導語：在數字化、智能化的時代，通過機器學習（Machine Learning）能夠強有力的補充 Hadoop 大數據系統(tǒng)的數據處理能力，充分挖掘大數據的核心價值，一款好的算法開發(fā)平臺能夠讓企業(yè)事半功倍，快速的進行算法實驗和生產使用，Apache Zeppelin 就是這樣一個兼具了 Hadoop 大數據處理和 機器學習／深度學習算法交互式開發(fā)的開源系統(tǒng)。

Apache Zeppelin 是一個可以進行大數據可視化分析的交互式開發(fā)系統(tǒng)，在 Zeppelin 中還可以完成機器學習的數據預處理、算法開發(fā)和調試、算法作業(yè)調度的工作，同時，Zeppelin 還提供了單機 Docker、分布式、K8s、Yarn 四種系統(tǒng)運行模式，以適應各類團隊的需求。本文主要從作者工作經驗出發(fā)，總結 Zeppelin 的相關實踐經驗。

劉勛在PinCAP Infra Meetup的演講

（以下文字約3000字，預計閱讀需5分鐘）

Apache Zeppelin 是一個可以進行大數據可視化分析的交互式開發(fā)系統(tǒng)，可以承擔數據接入、數據發(fā)現、數據分析、數據可視化、數據協(xié)作等任務，其前端提供豐富的可視化圖形庫，不限于SparkSQL，后端支持HBase、Flink 等大數據系統(tǒng)以插件擴展的方式，并支持Spark、Python、JDBC、Markdown、Shell 等各種常用Interpreter，這使得開發(fā)者可以方便地使用SQL 在 Zeppelin 中做數據開發(fā)。

對于機器學習算法工程師來說，他們可以在 Zeppelin 中可以完成機器學習的數據預處理、算法開發(fā)和調試、算法作業(yè)調度的工作，包括當前在各類任務中表現突出的深度學習算法，因為 Zeppelin 的最新的版本中增加了對TensorFlow、PyTorch 等主流深度學習框架的支持，此外，Zeppelin將來還會提供算法的模型 Serving 服務、Workflow 工作流編排等新特性，使得 Zeppelin可以完全覆蓋機器學習的全流程工作。

而在平臺部署和運維方面，Zeppelin還提供了單機 Docker、分布式、K8s、Yarn 四種系統(tǒng)運行模式，無論你是小規(guī)模的開發(fā)團隊，還是 Hadoop 技術棧的大數據團隊、K8s 技術棧的云計算團隊，Zeppelin 都可以讓數據科學團隊輕松的進行部署和使用 Zeppelin豐富的數據和算法的開發(fā)能力。

Zeppelin 整體架構如圖所示，底層基礎設施支持HDFS、S3、Docker、CPU、GPU 等；分布式資源管理支持Kubernetes、YARN 和Zeppelin 物理集群的運行模式，分別對應各種場景的不同需求；計算引擎層支持，支持TensorFlow、PyTorch 深度學習開發(fā)及Python、R、Scala 傳統(tǒng)算法開發(fā)，可接入大數據的批處理/流計算框架；最上面的交互開發(fā)層支持通過可視化的方式使用大數據引擎和開發(fā)各種算法。

對于機器學習任務，最核心的毋庸置疑是 ML 庫，然而從整個機器學習平臺處理流程來看，ML 庫所占的比重其實不大，其余的部分，包括配置、數據收集、數據校驗、特征抽取、分析工具、流程管理工具、資源管理、監(jiān)控等環(huán)節(jié)，也都是這個綜合性系統(tǒng)應當解決的問題。

此外，在機器學習算法運行之前，我們需要做數據預處理、特征工程、數據清洗，然后才能做（通過機器學習框架）訓練模型，而訓練出來的模型需要存儲，然后對外提供在線服務，完成預測分析。同時，模型的數據庫管理、服務的監(jiān)控、動態(tài)擴縮容等，是其穩(wěn)定運行的保障。從整個工作流來看，工程量非常龐大。好消息是，Zeppelin 社區(qū)逐步完成了對機器學習平臺工作流的滲透，提供了較為完整的可視化交互的支持。

首先，在數據預處理和特征工程方面，從數據導入、數據處理、數據探索、數據抽樣到數據訓練，Zeppelin 已經實現了全覆蓋：數據導入支持 HDFS、S3和RDNMS，數據聚合加工處理支持 Hive、Spark，數據探索是 Zeppelin 的強項之一，數據抽樣、模型訓練和A/B測試則支持Spark。

其次，在模型訓練方面，包括邏輯回歸（LR）、梯度提升樹（GDBT）等傳統(tǒng)機器學習模型，以及等卷積神經網絡（CNN）、循環(huán)神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）等常用于圖像、語音、視頻的深度學習模型，Zeppelin 都支持各種主流的庫，針對前者如Python 庫、Spark MLlib、XGBoost，針對后者包括TensorFlow、PyTorch、MXNet等。由于機器學習從業(yè)者常用語言包括Python、Scala、R 等，各種環(huán)境、版本的沖突是一個很大的挑戰(zhàn)，Zeppelin 采用 Docker 的部署解決了這個問題。

再次，在模型在線服務方面，模型的管理支持 Hadoop，模型部署支持 Hadoop 和 Kubernetes，模型庫的批處理采用 Spark，增量更新則采用性能更好的 Flink 流計算（以保持模型與時俱進）。

此外，在生態(tài)方面，Zeppelin還和 Hadoop Submarine 做了集成，后者是 Hadoop 社區(qū)開發(fā)的一款機器學習引擎，旨在解決機器學習算法在Kubernetes / YARN 平臺上的批量作業(yè)處理。二者的集成，可以將 Zeppelin 從支持單任務開發(fā)擴展到了支持分布式任務調度的場景。

為了支持機器學習工作負載，Zeppelin社區(qū)開發(fā)出了很多相關的特性，包括Zeppelin 集群模式（Cluster Mode）、Zeppelin Cluster Docker、Zeppelin On Yarn、多集群支持、動態(tài)配置、模型預測與增量訓練、可視化調參和 Zeppelin WorkFlow 等重要特性。

Zeppelin 集群模式（Cluster Mode）。非集群模式，即只有一個 ZeppelinServer，解釋器可以運行在這個Server 上，但若算法工程師數量很多，用戶對服務可用性的要求可能無法滿足。集群模式下，我們可以同時啟動多個Zeppelin Server，基于Raft 算法選主（Master）、同步，共同對外提供服務。用戶通過 Nginx 反向代理域名訪問這些 Zeppelin 服務。同時，集群模式還提供了 Cluster 元數據管理的能力，集群中所有的 Zeppelin Server 的運行狀況，以及所有的解釋器進程，都會記錄在元數據中，用戶可以通過Nginx 配置訪問不同的 Server，創(chuàng)建不同的解釋器。解釋器進程可以在集群中自動尋找資源最為富余的 Server 來運行，而當某個 Server 掛了且難以恢復，用戶仍然可以通過元數據啟動另外一個 Server，繼續(xù)未完成的工作。Zeppelin 集群模式只需在參數中配置3個服務器的列表，并將其啟動，即可自動組建 Zeppelin 集群，不需要借助 ZooKeeper。通過專門的集群管理頁面，用戶可以清晰看到集群中的服務器、解釋器的數量和運行狀態(tài)。

本機 Docker。無論是單機模式還是集群模式，用戶都可以在本機 Docker 上創(chuàng)建解釋器進程。通過集群模式 Docker，用戶不需要 Yarn 或者 Kubernetes，即可創(chuàng)建 Zeppelin 集群，提供高可用服務，核心功能和Zeppelin On Yarn/ Kubernetes 并無二致，而且部署和維護也很簡單，無需復雜的網絡配置。

Zeppelin On Yarn。Zeppelin 的解釋器可以創(chuàng)建在 Yarn 的運行環(huán)境中，支持Yarn 2.7及以上的版本。Zeppelin 容器的維護需要模擬終端，Zeppelin 支持通過shell 命令進入 Docker 進行維護，如安裝所需的 Python 庫、修改環(huán)境變量等。

多 Hadoop 集群。Zeppelin 支持通過配置，即指定不同的 Hadoop / Spark Conf 文件，即可用一個 Zeppelin 集群，去連接所有的 Hadoop 集群，而無需為所有 Hadoop 集群分別創(chuàng)建多個 Zeppelin 服務，從而簡化管理和維護的復雜度，同時保證服務的可靠性。

動態(tài)配置。Zeppelin 提供服務接口，用戶可以連接到自己的 KDC 或者 LDAP 認證系統(tǒng)，獲取所需的信息，以便完成在不同的 Hadoop 集群上的操作。

模型預測與增量訓練。Zeppelin 支持通過 Spark 或者 Flink 的解釋器，使用批處理或者流處理的方式，把用戶新產生的數據結合后臺的模型訓練服務進行增量訓練，并把訓練出來的新模型保存到模型庫中。

可視化調參。不同的機器學習框架有不同的參數配置，甚至不同的算法參數都不同，傳統(tǒng)命令行的方式容易配置出錯，Zeppelin 基于其前端可視化展示能力，將支持針對每個算法自行設置一個參數調整界面，和模型一起發(fā)布，模型使用者可以使用該可視化界面，根據需要動態(tài)地調整參數。

Zeppelin WorkFlow。用戶可以在按照 Zeppelin 提供的一種類似 Azkaban 的數據格式，編寫 Node 之間的依賴，下方形成一個可視化的 WorkFlow 圖，通過拖拽的方式可以編排整個工作流，設置每個節(jié)點的動作。結合參數的配置，用戶可以編寫一個復雜的 Zeppelin 工作流，在右邊設置觸發(fā)的條件，如按時間點、Rest 接口手動觸發(fā)，或者按照周期性時間、數據變化來設置。

Apache Zeppelin 覆蓋機器學習全流程，讓數據科學工作者能夠以可視化的方式，方便地編寫機器學習算法、調參和進行機器學習任務管理。針對大數據任務的特點，Zeppelin 也做了分布式的優(yōu)化。同時，Zeppelin 還能與其他 Apache 大數據生態(tài)項目也能很好地集成，可以更好地滿足不同團隊的需求。