Superset配置Report & Alert实践及二次开发实践

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

superset_config.pysuperset_config_docker.py中需要:

  1. 启用功能标志:
python 复制代码
FEATURE_FLAGS = {
    "ALERT_REPORTS": True
}
  1. 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),
        },
    }
  1. 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
  1. 必须安装无头浏览器(Firefox或Chrome)用于截图
  2. 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 = "noreply@youremail.com"
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

  1. 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
  2. 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
  3. 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:

  1. 通过JavaScript获取页面的实际高度
  2. 动态调整窗口大小以适应内容
  3. 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:

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

  1. 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
  2. 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
  3. 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。

  1. 克隆项目代码:
bash 复制代码
git clone git@github.com:apache/superset.git
cd superset
  1. 创建开发环境配置文件:
bash 复制代码
cp docker-compose.yml docker-compose-local.yml
  1. 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 ...
  1. 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:

  1. 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
  2. 在 superset 服务中添加了 build 配置,指定使用本地的 Dockerfile 进行构建
  3. 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

  1. 创建并切换到新的开发分支:
bash 复制代码
git checkout -b feature/screenshot-improvement
  1. 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

  1. 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
  2. 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
  1. 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

  1. 找到Superset安装目录:
bash 复制代码
# 查看superset包安装位置
pip show apache-superset | grep Location
  1. 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

  1. 确保代码经过充分测试
  2. 创建发布分支
  3. 构建生产环境镜像:
bash 复制代码
docker build -t your-registry/superset:your-tag .
  1. 推送镜像到镜像仓库:
bash 复制代码
docker push your-registry/superset:your-tag
  1. 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

  1. 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"
  1. 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/*
  1. 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

  1. 修改Helm配置:
yaml 复制代码
# values.yaml
image:
  repository: your-registry/superset
  tag: your-tag
  1. 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

  1. 环境隔离:始终使用Docker进行开发,确保环境一致性

  2. 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
  3. 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
  4. 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:

  1. 充分阅读项目文档
  2. 使用Docker管理开发环境
  3. 遵循项目的开发规范
  4. 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!

参考资料

  1. Superset警报和报表配置指南
  2. Superset开发环境搭建指南
相关推荐
Yvonne9781 小时前
创建三个节点
java·大数据
OJAC近屿智能4 小时前
苹果新品今日发布,AI手机市场竞争加剧,近屿智能专注AI人才培养
大数据·人工智能·ai·智能手机·aigc·近屿智能
lucky_syq5 小时前
Spark算子:大数据处理的魔法棒
大数据·分布式·spark
m0_748233647 小时前
【分布式】Hadoop完全分布式的搭建(零基础)
大数据·hadoop·分布式
圣享科技SMARTLIC7 小时前
企业软件合规性管理:构建高效、安全的软件资产生态
大数据·安全·浮动许可证监控·许可证管理·浮动许可证优化·软件资产管理·浮动许可证管理
京东零售技术8 小时前
京东广告基于 Apache Doris 的冷热数据分层实践
大数据
D愿你归来仍是少年8 小时前
解决Python升级导致PySpark任务异常方案
大数据·开发语言·python·spark
薇晶晶8 小时前
如何安装Hadoop
大数据·hadoop·分布式
weixin_307779138 小时前
PySpark检查两个DataFrame的数据是否一致
大数据·spark·pandas
End9288 小时前
如何安装虚拟机cenos7系统
大数据·linux·运维