DataEase开源BI工具安装_数据全量_增量同步_大屏拖拽自动生成_多数据源支持_数据血缘分析---大数据工作笔记0183

已于 2023-07-27 11:56:09 修改
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分类专栏： 深度/机器学习&爬虫 文章标签： dataease 大数据处理 dataease数据处理 dataease最新版安装 centos7.9
于 2023-07-27 11:51:19 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lidew521/article/details/131945632
本文档详细介绍了在CentOS7.9系统上安装DataEase开源BI工具的步骤，包括检查系统架构、下载安装包、解压、配置文件修改以避免IP冲突，以及卸载旧版本和执行安装脚本的过程。安装完成后，用户可以开始使用DataEase进行数据处理和分析。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

我这里用的是Centos7.9安装的

可以通过uname -p来查看一下我们的电脑架构,可以看到是x86_64架构的

 我们下第一个,这个是x86架构的,第二个arm架构的 

 

然后解压到/opt/module中

 

然后再去重命名一下文件夹. 

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如何查看centos7中dataease的安装位置
舒一笑的博客
01-16 658
请注意，具体的命令和路径可能会因 DataEase 的安装方式和版本而异。如果 DataEase 是通过特定的安装脚本或包管理器（如 yum 或 rpm）安装的，那么查找其文档或使用相应工具的查询功能可能会更为直接有效。如果 DataEase 作为服务运行，您可以使用 systemctl 命令来查看服务的状态，这通常会显示相关的路径信息。如果 DataEase 是通过某种安装程序或包管理器安装的，安装日志或相关文档可能会包含安装路径信息。这可能会显示出 DataEase 服务的一些信息，包括安装路径。
新增同步管理、操作日志模块，支持公共链接分享，DataEase开源数据可视化分析平台v2.3.0发布
FIT2CLOUD飞致云的博客
02-05 1859
数据源新增支持DB2数据源，图表新增支持透视表、指标卡。
CentOS 7 yum无法使用解决方法Could not retrieve mirrorlist http://mirrorlist.centos.org/?release=7&arch= _
weixin_58286934的博客
08-19 2359
出现这个错误是因为使用的 CentOS 7 仓库已经被归档，当前的镜像地址无法找到所需的文件。CentOS 7 的官方支持已经结束，部分仓库已被移至归档库。这导致了你的 yum 命令无法找到所需的元数据文件。CentOS 7 的官方仓库在 2024 年 6 月 30 日之后已经停止维护。因此，使用最新的 CentOS 7 官方仓库可能会遇到问题。进入/etc/yum.repos.d目录下找到 CentOS-Base.repo。
DataEase数据集定时同步任务报错解决
XiaoBei_BI的博客
01-11 910
DataEase 的定时同步的原理是 kettle 定时访问数据源抽取数据，然后将抽取的数据存储至 doris 中。因为数据库中配置了线程池，多个同步任务跑起来，kettle 访问数据源抽取数据，导致数据库连接池超出了最大连接数限制。修改数据库的配置，调大连接数限制（我环境配置了最大150个连接数）修改数据库的配置，调大超时等待时间。
如何在CentOS安装DataEase数据分析服务，并实现远程访问管理界面
定期分享我的发现和想法，感谢你的陪伴和支持
02-02 2278
DataEase 是开源的数据可视化分析工具，帮助用户快速分析数据并洞察业务趋势，从而实现业务的改进与优化。是开源的数据可视化分析工具，帮助用户快速分析数据并洞察业务趋势，从而实现业务的改进与优化。在本地搭建后，借助cpolar 内网穿透实现远程公网地址即可访问DataEase 的web ui 界面， 这样方便我们在任何设备上都可以随时打开DataEase 进行查看数据分析！
安装DataEase（Linux线上安装）
m0_51280675的博客
01-26 6355
dataease线上安装
DataEase数据可视化分析工具v-2.10.3
最新发布
05-22
DataEase是一款开源的数据可视化分析工具，旨在帮助用户快速分析数据并洞察业务趋势，从而实现业务的改进与优化。以下是关于DataEase的详细介绍： 主要功能 图表展示：支持PC端、移动端、大屏展示，支持丰富的图表...
【数据可视化】免费开源BI工具 DataEase 之血缘关系分析
都是自己踩过的坑的博客
02-24 1855
【数据可视化】免费开源BI工具 DataEase 之血缘关系分析
DataEase 是开源的数据可视化分析工具（ BI 工具 ）
05-13
DataEase 是开源的数据可视化分析工具，帮助用户快速分析数据并洞察业务趋势，从而实现业务的改进与优化。DataEase 支持丰富的数据源连接，能够通过拖拉拽方式快速制作图表，并可以方便地与他人分享
开源BI工具Dataease安装包
11-13
综合来看，Dataease作为一款开源BI工具，通过提供多样化的数据源连接、便捷的图表制作能力以及高效的团队协作支持，大大增强了数据分析的便捷性和效率。对于寻求改进和优化业务流程的企业来说，Dataease可以作为一个...
使用 DataEase 展示服务器运行状态
XiaoBei_BI的博客
03-31 1371
DataEase 部署之后默认没有监控服务器的资源使用情况，如果内网环境中有 Zabbix 等监控服务可以直接接入到 Zabbix，如果没有监控程序，为一台服务器搭建一个监控平台，将会增加服务器成本和运维成本。本文将介绍不部署监控平台的情况下，对服务器资源和运行状态进行监控。
DataEase安装与教程，人人都会的大数据可视化与BI工具！！！
热门推荐
Aidon博客
07-07 1万+
开源可视化：Metabase、redash、superset、d3js、grafana和dataease等商业可视化：finebi、powerbi、tableau、quickbi、datav、sugger、永洪等自研可视化：java web(python api) + h5 + echarts(highcharts)等 DataEase 是开源的人人都会的数据可视化分析工具，帮助用户快速分析数据并洞察业务趋势，从而实现业务的改进与优化。 本文覆盖DataEase介绍、docker安装、数据源、数据集和地图等
dataease 在线安装、离线安装、源码部署
fruge365的博客
04-22 1672
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【安装部署】DataEase Mac 电脑本地运行 Kettle 和 Doris 报错：Mounts denied
都是自己踩过的坑的博客
09-28 1628
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DataEase安装升级
春天的波菜
06-27 3486
目录一、安装条件二、在线安装三、本地单机安装1、下载 2、解压安装包3、 设置安装参数（可选）4、执行安装版本四、验证安装五、升级1、在线升级 2、离线升级六、其他注意事项一、安装条件部署服务器要求： 三、本地单机安装 1、下载 官网下载 3、 设置安装参数（可选） 注意：强烈建议不要将安装包的路径作为 DataEase 的安装目录，对日常的维护以及后续版本的升级会带来一些不必要的麻烦。从 v1.5.0 版本开始，DataEase 支持以配置文件的形式来设置安装参数，如安装目录、服务运行
在Centos中metabase安装与配置（bi工具）
CleverCode的博客
05-05 2018
metabase是一款开源的BI分析工具，开发语言clojure+React为主、也有高阶的收费版。官网：https://www.metabase.com/ 可以利用Metabase进行数据分析，数据可视化，报表生成等。开源地址：https://github.com/metabase/metabase。
桌面电脑如何快速体验DataEase？
FIT2CLOUD飞致云的博客
02-14 984
支持三款主流桌面电脑系统！
数据分析原来还可以这么搞？
DoWhatYouSay的博客
10-08 1218
手把手教你如何使用 DataEase 进行多知乎账号数据分析
能不能直接把数据血缘图画出来呢，上面思考的没有问题
03-22
<think>好的，用户想了解如何自动生成数据血缘图，需要工具或方法。首先，我需要回忆数据血缘的相关知识，并结合系统指令中的引用内容来组织回答。 用户提到的引用[1]中提到了马哈鱼数据血缘分析工具，可以分析SQL后的schema结构，并通过右键可视化数据血缘。引用[2]提到了DataEase开源BI工具，支持数据血缘分析。这些是需要重点提到的工具。 接下来，我应该分步骤回答。第一步是使用专业工具，比如提到的马哈鱼和DataEase。第二步可能需要提到数据库自带的分析功能，比如Oracle或SQL Server。第三步是编程实现，比如用Python解析SQL，但可能比较复杂。第四步是ETL工具，如Apache Atlas或Informatica，但需要确认是否在引用中有提到。引用中没有提到这些，所以可能不需要强调，但可以简要提及作为补充。 另外，用户可能需要具体操作步骤，比如安装配置工具、执行分析等。比如引用[2]里提到设置网段不冲突的例子，可能是在安装DataEase时的网络配置注意事项，需要提醒用户注意环境配置。 最后，生成相关问题，要围绕数据血缘的工具选择、步骤、注意事项和开源方案展开，确保问题符合用户可能的后续疑问。 需要检查是否符合系统指令：使用正确的中文，LaTeX格式（但问题中可能不需要数学公式），引用标注正确。这里的问题不涉及数学表达式，所以可能不需要用$符号。但如果有提到变量或公式，需注意格式。不过当前主题是数据血缘，可能不涉及数学内容，所以可以忽略LaTeX部分。 确保回答结构清晰，分步骤，引用正确。例如提到马哈鱼工具时在末尾加[^1]，提到DataEase时加[^2]。 可能用户需要开源工具，所以DataEase作为开源BI工具需要强调。同时，马哈鱼可能也是开源或免费工具，需要确认，但引用中没有详细说明，按原文引用即可。 总结回答结构： 1. 工具推荐：马哈鱼、DataEase 2. 数据库自带功能 3. 编程解析（可选，但较复杂） 4. ETL工具补充 操作步骤和注意事项 相关问题生成 检查是否遗漏了其他方法，比如数据目录工具如Amundsen，但引用中没有提到，可能不在范围内，可以省略。 现在组织语言，确保自然流畅，分点说明，并在适当位置添加引用标注。</think>### 如何自动生成数据血缘图？ #### 方法1：使用专业数据血缘分析工具 1. **马哈鱼数据血缘工具** 支持通过解析SQL脚本自动生成数据血缘关系图。操作步骤： - 导入SQL文件或直接输入SQL语句 - 工具自动解析并生成schema结构 - 在对象（如数据库、表）上右键选择“visualize”，即可查看血缘图 - 示例代码解析： ```sql CREATE TABLE sales AS SELECT product_id, SUM(amount) FROM orders GROUP BY product_id; ``` 工具会标记`sales`表依赖于`orders`表的`product_id`和`amount`字段。 2. **DataEase开源BI工具** 支持数据血缘分析，尤其适合大屏拖拽式生成： - 安装时需注意网络配置（如避免IP冲突） - 配置多数据源后，通过任务同步生成血缘关系 - 提供可视化界面直接查看字段级血缘链路[^2] #### 方法2：利用数据库内置功能 - **Oracle、SQL Server等数据库** 部分企业级数据库提供`数据字典`或`血缘分析`模块，可直接查询系统表（如`ALL_DEPENDENCIES`）获取依赖关系。 #### 方法3：编程实现（适用于定制化需求） - 使用Python解析SQL语法树（如`sqlparse`库）： ```python import sqlparse parsed = sqlparse.parse("SELECT a FROM table1 JOIN table2 ON table1.id = table2.id") # 提取表名和字段依赖关系 ``` 需自行实现可视化逻辑（如通过`Graphviz`生成图）。 #### 方法4：结合ETL工具 - **Apache Atlas、Informatica** 在数据集成或ETL流程中自动捕获血缘信息，但需额外配置元数据管理模块。 --- ### 注意事项 1. **工具选择**：优先选支持字段级血缘的工具（如马哈鱼） 2. **环境配置**：确保工具与数据库网络互通（参考DataEase的网段设置） 3. **增量同步**：部分工具需定期更新血缘关系以反映数据变化 ---
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