【工具使用-数据可视化工具】Apache Superset

1. 工具介绍

1.1. 简介

一个轻量级、高性能的数据可视化工具

1.2. 核心功能

  • 丰富的可视化库:支持 40+ 预置可视化类型,包括折线图、柱状图、饼图、散点图、地图等,满足时序、地理信息等多种分析需求
  • 强大的 SQL Lab:内置 Web 化 SQL 编辑器,支持多数据源查询和结果可视化,无需离开平台即可完成数据探索
  • 自定义可视化插件:支持通过 JavaScript/TypeScript 编写可视化插件,实现企业级定制,满足特殊展现需求

2. 安装Superset

2.1. 系统依赖

ubuntu20.04 系统依赖,其他系统参考官方文档

bash 复制代码
sudo apt-get install build-essential libssl-dev libffi-dev python-dev python3-pip libsasl2-dev libldap2-dev default-libmysqlclient-dev

2.2. Python环境

  • 建议单独为SuperSet创建一个虚拟环境,用这个环境将Superset进程后台执行
bash 复制代码
conda create -n superset python=3.10
# python环境里安装superset
pip install --upgrade setuptools pip
pip install apache-superset marshmallow==3.26.1

2.3. Superset数据库配置

  • 初始化数据库(底层的操作是建库,建表)
bash 复制代码
# 添加环境变量
export FLASK_APP=superset
# flask是一个python web框架,superset使用的就是flask框架

# 生成随机的秘钥
openssl rand -base64 42
# 复制上面生成的秘钥
# 添加到环境变量(替换"openssl-secret-key"为上面生成的秘钥)
export SUPERSET_SECRET_KEY="openssl-secret-key"
bash 复制代码
# 初始化数据库
superset db upgrade
  • 按照显示来设置用户名和密码
bash 复制代码
superset fab create-admin
  • Superset初始化
bash 复制代码
superset init

3. 使用Superset

3.1. 启动和停止

  • Gunicorn:是一个用于UNIX系统的Python WSGI HTTP服务器,以其易用性、性能优越及与多种Python web框架的兼容性而被广泛应用于部署Python网络应用。
bash 复制代码
pip install gunicorn
# 启动superset
gunicorn --workers 5 --timeout 120 --bind 127.0.0.1:8787  "superset.app:create_app()" --daemon

--workers:指定进程个数

--timeout:worker进程超时时间,超时会自动重启

--bind:绑定本机地址 ,即为Superset访问地址

--daemon:后台运行

  • 查看本机ip地址
bash 复制代码
ifconfig

根据自己的需求场景,选择合适的ip地址,进行bind配置:

场景 推荐 --bind 配置 说明
本地开发测试 127.0.0.1:8000 安全且仅本地访问
局域网/公网直接访问 公网ip地址:8000 绑定具体网卡IP,需开放防火墙端口
生产环境(Nginx代理) 127.0.0.1:8000 + Nginx配置 高安全性和性能优化
Docker容器内运行 0.0.0.0:8000 需映射容器端口到宿主机
  • 关闭/杀死后台superset进程
bash 复制代码
ps -ef |grep superset |grep -v grep |awk '{print $2}' |xargs kill -9

3.2. Web端配置使用

TODO

相关推荐
SeaTunnel2 小时前
Apache SeaTunnel 2025 案例精选重磅发布!
大数据·开源·apache·seatunnel·案例
容智信息3 小时前
Hyper Agent:企业级Agentic架构怎么实现?
人工智能·信息可视化·自然语言处理·架构·自动驾驶·智慧城市
min1811234565 小时前
产品开发跨职能流程图在线生成工具
人工智能·microsoft·信息可视化·架构·机器人·流程图
叫我:松哥6 小时前
基于 Flask 框架开发的在线学习平台,集成人工智能技术,提供分类练习、随机练习、智能推荐等多种学习模式
人工智能·后端·python·学习·信息可视化·flask·推荐算法
AC赳赳老秦6 小时前
量化交易脚本开发:DeepSeek生成技术指标计算与信号触发代码
数据库·elasticsearch·信息可视化·流程图·数据库架构·memcached·deepseek
麦兜*6 小时前
Spring Boot 整合 Apache Doris:实现海量数据实时OLAP分析实战
大数据·spring boot·后端·spring·apache
醉卧考场君莫笑7 小时前
PowerBI(上)
信息可视化·数据分析·powerbi
云边有个稻草人8 小时前
大数据时代下的时序数据库选型指南:为何Apache IoTDB成为最优解
大数据·apache·时序数据库·apache iotdb
pingao14137818 小时前
物联网赋能供暖:插座式室温采集器,数据驱动高效管理
物联网·信息可视化
Zoey的笔记本19 小时前
金融行业数据可视化平台:破解数据割裂与决策迟滞的系统性方案
大数据·信息可视化·数据分析