写在前面：博主是一只经过实战开发历练后投身培训事业的“小山猪”，昵称取自动画片《狮子王》中的“彭彭”，总是以乐观、积极的心态对待周边的事物。本人的技术路线从Java全栈工程师一路奔向大数据开发、数据挖掘领域，如今终有小成，愿将昔日所获与大家交流一二，希望对学习路上的你有所助益。同时，博主也想通过此次尝试打造一个完善的技术图书馆，任何与文章技术点有关的异常、错误、注意事项均会在末尾列出，欢迎大家通过各种方式提供素材。

• 对于文章中出现的任何错误请大家批评指出，一定及时修改。
• 有任何想要讨论和学习的问题可联系我：zhuyc@vip.163.com。
• 发布文章的风格因专栏而异，均自成体系，不足之处请大家指正。

可视化仪表板 - Superset的安装和使用

本文关键字：superset、可视化、Ubuntu、安装

一、Superset简介

Apache Superset是一个现代化的、企业级的数据探索和可视化平台，旨在帮助数据工程师和科学家在Web界面上创建和共享各种类型的数据洞察。

1. 软件作用

Apache Superset 的底层是一个 Flask 应用程序，其核心功能包括数据可视化、仪表板制作、数据切片和切块、以及 SQL Lab。在 Superset 的应用结构中，Flask 应用程序处理路由、视图函数和模板渲染，而 SQLAlchemy 提供了对多种数据库的抽象访问。
Apache Superset 支持多种数据源，可以连接到任何 SQL-speaking 数据库或数据引擎（如 MySQL、Postgres、BigQuery、Redshift 等），同时也支持各种 大数据组件 如 Hive、Presto、Druid 等，只需要安装部分组件即可。

2. 软件特点

• 具有丰富的数据可视化组件库，提供了多种图表类型，可以满足各种数据展示需求
• 使用SQL Lab可以直接执行SQL查询，方便快捷
• 采用响应式设计，对移动设备友好
• 具有强大的数据权限管理功能，可以精细控制每个用户的数据访问权限

二、Superset安装

1. 前置环境

软件需要运行在Python 3.6及以上版本，推荐使用虚拟环境，官方给出的安装步骤：https://superset.apache.org/docs/installation/installing-superset-from-scratch/。

• virtualenv安装：pip install virtualenv
• 创建虚拟环境：python3 -m venv superset
• 激活虚拟环境：. superset/bin/activate
• 前置环境安装

开始安装前，需要确保系统环境以及python虚拟环境已经安装了以下内容：

sudo apt-get update
sudo apt-get install build-essential
sudo apt-get install python3-dev

pip install wheel

2. 安装配置

• 安装superset：pip install apache-superset

• 前置设定

# 推荐添加到环境变量配置文件中
export FLASK_APP=superset
superset fab create-admin

此时会遇到一个警告，我可以可以按照如下步骤来解决：

touch superset_config.py

# 推荐添加到环境变量配置文件中
export SUPERSET_CONFIG_PATH=/home/hadoop/superset/superset_config.py
superset fab create-admin

配置SUPERSET_CONFIG_PATH的路径，指向刚刚创建的config文件，完成后再次进行启动。

• 报错解决

笔者在执行命令的过程中出现如下报错：

这是由于 sqlparse 不兼容导致的，默认安装了0.4.4，可以通过以下命令确认版本：

pip show sqlparse

此时需要降级到0.4.3，这是由于我目前安装的superset限制版本区间最低为0.4.3，如果大家选择了其它的版本请根据实际情况处理：

pip uninstall sqlparse
pip install sqlparse==0.4.3

3. 启动访问

前面的初始化步骤完成后可以导入一些样例数据，然后进行启动，在执行所有操作前需要先进行初始化。

• 导入样例数据

# 初始化命令
superset db upgrade
# 加载数据，耗时较长
superset load_examples

• superset构建

首先需要下载前端项目的源代码，然后确保系统已经安装了Node环境。小编当前使用的版本要求node 16.9.1以上，npm 7.5.4 || 8.1.2 以上，这里以安装node 16.x为例。

git clone https://github.com/apache/superset.git

强烈提醒：请保证NodeJS的大版本一致，否则需要自己想办法解决各种构建问题。如果遇到RpcIpcMessagePortClosedError错误，一般为内存不足导致，请尝试增加内存。

# 安装构建所需环境
sudo apt  install curl
curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_16.x | sudo -E bash -
sudo apt-get install -y nodejs
sudo npm install -g npm@latest
sudo npm install -g node-gyp
# ARM架构需要手动安装chromium-browser
sudo apt install chromium-browser
# 构建前端项目
npm ci
# 预先解决一些构建中遇到的问题
npx update-browserslist-db@latest
# 该步骤耗时较长 - 需要保证可用内存在4GB以上
npm run build

• superset启动

# 切换到superset-frontend的上一级目录
cd ..
superset run -p 8088 --with-threads --reload --debugger

• superset访问

启动后，在浏览器访问8088端口即可，使用此前初始化是设定的密码进行登录：

可以查看到，已经显示了此前导入过的样例：

三、数据源配置

在操作界面右上角，支持多种数据源添加方式，本文将介绍数据库连接方式。

1. PostgreSQL

• 依赖安装

在连接PostgreSQL时，需要在项目启动之前，先安装相关依赖。激活superset虚拟环境后执行如下命令：

pip install psycopg2-binary

• 连接配置

在配置界面，默认支持PostgreSQL和SQLite两种直接导入方式：

选择PostgreSQL进入配置界面：

连接成功后，可以开始创建DATASET，或者也可以使用：

点击FINISH后，再次点击右上角的➕，此时Data选单下出现Create dataset。

2. MySQL

当已经添加了一个数据库连接后，想要再次添加另外的数据源，可以按照如下步骤操作：

然后在操作界面中可以再次看到添加DATABASE的按钮，如图：

• 依赖安装

在连接MySQL时，需要在项目启动之前，先安装相关依赖。激活superset虚拟环境后执行如下命令：

sudo apt-get install libmysqlclient-dev
pip install mysqlclient

• 连接配置

在配置界面，选择Other，通过连接字符串来直接配置：

连接字符串为SQLAlchemy URI格式 -> mysql://username:password@hostname:port/database

3. Hive

• 依赖安装

在连接Hive时，需要在项目启动之前，先安装相关依赖。激活superset虚拟环境后执行如下命令：

pip install PyMySQL
pip install pyhive
pip install thrift
sudo apt-get install python-dev libsasl2-dev
pip install sasl
pip install thrift_sasl

连接前确保Hive相关服务已经启动，具体步骤可以参考：Hive 3.x的安装部署 - Ubuntu

• 连接配置

在配置界面，选择Other，通过连接字符串来直接配置：

连接字符串为SQLAlchemy URI格式 -> hive://username:password@hostname:port/database

在连接测试通过后，点击CONNECT按钮可能会出现一个无法连接的异常，但是小编实际测试后发现并没有任何影响。此时连接已经成功创建，我们只要将弹窗关闭，然后刷新页面即可，后续的使用也一切正常。

4. 其它说明

当我们不断的向superset的虚拟环境添加各种连接所需的依赖，并且创建相应类型的连接后，操作界面就会变得越来越丰富：

当我们需要的数据源类型基本稳定后，就可以将superset进程挂在后台运行了，这样我们可以专注于可视化的工作：

# 进入到对应目录后执行
nohup superset run -p 8088 --with-threads --reload --debugger &

扫描下方二维码，加入CSDN官方粉丝微信群，可以与我直接交流，还有更多福利哦~