一文带你玩转Superset!大数据可视化框架学习网站大盘点!

news2024/11/24 17:56:14

介绍:Superset是一款由Airbnb开源的现代化企业级BI工具,它主要用于数据分析和可视化工作。作为Apache孵化器项目的一部分,它在处理复杂的数据分析需求上表现出色,并支持多种数据源和丰富的图表类型。
这款工具的主要特点包括自助分析、自定义仪表盘、分析结果可视化(导出)以及用户/角色权限控制等,同时还集成了一个SQL编辑器,为用户提供了方便快捷的数据查询方式。值得一提的是,由于Superset的依赖包较多,因此在部署时推荐使用第三方Docker项目以减少环境配置的复杂性。

1、Superset官网

网址:https://superset.apache.org/

1.1 介绍

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

1.2 支持的数据库

在这里插入图片描述

1.3 学习文档

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

2、superset中文网站

网址:https://zhaoweilong.github.io/superset-doc-zh/docs/miscellaneous/country-map-tools

2.1 介绍

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

3、博客园

网址:https://www.cnblogs.com/tree1123/tag/Apache%20Superset/

3.1 学习内容

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

4、学习视频推荐

1、尚硅谷大数据Superset教程(数据仓库项目首选数据可视化平台)
网址:https://www.bilibili.com/video/BV1SL4y1a7WK/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=849186cc0cbe77dd51dcd8d1dc63a69b
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
以上就是个人觉得不错的学习网站,希望能帮到学习大数据的人!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1350379.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

LED显示屏常用驱动芯片一览表

LED显示屏驱动芯片是专门用于驱动LED显示屏的核心芯片,它能够将输入的电信号转化为驱动能力,以控制LED灯的亮度和颜色。LED显示屏驱动芯片具有高可靠性、低功耗、长寿命等优点,是LED显示屏产业的核心零部件之一。 SM16306SJ LED显示屏驱动芯…

Adobe Experience Design安装指南

XD(Adobe Experience Design)下载链接 https://pan.baidu.com/s/1MVcaE2GB1Q9YpgmgDxUGJw?pwd0531 1.鼠标右击【Adobe XD 55.1(64bit)】压缩包选择(win11以上系统需先点击“显示更多选项”)【解压到 Adobe XD 55.1(64bit)】。 …

wav音频文件解析

一、音频相关概念 1、样本 A/D转换器以每秒钟上万次的速率对声波进行采样,每个采样点都记录下了原始模拟声波在某一时刻的状态,通常称之为样本。通过将一串连续的样本连接起来,就可以在计算机中描述一段声音了。 2、采样频率 每一秒钟所采…

天融信TOPSEC安全管理系统存在远程命令执行漏洞

文章目录 产品简介漏洞概述指纹识别漏洞利用修复建议 产品简介 天融信TopSec 安全管理系统,是基于大数据架构,采用多种技术手段收集各类探针设备安全数据,围绕资产、漏洞、攻击、威胁等安全要素进行全面分析,提供统一监测告警、集…

机器视觉在食品安全检测领域的应用与展望

​随着人们生活水平的提高,对食品安全的要求也越来越高。在这种背景下,机器视觉技术作为一种高效、准确的自动化检测手段,在食品安全检测领域扮演着越来越重要的角色。机器视觉系统通过模拟人眼的视觉功能,借助相机和计算机视觉算…

自然语言处理24-T5模型的介绍与训练过程,利用简单构造数据训练微调该模型,体验整个过程

大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下自然语言处理24-T5模型的介绍与训练过程,利用简单构造数据训练微调该模型,体验整个过程。在大模型ChatGPT发布之前,NLP领域是BERT,T5模型为主导,T5(Text-to-Text Transfer Transformer)是一种由Google Brain团队在2019年提出的自然…

羊奶能降低熬夜伤肝带来的伤害吗?

羊奶能降低熬夜伤肝带来的伤害吗? 熬夜已成为现代人生活中的一部分,然而,长期熬夜对身体健康的危害也不容忽视。其中,肝脏作为人体重要的器官之一,承担着排毒、合成重要蛋白质和代谢脂肪等重要功能。长期熬夜所带来的…

C语言---扫雷(Minesweeper)

扫雷 1 了解扫雷游戏1.1 基本规则1.2 基础知识1.2.1字符相减 2 实现过程1.1 棋盘设定1.2 初始化棋盘1.3 打印棋盘1.4 放置雷1.5 排查雷1.6 game()函数 3 完整代码3.1 Minesweeper.h3.2 Minesweeper.c3.3 Test.c 4 参考 1 了解扫雷游戏 点击右侧进入扫雷游戏网页版 1.1 基本规…

性能测试能力提升 —— 线程、并发、吞吐量、TPS、QPS、响应时间

一、背景 接着上一篇的知识:性能测试能力提升-关于性能测试,本篇文章,我们将主要介绍以下几方面的知识: 线程数&并发用户数相对并发&绝对并发吞吐量TPS&QPS响应时间 二、线程数、并发用户数 线程数: 主流的性能测…

【ArcGIS微课1000例】0083:地震灾害图件制作之土壤类型分布图

本文基于1:400万矢量土壤图,制作甘肃积石山6.2级地震100km范围内土壤类型分布图。 文章目录 一、土壤分布图预览二、数据集来源及简介三、土壤分布图制作一、土壤分布图预览 二、数据集来源及简介 1. 数据来源 数据集为1:400万中国土壤图,1:400万中国土壤图(2000)由中国科…

dp专题7 分割等和子集

本题链接:力扣(LeetCode)官网 - 全球极客挚爱的技术成长平台 题目: 思路: 由题意,题目意思是给出 数组 nums 找出两个子集它们的元素和相等。 这里两个自己的元素和相等,说明需要 数组 nu…

PyQt5-控件之QDialog(UI-业务分离搭建自定义xDialog)

1.继承QtWidgets.QWidget自定义对话框 继承于QtWidgets.QWidget自定义一个对话框类:SelectingDlg class SelectingDlg(QtWidgets.QWidget): def __init__(self): super(SelectingDlg, self).__init__() self.initUI() def initUI(self):s…

上网行为管理系统丨上网行为管理一体化解决方案

随着互联网的普及和发展,企业的网络安全和员工的行为管理已经成为了一个重要的问题。为了解决这个问题,上网行为管理一体化解决方案应运而生。本文将深入探讨上网行为管理一体化解决方案的背景、概念、重要性、实现方式和未来发展等方面。 一、概念 上网…

守正出奇,穿越周期 - Bytebase 的 2023

前情提要:Bytebase 的 2022|埋头苦干,孕育希望 产品迭代 2023 年共发布了 25 个版本。这个数字和 2022 年一样,除开春节和一次全员疫情,做到了两周一次的更新。 版本号从 1.11.0 升级到了 2.13.0。其中在 5 月份&…

25W以下室内照明应用解决方案:SM2188EN符合新ERP认证标准

随着LED照明技术的不断发展,室内照明领域的需求也在不断增加。针对25W以下室内照明应用,LED驱动芯片SM2188EN是一款新型的解决方案,符合最新的ERP认证标准,能够满足用户对照明产品高效、节能、稳定的需求。 SM2188EN方案原理图 L…

TDD-LTE TAU流程

目录 1. TAU成功流程 1.1 空闲态TAU 1.2 连接态TAU 2. TAU失败流程 当UE进入一个小区,该小区所属TAI不在UE保存的TAI list内时,UE发起正常TAU流程,分为IDLE和CONNECTED(即切换时)下。如果TAU accept分配了一个新的…

web自动化(5)——关键字驱动

PO 模型会增加测试脚本的编写复杂度,尤其是当测试项目规模较大或者业务逻辑较为复杂时,需要编写大量的 Page Object 类,或者一旦我们的项目发生变动甚至更换项目时,就需要大量修改原来的代码,增加了项目的维护成本。关…

合并数组或对象的几种方法

1.两个数组对象合入一起 const cc [{id: 1,age: 80岁,name: 444,},{id: 1,age: 804岁,name: 2,},{id: 1,age: 803岁,name: 3,},{id: 1,age: 830岁,name: 33,},{id: 1,age: 1022220岁,name: 白龙马111111111,}, ] const reslutList [{id: 1,age: age,name: 唐曾,},{id: 1,age…

windows无命令升级降级node版本

1. node最新版本下载链接 点击最新下载链接,找到对应版本下载并解压 2. 通过命令where node找到node.exe位置 3. 将该位置的node.exe替换为下载解压的最新node.exe 4. 重新执行node -v查看版本 --------------------------------------------------------------…

论文解读:A New CNN Building Block for Low-ResolutionImages and Small Objects

引言 之前通过stride和pooling这些下采样操作,但是这些操作都会或多或少丢失图像的信息,所以这不适用于具有低分辨率图像和小物体的更困难的任务上。像池化选择maxpooling或者是averagepooling、卷积的步长(太大的话会丢失信息)都是很头疼的问题&#x…