Apache Superset——开源的大数据探索分析、可视化报表平台

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目 录

• 
  
  • 1. 需求背景
  • 
    
    • 1.1 大数据可视化面临的挑战
    • 1.2 大数据数据可视化的目标架构
      
  • 2. Apache Superset简介
  • 
    ! a9 n+ u6 ?9 v
    • 2.1 Apache Superset是什么？
    • 2.2 为什么选Apache Superset？
    • 2.3 对比Metabase
      / i9 s7 t6 x7 l* v
  • 3. 快速上手
  • 4. 部署安装
  • 
    0 @& _- e! F, h: |& b
    • 4.1 部署方式及版本
    • 4.2 配置需求
    • 4.3 下载安装
    • 4.3 安装注意及排错
    • 4.4 启动与关闭
      9 ^# o" {2 U$ D: M$ g' Q1 l2 R
  • 5. 用户手册（重点）
  • 
    
    • 5.1 新建Databases(数据库）
    • 5.2 新建Datasets(数据集，老版本也叫Tables)
    • 5.3 SQL Lab(SQL实验室)
    • 5.4 创建Charts(图表)
    • 5.5 创建Dashboards(仪表盘)
      
  • 6. 设置
  • 
    6 d8 v: n( w" T1 [2 s
    • 6.1 角色列表及权限
    • 6.2 用户列表
    • 6.3 操作日志
    • 6.4 用户信息、退出、版本信息
    • 6.5 语言选择
    • 6.6 管理设置
    • 6.7 `+ NEW`
      6 R4 s5 _- J5 v7 `+ n% {

: g  W& c  _1 C5 q' W; j
5 y& k6 \5 l7 H2 }/ B1. 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

  z/ h3 D, Y7 O) T

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；
  . A- P! [0 }) A' ^+ P& A; Y( @

  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
  

* g  i& B- h/ M
0 m7 l' C$ Y+ Q, x, v- |
, H: p, q% h  ?9 P

图2.1.1 Apache Superset定义

' S. r* {* G. j2.2 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：
  : h1 Q# H: k# B/ N8 ]

• 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
  . X0 c6 |3 f" C  h8 n' L* J
  
  
  8 n1 O- j) a# p" L0 T" E3 }. g

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。
    w: [  {( a+ L  e+ r& F
  
  
  2 m: Z( r" ~' e

图2.2.1 Apache Superset支持的图表

3 @! ^- A, l' T8 ~( M  \

• 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。
  9 q2 ^5 \  h/ r
  
  
  ; z0 d# P1 l! X% D3 \! d
  * N1 D  ?& d: r4 ^
  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；
  

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；
  % d' M2 p9 i* x: Y% U& Y+ ^

  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；
! H7 n( G1 U0 p" Y5 E$ N+ g

图3.1.0 Apache Superset在SQL Lab上探索数据

" i, l# u  j' ]

  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；

* x) G5 r" c7 P0 C# b) U- W

图3.1.1 Apache Superset数据可视化

. r- g  C! a) ^  M3 T3 k3 u

  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。

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；
  % b; Q& ]+ K3 F7 @3 r3 t( Q
  
  
  4 ]4 H* w9 j/ H2 D2 K5 O6 @

图4.1.0 Apache Superset版本预览

* `0 e! W) Z4 S3 a+ |

• 博主选的是apache-superset-0.38.1.tar.gz在Linux上的Python环境代码部署。
  4 g5 a; Y  B1 {1 {# h

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
  7 O2 @$ N  {8 v7 y3 w6 B- i

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。
  9 o( \; K- s; `- J+ H

1. # 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
   
2. cd /usr/local/tools
   - @( X( c+ U7 X0 g, X( T& B
3. mkdir superset
   
4. cd superset
   0 L4 [) R( J4 m, N8 N# j! F; w- r/ @
5. 
   
6. # 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：
   
7. # 写入配置文件 /etc/profile里面追加
   ) W* f9 D8 V- }. ]$ X& F
8. # export http_proxy=10.212.18.34:3129
   : x6 s. d! Q4 P$ O; u; g
9. # export https_proxy=10.212.18.34:3129
   3 _" e' F) x2 x
10. # 然后wq! 保存退出，source /etc/profile刷新配置文件
    
11. # 安装完可以删除代理，记得再source /etc/profile
    
12. # 如果不想配置/etc/profile或者无权限，可以采用以下命令
    
13. # pip install virtualenv --proxy=10.212.18.34:3129，每次都需要，烦
    
14. pip install virtualenv
    
15. 
    
16. # 配置命名虚拟机
    
17. python3 -m venv venv
    
18. 
    7 r  X9 I; I( ?& i) {
19. # 启动虚拟机，会在当前目录下自动创建venv目录
    
20. . venv/bin/activate
    
21. 
      C4 e% Y0 e" V7 U% e% D9 B
22. # 退出虚拟机指令，但是这里不需要退出
    0 y: Q/ N$ [. b8 z; r! r0 n
23. # 退出虚拟机指令，但是这里不需要退出
    
24. # 退出虚拟机指令，但是这里不需要退出
    0 _! x, j4 V" p0 r
25. deactivate
    & o- r+ A& P  e7 j, D, T
26. 
    
27. # 安装更新一些依赖
    
28. pip install --upgrade setuptools pip -i https://pypi.douban.com/simple/
    
29. 
    
30. yum install gcc gcc-c++ libffi-devel python-devel python-pip python-wheel openssl-devel libsasl2-devel openldap-devel mysql-devel gcc-devel
    
31. 
    - [3 T, t9 E( i2 n' ?$ R7 C0 Z. ]
32. # 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"
    
33. # 解决：
    ; @' K9 t: K+ t" B
34. vi /etc/yum.repos.d/epel.repo
    
35. gpgcheck=0
    
36. # 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
    
37. 
    3 |# `' T7 Y6 ]" F9 X  E
38. # 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
    , ?% i7 l) J" n( k2 w; X" `
39. pip install apache-superset==1.4.2
    : W" o6 S1 N1 M* Y
40. 
    
41. # 安装superset，指定版本，不指定版本默认是最新版本
    ; {% M" `# Y3 k) C
42. pip install superset==0.30.1 -i https://pypi.douban.com/simple
    & A4 t/ R# P; X) X6 E- U
43. 
    
44. # 安装email_validator
    
45. pip3 install email_validator -i https://pypi.douban.com/simple/
    
46. 
    % D7 w# r5 @: q; k
47. # 更新数据库
    
48. superset db upgrade
    / W* x" |( k& O, H
49. 
    
50. # 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。
    
51. export FLASK_APP=superset
    
52. superset fab create-admin
    
53. 
    ; \1 ~. J2 }5 c3 H) f7 `
54. # 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。
    ' y* p; w0 r6 E' ~" ]: p; z& n
55. superset load_examples
    
56. 
    ; P) k5 n8 N0 }" ]4 r; W/ r- V
57. # 初始化
    
58. superset init
    
59. 
    9 h2 _  x% X' v9 Q
60. # 启动，官网是superset run -p 8088 --with-threads --reload --debugger
    * _' ]' ~6 b) C# X' J8 c
61. # 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
    9 R% s3 l" S: f
62. pip install gunicorn
    7 q" Q* W3 e* c; d2 e* O% N- [
63. gunicorn -w 5 --timeout 120 -b  10.218.10.290:9089 "superset.app:create_app()"
    : G+ m" ~( V) b' l
64. 
    $ w5 s) Q# D# B! r  \
65. # gunicorn 是一个Python WEB服务，可以理解为Tomcat
    0 s) ^, }# Z8 }  {4 X
66. # -w WORKERS：指定线程数
    
67. # --timeout：worker进程超时时间，超过会自动重启
    
68. # -b BIND：绑定Superset访问地址
    
69. # --daemon：后台运行
    # e, `9 K3 a& I! G
70. 
    " {5 U3 K+ A5 }
71. # 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。
    7 d, H) N3 l; b6 Q2 B5 I: E  d
72. 
    ! V% c. x6 Y' f  m
73. 
    
74. # 如果没开启后台停止，直接ctrl+c关停
    
75. # 后台进程停止gunicorn
    
76. ps -ef | awk '/gunicorn/ && !/awk/{print $2}' | xargs kill -9

复制代码

! x) K; p4 L, K) N
8 y& J, K* d( `% d+ E( x4.3 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；

9 f: P" r) j8 H9 J

图4.3.0 成功安装的提示

4 y, D9 u1 k9 J& N9 q7 O: L

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

图4.3.1 配置用户名时提示

1 R  _" y% r- X2 q! ]1 u. c

  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。

1. # 报错
   
2. ModuleNotFoundError: No module named 'dataclasses'
   4 o0 z; X7 o* ]
3. 
   
4. # 解决
   
5. pip install dataclasses
   4 a1 X" b2 Y: W. I: {, A
6. 
   0 A& W5 {  e% n3 q, Z) y
7. # 报错
   & g# P- b$ j" h# P/ u/ t5 q" ]
8. No PIL installation found
   
9. # 解决
   $ P) b2 |, Y0 M/ ~1 s6 V
10. pip install pillow
    $ Q$ h1 r% u; s

复制代码

1 n, \2 V/ o$ D9 U1 D

  一切解决后，网页登录如图4.3.2；

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。

1. 
   9 O' y- u# R9 g& |( X% k6 u( C
2. #安装好superset后会在venv生成很多文件，切换到venv
   
3. cd /usr/local/tools/superset/venv/
   5 X* g( a7 G$ ^: @' d
4. 
   
5. 
   
6. 
   
7. #新建日志文件夹
     z( T5 q7 g3 z
8. mkdir log
   
9. 
   
10. #切换到log目录，新权限 日志，错误日志和启动pid文件
    
11. cd log
    ' L5 U; q9 ]9 M
12. touch gunicorn_access.log
    
13. touch gunicorn_error.log
    
14. touch pidfile
    + r% s9 y% F2 Q  W1 c8 K
15. chmod 755 ./*  #修改权限
    ' S! D& H1 Q2 i; e9 [) W' N7 w0 m
16. 
    : L+ ?4 T7 v7 V0 ^9 L  ^5 U
17. #切换到/usr/local/tools/superset/venv/bin，写一个gunicorn配置文件，python语言
    $ ^6 s! h5 s) I5 C
18. cd ./usr/local/tools/superset/venv/bin
    8 r& C: j! D! C* M2 n# D. ~
19. 
    2 _: A- u9 q; l$ `* v# s2 I4 y
20. 
    
21. vim gunicorn_config.py  # 内容如下
    0 }- C1 S+ f0 k+ a4 F4 m
22. 
    + [$ O$ r. B& `0 i
23. #内容开始
    * j- G& Q) l) }; C$ H; q' o9 r
24. import multiprocessing
    ( n& l$ w3 M3 u7 E6 e4 I
25. 
    1 O, ]( X  N" s6 L% ~
26. 
    
27. bind = '10.218.10.290:9089'      #绑定ip和端口号
    % W: R; T% U' |0 d
28. backlog = 512                #监听队列
    8 \5 Y8 w, p. H7 x" |& f+ f
29. timeout = 30   #超时
    9 ~+ G" N- R9 k' [3 {0 C
30. worker_class = 'gevent'
    8 I8 x/ o/ O, I6 ^: e& }
31. workers = 5
    
32. worker_connections = 1000
    
33. threads = 2 #指定每个进程开启的线程数
    ( O; F; X* \* J9 E
34. loglevel = 'info'  # 日志级别
    
35. 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
    - J4 W; _8 X/ f" b$ r
36. 
    2 T. H0 B- h! i5 f/ |  ^5 U8 s* R
37. 
    6 T# u& S& v6 V& t2 \0 w2 F" W
38. 
    
39. pidfile = '/usr/local/tools/superset/venv/log/pidfile'
    
40. errorlog = '/usr/local/tools/superset/venv/log/gunicorn_error.log'
    
41. accesslog = '/usr/local/tools/superset/venv/log/gunicorn_access.log'
    " y8 D7 V. [. q: U! E/ H  q8 H/ Q
42. 
    % |0 u7 k$ ]" J2 n1 k/ x' |) G
43. print("IP and PORT:"+bind)
    7 K9 v; b  a: z! J% H! H% B7 T. U6 f
44. print("pid_file:"+pidfile)
    
45. print("error_log:"+errorlog)
    
46. print("access_log:"+accesslog)
    6 t8 S; j) J9 A" [
47. 
    
48. #内容结束
    
49. 
    0 }3 j9 @2 O9 T, l
50. #然后 wq! 保存退出
    * _  D# ]( ~! t# h7 f; s' e; E7 t7 h
51. 
    4 Z4 z7 _' `$ x; [; C9 t) ^! t- G
52. # 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
    7 ^) h8 l, m+ h  n3 |) N
53. gunicorn -c ./gunicorn_config.py "superset.app:create_app()" --daemon
    3 j, }" p# A9 ~* X) F  g; l
54. 
    + O$ q" {6 j- }2 l" |! I7 u
55. # 后台进程查看
    
56. ps -ef | grep gunicorn
    ( b3 }- r: {$ R
57. 
    8 X# z0 |! t0 ]/ H
58. # 或者通过端口查看
    
59. netstata -tunlp | grep 9089
    
60. # 或
    1 f5 e  l( X5 B6 a' H) \' |5 G
61. ss -anp | grep 9089
    
62. 
    * ?$ T+ o! W) j$ O# `4 j# K3 ?0 L- q
63. # 如果没开启后台停止，直接ctrl+c关停
    
64. # 后台进程停止gunicorn
    : r; p) v/ M8 l9 N, E% P
65. ps -ef | awk '/gunicorn/ && !/awk/{print $2}' | xargs kill -9

复制代码

9 }/ |0 q$ Q9 m  [9 L, B

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。

图5.1.0 数据库驱动以及连接字符串

' B4 ~) W6 k( l4 v

  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。

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。
& [6 w6 |' c! n1 R! X3 _4 S0 G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。

图5.1.2 新建数据库连接配置信息
" P  x+ q" Y& W5 d; S5 m5.2 新建Datasets(数据集，老版本也叫Tables)

图5.2.0 新建数据集

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  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；
7 a# g; F) N4 x/ m  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。

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)。

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
  

图5.4.0 创建图表

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  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；

图5.4.1 图表可视化配置

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  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。

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。

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。

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

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  分享给别人看到的仪表盘如图5.5.3。

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

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. I9 K" v5 K# U5 M- ^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。
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  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

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  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。

图6.2.0 新建、编辑角色

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; x0 S  e0 x9 ^+ `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。

图6.3.0 行为日志查看

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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。
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图6.4.0 个人信息模块

2 z+ O, V+ O) e: y& j. V7 z6.5 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。

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

/ a7 S- s3 l) e# D6 n) t6.7 + 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。

图6.7.0 + NEW模块

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  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。

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: A0 w0 A. G+ Q. u4 e- U1 ^原文来源：https://blog.csdn.net/LXWalaz1s1s/article/details/119061337

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