Superset 起源于 Airbnb 在2015年发起的一次黑客马拉松比赛,起初,Superset 被命名为 Caravel 和 Panoramix,2017 年 5 月进入 Apache 孵化器。经过快四年的发展,在 2021 年 1 月,Superset 正式进入到 1 开头的版本,也就是从0.xx变成了1.xx,并且也成功晋升为 Apache 顶级项目(https://blogs.apache.org/foundation/entry/the-apache-software-foundation-announces70)。目前 Apache Superset 项目的主要负责团队来源于 Preset 公司。
Apache Superset最近发布了1.0.1版本,这也是1.0版本后的有一个重大的版本,Superset也会在以后有更多的改进。那么让我们来看一下最新的新功能吧。
Apache Superset是一个强大的BI工具,它提供了查看和探索数据的方法。它在 ClickHouse 用户中也越来越受欢迎。
在过去的几年里,数据工程领域的重要性突飞猛进,为加速创新和进步打开了大门——从今天开始,越来越多的人开始思考数据资源以及如何更好地利用它们。这一进步反过来又导致了数据技术的“第三次浪潮”。“第一次浪潮”包括 ETL、OLAP 和关系数据仓库,它们是商业智能 (BI) 生态系统的基石,无法应对大数据的4V[1]的指数增长。由于面向 BI 的栈的潜力有限,我们随后见证了“第二次浪潮”:由于 Hadoop 生态系统(允许公司横向扩展其数据平台)和 Apache Spark(为大规模高效的内存数据处理打开了大门)。
大数据流动:大数据、实时计算、数据治理,数据可视化实践类自媒体。定期发布数据治理,元数据管理落地技术实践文章,分享数据治理实践落地相关技术与资料。
Superset终于迎来了又一个重大的版本更新。使用superset已经近三年的时间了,其为我们提供了数据可视化的解决方案。也成为了最好的商用BI的替代方案。
Superset终于迎来了又一个重大的版本更新。使用superset已经近三年的时间了,其为我们提供了数据可视化的解决方案。也成为了最好的商用BI的替代方案。
Apache Superset 是一个现代的、企业级的轻量BI平台,提供了大量数据可视化组件。
我认为基于准确数据分析的复盘才是最有效的,因为不管是拍脑门定需求还是毫无根据的优化迭代都可能导致效果与期望南辕北辙。
Apache Superset 是一个开源的现代的、企业级的商业智能 web 应用程序。是一个数据可视化和数据探索平台。
搭建一套数据治理体系耗时耗力,但或许我们没有必要从头开始搞自己的数据血缘项目。本文分享如何用开源、现代的 DataOps、ETL、Dashboard、元数据、数据血缘管理系统构建大数据治理基础设施。
商业智能(BI)是指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。相比于普通的报表,BI的操作更加简单,能够处理的数据更加庞大,它更侧重于数据分析。
在当今数字化时代,数据分析和可视化成为企业决策和发展的重要支撑,很多 BI 工具昂贵的许可费用,让许多中小型企业用户和个人用户望而却步,开源 BI 工具的出现,让其成为很多用户进行数据分析展示的首选。目前市面上主流的开源 BI 产品,例如 Metabase 和 Superset,都是由国外的开发者开发的,这导致国内用户上手的时候都觉得不适应。
在本教程中,我们将通过研究一个真实的数据集来介绍 Apache Superset 中的关键概念,该数据集包含一个英国组织的员工在2011年的飞行。每趟航班的信息如下:
BI工具是数据分析的得力武器,目前市场上有很多BI软件,众所周知的有Tableau、PowerBI、Qlikview、帆软等,其中大部分是收费软件或者部分功能收费。这些工具一通百通,用好一个就够了,重要的是分析思维。
Svelte 是一种全新的构建用户界面的方法。传统框架如 React 和 Vue 在浏览器中需要做大量的工作,而 Svelte 将这些工作放到构建应用程序的编译阶段来处理。
Apache Superset 是一个现代化的企业级商业智能 Web 应用程序,快速、轻量和直观。Superset支持接入各类数据源,提供了丰富的图表,所有技能组合的用户都可以轻松地对数据进行探索和可视化。
想必大家已经听说了,1 月 21 日,开源的可视化工具 Apache Superset 宣布毕业并成为 Apache 软件基金会(ASF)的顶级项目(Top-Level Project)。
在为公司进行大数据BI工具的选型时,尤其是在起步阶段,开源选项可以提供较低的入门成本和较高的灵活性。针对几种流行的开源BI报表展示工具,以及它们的优缺点,谈一下自己的看法。
Apache Kylin™是一个开源的、分布式的分析型数据仓库,提供Hadoop/Spark 之上的 SQL 查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据,最初由 eBay 开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的表。
Apache Kylin是一个开源的大数据分布式分析引擎,提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力(可以把Kylin定义为OLAP on Hadoop)。Apache Kylin于2015年11月正式毕业成为Apache基金会(ASF) 顶级项目,是第一个由中国团队完整贡献到Apache的顶级项目。
Apache Airflow 和 Apache Superset 的创建者 Maxime Beauchemin 写了一篇文章讨论数据工程师的未来,其中讲述了他对数据工程师的现状的认知和未来发展的猜测,可供大家参考。
日常工作中我经常会收到数据分析的需求,目前大部分常规任务都可以在公司内部的 BI 平台(基于 superset)上完成。
创建虚拟环境: -(1)virtualenv env_supersetobj(创建虚拟环境)
Apache Superset(以下简称 superset)和 Apache Airflow 一样都是租房网站 airbnb 开源的,而且现在的主力开发者也是同一个人- mistercrunch (画外音:两个 Apache 项目的主要贡献者也是够强的了)。Apache Superset 于 2015 年 6 月开源,活跃度极高,基本每天都有新的特性诞生或者 bug 被修复,可惜的是与 Apache Airflow 今年毕业成为顶级项目不同,superset 依旧在孵化当中。当然孵化不代表不可用,superset 在国内外都有着广泛的应用。从 Github 首页上面可以发现使用 superset 的国内比较知名的互联网公司有:bilibili、Douban、Kuaishou、Qunar 等等,国外的更多了。因此 superset 质量是有保证的。
数据可视化是数据领域一个非常重要的应用。而结合了数据可视化和数据探索功能的BI(商业智能)工具,更是被各大公司青睐。但是,由于数据可视化工具的开发成本过高,长期以来一直是商业化的BI工具处于垄断地位。 那么,有没有优秀的开源数据可视化与数据探索平台呢? 今天为大家推荐的开源项目,就是极为优秀的数据可视化项目,Github标星高达55K。让我们一起来看看吧~
项目简介 本文是关于安装和配置直接从数据库中直接呈现的超酷和令人钦佩的D3图表,而无需任何特殊的API。这些工具名为 SuperSet,它来自Airbnb的团队。
作为技术人,我是不怎么八卦的,奈何这次国家重拳整理的是“大数据乱象”,manor作为大数据专业的学生,不得不关注此次的滴滴事件。
这篇文章中包括的类别,我们认为这些类别考虑了通用的数据科学库,即那些可能被数据科学领域的从业人员用于广义的,非神经网络的,非研究性工作的库:
众所周知,要训练出一个模型,首先我们得有数据。我们第一个例子中,直接使用dataset的api去加载mnist的数据。(minst的数据要么我们是提前下载好,放在对应的目录上,要么就根据他给的url直接从网上下载)。
前言 作为国内知名的房地产开发商,绿城经过24年的发展,已为全国25万户、80万人营造了美丽家园,并将以“理想生活综合服务提供商”为目标,持续为客户营造高品质的房产品和生活服务。 2017年,绿城理想生活集团成立,围绕客户全生活链、房屋全生命周期,为客户提供从买房子到房屋的保养维护,再到业主全方位的生活服务。为此构建了绿城+App生活服务平台、房产营销数字化平台及房屋4S服务平台,这些系统的构建为业主购房及生活服务提供了极大的便利,部分系统不仅开放给绿城客户、业主使用,同时也服务于非绿城的客户。通过一整套垂
本系列文章基于Superset 1.3.0版本。1.3.0版本目前支持分布,趋势,地理等等类型共59张图表。本次1.3版本的更新图表有了一些新的变化,而之前也一直没有做过非常细致的图表教程。
大家好,我是独孤风,一位曾经的港口煤炭工人,目前在某国企任大数据负责人,公众号大数据流动主理人。在最近的两年的时间里,因为公司的需求,还有大数据的发展趋势所在,我开始学习数据治理的相关知识。今天给大家分享一体化的元数据管理平台——OpenMetadata。
superset是通过SQLAlchemy连接数据库的。通过官方文档找到mysql的连接方式。
哈喽朋友们,欢迎来到本期『什么值得看』,如果你还不知道这是干啥的,可以戳往期内容: 什么值得看 | 0102——0109 什么值得看 | 0110——0116 每周日定期分享,内容可能会比较多比
这是Amundsen官网的一句话,对于元数据的管理工作,复杂且繁琐。可用的工具很多各有千秋,数据血缘做的较好的应该是Apache Atlas,而数据可视化做的较好的应该是Apache Superset。业界一直需要一个可以整合这些功能,让数据治理更加的简单便捷,而这正是Amundsen的使命。
Apache Superset 是一款由 Airbnb 开源的“现代化的企业级 BI(商业智能) Web 应用程序”,其通过创建和分享 dashboard,为数据分析提供了轻量级的数据查询和可视化方案。
Apache Superset 是一种广泛使用的数据可视化和探索开源工具,已被确定存在潜在的安全漏洞,可能导致身份验证绕过和远程代码执行 (RCE)。这些漏洞可能使恶意行为者能够获得目标服务器上的管理权限,从而使他们能够收集用户凭据并可能危及数据。
最近一直在关注 Apache Superset,就顺势聊聊这款很流行的数据可视化应用。而且中文社区都只有 Apache Superset 使用和部署的教程,至于 Apache Superset 本身则没有太大关注,比如 Apache Superset 的一些设计思路和更新方向,希望这篇文章能起到抛砖引玉的作用。
人是视觉动物,要用数据把一个故事讲活,图表是必不可少的。如果你经常看到做数据分析同事,在SQL客户端里执行完查询,把结果复制/粘贴到 Excel 里再做成图表,那说明你的公司缺少一个可靠的数据可视化平台。数据可视化是 Business Intelligence(BI)中的核心功能,有许多成熟的商用解决方案,如老牌的 Tableau,Qilk,新生代的 Looker,国内的 FineBI 等等。不过对于许多小公司来说,这些服务的 License 费用是一笔不小的开销,且有一种“杀鸡用牛刀”的感觉。
人是视觉动物,要用数据把一个故事讲活,图表是必不可少的。如果你经常看到做数据分析同事,在SQL客户端里执行完查询,把结果复制/粘贴到Excel里再做成图表,那说明你的公司缺少一个可靠的数据可视化平台。数据可视化是Business Intelligence(简称BI)中的核心功能,有许多成熟的商用解决方案,如老牌的Tableau, Qilk,新生代的Looker,国内的FineBI等等。不过对于许多小公司来说,这些服务的License费用是一笔不小的开销,且有一种“杀鸡用牛刀”的感觉。那在开源软件如此发达的今天,在数据可视化方面,有什么靠谱的方案可以选择呢?今天给大家介绍三个比较知名的项目,分别是Superset, Redash和Metabase。前两个我都在产生环境中实际使用过,在本文中会重点介绍。Metabase我只是试玩了一下,但我觉得这是一个非常有想法的项目,所以也会和大家聊聊我对它的看法。
自动驾驶车辆(AVs)在一个不断变化的世界中运行,遭遇着在长尾分布中的各种物体和情景。这种开放世界的特性对AV系统提出了重大挑战,因为这是一个对安全至关重要的应用,必须部署可靠且训练有素的模型。随着环境的发展,对持续模型改进的需求变得明显,要求具备应对突发事件的可适应性。
上文提到了Superset 0.37的在线安装方式,只需要更新pip,然后pip install就可以了。但是在生产环境中,特别是内网环境中,很多时候是没有外网的,这时候就需要采取离线安装的方式。
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