可能是目前颜值最高的开源BI工具-Superset

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没有声音,再好的戏也出不来
同样,没有可视化,再好的数据分析也不完美

数据可视化是大数据的『最后一公里

简介

  • Superset的Airbnb开源的数据可视化工具,目前属于Apache孵化器项目,主要用于数据分析师进行数据可视化工作
    • PS,Airbnb在数据方面做的很棒,相关的博客B格也很高,他们的博客名字居然叫『Airbnb Engineering & Data Science』,可见对于数据科学的重视
  • 在github上搜索数据可视化,Superset的star数已经远远超过其他可视化工具,文章的最后,我们也会对调研过的可视化工具进行若干对比


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目前支持的图表类型

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如何搭建

  • 官方项目地址
    • https://github.com/apache/incubator-superset
    • 不推荐直接在服务器上安装,因为依赖的包很多,一方面可能少装,其次是把环境搞乱了,很难维护后续
  • 第三方Docker项目
    • https://github.com/amancevice/superset
    • 推荐,使用docker-compose安装,支持SQLLite/PG/MySQL方式的元数据存储
    • 整个Docker包括3部分:1. 元数据 2. Redis缓存 3. Superset本身
    • 以SQLLite为例,简单的安装方式如下:
 mkdir /data1/superset 
 cd /data1/superset 

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

  cd /data1/superset/superset/examples/sqlite 
  mkdir superset
  # 这个是SQLLite的数据文件,映射到Docker内部
  touch superset/superset.db

  # 这一步必须要做,否则Docker可能没有读写权限
  chmod 777 superset/superset.db
  
  # 启动Redis
  docker-compose up -d redis
  # 启动Superset
  docker-compose up -d superset
  # Superset本身启动需要几十秒,需要观察下才能执行下一步
  docker-compose ps   
  # 进行初始化,根据提示设置用户名密码
  docker-compose exec superset superset-demo
  • 我们考虑到元数据的安全性,就使用了自己的MySQL和Redis服务,基本思路就是使用docker-compose跑起来后,把相关的表结构dump到我们线上,再修改Superset的配置指向

问题与坑

中文的支持

  • 如果你想采用MySQL作为Superset的元数据,请务必修改所MySQL表结构里的charcter,默认是latin1,连中文的Dashboard名字都不支持

    • 多说一句,直接alter table modify是不可以的,需要把数据dump出来,sed修改一下,再灌入『资深DBA友情提醒』
  • ClickHouse方面

    • Superset使用的是cloudflare/sqlalchemy-clickhouse驱动,默认是支持中文的,但是在Python2的Superset版本上,会出现中文无法正常解析的问题,所以,如果使用ClickHouse,请使用基于Python3版本的Superset

超时问题

  • 部分数据分析的SQL,需要很久才能返回,默认的Superset是30秒超时,需要酌情修改
  • 在配置文件里修改
SUPERSET_WEBSERVER_TIMEOUT = 300
CACHE_DEFAULT_TIMEOUT = 60 * 60 * 24
SQLLAB_TIMEOUT = 300
  • 我们遇到最慢的可能就是几百秒,如果再慢,就建议把数据做二次提取了

默认的limit 5000条

  • 在配置文件里修改
config.py:ROW_LIMIT = 1000000

时区问题

  • 使用Docker启动的Superset,请务必修改Docker时区

部分画图Bug

  • 老版本,地图着色异常,升级新版后解决
  • 0.23.2在时间序列堆叠图中,存在Y轴移除的Bug,如图:


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  • 通过如下方式可以临时解决:


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地图渲染

  • Superset的地图渲染使用『ISO 3166-1』进行映射,相关文档见:Country Map Tools

什么时候用Grafana,什么时候用Superset

  • 时间序列,选Grafana
  • 数据量很大,用Grafana
  • 静态的日报、报表,Superset表现力很好

我们的创新

  • 有如下一个场景,我们很难以解决:
    • 有些数据报表,需要每天使用邮件的方式发送各个产品负责人以及相关老板
    • 有人问,为啥必须发邮件,而不能走系统。
    • 答:你让老板天天登陆系统来看么?未来也许可以,目前的阶段不现实。
    • 邮件可以非常直观的方式,是一种非常友好的通信方式,所以邮件我们必须支持。
    • 那么就引发1个问题:
      • 邮件是不支持炫酷的HTML页面的(复杂的CSS样式支持),所以,想要偷懒嵌入一个页面发过去,不可以~
      • 业务繁多,有的希望有饼图,有的希望有时间序列图,有的希望有时间序列堆叠图,这些各式各样的需求很难高效满足
    • 于是乎,我们相出了如下方案:
      • 暂时不开发专门的数据图表系统(其实是有一个的,但是有一些缺陷,而且用户很少主动来门户系统查看数据,都依赖邮件)
      • 邮件发送一个HTML页面嵌入的截图
      • 关键在这个截图的生成上,答案就是,数据分析师使用Superset对各种业务配置Dashboard,后台使用Python定期截图,嵌入到HTML页面,这样,就可以发送一封样式美观大方的数据汇总邮件了
      • 遇到几个问题:
        • 发送时要强制刷新,可能会遇到查询超时问题,上面已经说了,如何解决
        • 截图可能会失败:增加重试机制,目前稳定性可以达到4个9
        • Windows的邮件客户端,对长图支持有限制,会导致图片变形
          • 好在大多数老板都Mac系统,忽略
          • 你配置Dashboard别搞那么长不就行了~

不足之处

  • 权限管理
    • 对于数据这种敏感的东西,实际使用过程中,肯定是各自看各自的数据,你并不希望别人看到你的数据
    • 目前的权限设置比较混乱,官方提供了一个复杂的权限控制,但是并不好用
  • 想快速复制一个图表?难,从SQL层面再走一遍吧

其他选项

  • metabase

    • https://github.com/metabase/metabase
    • 目前不支持ClickHouse


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  • Redash

    • https://github.com/getredash/redash
    • 支持ClickHouse
    • 美观程度相比Superset不够精美
    • 支持简单的报警规则
    • 可以把Dashboard分享出去
    • 支持的图表类型有限


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  • Zeppelin

    • https://github.com/apache/zeppelin
    • 来自Apache项目
    • 支持ClickHouse
    • 炫酷程度2颗星
    • Zeppelin更像是一个notebook,而不是一个单纯的BI工具


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  • SQLPad

    • https://github.com/rickbergfalk/sqlpad
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  • Franchise

    • https://github.com/HVF/franchise
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  • CBoard
    • https://github.com/yzhang921/CBoard
    • 国人开发的一款可视化工具
    • 交互设计的不错,但是实际用起来感觉很奇怪
    • Java系


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  • Davinci
    • 宜信开发的达芬奇,也是Java系
    • 功能还是比较全面的,只是在国内还没有大范围的使用
    • https://github.com/edp963/davinci
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  • 商业:

    • FineBI
      • 国内做的一流的BI工具,我们也接触过,很炫酷,也比较实用,目前不支持ClickHouse
    • Tableau
      • 多少商业课程都是在教这个,不过互联网讲究的是免费,怎么会用『』
  • 其他可视化资源:

    • https://github.com/thenaturalist/awesome-business-intelligence
    • https://github.com/topics/business-intelligence?o=desc&s=stars

最后

  • 目前superset迭代进度很快,建议定期跟进更新
  • 部分版本存在无法平滑更新的问题,比如最新的0.25.2版本,元数据增加了很多表,部分表的字段也做了调整,很难100%平滑升级

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