Superset项目开发指南:从文档维护到可视化插件开发

Superset项目开发指南:从文档维护到可视化插件开发

superset superset 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/su/superset

文档开发与维护

Superset项目的文档系统基于Docusaurus 3构建,这是一个现代化的静态网站生成器。文档开发环境搭建十分便捷:

  1. 环境准备:进入项目文档目录,安装依赖并启动开发服务器
cd docs
yarn install
yarn start

开发服务器启动后,可通过本地3000端口实时预览文档变更。

  1. 生产构建:完成文档修改后,可生成生产环境构建包
yarn build
yarn serve

文档变更提交到主分支后会自动触发构建和部署流程。建议文档相关的提交使用docs:前缀,便于识别。

可视化插件开发实战

Superset的可视化功能通过插件机制实现,开发者可以创建自定义图表类型。以下是开发一个"Hello World"图表的完整流程:

开发环境准备

  • 操作系统:推荐MacOS或Linux
  • Node.js 16环境
  • npm 7或8版本
  • React基础知识

初始化插件项目

  1. 安装Superset Yeoman生成器
npm i -g yo
cd superset-frontend/packages/generator-superset
npm i
npm link
  1. 创建插件目录并初始化
mkdir /tmp/superset-plugin-chart-hello-world
cd /tmp/superset-plugin-chart-hello-world
yo @superset-ui/superset

生成器会交互式询问插件信息,默认选项即可满足基础需求。

插件开发与集成

  1. 构建插件
npm i --force
npm run build  # 生产构建
npm run dev   # 开发模式(热更新)
  1. 集成到Superset
cd superset-frontend
npm i -S /tmp/superset-plugin-chart-hello-world
  1. 修改MainPreset.js配置文件:
import { SupersetPluginChartHelloWorld } from 'superset-plugin-chart-hello-world';
// ...
plugins: [
  new SupersetPluginChartHelloWorld().configure({ key: 'ext-hello-world' }),
  // 其他插件...
]

测试策略详解

后端测试

Superset采用pytest框架进行Python代码测试,结合docker-compose环境:

  1. 运行所有集成测试
scripts/tests/run.sh
  1. 运行单个单元测试
pytest ./path/to/test.py
  1. Presto/Trino测试
docker run -p 15433:15433 starburstdata/presto:350-e.6
export SUPERSET__SQLALCHEMY_EXAMPLES_URI=presto://localhost:15433/memory/default

前端测试

使用Jest和Enzyme进行组件测试:

  1. 运行所有前端测试
cd superset-frontend
npm run test
  1. 运行指定测试文件
npm run test -- path/to/file.js

E2E测试

基于Cypress的完整流程测试:

  1. 启动测试环境
CYPRESS_CONFIG=true docker compose up --build
  1. 运行测试
cd superset-frontend/cypress-base
npm install
npx cypress open --config numTestsKeptInMemory=5  # 交互模式
npm run cypress-run-chrome  # 命令行模式

调试技巧

Flask应用调试

  1. 修改docker-compose.yaml添加调试支持:
cap_add:
  - SYS_PTRACE
ports:
  - 5678:5678
  1. 容器内安装调试工具:
apt update && apt install -y gdb net-tools
pip install debugpy
  1. 附加调试器到Flask进程:
python3 -m debugpy --listen 0.0.0.0:5678 --pid <Flask主进程PID>
  1. VSCode配置远程调试:
{
  "type": "python",
  "request": "attach",
  "connect": {
    "host": "127.0.0.1",
    "port": 5678
  }
}

Kubernetes环境调试

  1. 确保Pod具有SYS_PTRACE权限
  2. 建立端口转发:
kubectl port-forward pod/<pod-name> 5678:5678

多语言支持

Superset使用Flask-Babel实现国际化:

  1. 启用语言选择: 在superset_config.py中添加:
LANGUAGES = {
    'en': {'flag': 'us', 'name': 'English'},
    'zh': {'flag': 'cn', 'name': 'Chinese'},
}
  1. 翻译流程
  • 提取字符串:./scripts/translations/babel_update.sh
  • 更新PO文件:pybabel update -i messages.pot -d translations
  • 使用Poedit等工具翻译
  • 编译前端翻译:npm run build-translation
  1. 代码中的翻译标记
  • Python: from flask_babel import lazy_gettext as _
  • JavaScript: import { t } from "@superset-ui/translation"

通过这套完整的开发工具链,开发者可以高效地参与Superset项目的功能开发、问题修复和国际化支持。

superset superset 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/su/superset

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

大数据(Big Data)是指规模庞大、复杂度高且难以用传统数据处理方法进行捕捉、管理和处理的数据集合。它通常具有以下三个特征: 数据量大:大数据指的是数据集的规模非常庞大,远远超出了传统数据处理工具的能力范围。这些数据集可能包含数十亿甚至数万亿的记录。 复杂度高:大数据往往包含多种类型和格式的数据,例如结构化数据(如关系型数据库中的数据)、半结构化数据(如XML文件)和非结构化数据(如文本、图像和音频等)。这些数据的复杂性使得处理和分析变得更加困难。 处理速度快:大数据处理要求在短时间内处理和分析大规模的数据。传统的数据处理方法往往无法满足实时或近实时处理的需求。 大数据的出现主要是由于以下几个因素的影响: 数据的爆发性增长:随着互联网的普及和各种传感器、设备的广泛应用,数据的产生和积累呈现爆发式增长的趋势。 新型数据源的涌现:除了传统的结构化数据,越来越多的非结构化和半结构化数据源涌现,例如社交媒体数据、日志文件、传感器数据、地理位置数据等。 技术的进步:大数据处理的技术工具和技术方法得到了快速发展,例如分布式计算、云计算、并行处理、机器学习和人工智能等技术的应用,使得大数据的存储、管理和分析变得可行和高效。 大数据的处理和分析可以带来许多潜在的好处,包括更深入的洞察力、更准确的决策支持、更精细的个性化服务、更高效的资源利用和创新等。在各个领域,如商业、医疗、金融、交通、科学研究等,大数据正发挥着重要的作用,并为我们带来了新的机遇和挑战。
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