安装完安装一些基础包: yum -y install perl gd gd-devel libpng libpng-devel libjpeg libjpeg-devel zlib zlib-devel pcre-devel gcc gcc-c++ make cmake autoconf openssl openssl-devel ncurses-devel patch libxml2 libxml2-devel curl-devel openldap openldap-devel libevent libevent-devel bison icu libicu-devel libtool readline-devel net-snmp-devel bzip2-devel freetype-devel vim
上文提到了Superset 0.37的在线安装方式,只需要更新pip,然后pip install就可以了。但是在生产环境中,特别是内网环境中,很多时候是没有外网的,这时候就需要采取离线安装的方式。
想必大家已经听说了,1 月 21 日,开源的可视化工具 Apache Superset 宣布毕业并成为 Apache 软件基金会(ASF)的顶级项目(Top-Level Project)。
如前文所述,Superset初始化权限之后,创建5个角色,分别为Admin,Alpha,Gamma,sql_lab以及Public。Admin,Alpha和Gamma角色,分配了很多的菜单/视图权限,如果手工去修改,改错的可能性很大,加之Superset并没有说明每一项权限的完整文档,所以不建议去修改这些角色的定义。灵活使用预置的角色,可以快速满足业务上安全控制需求。 本文先介绍这几个角色,然后结合实际的安全访问控制的场景,看在Superset中怎样实现。 角色权限介绍 Admin: 拥有所有权限。 Alp
前文中,我们已经在windows环境进行了superset的安装,也对图表功能进行了展示。但是在平时使用以及生产环境中,还是需要在centos环境下进行操作。
Apache Superset 是一个开源的现代的、企业级的商业智能 web 应用程序。是一个数据可视化和数据探索平台。
目前Kylin已经可以与superset进行集成,详细的说明可参考kylin官方文档: [ superset ]。
Apache Superset是一个强大的BI工具,它提供了查看和探索数据的方法。它在 ClickHouse 用户中也越来越受欢迎。
1、连接hive不是真正的hive,而是由kyuubi+spark并接入hive元数据库搭建的,用来替代运行效率慢的hive且也可以提供jdbc连接
BI工具是数据分析的得力武器,目前市场上有很多BI软件,众所周知的有Tableau、PowerBI、Qlikview、帆软等,其中大部分是收费软件或者部分功能收费。这些工具一通百通,用好一个就够了,重要的是分析思维。
Superset 是一款由 Airbnb 开源的“现代化的企业级 BI(商业智能) Web 应用程序”,其通过创建和分享 dashboard(看板),为数据分析提供了轻量级的数据查询与可视化方案。
数据可视化是数据领域一个非常重要的应用。而结合了数据可视化和数据探索功能的BI(商业智能)工具,更是被各大公司青睐。但是,由于数据可视化工具的开发成本过高,长期以来一直是商业化的BI工具处于垄断地位。 那么,有没有优秀的开源数据可视化与数据探索平台呢? 今天为大家推荐的开源项目,就是极为优秀的数据可视化项目,Github标星高达55K。让我们一起来看看吧~
解决的问题 在WIN10环境下,安装并正常运行Superset 建议使用Python虚拟环境,减少库依赖冲突 不需要安装VC啦! 注意 本教程安装的版本是1.5 Superset在2022年7月发布了2.0的大版本更新 如python的版本要求变为3.9+,同时增加了更多的库依赖等 以下教程未为对2.0版本进行完整更新,现阶段1.5版本的安装仍有一定的通用性,可跳跃性浏览 通常出现问题的地方在于包依赖,是安装Superset时对方的requirement没有指定依赖库版本号的坑,暂未有更好的应对策略 考虑重
7.访问superset 在本地浏览器地址栏输入下面的地址即可访问superset。8087为创建容器时映射的主机端口。
今天试着在python3.7.2上安装最新的superset(0.28.1),在创建管理员用户的时候报如下错误:
superset是一个轻量级自助式BI框架,以优雅的界面和根据数据表动态生成数据为主要特点。
创建虚拟环境 conda create -n superset python=3.6 anaconda 后面加上anaconda,可以不用重复安装原有依赖包 激活 source activate superset 如果要退出,就用 source deactivate superset 安装 pip install superset -i https://pypi.douban.com/simple 安装后验证 (superset) macdeMacBook-Air-2% conda list | grep
Apache Superset 是一个现代化的企业级商业智能 Web 应用程序,快速、轻量和直观。Superset支持接入各类数据源,提供了丰富的图表,所有技能组合的用户都可以轻松地对数据进行探索和可视化。
创建虚拟环境: -(1)virtualenv env_supersetobj(创建虚拟环境)
Superset是一款由中国知名科技公司开源的“现代化的企业级BI(商业智能)Web应用程序”,其通过创建和分享dashboard,为数据分析提供了轻量级的数据查询和可视化方案。Superset在数据处理和可视化方面具有强大的功能,能够满足企业级的数据分析需求,并为用户提供直观、灵活的数据探索和展示方式。通过Superset,用户可以轻松地从海量数据中提取有价值的信息,帮助企业做出更加明智的决策。另外,团队协作进行数据分析,可以结合国内流行的内网穿透工具实现公网的实时远程访问数据。
在互联网行业,技术更新迭代太快了。我们身在行业中,要不断地学习提高自己的能力。有一种不错的方式来提高自己的技术实力。那就是阅读别人优秀的代码。
项目简介 本文是关于安装和配置直接从数据库中直接呈现的超酷和令人钦佩的D3图表,而无需任何特殊的API。这些工具名为 SuperSet,它来自Airbnb的团队。
1.1 简介 Superset是一款开源的现代化企业级BI。它是目前开源的数据分析和可视化工具中比较好用的,功能简单但可以满足我们对数据的基本需求,支持多种数据源,图表类型多,易维护,易进行二次开发。 1.2 特点 1)丰富的数据可视化集 2)易于使用的界面,用于浏览和可视化数据 3)创建和共享仪表板 4)可提供身份验证
Apache Superset 是一款由 Airbnb 开源的“现代化的企业级 BI(商业智能) Web 应用程序”,其通过创建和分享 dashboard,为数据分析提供了轻量级的数据查询和可视化方案。
Superset 是一款由 Airbnb 开源的“现代化的企业级 BI(商业智能) Web 应用程序”,其通过创建和分享 dashboard,为数据分析提供了轻量级的数据查询和可视化方案。
我认为基于准确数据分析的复盘才是最有效的,因为不管是拍脑门定需求还是毫无根据的优化迭代都可能导致效果与期望南辕北辙。
实时数据分析门槛较高,我们如何用极少的开发工作就完成实时数据平台的搭建,做出炫酷的图表呢?
Apache Superset 是一种广泛使用的数据可视化和探索开源工具,已被确定存在潜在的安全漏洞,可能导致身份验证绕过和远程代码执行 (RCE)。这些漏洞可能使恶意行为者能够获得目标服务器上的管理权限,从而使他们能够收集用户凭据并可能危及数据。
接上篇(数据可视化的开源方案: Superset vs Redash vs Metabase (一))。本篇从项目关注度与活跃度,项目的技术架构,源代码的规模与质量三个方面对Superset,Redash 与 Metabase进行比较。
我笔记本安装的时候提示我mysql_config not found,我这边一直没有安装上去,查看了配置文件是有的,只是没有设定软连接,设置一下,然后再次执行pip install mysqlclient即可。
大数据流动:大数据、实时计算、数据治理,数据可视化实践类自媒体。定期发布数据治理,元数据管理落地技术实践文章,分享数据治理实践落地相关技术与资料。
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最近需要将Superset和kylin整合,在Superset中能看到Kylin的数据,自己记录下。
在过去的几年里,数据工程领域的重要性突飞猛进,为加速创新和进步打开了大门——从今天开始,越来越多的人开始思考数据资源以及如何更好地利用它们。这一进步反过来又导致了数据技术的“第三次浪潮”。“第一次浪潮”包括 ETL、OLAP 和关系数据仓库,它们是商业智能 (BI) 生态系统的基石,无法应对大数据的4V[1]的指数增长。由于面向 BI 的栈的潜力有限,我们随后见证了“第二次浪潮”:由于 Hadoop 生态系统(允许公司横向扩展其数据平台)和 Apache Spark(为大规模高效的内存数据处理打开了大门)。
目前公司离线数仓现状,数仓部门每日凌晨后处理昨天的线上业务数据,因此第二天业务人员才看到的报表,数据是T-1的,因此数据是具有滞后性,尤其在互联网金融公司,有业务人员需要做信贷的风险管控,及时的调整一些风控规则和策略,但是不能立刻看到效果,而是需要等到第二天才可以看到调整的效果,因此才有了实时数仓的需求。线上业务数据基本存储在Mysql和MongoDB数据库中,因此实时数仓会基于这两个工作流实现,本文重点讲述基于MongoDB实现实时数仓的架构。
Superset的图表是非常炫酷的,但是原来的版本只能在web端查看,而最新的0.37版本,可以将图表截图直接发送成邮件,非常的方便。
搭建一套数据治理体系耗时耗力,但或许我们没有必要从头开始搞自己的数据血缘项目。本文分享如何用开源、现代的 DataOps、ETL、Dashboard、元数据、数据血缘管理系统构建大数据治理基础设施。
Apache Superset是一个开源的数据可视化和数据探测平台,它基于Python构建,使用了一些类似于Django和Flask的Python web框架。提供了一个用户友好的界面,可以轻松地创建和共享仪表板、查询和可视化数据,也可以集成到其他应用程序中。
各位老师大家上午好,我们组的题目是智能网联汽车大数据基础平台的构建。我们的指导企业是西部智联。我们的汇报将从这五个方面进行展开,第一个方面是项目背景与需求分析。
本教程是 为少 基于 Superset 0.37, Superset 0.37, Superset 0.37 版本的实操记录。
通过之前章节的学习,我们已经成功地安装了superset,并且连接mysql数据库,可视化了王者英雄的数据。使用的是最简单Table类型的图表,但是superset还支持非常多的图表类型。
本系列文章基于Superset 1.3.0版本。1.3.0版本目前支持分布,趋势,地理等等类型共59张图表。本次1.3版本的更新图表有了一些新的变化,而之前也一直没有做过非常细致的图表教程。
数据库的话,使用MySQL。因为沸点内容msg_content中含有emoji表情,所以在建表时字符集编码需要使用utf8mb4。
最近一直在关注 Apache Superset,就顺势聊聊这款很流行的数据可视化应用。而且中文社区都只有 Apache Superset 使用和部署的教程,至于 Apache Superset 本身则没有太大关注,比如 Apache Superset 的一些设计思路和更新方向,希望这篇文章能起到抛砖引玉的作用。
Superset 起源于 Airbnb 在2015年发起的一次黑客马拉松比赛,起初,Superset 被命名为 Caravel 和 Panoramix,2017 年 5 月进入 Apache 孵化器。经过快四年的发展,在 2021 年 1 月,Superset 正式进入到 1 开头的版本,也就是从0.xx变成了1.xx,并且也成功晋升为 Apache 顶级项目(https://blogs.apache.org/foundation/entry/the-apache-software-foundation-announces70)。目前 Apache Superset 项目的主要负责团队来源于 Preset 公司。
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