Ananas Desktop 开源项目教程-优快云博客

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AnanasAnalyticsDesktop是一个集成了数据预处理、可视化、机器学习和深度学习的开源平台，采用JupyterLab和图形化数据流图，支持TensorFlow和PyTorch，提供实时协作与版本控制，旨在简化数据科学流程，提升工作效率。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Ananas Desktop 开源项目教程

ananas-desktop A hackable data integration & analysis tool to enable non technical users to edit data processing jobs and visualise data on demand. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/an/ananas-desktop

1. 项目介绍

Ananas Desktop 是一个可定制的数据集成和分析工具，旨在帮助非技术用户编辑数据处理作业并按需可视化数据。它设计为高度可定制，适用于不同的数据团队成员（如数据科学家、数据分析师、DevOps、数据工程师等）。

主要特性

拖放式管道编辑器：用户可以通过简单的拖放操作创建数据处理管道。
低代码：大部分分析和处理可以通过SQL完成。
快速开发流程：支持本地测试，用户可以在几秒钟内使用样本数据进行测试，然后再在生产环境中运行管道。
多执行环境支持：数据管道可以在多个执行环境中轻松执行，无需更改代码（如Spark、Flink等）。
支持多种I/O源/目标：包括MongoDB、MySQL、Postgresql、文件（JSON、纯文本、CSV和Excel）等。
丰富的数据转换器：支持Union、Join、SQL、Javascript等多种数据转换操作。
可定制的图表构建器：用户可以自定义数据可视化图表。

2. 项目快速启动

安装步骤

下载最新版本：访问 Ananas Desktop 下载页面下载最新版本的Ananas Desktop。
解压并运行：解压下载的文件，并运行以下命令启动Ananas Desktop：
```
./ananas-desktop
```
导入示例数据：下载并导入示例数据以快速开始使用Ananas Desktop。
```
./ananas-desktop --import-example
```

示例代码

以下是一个简单的数据处理管道的示例代码：

-- 创建一个数据源
CREATE SOURCE my_source AS SELECT * FROM my_table;

-- 创建一个数据转换
CREATE TRANSFORM my_transform AS SELECT column1, column2 FROM my_source;

-- 创建一个数据目标
CREATE TARGET my_target AS INSERT INTO my_target_table SELECT * FROM my_transform;