Superset简介

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#数据挖掘 #数据 #可视化

Superset简介

Superset是Airbnb开源的数据挖掘平台

Github地址：https://github.com/airbnb/superset

官网地址：http://airbnb.io/projects/superset/

Superset之前叫做Caravel，还叫做过Panaramix。到今天为止，Superset在Github上已经有8200多个星了。

以下内容翻译了Github上Superset简介的主要功能：

  • 快速创建可交互的、直观形象的数据集合
  • 有丰富的可视化方法来分析数据，且具有灵活的扩展能力
  • 具有可扩展的、高粒度的安全模型，可以用复杂规则来控制访问权限。目前支持主要的认证提供商：DB、OpenID、LDAP、OAuth、和Flask AppBuiler的REMOTE_USER
  • 使用简单的语法，就可以控制数据在UI中的展现方式
  • 与Druid深度结合，可快速的分析大数据
  • 配置缓存来快速加载仪表盘

Superset最初是在Druid.io的基础上设计的，但是通过使用SQLAlchemy（一种与大多数常见数据库兼容的Python ORM），迅速扩展了范围以支持其他数据库。

关于Druid，请查看：http://druid.io


目前，由于工作需要，我可能会继续深入了解一下Superset，并将自己所学分享出来，有兴趣的朋友可以留言或私信，大家一起交流。我的邮箱:xiaoqi_117@126.com，我的QQ:364931551

数据可视化平台Superset 简介
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1.Superset基本概念 1.1 简介 Apache Superset（孵化）是一个现代化的企业级商业智能Web应用程序。 1.2 特点 • 快速创建可交互的、直观形象的数据集合 • 有丰富的可视化方法来分析数据，且具有灵活的扩展能力 • 具有可扩展的、高粒度的安全模型，可以用复杂规则来控制访问权限。目前支持主要的认证提供商：DB、OpenID、LD...
【Superset】Superset入门解析
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（图片来源于网络，侵删） 一、Superset概述 1、Superset简介 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、拥有丰富的图标展示形式、支持自定义仪表盘，且拥有友好的用户界面，十分易用 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 二、Superset安装 Superset 官网地址：http://superset.apache.
Superset
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**SuperSet简介** SuperSet是一款由Airbnb开源的商业智能（BI）数据分析和可视化平台，最初命名为Caravel或Panoramix。它以其易用性、灵活性和强大的功能而受到广泛关注。SuperSet支持多种数据源，包括关系型数据库...
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本地superset搭建superset简介使用原因本篇作用版本选择windows本地环境windows杂症如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 superset简介 Superse...
大数据组件工具——BI可视化 Superset
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Superset是由Airbnb开源的企业级BI工具，支持数据查询与可视化。本文介绍了Superset的基本功能、基于Linux的安装步骤（包括依赖安装、虚拟环境配置及初始化），以及MySQL数据源的配置方法。详细展示了如何添加数据集、编辑表格、创建图表（如表格、柱状图、折线图）并保存到Dashboard。通过数据列转换（如时间格式处理）实现更灵活的可视化展示，帮助用户快速构建数据分析平台。
Superset【部署 01】在线安装数据可视化图表工具 Superset（Python虚拟环境部署+问题解决+WEB登录配置+官方图表展示）
Java与大数据相关实践内容分享！
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Apache Superset 是一个可用于数据展示与可视化的开源软件，在处理大量数据方面效果显著。Superset 最初为 Airbnb 所开发，在2017年成为Apache的孵化项目。一个直观的界面可视化数据集和制作交互式仪表板一个广泛的美丽的可视化阵列来展示您的数据无代码的可视化构建器，提取和呈现数据集为可视化准备数据的世界级SQL IDE，包括丰富的元数据浏览器轻量级语义层，使数据分析人员能够快速定义定制的维度和指标支持多数数据库SQL语言的开箱即用。
Superset--介绍
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介绍1、BI VS 报表工具2、Superset优缺点3、Superset支持的数据库4、Superset界面 1、BI VS 报表工具 报表工具是数据展示工具，而BI（商业智能）是数据分析工具。报表工具可以制作各类数据报表、图形报表的工具，甚至还可以制作电子发票联、流程单、收据等。 BI可以将数据进行模型构建，制作成Dashboard，相比于报表，侧重点在于分析，操作简单、数据处理量大。常常基于企业搭建的数据平台，连接数据仓库进行分析。 2、Superset优缺点 开源的可视化分析(BI)工具 优点
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无法从Flask-WTF导入FlaskForm pip install -U Flask-WTF No module named ‘wtforms.csrf’ pip install -U wtforms 3.ImportError: cannot import name ‘ForkingMixIn’ pip install -U werkzeug
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Superset是一款由Airbnb开源的、目前由Apache孵化的，基于Flask-appbuilder搭建的“现代化的企业级BI（商业智能）Web应用程序”，它通过创建和分享dashboard，为数据分析提供了轻量级的数据查询和可视化方案。Superset的可取之处有很多如：它自带SQLite数据库并支持连接Hive、Impala、MySql、Oracle等几乎所有主流的数据源；支持和弦图、事件流图、热力图、视图表等及其它常规的可视化展示图表；支持可控的数据展示，能自定义展示字段、数据源等；
数据可视化与分析平台之Superset
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是一个开源的数据探查与可视化平台（曾用名 Panoramix、Caravel ），该工具在可视化、易用性和交互性上非常有特色，用户可以轻松对数据进行可视化分析。Superset 也是一款企业级商业智能 Web 应用程序。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、拥有丰富的图标展示形式、支持自定义仪表盘，且拥有友好的用户界面，十分易用。
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可视化工具之 Superset第1章 Superset入门1.1 Superset概述1.2 Superset应用场景第2章 Superset安装及使用2.1 安装Python环境2.1.1 安装Miniconda2.1.2 创建Python3.7环境2.2 Superset部署2.2.1 安装依赖2.2.2 安装Superset2.2.3 启动Supterset2.2.4 superset启停脚本第3章 Superset使用3.1 对接MySQL数据源3.1.1 安装依赖3.1.2 重启Superset3
电商数仓Superset
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### 电商数据仓库与Superset集成 #### 数据仓库概述 数据仓库是一种面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，主要用于支持企业的决策分析。不同于传统的联机事务处理(OLTP)系统，数据仓库采用联机分析处理(OLAP)技术，侧重于对历史数据的分析和挖掘，为企业提供全面、准确的决策支持[^1]。 #### Superset简介 Apache Superset 是一款开源的数据探索与可视化平台，能够帮助用户轻松创建交互式的仪表板和图表。通过配置 gunicorn 命令可以启动 Superset 应用服务，例如 `gunicorn -w 1 -t 120 -b 主机名:8787 "superset.app:create_app()"` 可用于部署安装 Superset 实例[^3]。 #### 集成方法 为了实现电商数据仓库与 Superset 的有效集成，通常遵循以下几个方面： - **连接设置** 使用数据库连接字符串来建立从 Superset 到数据仓库的安全链接。这涉及到指定正确的驱动程序、主机地址、端口以及认证凭证等参数。 - **模型定义** 在 Superset 中定义物理表或视图对应的逻辑模型，以便更好地映射到实际的数据结构上。这些模型应该反映出数据仓库内的维度表和事实表之间的关系。 - **查询优化** 考虑到大规模数据集可能带来的性能挑战，在设计 SQL 查询时应充分利用索引、分区等功能，并尽可能减少不必要的列读取操作以提高效率。 - **权限管理** 设定细粒度访问控制策略，确保只有授权人员才能查看敏感信息；同时也要保障普通用户的正常使用体验不受影响。 ```sql -- 这是一个简单的SQL语句示例，展示如何从数据仓库中提取销售记录供Superset使用 SELECT date, product_id, SUM(sales_amount) AS total_sales FROM sales_fact_table sf JOIN time_dimension td ON sf.time_key = td.time_key GROUP BY date, product_id; ``` #### 应用场景 一旦成功完成了上述步骤，则可以通过 Superset 对接后的电商平台数仓来进行多种类型的商业智能活动，比如但不限于： - 销售趋势预测； - 客户行为模式识别； - 商品推荐算法训练前的数据准备等等。
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