Apache Superset——开源的大数据探索分析、可视化报表平台-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Apache Superset——开源的大数据探索分析、可视化报表平台。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

1. 需求背景

1.1 大数据可视化面临的挑战

大数据的兴起，关于数据的存储、计算技术层出不穷，但是最终的数据可视化呈现，数据的探索，也成为颇为重要的一环，这一块并没有像存储、计算技术栈那么百花齐放，大家在做大数据可视化时是否也曾有这些困惑呢？

传统的可视化对接传统数据库，对大数据组件的hive，spark，presto、elasticsearch、clickhouse等兼容性差，甚至不兼容，每次还需要多一道将大数据集群数据分发到传统数据库的冗余操作；
商用产品昂贵、甚至产品设置技术壁垒，很多甚至要求对接该商家的自己的大数据技术方可对接；
群众基数大的Excel拖来拽习惯、SQL操作的方便性，排斥自成一派的新技术，网页版账号登录优于用户下载客户端登录；
公司开发人员配置紧张，没有多余的人力自研大数据可视化平台，但是决策层希望有一个统一的可视化平台。

诸如此类，确实令人头疼，现在就推荐一款解药Apache Superser——开源的大数据分析探索、可视化报表的神器。

1.2 大数据数据可视化的目标架构

Apache Superset——开源的大数据探索分析、可视化报表平台

图1.2 大数据数据可视化架构

做事还是需要立一个目标架构，最后所有的事情都是围绕目标架构展开，才能越做越轻松，如图1.2，可是架构分为三个梯队；

第一梯队：ClickHouse、DorisDB、Kylin等优秀OLAP技术做存储，利用自带的连接引擎，快速响应，同时支持实时数据和离线数据的接入，外接可视化平台，通过权限管控后呈现给用户；
第二梯队：数据存在数据仓库Hive内或者NoSQL的Hbase，再通过较为优秀且高效的引擎Presto、Flink、Spark等接入可视化平台，通过权限管控后呈现给用户；
剩下就是一个特殊的，如MySQL，临时文件等文件的接入；

注意：常用的也还有其它技术架构，如ELK架构，ELK由ElasticSearch、Logstash和Kiabana三个开源工具组成。Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎，它的特点有：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，restful风格接口，多数据源，自动搜索负载等。 Logstash是一个完全开源的工具，他可以对你的日志进行收集、分析，并将其存储供以后使用（如，搜索）。 kibana 也是一个开源和免费的工具，他Kibana可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面，可以帮助您汇总、分析和搜索重要数据日志。这个后续再讲，这里书归正传，先讲讲Apache Superser。

2. Apache Superset简介

2.1 Apache Superset是什么？

Apache Superset是一款由Python语言为主开发的开源时髦数据探索分析以及可视化的报表平台；她支持丰富的数据源，且拥有多姿多彩的可视化图表选择。

官网 ：https://superset.apache.org/
github ：https://github.com/apache/superset
国内支持的镜像站 ：阿里云：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/、豆瓣：https://pypi.douban.com/simple/ 等
开发语言：Python为主

Apache Superset——开源的大数据探索分析、可视化报表平台

图2.1.1 Apache Superset定义

2.2 为什么选Apache Superset？

支持丰富的数据库作为数据源，基本上平时用到的数据库都支持；如图2.2.0，支持的数据源有：

Amazon Athena
Amazon Redshift
Apache Drill
Apache Druid
Apache Hive
Apache Impala
Apache Kylin
Apache Pinot
Apache Solr
Apache Spark SQL
Ascend.io
Azure MS SQL
Big Query
ClickHouse
CockroachDB
Dremio
Elasticsearch
Exasol
Google Sheets
Hologres
IBM Db2
IBM Netezza Performance Server
MySQL
Oracle
PostgreSQL
Trino
Presto
SAP Hana
Snowflake
SQLite
SQL Server
Teradata
Vertica

图2.2.0 Apache Superset支持的数据源

多姿多彩的可视化图表，Apache Superset拥有非常丰富的图表，来实现不同的可视化需求，如图2.2.1。

图2.2.1 Apache Superset支持的图表

轻量级和高度可扩展，利用现有数据基础模型的直接进行数据探索和可视化呈现，而不需要另一个摄取层，如图2.2.2，配置好数据库后，进入SQL Lab(SQL实验室)，就可以对数据进行探索分析，SQL Lab更像是一个数据库连接查询客户端，当然要更好的数据可视化呈现，还必须结合图表和仪表盘功能。
图2.2.2 Apache Superset的SQL Lab
使用简单，如图2.3.3，Apache Superset使用层面主要分为以下个部分；

Data：主要功能是新增数据源和数据集Dataset(旧版本也叫Table)，Dataset作为数据图表可视化的基础；
Charts：图表，就是针对准备好的Dataset数据集，选择一款合适的图表呈现；
Dashboards：仪表盘，其实就是报表、看板大屏展示，可以将多个Charts组合到一个仪表盘内一起展示。
SQL Lab：SQL实验室，其实就是一个类似DBeaver、Navicat、DataGrip等一样的多功能数据库连接客户端，但是只有查询功能，配置驱动和连接后可以进行数据库、表、字段等模型的SQL查询操作。
设置：语言选择，登录注销、人员权限，操作日志等设置；

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图2.2.3 Apache Superset使用预览

2.3 对比Metabase

之前博主也写过一篇关于Metabase的大数据可视化神器Metabase——开源的大数据分析探索、可视化报表神器的博客，那么对于与Metabase，Apache Superset有哪些优劣呢；

天生自带支持的数据源Apache Superset完胜Metabase；
数据图表形式Apache Superset完胜Metabase；
操作界面美观丝滑度Apache Superset稍逊Metabase；
托拉拽操作Apache Superset稍逊Metabase；

向来博主都是鱼与熊掌能兼得就兼得，毕竟小孩才做选择嘛，可以考虑两个都装，Metabase用于专注业务数据需求人员，Apache Superset用于懂SQL的数据需求人员，二者生成的通用仪表盘，则可以利用一个统一的网页超链接到一起，形成一个统一的报表平台。

3. 快速上手

这里先快速上手带大家体验一把，细节后续章节细讲，首先配置好数据库连接(配置方法参考后续的5.1 新建Databases(数据库）)，然后打开SQL Lab，选择好配置数据库，写SQL语句分析探索数据，如图3.1.0，然后运行语句，得到数据结果，可以点击保存将常用的探索SQL保存下来，然后点击查询结果上方的EXPLORE按钮，就可以跳转图表分析图3.1.1；
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图3.1.0 Apache Superset在SQL Lab上探索数据

利用SQL Lab探索得到的数据集，选择合适需求的数据图表，选择合适的指标，度量值，点击上方的RUN就可以得到结果，非常的方便，可以直接点击上方的SAVE保存图表；
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图3.1.1 Apache Superset数据可视化

新建Dashboard，然后编辑Dashboard,将之前生成好的Charts(图表)拖拽到Dashboard,就完成了数据仪表盘的最终呈现，然后就可以分享给需求方，也可以生成访问链接分享。

注意：拖拽时尽量往Dashboard的上面拖拽，会出现一条蓝色的分界线就可以松手，否则可能出现无法拖拽的情况，这个设计很坑。

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图3.1.1 Apache Superset数据仪表盘呈现

4. 部署安装

4.1 部署方式及版本

支持Linux、Windows、Mac的Docker部署
支持Linux、Windows、Mac的Python环境代码部署
可以在github，官网、或者国内镜像网站查看版本，但是别先下载，因为Apache Superset依赖包很多，最好能在线安装；

图4.1.0 Apache Superset版本预览

博主选的是apache-superset-0.38.1.tar.gz在Linux上的Python环境代码部署。

4.2 配置需求

apache-superset-0.38.1.tar.gz
CentOS 7 16核 32G（非硬性，一般性能的服务器即可）
Python 3.6
要求服务器网，如果没有，可以使用能联网的代理服务器，依赖很多，采用在线安装的形式

4.3 下载安装

下载安装Python3.6,可以选择安装anaconda集成的python,可以参考博客Linux通过anaconda来安装python,对应的版本是Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh,下载传送门：Anaconda Download；安装好以后，如果老的服务器上存在python2,默认的环境变量启动是python2，没关系，只需要设置一个新的环境变量确保 python3启动是刚刚安装的版本即可。
安装python虚拟机，并启动，然后安装Apache Superset。

# 切换到自己安装软件的目录，博主的是在/usr/local/tools，并新建superset目录
cd /usr/local/tools
mkdir superset
cd superset

# 安装虚拟机，有网就不需要的代理服务器，配置代理服务器10.212.18.34:3129方法：
# 写入配置文件 /etc/profile里面追加
# export http_proxy=10.212.18.34:3129
# export https_proxy=10.212.18.34:3129
# 然后wq! 保存退出，source /etc/profile刷新配置文件
# 安装完可以删除代理，记得再source /etc/profile
# 如果不想配置/etc/profile或者无权限，可以采用以下命令
# pip install virtualenv --proxy=10.212.18.34:3129，每次都需要，烦
pip install virtualenv

# 配置命名虚拟机
python3 -m venv venv

# 启动虚拟机，会在当前目录下自动创建venv目录
. venv/bin/activate

# 退出虚拟机指令，但是这里不需要退出
# 退出虚拟机指令，但是这里不需要退出
# 退出虚拟机指令，但是这里不需要退出
deactivate

# 安装更新一些依赖
pip install --upgrade setuptools pip -i https://pypi.douban.com/simple/

yum install gcc gcc-c++ libffi-devel python-devel python-pip python-wheel openssl-devel libsasl2-devel openldap-devel mysql-devel gcc-devel

# 如果报错：GPG key retrieval failed: [Errno 14] curl#37 - "Couldn't open file /etc/pki/rpm-gpg/RPM-GPG-KEY-EPEL-7"
# 解决：
vi /etc/yum.repos.d/epel.repo
gpgcheck=0
# 然后wq!保存再试一次yum install gcc gcc-c++ libffi-devel python-devel python-pip python-wheel openssl-devel libsasl2-devel openldap-devel mysql-devel gcc-devel

# 先用官网下载，因为官网的会自动把依赖也给你一起安装了，实在不行再用其他网站的镜像
pip install apache-superset==1.4.2

# 安装superset，指定版本，不指定版本默认是最新版本
pip install superset==0.30.1 -i https://pypi.douban.com/simple

# 安装email_validator 
pip3 install email_validator -i https://pypi.douban.com/simple/

# 更新数据库
superset db upgrade

# 创建admin的用户名，用户名随便写，bigdata123，admin都行，写完用户名后会让你输入姓，名，邮箱，这三项可写可不写，不写就直接回车，然后是设置密码，一点要写。
export FLASK_APP=superset
superset fab create-admin

# 加载样例数据，考验网络，如果实在一致加载报错就放弃，不影响后续使用。
superset load_examples

# 初始化
superset init

# 启动，官网是superset run -p 8088 --with-threads --reload --debugger
# 建议用gunicorn启动，方便快速，先直接启动，确保打印在客户端的日志正常
pip install gunicorn
gunicorn -w 5 --timeout 120 -b  10.218.10.290:9089 "superset.app:create_app()" 

# gunicorn 是一个Python WEB服务，可以理解为Tomcat
# -w WORKERS：指定线程数
# --timeout：worker进程超时时间，超过会自动重启
# -b BIND：绑定Superset访问地址
# --daemon：后台运行

# 在能访问10.218.10.290:9089的服务器上打开浏览器，输入刚刚登录的用户名，密码即可。


# 如果没开启后台停止，直接ctrl+c关停
# 后台进程停止gunicorn
ps -ef | awk '/gunicorn/ && !/awk/{print $2}' | xargs kill -9

4.3 安装注意及排错

pip install superset步骤时出现关键字眼Successfully installed证明正确安装，如图4.3.0；
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图4.3.0 成功安装的提示

superset fab create-admin配置用户名时提示如图4.3.1。

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图4.3.1 配置用户名时提示

每个人的服务器环境，可能导致缺少的依赖不同，途中如果遇到bug，可自己百度解决，基本都是python依赖包之类的问题，要耐心。

# 报错
ModuleNotFoundError: No module named 'dataclasses'

# 解决
 pip install dataclasses

# 报错
 No PIL installation found
# 解决
pip install pillow

一切解决后，网页登录如图4.3.2；

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图4.3.2 登录首页

4.4 启动与关闭

官网提供的直接启动的方法不是很好，博主推荐一个采用gunicorn的方法,先关停superset。


#安装好superset后会在venv生成很多文件，切换到venv
cd /usr/local/tools/superset/venv/



#新建日志文件夹
mkdir log

#切换到log目录，新权限 日志，错误日志和启动pid文件
cd log
touch gunicorn_access.log
touch gunicorn_error.log
touch pidfile
chmod 755 ./*  #修改权限

#切换到/usr/local/tools/superset/venv/bin，写一个gunicorn配置文件，python语言
cd ./usr/local/tools/superset/venv/bin


vim gunicorn_config.py  # 内容如下

#内容开始
import multiprocessing


bind = '10.218.10.290:9089'      #绑定ip和端口号
backlog = 512                #监听队列
timeout = 30   #超时
worker_class = 'gevent'
workers = 5
worker_connections = 1000
threads = 2 #指定每个进程开启的线程数
loglevel = 'info'  # 日志级别
access_log_format = '%(t)s %(p)s %(h)s "%(r)s" %(s)s %(L)s %(b)s %(f)s" "%(a)s"'    #设置gunicorn访问日志格式，错误日志无法设置



pidfile = '/usr/local/tools/superset/venv/log/pidfile'
errorlog = '/usr/local/tools/superset/venv/log/gunicorn_error.log'
accesslog = '/usr/local/tools/superset/venv/log/gunicorn_access.log'

print("IP and PORT:"+bind)
print("pid_file:"+pidfile)
print("error_log:"+errorlog)
print("access_log:"+accesslog)

#内容结束

#然后 wq! 保存退出

# gunicorn 启动 -c 配置文件启动；--daemon后台启动，日志可以去配置文件指定的路径查看
gunicorn -c ./gunicorn_config.py "superset.app:create_app()" --daemon

# 后台进程查看
ps -ef | grep gunicorn

# 或者通过端口查看
netstata -tunlp | grep 9089
# 或
ss -anp | grep 9089

# 如果没开启后台停止，直接ctrl+c关停
# 后台进程停止gunicorn
ps -ef | awk '/gunicorn/ && !/awk/{print $2}' | xargs kill -9

5. 用户手册（重点）

5.1 新建Databases(数据库）

新建数据库之前，需要先安装该数据库的python驱动包，具体语句可以参考官网Database Drivers，如图5.1.0，一般就是pip install XXX,安装好驱动后，记得重启下Superset服务；

新建数据库连接的作用是为数据集Datasets和SQL实验室SQL Lab提供数据库、表的选择，就是提供数据源，当然Data下还有个Upload CSV(最新版本也支持Upload Excel)也可以直接将本地的CSV文件作为数据源上传到Superset站点，直接进行数据探索分析。

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图5.1.0 数据库驱动以及连接字符串

登录进Apache Superset后，点击Data,下来选择Databases,然后跳转到图图5.1.1，点击右上侧的+号就可以跳转图5.1.2的数据新增配置界面。

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图5.1.1 新建数据库连接

图5.1.2，Database是指的新建这个数据库的显示名称，这个随便取，合理即可，SQLAlchemy URI 这个地方就是之前图5.1.0上的数据库连接字符串，确保和你选择的数据库类型一致。
然后点击TEST CONECTION,连接成功后会跳出Seems OK!的弹出框，记得滑到最下面，点击保存，如果连接不成功，请检查数据库的实例，端口，用户名，密码以及自己部署的Apache Superset的服务器访问数据库的端口网络时是否能通，当然也不要忘记SQLAlchemy URI 填写规范，保存后的数据库连接就会列举在图5.1.1上。
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图5.1.2 新建数据库连接配置信息

5.2 新建Datasets(数据集，老版本也叫Tables)

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图5.2.0 新建数据集

如图5.2.0，点击图中的Data下的Datasets，然后点击+号，跳转到图5.2.1，将配置好的数据库名下拉选出，写一个该连接实例下的数据库，然后选择一张表，点击保存即可，保存好的数据集会列举在图5.2.0中，这些知道为啥老板叫Tabels了吧；
数据集的作用是为后续的Charts(图表)数据可视化作为数据源头。

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图5.2.1 新建数据集配置信息

5.3 SQL Lab(SQL实验室)

SQL Lab其实就是一个数据库查询客户端，利用SQL语句对数据库的表，字段模型进行查询探索，同时支持智能补全，当然SQL Lab的查询结果也可以直接EXPLORE到Charts(图表)，作为数据可视化的数据源。
如图5.3.0，SQL Lab有三个选项，三个选项的功能如下：

SQL Editor：进行SQL查询探索
Saved Queries：保存的通用查询SQL
Query Search：查询的历史记录

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图5.3.0 主界面进入SQL Lab

点击SQL Editor进入图5.3.1的SQL查询探索，左侧上方是配置好的数据库连接名和选择的数据库，左侧下方是将要用到的表及字段模型；右侧上方是写SQL语句的地方，支持RUN(查询)，RUN SELECTION(查询鼠标选择局部语句)，SAVE(保存)，SHARE(分享)等，右下方是数据结果，支持EXPLORE到Charts(图表)可视化，.CSV下载，CLIPBOARD(复制到剪贴板)。

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图5.3.1 SQL Lab使用

5.4 创建Charts(图表)

图表的作用是数据可视化，利不同的图表满足不同的业务需求，图表同时也作为仪表盘的展示的一部分，一个仪表盘内可以展示一个或多个图表。
创建图表的方式有两种：

如图5.4.0，点击Charts，点击+创建新的图表，跳转图5.4.1
在SQL LabSQL语句探索查询的结果直接EXPLORE到Charts(图表)可视化

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图5.4.0 创建图表

如图5.4.1，选择合适需求的数据图表(如图5.4.2，支持的图表类型非常丰富，号称最漂亮的可视化图表展示)，选择合适的指标，度量值，点击上方的RUN就可以得到结果，非常的方便，可以直接点击上方的SAVE保存图表；
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图5.4.1 图表可视化配置

号称最美可视化展示，支持可视化的图表类型确实丰富多彩，应对各种可视化需求。
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图5.4.2 支持的图表类型

5.5 创建Dashboards(仪表盘)

仪表盘就是最后的数据总体呈现，即报表展示。

如图5.5.0，点击Dashboards，然后点击+新建仪表盘，跳转图5.5.1。

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图5.5.0 创建仪表盘

点击图5.5.1右上角的编辑仪表盘，之前做好的Charts(图表)拖拽到仪表盘上，注意：第一次拖拽的时候尽量网上拖拽，知道出现这个条蓝色的分解线，否则无法拖拽过去；

同时也支持一些通用的组件，图表旁的Components下，有Header、Tabs、Row、Column、Markdown、Divider；
编辑完后后记得点保存。

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图5.5.1 编辑仪表盘

保存后的仪表盘支持分享，下载等功能，同时也会根据图表内的数据源刷新来获取新的数据；
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图5.5.2 仪表盘功能

分享给别人看到的仪表盘如图5.5.3。

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图5.5.3 分享后他人视角的仪表盘

6. 设置

设置包含在菜单栏Settings下，主要设计权限和操作日志等模块，接下来分别讲解。
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图6.0.0 通用设置

6.1 角色列表及权限

Apache Superset中的安全性由Flask AppBuilder（FAB）处理，FAB是一个构建在Flask之上的应用程序开发框架。FAB提供身份验证、用户管理、权限和角色,可以查看其相关文档。
Apache Superset默认提供了不同的角色，每种角色拥有的权限不同，在运行superset init命令时，与每个角色关联的权限将重新同步到其原始值,不建议更改与每个角色关联的权限(例如，通过删除或添加权限),支持admin再自建角色类型，指定想要的权限,默认的角色及权限如下；

Admin：管理员拥有所有可能的权限，包括授予或撤销其他用户的权限，以及更改其他用户的切片和仪表板；
Alpha：Alpha用户可以访问所有数据源，但不能授予或撤消其他用户的访问权限。它们也仅限于改变它们所拥有的对象。Alpha用户可以添加和更改数据源。
Gamma：Gamma用户的访问权限有限。他们只能使用来自通过另一个补充角色访问的数据源的数据。他们只能查看由他们可以访问的数据源制作的切片和仪表板。目前Gamma用户无法更改或添加数据源。我们假设他们主要是内容消费者，尽管他们可以创建切片和仪表盘。另请注意，当Gamma用户查看仪表板和切片列表视图时，他们将只看到他们有权访问的对象。
sql_lab：sql_lab角色授予对sql lab的访问权限。请注意，虽然管理员用户在默认情况下可以访问所有数据库，但Alpha和Gamma用户都需要在每个数据库的基础上获得访问权限。
public：要允许注销的用户访问某些超集功能，需要自己配置权限，并将其分配给另一个角色，您希望将其权限传递给该角色。

更多的角色权限可以查看官网Apache Superset Security,或者点开图6.1.0的编辑角色查看，尽量别改默认角色的权限。
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图6.1.0 系统默认角色

同时Apache Superset也支持管理员自己新增角色，如图6.1.1，新建角色并指定角色权限。
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图6.1.1 新建角色

6.2 用户列表

新建、编辑用户指定角色，用户的权限是绑定在角色里面的，一个用户可以有多个角色，配置信息如图6.2.0。
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图6.2.0 新建、编辑角色

6.3 操作日志

操作日志记录的是在你的Superset平台上不同用户的行为日志，如图6.3.0。

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图6.3.0 行为日志查看

6.4 用户信息、退出、版本信息

菜单栏最右侧的个人信息，主要是包含:

用户信息：修改用户姓名，重置密码；
退出：回到登录主界面；
版本：目前您安装的Superset版本信息。

图6.4.0 个人信息模块

6.5 语言选择

作为Apache的顶级项目，自然是运用于全球的，支持世界上一些通用的语言，选择一款你最喜欢的即可。

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图6.5.0 语言选择

6.6 管理设置

针对仪表盘，图表渲染加入自己想要的风格和模板，实际运用的用的不多。
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图6.6.0 管理模块

6.7 + NEW

菜单栏的+ NEW其实就是给最通用的三个模块SQL Query、图表、看板(仪表盘)的一个快捷方式，此三者的用法就不在累赘了。

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图6.7.0 + NEW模块

以上就是关于Apache Superset这款开源的大数据探索分析、可视化报表平台的基本介绍，更多更加刺激的内容可以关注官网及官方文档Apache Superset Documention。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-442277.html

到了这里，关于Apache Superset——开源的大数据探索分析、可视化报表平台的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！