superset的安装以及和echart整合

本文档详细介绍了如何在Python环境下安装和配置Superset,包括创建虚拟环境、升级pip和setuptools、安装Superset、修改配置文件、初始化数据库、加载测试数据、创建用户、启动服务等步骤。此外,还讲解了与Kylin的对接方法以及如何在Superset中整合Echarts进行二次开发,添加自定义地图组件的完整流程。

前提条件需要python3 

1、创建虚拟环境

python3 -m venv env_superset

2、进入虚拟环境

source /data/env_superset/bin/activate

3、更新pip和setuptools

pip install --upgrade setuptools pip

4、安装superset

pip install superset

5、修改配置文件config.py

路径为/lib/python3.6/site-package/superset/config.py 修改其端口号。默认为8088此处我修改为8998

6、创建admin用户

fabmanager create-admin --app superset

7、初始化数据库

superset db upgrade

8、下载测试数据

superset load_examples

9、初始化superset,创建默认角色和权限

superset init

创建admin的用户名和密码。其他随便写就可以

10、启动superset服务,端口为8808,使用-p来绑定其它端口,-d表示开启debug

superset runserver -d &

11、退出虚拟机

deactivate

12、然后登录

http://172.16.37.84:8998/superset/welcome

 

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<think>嗯,用户想了解智能制造中的数字化运营管理大屏展示的技术实现方案。首先,我需要回顾一下相关的知识,尤其是关于智能制造、数字化运营管理大屏可视化的技术架构。 首先,智能制造的核心在于集成物联网、大数据、云计算等技术,而数字化运营管理则涉及数据的采集、处理分析,以优化生产流程。大屏展示作为信息输出的重要方式,需要高效的数据处理可视化技术。 然后,用户提到的技术架构可能包括硬件软件部分。硬件方面,大屏显示系统可能需要高性能的服务器稳定的网络设备。软件方面,可能需要数据处理平台、可视化工具以及前后端的架构设计。 接下来,我需要参考提供的引用资料。比如引用[1]提到可视化大屏的技术架构包括硬件、软件数据架构,这可以作为框架。引用[2][4]提到了数据仓库、数据集成以及Echart等工具,这可能涉及到数据处理可视化的具体技术。引用[3][5]中的数字孪生技术是否适用于智能制造呢?数字孪生可以模拟物理设备,用于实时监控预测,这可能也是智能制造的一部分。 用户的问题可能分解为几个部分:数字化运营管理的关键技术、大屏展示的实现方案、整体技术架构。需要逐一解答这些部分,并结合实际案例或现有技术方案来说明。 另外,用户可能需要了解具体的实现步骤,比如数据采集如何完成,使用哪些传感器或物联网设备,数据如何传输到云端,如何处理分析,最后如何展示在大屏上。同时,安全性、实时性可扩展性也是需要考虑的因素。 可能还需要提到一些流行的技术栈,比如使用Hadoop或Spark进行大数据处理,使用Kafka进行实时数据流处理,使用Tableau或Echart进行可视化。此外,数字孪生平台可能结合3D建模实时数据,提供更直观的监控界面。 最后,需要确保回答结构清晰,分点说明,并引用相关的资料来支持观点,比如在提到数据架构时引用[2]的数据仓库,提到可视化工具时引用[4]的Echart。同时,生成的相关问题要围绕用户的需求展开,比如技术选型、数据集成方法、实际应用案例等。</think>### 智能制造数字化运营管理与可视化大屏实现方案 #### 1. **技术架构设计** 智能制造数字化运营管理平台的技术架构通常分为以下层级: - **硬件架构**: 包括工业传感器、边缘计算设备、服务器集群(如高性能GPU服务器)、网络通信设备(5G/工业以太网)大屏显示终端(LED/LCD拼接屏)[^1][^3]。 边缘计算设备用于实时采集设备数据(如温度、振动、能耗),并通过工业协议(如OPC UA、Modbus)传输至云端或本地数据中心。 - **数据架构**: - **数据采集层**:通过物联网平台(如Azure IoT、阿里云IoT)整合设备数据、ERP/MES系统数据及外部供应链数据[^2][^5]。 - **数据存储层**:采用分布式数据库(如HBase、时序数据库TDengine)存储海量时序数据,结合数据仓库(如Hadoop)支持离线分析[^2][^4]。 - **数据处理层**:利用Flink或Spark进行实时流处理,结合机器学习模型(如预测性维护、产能优化)实现智能决策。 - **软件架构**: 采用微服务架构(如Spring Cloud、Kubernetes)实现模块化开发,集成BI工具(如FineReport、Tableau)3D可视化引擎(如Three.js、Unity)构建大屏展示系统[^4]。 #### 2. **大屏可视化实现方案** - **数据可视化工具**: 使用ECharts、D3.js或Superset实现动态图表(如热力图、甘特图),结合WebGL技术渲染3D产线模型[^4]。 示例代码(数据看板动态更新): ```javascript // 基于WebSocket实时获取数据 const socket = new WebSocket('ws://data-center/real-time'); socket.onmessage = (event) => { const data = JSON.parse(event.data); echartInstance.setOption({ series: [{ data: data.productionLine }] }); }; ``` - **大屏交互设计**: - 支持多维度钻取(如从工厂级下钻到产线级设备状态)[^3] - 告警阈值配置(如设备异常实时弹窗+声光提醒)[^1] #### 3. **关键技术** - **数字孪生**: 通过物理实体与虚拟模型的实时映射(如Ansys Twin Builder),实现设备健康度仿真与工艺优化[^3]。 公式示例(设备退化预测模型): $$R(t) = R_0 \cdot e^{-\lambda t} + \epsilon(t)$$ 其中$\lambda$为故障率系数,$\epsilon(t)$为随机扰动项。 - **AI集成**: 结合计算机视觉(如YOLO检测产品缺陷)NLP(工单语音录入),提升运营效率[^5]。 #### 4. **典型应用场景** - 生产看板:实时展示OEE(设备综合效率)、订单交付进度 - 能耗管理:基于聚类分析优化电力负荷分配 - 质量追溯:通过区块链技术实现物料批次全链路追踪
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