一．Zeppelin的基础设置可以参考上篇博文
二．接入kafka数据源
参考这个例子，接入kafka源需要先配置依赖,点击zeppelin界面右上角设置（齿轮标记），进入interpreter设置，再点击蓝色interpreter设置，在spark interpreter设置中添加依赖
总共需要添加下面五个依赖：
kafka_2.11-0.8.2.2.jar
kafka-clients-0.8.2.2.jar
metrics-core-2.2.0.jar
spark-streaming-kafka-0-8_2.11-2.1.0.jar
zkclient-0.10.jar
需要注意的是scala版本和kafka版本，spark只支持0.8+和0.10+的kafka
参考kafka文档在本地启动最简单的zookeeper和producer，使用crontab向kafka输出dummy数据，可以在zeppelin中读到对应的内容如下：
三．在livy中接入kafka数据源
在livy中接入kafka关键的不同在于依赖的设置，zeppelin中设置livy需要的kafka依赖并不起作用：
在配置livy的kafka依赖时，像使用 spark interpreter时一样在zeppelin中添加依赖并不起作用，会产生类似下面的错误：
<console>:23: error: object kafka is not a member of package <root>
或者
java.lang.NoClassDefFoundError: org/I0Itec/zkclient/serialize/ZkSerializer
at kafka.consumer.Consumer$.create(ConsumerConnector.scala:94)
at org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaReceiver.onStart(KafkaInputDStream.scala:100)
原因还是在于没有找到依赖：
在livy中载入依赖有两种方式：
一种是将需要的jar包放入 $livy_home/rsc-jars(对应livy.io下载的预编译版) 或者 $livy_home/rsc/target/jars/ (对应手动编译版)
二是在$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf 中设置spark.jars变量
另外一个需要注意的问题是编译livy时的spark版本：
livy 0.4 snapshot版本与spark 不同版本兼容性导致的报错：
主要原因在于livy 4.0使用了SparkListener，而SparkListener 在spark 2.x中和spark 1.x中是不兼容的的，所以需要根据livy 使用的spark版本学则编译选项，默认是针对spark 1.6编译的．
类似的错误还有
java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/spark/internal/Logging
也是因为spark 2.x 里面不包含上面这个logging类，这个类只存在于spark 1.6
处理完上述问题后接入kafka数据源即可运行：
