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Apache Superset的安装与配置,进行数据探索与可视化
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什么是Apache Superset
Apache Superset是一个开源的数据探索和可视化平台,支持多种数据源的连接,并提供丰富的图表和仪表板创建功能。它具有用户友好的界面和强大的数据分析能力,适合用于大数据环境下的数据可视化和探索。
Superset的安装
环境准备
- 操作系统:建议使用Linux(如Ubuntu、CentOS等)或macOS。
- Python:需要安装Python 3.6或更高版本。
- Node.js:用于前端构建(可选,推荐安装)。
安装步骤
-
安装依赖项
在Linux上,安装所需的依赖项:
sudo apt-get update sudo apt-get install build-essential libssl-dev libffi-dev python3-dev python3-pip libsasl2-dev libldap2-dev
-
创建虚拟环境
使用
virtualenv
创建一个Python虚拟环境:python3 -m venv superset-venv source superset-venv/bin/activate
-
安装Superset
使用
pip
安装Apache Superset:pip install apache-superset
-
初始化数据库
初始化Superset的元数据库:
superset db upgrade
-
创建管理员用户
创建一个管理员账户:
export FLASK_APP=superset superset fab create-admin
按照提示输入用户名、密码和电子邮件等信息。
-
加载示例数据
可选步骤,加载示例数据:
superset load_examples
-
初始化角色和权限
初始化Superset的角色和权限:
superset init
-
启动Superset服务器
启动Superset开发服务器:
superset run -p 8088 --with-threads --reload --debugger
服务器启动后,可以在浏览器中访问
http://localhost:8088
。
Superset的配置
配置数据库连接
-
登录Superset
使用创建的管理员账户登录Superset。
-
添加数据库连接
在Superset界面中,点击“Data” -> “Databases” -> “+ Database”,添加新的数据库连接。例如,连接到MySQL数据库:
mysql://username:password@hostname:port/database_name
-
测试连接
添加连接后,可以测试连接,确保Superset能够正常连接到数据库。
配置全局设置
-
修改配置文件
Superset的全局配置文件位于
superset_config.py
。可以在该文件中修改默认设置。例如,修改默认的图表配色方案:SUPERSET_WEBSERVER_PORT = 8088 SQLALCHEMY_DATABASE_URI = 'sqlite:////path/to/superset.db'
使用Superset进行数据探索和可视化
创建图表
-
选择数据源
在Superset界面中,点击“Data” -> “Datasets”,选择要分析的数据集。
-
创建新的图表
点击“+ Chart”,进入图表创建界面。选择图表类型和数据集。
-
配置图表
根据需要配置图表的维度、指标和其他参数。配置完成后,点击“Run Query”生成图表。
-
保存图表
图表生成后,可以点击“Save”按钮,将图表保存到Superset中。
创建仪表板
-
创建新的仪表板
在Superset界面中,点击“Dashboard” -> “+ Dashboard”,创建新的仪表板。
-
添加图表到仪表板
在仪表板编辑界面中,点击“+”,选择之前创建的图表,拖放到仪表板布局中。
-
配置仪表板布局
调整图表的大小和位置,配置仪表板的布局。配置完成后,点击“Save”按钮保存仪表板。
高级功能
-
创建SQL Lab查询
Superset提供了SQL Lab模块,可以编写和运行SQL查询。点击“SQL Lab” -> “SQL Editor”,选择数据源,编写SQL查询并运行。
-
配置过滤器
在图表或仪表板中,可以添加过滤器,实现数据的动态筛选和交互。
-
设置数据权限
Superset提供了细粒度的权限管理功能,可以为不同用户和角色设置不同的数据访问权限。
总结
通过掌握Superset的基本安装与配置方法,以及如何使用Superset进行数据探索和可视化,你可以构建一个功能强大且用户友好的数据分析平台。Superset的多数据源支持和丰富的可视化选项,使其成为大数据分析和可视化的理想工具。