为什么spark作业在zepplin上不能工作，而它们在使用pyspark shell时可以工作

在使用Spark作业时，有可能会遇到在Zepplin上无法正常工作的情况，而在使用pyspark shell时可以正常工作的情况。这种情况可能是由于以下几个因素引起的：

1. 网络问题：Zepplin运行在Web浏览器上，它和Spark集群之间的网络通信可能存在问题，导致作业无法正常运行。这种情况下，可以尝试检查网络连接是否正常，确保Zepplin可以正确地访问Spark集群。
2. 配置问题：Zepplin和pyspark shell使用的是不同的配置文件，可能存在配置不一致的情况。例如，Zepplin中可能缺少某些必要的Spark配置参数，导致作业无法正常运行。这种情况下，可以尝试检查Zepplin的配置文件，并确保其与pyspark shell的配置文件保持一致。
3. 环境问题：Zepplin和pyspark shell可能使用了不同的环境。例如，Zepplin可能使用了不同的Python环境，导致某些依赖包无法找到或版本不兼容。这种情况下，可以尝试检查Zepplin所使用的环境，并确保其与pyspark shell所使用的环境一致。
4. 代码问题：作业在Zepplin上无法正常工作可能是由于代码本身存在问题。例如，作业中使用了Zepplin不支持的特性或语法，导致作业无法正确执行。这种情况下，可以尝试检查作业的代码，并确保其在Zepplin上能够正常运行。

综上所述，Spark作业在Zepplin上无法工作而在pyspark shell上可以工作可能是由于网络问题、配置问题、环境问题或代码问题引起的。为了解决这个问题，可以检查网络连接、配置文件、环境和代码，并确保它们符合要求。另外，为了更好地使用Spark和Zepplin，可以考虑使用腾讯云的云原生产品，如腾讯云Spark分析，详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/emr