数据可视化平台superset使用心得

我有一个需求,手里有很多的数据,需要把这些数据进行可视化的分享,前端最好的Web,可以在手机和电脑上查看,在网上找了很多资料,最开始,计划自己用Django或Flask自己开发,但能力太有限了,很多考虑不足,没看在查找资料过程中,发现一个现成的框架:

▌Superset

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。

Superset是一款轻量级的BI工具,由Airbnb的数据部门开源。整个项目基于Python框架,不是Python我也不会推荐了,它集成了Flask、D3、Pandas、SqlAlchemy等。

image
image

这个刚好和我的需求一致,于是喜出望外地下载,开始实验。

▌安装

pip install superset

pip会自动安装所有的依赖,速度可能有点慢,建议更改pip源。

image

命令行后加上 -i https://pypi.douban.com/simple ,用豆瓣的镜像源,速度嗖嗖的。

如果安装过程中报错,是部分程序缺失,像系统比较老旧的win用户,需要安装新版的visual c++,网上搜索教程即可。在官网的教程中,还要求pip install cryptography==1.7.2,我没有安装也没有影响,供大家参考。其他报错,都可以通过搜索解决。

安装成功后,需要进行初始化配置,也是在命令行输入。

fabmanager create-admin --app superset

首先用命令行创建一个admin管理员账户,也是后续的登陆账号。会依次提示输入账户名,账户使用者的first name、last name、邮箱、以及确认密码。fabmanager是flask的权限管理命令,如果大家忘了密码,也能重新设立。

superset db upgrade

初始化数据源。

superset load_examples

载入案例数据,这里的案例数据是世界卫生组织的数据,也是上文演示的各类可视化图表,大家登陆后能够直接看到。下载速度还行。

superset init

初始化默认的用户角色和权限。

superset runserver -d

我用的是win7,支持不太好,所在以调试模式启动。在每一个命令前,都加了一个python

先进入目录*c:/Python27/scripts,再运行

<python superset runserver -d

在浏览器输入 http://localhost:8088 即可。

image

进入登陆界面,输入登陆密码,大功告成。

▌启动

新的Superset已经直接有了汉化,进入后点击即可汉化。

2.jpg

选择Chinese,熟悉的中文出现了。

1.jpg

输入刚刚设置的用户名、密码。

Superset分为多个模块,安全模块是账号管理相关,包括角色列表,视图权限控制,操作日志等。管理模块没什么用,主要是设计元素。

数据源可以访问和连接数据库,切片是各类数据可视化,均是单图;看板即为Dashboard,是切片的集合,Superset提供了三个初始案例,SQL工具箱是数据查询平台。

image

为了简便,我选择了和示例中一样的数据库sqlite。

4.jpg

由于是文件型的数据库,很简单,设置好位置就可以了。测试连接,成功。

数据表,就是对数据库中的表进行选取和处理。

5.jpg

选择一个表,可以查看内容。

3.jpg
2.jpg
1.jpg
4.jpg

可以做一些选取。进入切片,绘图。

image.png
image.png

还在进一步学习研究中,欢迎一起讨论。

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 203,547评论 6 477
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 85,399评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 150,428评论 0 337
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,599评论 1 274
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,612评论 5 365
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,577评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,941评论 3 395
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,603评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,852评论 1 297
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,605评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,693评论 1 329
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,375评论 4 318
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,955评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,936评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,172评论 1 259
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 43,970评论 2 349
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,414评论 2 342

推荐阅读更多精彩内容