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。
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)。
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(看板),为数据分析提供了轻量级的数据查询与可视化方案。
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。
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。
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~
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。
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。
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。
为了查询数据,我们需要开发相应的页面,不仅要写前端,还要写查询的逻辑。现在有很多开源工具可供选择,以省去自己开发前端的工作。我们只需要将数据导入存储系统,如MySQL、Druid、Kylin,通过这些开源工具,可以快速地进行数据分析、配置dashboard
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。
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:
个人非常喜欢这种说法,最后一公里不是说目标全部达成,而是把整个路程从头到尾走了一遍。
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。
如前文所述,Superset初始化权限之后,创建5个角色,分别为Admin,Alpha,Gamma,sql_lab以及Public。Admin,Alpha和Gamma角色,分配了很多的菜单/视图权限,如果手工去修改,改错的可能性很大,加之Superset并没有说明每一项权限的完整文档,所以不建议去修改这些角色的定义。灵活使用预置的角色,可以快速满足业务上安全控制需求。 本文先介绍这几个角色,然后结合实际的安全访问控制的场景,看在Superset中怎样实现。 角色权限介绍 Admin: 拥有所有权限。 Alp
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 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。
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。
实时数据分析门槛较高,我们如何用极少的开发工作就完成实时数据平台的搭建,做出炫酷的图表呢?
创建虚拟环境: -(1)virtualenv env_supersetobj(创建虚拟环境)
1.1 简介 Superset是一款开源的现代化企业级BI。它是目前开源的数据分析和可视化工具中比较好用的,功能简单但可以满足我们对数据的基本需求,支持多种数据源,图表类型多,易维护,易进行二次开发。 1.2 特点 1)丰富的数据可视化集 2)易于使用的界面,用于浏览和可视化数据 3)创建和共享仪表板 4)可提供身份验证
现在让我们为我们的主题运行一个生成器(producer),然后向主题中发送一些数据!
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。
俗话说“工欲善其事必先利其器”,今天跟大家一起交流一款简单易用的数据查询和可视化分析的开源BI工具Redash。
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。
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)。
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。
通过之前章节的学习,我们已经成功地安装了superset,并且连接mysql数据库,可视化了王者英雄的数据。使用的是最简单Table类型的图表,但是superset还支持非常多的图表类型。
数据应用,是真正体现数仓价值的部分,包括且又不局限于 数据可视化、BI、OLAP、即席查询,实时大屏,用户画像,推荐系统,数据分析,数据挖掘,人脸识别,风控反欺诈等等。
我们最近发布了 Jmix 的 2.2 版本。这篇博客中,我们将介绍这个新版本中增加的新功能和改进。
☞ 03.OLAP引擎 [ Kylin Druid Presto Impala Kudu ADB ES .. ]
数据治理意义重大,传统的数据治理采用文档的形式进行管理,已经无法满足大数据下的数据治理需要。而适合于Hadoop大数据生态体系的数据治理就非常的重要了。
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
Pinot 是一个实时分布式 OLAP 数据存储,专为提供超低延迟分析而构建,即使在极高吞吐量下也是如此。 它可以直接从流数据源(例如 Apache Kafka 和 Amazon Kinesis)中摄取,并使事件可用于即时查询。 它还可以从 Hadoop HDFS、Amazon S3、Azure ADLS 和 Google Cloud Storage 等批处理数据源中摄取。
MPP:Massively Parallel Processing, 即大规模并行处理.
大家好,我是独孤风。元数据管理平台层出不穷,但目前主流的还是Atlas、Datahub、Openmetadata三家,那么我们该如何选择呢?
列存储是当今大数据处理和存储领域中经常被讨论的话题,有数百种格式、结构和优化方式可用于存储数据,甚至还有更多的检索方式,具体取决于计划如何使用这些数据。这种众多选项的出现,是由于不仅需要使用在线事务处理(OLTP)工具快速地摄入数据,而且需要使用在线分析处理(OLAP)工具更高效地消耗和分析数据。
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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。
目前Kylin已经可以与superset进行集成,详细的说明可参考kylin官方文档: [ superset ]。
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。
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。
4 月 29 日,开源研发数据平台 DevLake 通过投票决议,正式成为 Apache 软件基金会 (ASF) 的孵化项目。 进入孵化器后,Apache DevLake 将遵循 The Apache Way[1],在导师们的引导下,坚持以人为本、社区高于代码的理念,持续建设包容、多元、崇尚知识的社区。 一 Apache DevLake 主要特性 作为开源的研发数据平台,DevLake 向软件研发团队提供自动化、一站式的数据收集、分析以及可视化能力,帮助研发团队借助数据更好地理解开发过程,挖掘关键瓶颈
伴随着技术的不断发展与进步,我们会接触和使用越来越多的数据源。从经久不衰的MySQL、Oracle、SQLserver、DB2等关系数据库,到方兴未艾的MongoDB、Redis、Cassandra等NoSQL产品,再到屡见不鲜的各种大数据组件,如Hive、Impala、HBase、Phoenix、Spark,以及林林总总的时序数据库、全文检索系统、图数据库等等。如果有一个Client,能够连接所有这些数据源,并将常规开发环境(如SQL脚本)都集中在一个GUI中,则必将为技术人员节省大量寻找并熟悉相应工具的时间,从而提高工作效率。正所谓工欲善其事,必先利其器,本篇介绍的DBeaver正是这样一款工具软件。
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