环境配置和部署Ubuntu20.04 + conda + superset

已于 2022-04-20 13:22:20 修改
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分类专栏： 开发笔记 文章标签： django python flask
于 2022-04-19 18:03:33 首次发布
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基于ubuntu20.04操作系统

配置好annaconda

创建一个虚拟环境

conda create -n superset
# 启动
conda activate superset

配置好superset需要的环境

sudo apt-get install build-essential libssl-dev libffi-dev python3-dev python3-pip libsasl2-dev libldap2-dev default-libmysqlclient-dev

在虚拟环境下，安装apache-superset

pip install apache-superset

然后对数据库进行初始化

superset db upgrade

继续执行以下操作：

# 新建管理员账号
$ export FLASK_APP=superset
superset fab create-admin

# 下载示例数据
superset load_examples

# 初始化superset
superset init

然后就可以把客户端跑起来了

superset run -p 8088 --with-threads --reload --debugger

访问地址：localhost:8088 #比如 127.0.0.1:8088

部署Superset BI（六）Superset 的主机安装
清风弄影
05-12 741
本文记录了在Ubuntu 20.04上多次尝试安装Apache Superset的过程。最初使用Docker安装时遇到数据库驱动问题，随后转向本地化安装。在本地安装过程中，遇到了虚拟环境创建失败、Python版本不兼容、依赖包冲突等问题。通过多次尝试，包括升级Python版本、调整依赖包版本、解决环境变量和权限问题，最终在第六次尝试中成功安装并启动了Superset。然而，由于高版本Superset的兼容性问题，最终选择使用Docker进行安装，并成功配置了开机启动服务。整个过程展示了在复杂环境中安装和配置
ubantu部署superset_Superset环境搭建(Ubuntu)
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【原创】Ubuntu安装 Superset
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superset之安装与部署（Ubuntu16.10)
分享人工智能学习心得与实践经验，探讨应用场景，见证变革与进步
09-27 4070
引言Superset 是Airbnb的数据科学部门开源的一套工具，它是一个自助式数据分析工具，它的主要目标是简化我们的数据探索分析操作，它的强大之处在于整个过程一气呵成，几乎不用片刻的等待。Superset通过让用户创建并且分享仪表盘的方式为数据分析人员提供一个快速的数据可视化功能。现在，我们就来安装部署下这个工具，看看到底好不好玩。安装下载地址superset的源码可以在github上找到。pip
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sudo apt-get install build-essential libssl-dev libffi-dev python3.6-dev python-pip libsasl2-dev libldap2-dev pip3 install --upgrade setuptools pip pip3 install virtualenv python3 -m venv venv . v...
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02-18
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前言 网上关于superset开发环境搭建的教程有很多，但是基本都已经过时不可用了，所以发出来这篇最新教程，希望大家少走一些弯路。 开发环境：ubuntu 19.10 + pycharm 2019.3.3  + python 3.7 项目版本信息：release分支 0.35.2 一、环境准备 1. 克隆项目到本地： git clone https://github.com/apache/incubator-superset 2. 准备环境，安装必要的工具包： sudo apt-get install build-essential libssl-dev libffi-dev python
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一、安装Superset 环境： ubuntu16.04 python2.7（linux自带） 创建虚拟环境virtualenv pip install virtualenv 此时出现报错： Command python setup.py egg_info failed with error code 1 in /tmp/pip-build-root/virtualenv ...
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背景说明 公司数据分析人员需要将日常监控分析数据进行可视化，在踩了一些坑之后，终于在业务环境中搭建成功superet,后续复现两次流程也是成功的，分享一波。。。 业务环境说明 操作系统：centos 7 python 3.6 安装步骤简介和重点 安装python3以上 (网上教程一堆，请自行搜索，后面自己也计划汇总一版流程),以下安装过程出现的均是python3 安装容器和密码验证工具，建议直接按照以下指令顺序执行就好 # yum upgrade python-setuptools
ubuntu20.04 安装conda环境
最新发布
05-08
### 在 Ubuntu 20.04 上安装 Anaconda 环境 #### 下载 Anaconda 安装脚本 访问 Anaconda 的官方网站并下载适用于 Linux 的安装脚本。对于 Ubuntu 20.04，推荐使用以下命令下载最新的 Anaconda 版本[^1]。 ```bash wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.07-1-Linux-x86_64.sh ``` #### 验证安装文件的完整性 为了确保下载的文件没有损坏或被篡改，建议计算其 SHA-256 校验值并与官方提供的校验值对比[^2]。 ```bash sha256sum Anaconda3-2023.07-1-Linux-x86_64.sh ``` 如果校验值一致，则说明文件完好无损，可以继续后续操作。 #### 授权并运行安装脚本 给下载好的安装脚本赋予可执行权限，并通过 `bash` 命令启动安装向导。 ```bash chmod +x Anaconda3-2023.07-1-Linux-x86_64.sh ./Anaconda3-2023.07-1-Linux-x86_64.sh ``` 在安装过程中，系统会提示用户阅读许可协议。输入 `yes` 表示同意条款[^2]。 随后，安装程序会询问是否接受默认安装路径（通常是 `$HOME/anaconda3`）。如果需要自定义路径，可以直接键入目标地址；否则按下回车键采用默认选项。 #### 添加 Conda 到环境变量 完成安装后，系统会进一步询问是否初始化 Conda。输入 `yes` 可以让 Conda 自动配置 Shell 环境，从而简化未来的调用过程。 ```bash Do you wish the installer to initialize Miniconda3 by running conda init? [yes|no] [no] >>> yes ``` 此步骤将在用户的 Shell 配置文件（如 `.bashrc` 或 `.zshrc`）中添加必要的环境变量声明。之后需重新加载配置文件以便更改即时生效： ```bash source ~/.bashrc ``` #### 测试安装结果 最后，可通过以下命令验证 Conda 是否成功集成至系统环境中： ```bash conda --version ``` 若显示版本号信息，则表明安装顺利完成。 --- #### 卸载 Anaconda（补充） 假如未来决定删除 Anaconda，只需彻底清除其安装目录及相关联的隐藏文件即可。 ```bash rm -rf ~/anaconda3 ~/.condarc ~/.conda ~/.continuum ``` 此外还需编辑 Shell 配置文件，移除之前加入的环境变量条目。例如针对 Bash 用户而言，打开 `.bashrc` 文件查找涉及 Conda 的部分并将其注释掉或删去： ```bash sudo nano ~/.bashrc ``` 保存修改后再次刷新配置文件： ```bash source ~/.bashrc ``` 至此便完全清除了系统的 Anaconda 设置。 ---
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