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Notebook 是一种支持 REPL 模式的开发环境。所谓「REPL」，即「读取-求值-输出」循环：输入一段代码，立刻得到相应的结果，并继续等待下一次输入。Notebook 通常使得探索性的开发和调试更加便捷，在 Notebook 环境，用户可以交互式地在其中编写代码、运行代码、查看输出、可视化数据并查看结果，使用起来非常灵活。
在数据开发领域，Notebook 广泛应用于数据清理和转换、数值模拟、统计建模、数据可视化、构建和训练机器学习模型等方面。
但是显然，做数据开发，只有 Notebook 是不够的。目前火山引擎 DataLeap 数据研发平台提供了任务开发、发布调度、监控运维等一系列能力。研发团队将 Notebook 作为一种任务类型，加入了火山引擎 DataLeap 数据研发平台，使用户既能拥有 Notebook 交互式的开发体验，又能享受一站式大数据研发治理套件提供的便利。
如果还不够直观的话，试想以下场景：
在交互式运行和可视化图表的加持下，用户很快就调试完成了一份 Notebook。简单整理了下代码，根据使用到的数据配置了上游任务依赖，上线了周期调度，并顺手挂了报警。之后，基本上就不用管这个任务了：不需要每天手动检查上游数据是否就绪；不需要每天来点击运行，因为调度系统会自动帮用户执行这个 Notebook；执行失败了有报警，可以直接上平台来处理；上游数据出错了，可以请系统发起深度回溯，统一修数。
2019 年末，基于业务需求决定支持 Notebook 任务的时候，火山引擎 DataLeap 研发团队调研了许多 Notebook 的实现，包括 Jupyter、Polynote、Zeppelin、Deepnote 等。Jupyter Notebook 是 Notebook 的传统实现，它有着极其丰富的生态以及庞大的用户群体，相信许多人都用过这个软件。
事实上，在字节跳动数据平台发展早期，就有了在物理机集群上统一部署的 Jupyter（基于多用户方案 JupyterHub），供内部的用户使用。考虑到用户习惯和其强大的生态，Jupyter 最终成为了火山引擎 DataLeap 研发团队的选择。
（图：Jupyter Notebook 界面）
Jupyter Notebook 是一个 Web 应用。通常认为其有两个核心的概念：Notebook 和 Kernel。
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Notebook 指的是代码文件，一般在文件系统中存储，后缀名为
ipynb。Jupyter Notebook 后端提供了管理这些文件的能力，用户可以通过 Jupyter Notebook 的页面创建、打开、编辑、保存 Notebook。在 Notebook 中，用户以一个一个 Cell 的形式编写代码，并按 Cell 运行代码。Notebook 文件的具体内容格式，可参考 [The Notebook file format] -
Kernel 是 Notebook 中的代码实际的运行环境，它是一个独立的进程。每一次「运行」动作，产生的效果是单个 Cell 的代码被运行。具体来讲，「运行」就是把 Cell 内的代码片段，通过 Jupyter Notebook 后端以特定格式发送给 Kernel 进程，再从 Kernel 接受特定格式的返回，并反馈到页面上。这里所说的「特定格式」，可参考 [Messaging in Jupyter]
在火山引擎 DataLeap 数据研发平台，开发过程围绕的核心是任务。用户可以在项目下的任务开发目录创建子目录和任务，像 IDE 一样通过目录树管理其任务。Notebook 也是一种任务类型，用户可以启动一个独立的任务 Kernel 环境，像开发其他普通任务一样使用 Notebook。
（图：火山引擎 DataLeap 数据开发 Notebook 任务界面）
目前 Notebook 任务已成为字节跳动内部使用较为高频的任务类型，用户可以在火山引擎 DataLeap 官网开通交互式分析的版本，使用到 DataLeap 的 Notebook 任务。
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