Superset配置Report & Alert实践及二次开发实践

项目背景与概述

Apache Superset 是一个现代化的数据探索和可视化平台，提供了强大的自动报警和报表功能。通过这些功能，用户可以将仪表板或图表自动发送到指定的电子邮件收件人或Slack频道，主要包括两种类型：

警报(Alert)：当SQL查询满足特定条件时触发发送
报表(Report)：按照预设的时间计划定期发送

然而，在实际使用过程中，我发现其截屏功能存在一些限制 - 只能以固定窗口大小进行截屏，这可能导致报表中的图表内容被截断或产生多余的空白区域。为了解决这个问题，我进行了相关的二次开发。本文将详细介绍Report & Alert功能的配置方法，以及如何通过二次开发优化截屏功能。

Report & Alert配置指南

前置要求

1. 基础配置

在superset_config.py或superset_config_docker.py中需要：

启用功能标志：

python 复制代码

FEATURE_FLAGS = {
    "ALERT_REPORTS": True
}

配置Celery调度：

python 复制代码

from celery.schedules import crontab

class CeleryConfig:
    # ... 其他Celery配置 ...
    beat_schedule = {
        "reports.scheduler": {
            "task": "reports.scheduler",
            "schedule": crontab(minute="*", hour="*"),
        },
        "reports.prune_log": {
            "task": "reports.prune_log",
            "schedule": crontab(minute=0, hour=0),
        },
    }

配置通知方式（至少选择一种）：
- 邮件通知：配置SMTP_*相关设置
- Slack通知：配置SLACK_API_TOKEN

2. 环境要求

必须安装无头浏览器（Firefox或Chrome）用于截图
如果使用Chrome，需要在配置中设置：

python 复制代码

WEBDRIVER_TYPE = "chrome"
WEBDRIVER_OPTION_ARGS = [
    "--force-device-scale-factor=2.0",
    "--high-dpi-support=2.0",
    "--headless",
    "--disable-gpu",
    "--disable-dev-shm-usage",
    "--no-sandbox",
    "--disable-setuid-sandbox",
    "--disable-extensions",
]

详细配置示例

python 复制代码

# Redis配置
REDIS_HOST = "superset_cache"
REDIS_PORT = "6379"

# 截图等待时间配置
SCREENSHOT_LOCATE_WAIT = 100
SCREENSHOT_LOAD_WAIT = 600

# Slack配置
SLACK_API_TOKEN = "xoxb-your-token"

# 邮件配置
SMTP_HOST = "smtp.sendgrid.net"
SMTP_PORT = 2525
SMTP_STARTTLS = True
SMTP_SSL_SERVER_AUTH = True
SMTP_SSL = False
SMTP_USER = "your_user"
SMTP_PASSWORD = "your_password"
SMTP_MAIL_FROM = "[email protected]"
EMAIL_REPORTS_SUBJECT_PREFIX = "[Superset] "

# WebDriver配置
WEBDRIVER_BASEURL = "http://superset:8088"
WEBDRIVER_BASEURL_USER_FRIENDLY = "https://your-domain.com:8088"

# 执行用户配置
from superset.tasks.types import ExecutorType
THUMBNAIL_SELENIUM_USER = 'admin'
ALERT_REPORTS_EXECUTE_AS = [ExecutorType.SELENIUM]

# 最小执行间隔配置
from datetime import timedelta
ALERT_MINIMUM_INTERVAL = int(timedelta(minutes=10).total_seconds())
REPORT_MINIMUM_INTERVAL = int(timedelta(minutes=5).total_seconds())

重要说明

关于Celery并发：
- 建议使用-c 4限制并发数，因为Selenium/webdriver会消耗大量资源
- 如果发现geckodriver进程泄露，尝试使用：celery worker --pool=prefork --max-tasks-per-child=128
Worker配置：
- 建议为sql_lab和email_reports任务运行独立的worker
- 可以通过task_annotations中的queue字段配置
故障排查：
- 检查Celery worker日志
- 验证浏览器和webdriver安装
- 测试邮件发送功能
- 确认worker可以访问报表URL

功能改进：自适应截屏

问题描述

原版Superset（3.1.*）在进行截屏时使用了预设的固定窗口大小：

python 复制代码

driver.set_window_size(*self._window)

这种方式无法根据实际内容自动调整窗口大小，可能导致以下问题：

内容过长时被截断
内容较短时产生多余空白
无法完整捕获仪表板的所有内容

改进方案

我对get_screenshot()函数进行了优化，主要改动如下（完整代码可见GitHub提交记录）：

python 复制代码

# 屏蔽预设的窗口配置
# driver.set_window_size(*self._window)
driver.get(url)
img: bytes | None = None
selenium_headstart = current_app.config["SCREENSHOT_SELENIUM_HEADSTART"]
logger.debug("Sleeping for %i seconds", selenium_headstart)
sleep(selenium_headstart)

# 使用JavaScript获取页面实际高度并设置窗口大小
height = driver.execute_script("return document.documentElement.scrollHeight")
driver.set_window_size(self._window[0], height)

改进后的代码可以：

通过JavaScript获取页面的实际高度
动态调整窗口大小以适应内容
确保截图包含所有内容，无多余空白

项目结构导读

在开始开发之前，了解Superset的项目结构很重要。以下是主要目录结构：

复制代码

superset/
├── superset/              # 后端Python代码
│   ├── views/            # 视图层，处理HTTP请求
│   ├── models/           # 数据模型
│   ├── utils/            # 工具类，我们的截屏功能就在这里
│   ├── extensions/       # Flask扩展
│   └── ...
├── superset-frontend/    # 前端代码
│   ├── src/             # 源代码
│   ├── packages/        # 可重用的包
│   └── ...
├── docker/              # Docker相关配置
├── tests/              # 测试用例
└── ...

关键模块说明

后端核心模块：
- superset/views/: 包含所有视图函数，处理HTTP请求
- superset/models/: 定义数据库模型
- superset/utils/: 包含各种工具函数，如我们修改的截屏功能
- superset/config.py: 配置文件
前端核心模块：
- superset-frontend/src/views/: 页面组件
- superset-frontend/src/components/: 可重用组件
- superset-frontend/src/visualizations/: 可视化组件
Docker相关：
- docker/: 包含Docker相关配置
- Dockerfile: 主Dockerfile文件

开发环境搭建指南

1. 使用Docker Compose搭建开发环境

因为项目依赖较多，推荐使用Docker Compose来搭建开发环境。首先需要创建一个适合开发的docker-compose配置文件。

克隆项目代码：

bash 复制代码

git clone [email protected]:apache/superset.git
cd superset

创建开发环境配置文件：

bash 复制代码

cp docker-compose.yml docker-compose-local.yml

修改docker-compose-local.yml，主要改动如下：

yaml 复制代码

// ... existing code ...
x-superset-image: &superset-image apache/superset:latest-dev
// ... existing code ...
  superset:
    env_file: docker/.env
    build: 
      context: .
      dockerfile: Dockerfile
      target: dev
    image: *superset-image
// ... existing code ...

启动开发环境：

bash 复制代码

docker compose -f docker-compose-local.yml up

主要改动说明：

将远程镜像地址 apachesuperset.docker.scarf.sh/apache/superset:${TAG:-latest-dev} 改为本地镜像名称 apache/superset:latest-dev
在 superset 服务中添加了 build 配置，指定使用本地的 Dockerfile 进行构建
使用 target: dev 指定构建开发环境镜像
这样修改后，当您运行 docker-compose up 时，系统会先使用本地的 Dockerfile 构建镜像，而不是从远程仓库拉取。其他依赖这个镜像的服务（如 superset-worker、superset-init 等）会自动使用这个本地构建的镜像。
记得在运行前执行：

bash 复制代码

docker-compose -f docker-compose-local.yml build

来构建本地镜像。

2. 本地开发流程

创建并切换到新的开发分支：

bash 复制代码

git checkout -b feature/screenshot-improvement

修改代码后，需要重新构建Docker镜像：

bash 复制代码

docker compose -f docker-compose-local.yml down
docker compose -f docker-compose-local.yml build
docker compose -f docker-compose-local.yml up

3. 开发调试技巧

实时代码修改：
- 由于配置了代码目录挂载，修改Python代码后会自动重载
- 修改前端代码需要在superset-frontend目录下运行npm run dev
查看日志：

bash 复制代码

# 查看所有容器日志
docker compose -f docker-compose-local.yml logs -f

# 只查看superset容器日志
docker compose -f docker-compose-local.yml logs -f superset

数据库操作：

bash 复制代码

# 进入容器
docker exec -it superset_app bash

# 执行数据库迁移
superset db upgrade

# 创建管理员用户
superset fab create-admin

4. 生产环境部署

根据不同的部署环境和需求，这里提供几种部署方案：

方案一：直接修改Python包源码（最简单）

适用场景：单机部署，快速验证

bash 复制代码

# 查看superset包安装位置
pip show apache-superset | grep Location

直接修改目标文件：

bash 复制代码

# 例如修改截屏功能
cd <superset安装路径>/superset/utils/
vim webdriver.py

# 修改完成后重启Superset服务
sudo systemctl restart superset
# 或者
supervisorctl restart superset

优点：

操作简单直接
无需构建镜像
适合快速验证修改

缺点：

不适合多机部署
版本管理困难
系统升级时修改会被覆盖

方案二：使用Docker镜像（推荐）

适用场景：正式生产环境，多机部署

确保代码经过充分测试
创建发布分支
构建生产环境镜像：

bash 复制代码

docker build -t your-registry/superset:your-tag .

推送镜像到镜像仓库：

bash 复制代码

docker push your-registry/superset:your-tag

在生产环境更新镜像版本并重启服务：

bash 复制代码

# 拉取新镜像
docker pull your-registry/superset:your-tag

# 更新服务
docker compose -f docker-compose-prod.yml up -d

优点：

环境一致性好
便于版本管理
适合多机部署
回滚方便

缺点：

需要维护Docker镜像仓库
部署流程相对复杂

方案三：使用pip安装自定义包

适用场景：需要在多个项目中复用修改，或需要维护自己的版本

创建自定义包：

bash 复制代码

# 克隆原始代码
git clone https://github.com/apache/superset.git
cd superset

# 修改版本号（避免冲突）
vim setup.py  # 修改version为自定义版本，如"3.1.0-custom"

构建并上传到私有PyPI仓库：

bash 复制代码

# 构建包
python setup.py sdist bdist_wheel

# 上传到私有PyPI仓库
twine upload --repository-url https://your-pypi-repo/simple/ dist/*

在生产环境安装：

bash 复制代码

pip install -i https://your-pypi-repo/simple/ apache-superset==3.1.0-custom

优点：

便于在多个项目中复用
可以维护自己的版本
支持通过pip管理依赖

缺点：

需要维护私有PyPI仓库
版本号管理需要注意

方案四：使用Helm在Kubernetes中部署

适用场景：Kubernetes环境

修改Helm配置：

yaml 复制代码

# values.yaml
image:
  repository: your-registry/superset
  tag: your-tag

部署/更新：

bash 复制代码

# 首次部署
helm install superset ./helm/superset -f values.yaml

# 更新部署
helm upgrade superset ./helm/superset -f values.yaml

优点：

适合云原生环境
便于扩展和管理
配置灵活

缺点：

需要Kubernetes环境
学习成本较高

开发建议

环境隔离：始终使用Docker进行开发，确保环境一致性
代码规范：
- 遵循项目的代码风格指南
- 添加适当的注释
- 编写测试用例
版本控制：
- 创建功能分支进行开发
- 提交信息要清晰明了
- 定期与主分支同步
测试验证：
- 本地充分测试
- 在开发环境验证
- 考虑边界情况

结论

通过这次二次开发实践，不仅解决了Superset截屏功能的限制，也积累了宝贵的开发经验。对于想要进行Superset二次开发的开发者，建议：

充分阅读项目文档
使用Docker管理开发环境
遵循项目的开发规范
循序渐进，从小改动开始

希望这篇文章能帮助到想要进行Superset二次开发的同学们！

Superset配置Report & Alert实践及二次开发实践