首先明确一点：Apache Zeppelin完全支持Spark Java API，你遇到的error: ';' expected but 'class' found错误，本质是Zeppelin默认用Scala解释器执行代码，把你的Java代码当成Scala语法解析了，自然会出现语法不兼容的问题。下面是具体的解决步骤：

1. 指定Java解释器执行代码 #

在Zeppelin的代码单元格最开头，添加%spark.java魔法命令，告诉Zeppelin用Java解释器处理这段代码。示例代码结构如下：

%spark.java
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import java.util.Map;

public class ZeppelinSparkJavaDemo {
    public static void main(String[] args) {
        // 初始化SparkSession，Zeppelin会自动管理集群连接，无需手动指定master
        SparkSession spark = SparkSession.builder()
            .appName("SparkJavaZeppelinDemo")
            .getOrCreate();
        
        // 从Cassandra加载数据
        var cassandraDF = spark.read()
            .format("org.apache.spark.sql.cassandra")
            .options(Map.of(
                "keyspace", "your_keyspace",
                "table", "your_table"
            ))
            .load();
        
        // 从HDFS加载数据（示例为CSV格式）
        var hdfsDF = spark.read()
            .option("header", "true")
            .csv("hdfs://path/to/your/file.csv");
        
        // 将DataFrame注册为临时视图，方便后续SQL查询和可视化
        cassandraDF.createOrReplaceTempView("cassandra_data");
        hdfsDF.createOrReplaceTempView("hdfs_data");
        
        // 直接打印数据验证加载结果
        cassandraDF.show();
    }
}

执行这个单元格后，Zeppelin会自动编译并运行Java代码，不会再报Scala语法错误。

2. 适配Zeppelin的可视化需求 #

如果要基于加载的数据做可视化，有两种便捷方式：

• 方式一：通过SQL查询可视化
  在新的单元格中使用%sql魔法命令，查询你注册的临时视图，然后在Zeppelin界面选择可视化类型（柱状图、折线图等）：

  %sql
  SELECT * FROM cassandra_data LIMIT 100
  

• 方式二：在Java代码中直接调用Zeppelin API
  可以用z.show()方法直接展示DataFrame，Zeppelin会自动生成基础的可视化界面：

  // 在Java代码的main方法中添加
  z.show(cassandraDF);
  

3. 验证解释器配置（可选） #

如果还是遇到问题，检查Zeppelin的Spark解释器配置：

• 进入Zeppelin的Interpreter页面，找到Spark解释器
• 确认SPARK_HOME指向正确的Spark安装目录，且JAVA_HOME环境变量配置正确（Spark依赖Java运行环境）
• 确保Spark解释器的spark.jars.packages已经包含了Cassandra等数据源的依赖包（比如com.datastax.spark:spark-cassandra-connector_2.12:3.4.1，版本要和你的Spark版本匹配）

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Soheil Pourbafrani