【学习笔记】可视化工具之 Superset

本文档详细介绍了Apache Superset的入门、安装过程及使用方法,包括如何创建Python环境,部署Superset,配置并连接MySQL数据源,以及制作仪表盘的步骤。Superset是一款强大的开源BI工具,支持多种数据源,适合用于大数据分析的可视化。

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尚硅谷大数据项目之尚品汇(可视化报表)

版本:V4.0

第1章 Superset入门

1.1 Superset概述

Apache Superset是一个开源的、现代的、轻量级BI分析工具,能够对接多种数据源、拥有丰富的图表展示形式、支持自定义仪表盘,且拥有友好的用户界面,十分易用。

1.2 Superset应用场景

由于Superset能够对接常用的大数据分析工具,如Hive、Kylin、Druid等,且支持自定义仪表盘,故可作为数仓的可视化工具。
在这里插入图片描述

第2章 Superset安装及使用

Superset官网地址:http://superset.apache.org/

2.1 安装Python环境

Superset是由Python语言编写的Web应用,要求Python3.7的环境。

2.1.1 安装Miniconda

conda是一个开源的包、环境管理器,可以用于在同一个机器上安装不同Python版本的软件包及其依赖,并能够在不同的Python环境之间切换,Anaconda包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包,比如:numpy、pandas等,Miniconda包括Conda、Python。
此处,我们不需要如此多的工具包,故选择MiniConda。
1)下载Miniconda(Python3版本)
下载地址:https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
2)安装Miniconda
(1)执行以下命令进行安装,并按照提示操作,直到安装完成。

[atguigu@hadoop102 lib]$ bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

(2)在安装过程中,出现以下提示时,可以指定安装路径
在这里插入图片描述

(3)出现以下字样,即为安装完成
在这里插入图片描述

3)加载环境变量配置文件,使之生效

[atguigu@hadoop102 lib]$ source ~/.bashrc

4)取消激活base环境
Miniconda安装完成后,每次打开终端都会激活其默认的base环境,我们可通过以下命令,禁止激活默认base环境。

[atguigu@hadoop102 lib]$ conda config --set auto_activate_base false

2.1.2 创建Python3.7环境

1)配置conda国内镜像

(base) [atguigu@hadoop102 ~]$ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
(base) [atguigu@hadoop102 ~]$ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
(base) [atguigu@hadoop102 ~]$ conda config --set show_channel_urls yes

2)创建Python3.7环境

(base) [atguigu@hadoop102 ~]$ conda create --name superset python=3.7

说明:conda环境管理常用命令
创建环境:conda create -n env_name
查看所有环境:conda info --envs
删除一个环境:conda remove -n env_name --all

3)激活superset环境

(base) [atguigu@hadoop102 ~]$ conda activate superset
### 如何在Spring Boot项目中集成LangChain4J #### 配置依赖项 为了使Spring Boot应用程序能够使用LangChain4J库,首先需要更新`pom.xml`文件来引入必要的依赖关系。考虑到当前基于Spring Boot 2.X和JDK 8的环境设置[^1],可以在项目的构建配置文件中加入如下Maven依赖: ```xml <dependency> <groupId>com.langchain4j</groupId> <artifactId>langchain4j-core</artifactId> <version>${langchain4j.version}</version> </dependency> ``` 这里`${langchain4j.version}`应替换为实际使用的LangChain4J版本号。 #### 初始化组件和服务 一旦添加了所需的依赖包,在应用启动时就可以通过创建相应的Bean实例来进行初始化操作。这通常是在某个配置类里完成的,比如下面的例子展示了如何定义一个简单的服务bean用于处理链上数据交互: ```java import com.langchain4j.client.LangChainClient; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; @Configuration public class LangChainConfig { @Bean public LangChainClient langChainClient() { return new LangChainClient(/* 可选参数 */); } } ``` 上述代码片段假设存在名为`LangChainClient`的客户端接口或实现类,它负责与区块链网络通信并提供相应功能支持。 #### 使用自动装配简化开发流程 如果希望进一步减少样板代码量,则可以考虑利用Spring框架提供的@Autowired特性来自动生成所需对象实例。例如,在控制器或其他业务逻辑层可以直接注入之前声明过的`LangChainClient` bean而无需手动new出来: ```java @RestController @RequestMapping("/api/langchain") public class LangChainController { private final LangChainClient client; @Autowired public LangChainController(LangChainClient client) { this.client = client; } // 定义API端点... } ``` 这样做的好处是可以让开发者专注于编写核心业务逻辑而不是担心底层资源管理问题。 #### 处理多入口点的情况 对于那些可能拥有多个带有`main()`函数的应用程序来说——无论是因为它们各自携带了`@SpringBootApplication`注解还是仅仅作为普通的Java程序运行——需要注意的是,默认情况下只有第一个被发现的此类方法会被视为应用程序的主要入口。为了避免潜在冲突,建议指定特定的目标类作为主类,可以通过调整maven插件配置中的属性来达成此目的[^2]: ```xml <build> ... <plugins> <plugin> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId> <configuration> <mainClass>com.example.MyApplicationWithMainMethod</mainClass> </configuration> </plugin> </plugins> ... </build> ``` 这样做能确保即使在同一工程中有其他候选者也不会干扰到预期的行为表现。
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