我创建了一个应用程序，该应用程序从文件中清除和丰富一些数据，并且一次以Dataset<Row>的形式提供它们。
在我理想的世界中，Apache Zeppelin可以抓住它，我只创建一个笔记本，然后轻松地为最终用户获得数据可视化。
我尝试过Apache Zeppelin作为演示，但我从未真正接触过它。它可以满足我的期望吗？
或者对我的应用程序来说，将其创建的Dataset<Row>的结果存储到某些镶木文件中是强制性的，然后Apache Zeppelin在其侧面，应将这些镶木文件中的数据重新加载到它的Spark中sessionContext？
您知道我想避免这种步骤！
具有Apache Zeppelin能够捕获和使用“第三方数据集”的功能，只要它是由与使用的相同Apache Spark版本创建的？
您可以使用Apache Ignite。
Apache Ignite提供了Spark RDD的实现，允许任何数据和状态作为Spark上的RDD在内存中共享工作。 Ignite RDD提供了一个共享的，可变的数据视图跨不同Spark作业，工作人员或任务存储在Ignite缓存中应用程序。
Ignite支持DataFrame API，允许Spark写入和读取从Ignite通过该界面。此外，点燃分析由Spark的Catalyst引擎生成并可以执行的执行计划将计划的部分直接放在Ignite节点上，这将减少数据改组，因此使您的SparkSQL性能更好。
[另外，here是一个很棒的视频，解释了如何使用Apache Ignite。