Anonymous user allowed by default</description>
</property>
Zeppelin集成了Shiro实现权限管理。禁止使用匿名用户之后，可以在conf目录下的shiro.ini中配置用户名、密码、角色等，不再赘述。注意每次修改配置都需要运行bin/zeppelin-daemon.sh restart重启Zeppelin服务。
配置Flink Interpreter on YARN
在使用Flink Interpreter之前，我们有必要对它进行配置，使Flink作业和Interpreter本身在YARN环境中运行。
点击首页用户名区域菜单中的Interpreter项（上一节图中已经示出），搜索flink，就可以看到参数列表。
Interpreter Binding
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。
Flink on YARN参数
以下是需要修改的部分基础参数。注意这些参数也可以在Note中指定，每个作业自己的配置会覆盖掉这里的默认配置。
FLINK_HOME：Flink 1.11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
如果我们想访问Hive数据，以及用HiveCatalog管理Flink SQL的元数据，还需要配置与Hive的集成。
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_2.11-1.11.0.jar flink-hadoop-compatibility_2.11-1.11.0.jar hive-exec-*.*.jar 如果Hive版本是1.x，还需要额外加入hive-metastore-1.*.jar、libfb303-0.9.2.jar和libthrift-0.9.2.jar 保证Hive元数据服务（Metastore）启动。注意不能是Embedded模式，即必须以外部数据库（MySQL、Postgres等）作为元数据存储。
Interpreter on YARN参数
在默认情况下，Interpreter进程是在部署Zeppelin服务的节点上启动的。随着提交的任务越来越多，就会出现单点问题。因此我们需要让Interpreter也在YARN上运行，如下图所示。
zeppelin.interpreter.yarn.resource.cores：Interpreter Container占用的vCore数量
zeppelin.interpreter.yarn.resource.memory：Interpreter Container占用的内存量（MB）
zeppelin.interpreter.yarn.queue：Interpreter所处的YARN队列名称
配置完成之后，Flink on Zeppelin集成完毕，可以测试一下了。
测试Flink SQL on Zeppelin
创建一个Note，Interpreter指定为flink。然后写入第一个Paragraph：
以%flink.conf标记的Paragraph用于指定这个Note中的作业配置，支持Flink的所有配置参数（参见Flink官网）。另外，flink.execution.packages参数支持以Maven GAV坐标的方式引入外部依赖项。
接下来创建第二个Paragraph，创建Kafka流表：
%flink.ssql表示利用StreamTableEnvironment执行流处理SQL，相对地，%flink.bsql表示利用BatchTableEnvironment执行批处理SQL。注意表参数中的properties.bootstrap.servers利用了Zeppelin Credentials来填写，方便不同作业之间复用。
执行上述SQL之后会输出信息：
同时在Hive中可以看到该表的元数据。最后写第三个Paragraph，从流表中查询，并实时展现出来：
点击右上角的FLINK JOB标记，可以打开作业的Web UI。上述作业的JobGraph如下。
除SELECT查询外，通过Zeppelin也可以执行INSERT查询，实现更加丰富的功能。关于Flink SQL on Zeppelin的更多应用，笔者在今后的文章中会继续讲解，今天就到这里吧。
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本文为《大数据技术与架构》整理，原作者独家授权。未经原作者允许转载追究侵权责任。
编辑｜冷眼丶
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