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人工智能,智能运营,智能客服,企业知识管理系统(Kmaster,SuperKM)

Superset是由Airbnb(知名在线房屋短租公司)开源BI数据分析与可视化平台(曾用名Caravel、Panoramix),该工具主要特点是可自助分析、自定义仪表盘、分析结果可视化(导出)、用户/角色权限控制,还集成了一个SQL编辑器,可以进行SQL编辑查询等,原来是用于支持Druid的可视化分析,后面发展为支持很多种关系数据库及大数据计算框架,如:mysql, oracle, Postgres,Presto,sqlite, Redshift,Impala, SparkSQL, Greenplum, MSSQL. 

 

Superset官网地址为:

http://superset.apache.org/index.html

官网说明对Windows系统当前没有官方支持,不过实际上是可以安装成功的。

笔者安装环境为windows 10 64位企业版。

 

安装步骤:

1. 安装Python。 建议安装Python 3.4 以上版本。Python 2.7 版本在windows 上存在各种编码问题。

  https://www.python.org/downloads/release/python-350/

  下载Windows x86-64 executable installer 。直接使用exe的安装包即可,安装过程中选中增加到环境变量。

  检查:CMD下 分别运行python -V  和 pip-V。如果找不到命令,则需要添加python的安装目录到path环境变量下。

2. 安装 virtualenv。(此步骤可选,直接安装的话跳到第四步。因为Superset需要安装的组件较多,最好是使用virtualenv独立一套python环境。)   

  在开发Python应用程序的时候,系统安装的Python3只有一个版本。所有第三方的包都会被pip安装到Python3的site-packages目录下。

  如果我们要同时开发多个应用程序,那这些应用程序都会共用一个Python,就是安装在系统的Python 3。如果应用A需要jinja 2.7,而应用B需要jinja 2.6怎么办?

  这种情况下,每个应用可能需要各自拥有一套“独立”的Python运行环境。virtualenv就是用来为一个应用创建一套“隔离”的Python运行环境。  

  安装命令:

pip install virtualenv

3.使用virtualenv。

  先在D盘建立d:\python\myproject 目录。

d:
md python
cd python
md myproject
cd myproject

  然后激活

cd d:\python\myproject

virtualenv env
//等待初始化完成...

//激活:
env\Scripts\activate

  激活之后的界面如下图,注意在命令行输入的左侧有(env)标记,这样我们的后续操作都会在env中生效,不会影响整体的pyhton环境。

4.安装VS2015。

  Superset中依赖的一些库需要使用microsoft visual c++ 2010编译。

  根据说明应该是也可以安装 Visual C++ 2015 Build Tools:  http://landinghub.visualstudio.com/visual-cpp-build-tools

5. 安装sasl。

  这里是个大坑, 我之前直接安装superset一直安装不成功,报错(sasl.h 找不到)。

  解决办法是:通过 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#sasl 下载对应的版本

  比如咱们安装的python 是3.5版本,系统是64位,就下载sasl-0.2.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl。
  

pip install D:\Downloads\sasl-0.2.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl 

6. 前置项安装完毕,开始安装superset。

  

pip install superset
# 创建管理员帐号

fabmanager create-admin --app superset
# 初始化数据库 (windows下,先进入到 Python安装目录(或者virtualEnv的虚拟目录)下,libs\site-packages\superset\bin下)

Python  superset db upgrade
# 加载例子(后续操作都需要在libs\site-packages\superset\bin下)

Python superset load_examples

# 初始化角色和权限

Python superset init

# 启动服务,端口 8088, 使用 -p 更改端口号。

Python superset runserver -d

 

然后使用浏览器,打开localhost:8088即可看到登录页面。

 

 

7. Superset汉化

  (1)进入Superset安装目录,执行以下命令,创建相应目录(translations/zh/LC_MESSAGES ):

    

md  translations
cd translations
md zh
cd zh
md LC_MESSAGES

 

  (2)下载汉化的mo文件
  官方github:
    https://github.com/apache/incubator-superset/tree/master/superset/translations/zh/LC_MESSAGES
  下载 messages.mo文件放在上面建立的目录下
  也可以下载messages.po文件,自己手动去汉化,再将po文件编译为mo文件,编译方式,执行命令:
    

msgfmt messages.po -o messages.mo

 

  (3)修改config.py文件,并重启Superset ,修改部分如下:

  

# Setup default language 
BABEL_DEFAULT_LOCALE = 'zh' 
# Your application default translation path 
BABEL_DEFAULT_FOLDER = 'babel/translations' 
# The allowed translation for you app 
LANGUAGES = { 
#'en': {'flag': 'us', 'name': 'English'}, 
# 'fr': {'flag': 'fr', 'name': 'French'}, 
'zh': {'flag': 'cn', 'name': 'Chinese'} 
}

 

  (4)关闭浏览器重新打开即可看到汉化效果

 

8.  数据源。

  Superset默认使用sqllite。支持以下数据库:

databasepypi packageSQLAlchemy URI prefix
MySQL pip install mysqlclient mysql://
Postgres pip install psycopg2 postgresql+psycopg2://
Presto pip install pyhive presto://
Oracle pip install cx_Oracle oracle://
sqlite   sqlite://
Redshift pip install sqlalchemy-redshift postgresql+psycopg2://
MSSQL pip install pymssql mssql://
Impala pip install impyla impala://
SparkSQL pip install pyhive jdbc+hive://
Greenplum pip install psycopg2 postgresql+psycopg2://
Athena pip install "PyAthenaJDBC>1.0.9" awsathena+jdbc://
Vertica pip install sqlalchemy-vertica-python vertica+vertica_python://
ClickHouse pip install sqlalchemy-clickhouse clickhouse://

  使用pip安装好数据库后,就可以在Web界面中,配置相关数据源了。

  数据库的连接字符串格式参见:

  http://docs.sqlalchemy.org/en/rel_1_0/core/engines.html#database-urls

 

好了,最后贴一张我测试SqlServer的示例图。 使用的是 SuperKM 的测试知识分类数据。

另外,superset目前只支持单表的显示。

 

posted on 2017-08-14 17:45  calmzeal  阅读(12128)  评论(3编辑  收藏  举报