前言
其实大数据图表展示的这类平台有很多，Superset是其中之一，最近有个需求对各类图表展示的开发较多，索性将工作量交给这个平台。
介绍
Superset的中文翻译是快船，而Superset其实是一个自助式数据分析工具，它的主要目标是简化我们的数据探索分析操作，它的强大之处在于整个过程一气呵成，几乎不用片刻的等待。
部署
docker方式（推荐）
docker pull amancevice/caravel
docker run --name caravel -d -p 8088:8088 amancevice/caravel
docker exec -it caravel demo
#系统会提示设置管理员复制代码具体效果如下
[root@localhost ~]# docker exec -it ac94ec4d9469 demo
Username [admin]: admin
User first name [admin]: admin
User last name [user]: a
Email [admin@fab.org]: a
Password:
Repeat for confirmation:
******此处省略几百行复制代码centos系统
yum makecache
sudo easy_install -i http://pypi.douban.com/simple/ pip
sudo easy_install pip
sudo yum install gcc libffi-devel python-devel python-pip python-wheel openssl-devel libsasl2-devel openldap-devel复制代码#安装Superset
pip install superset #创建管理员用户名和密码
fabmanager create-admin --app superset #初始化Superset
superset db upgrade #装载初始化样例数据
superset load_examples #创建默认角色和权限
superset init #启动Superset
superset runserver复制代码数据库依赖
| 数据库 | 命令 | 链接方式 |
|---|---|---|
| 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 | redshift+psycopg2:// |
| MSSQL | pip install pymssql | mssql:// |
| Impala | pip install impyla | impala:// |
| SparkSQL | pip install pyhive | jdbc+hive:// |
改造（docker环境）
因为默认是有权限控制的，即使分享出去的图表也需要登录用户才能看到，那如何做到不登陆用户也能查看图表呢，于是改造之路就开始了。
方法一：改源码
刚开始没找到方法，不得不从从源码入手解开权限，
github.com/apache/incu…
/superset/views/core.py文件922行删掉 @has_access_api注解
@log_this@has_access_api@expose("/explore_json/<datasource_type>/<datasource_id>/")def explore_json(self, datasource_type, datasource_id):try:viz_obj = self.get_viz(datasource_type=datasource_type,复制代码1006行删掉 @has_access_api注解
@log_this@has_access@expose("/explore/<datasource_type>/<datasource_id>/")def explore(self, datasource_type, datasource_id):form_data = self.get_form_data()复制代码在1017行加入
viz_obj.datasource.("all_datasource_access")复制代码增加库的访问权限，可能还有些地方要改，该方法改了源码，侵入性强，不推荐。
方法二：改配置（推荐）
/superset/config.py第127行
# ---------------------------------------------------
# Roles config
# ---------------------------------------------------
# Grant public role the same set of permissions as for the GAMMA role.
# This is useful if one wants to enable anonymous users to view
# dashboards. Explicit grant on specific datasets is still required.
PUBLIC_ROLE_LIKE_GAMMA = False复制代码将PUBLIC_ROLE_LIKE_GAMMA改为True，
注释意思
授予公共角色与GAMMA角色相同的权限集。
如果想让匿名用户查看，可以设置这里
在仪表盘对特定数据集的授权显示，也在这里设置。
加入数据库权限这里加入所有数据库权限
Public [can explore on Superset, all database access on all_database_access, can explore json on Superset]复制代码其中
can explore on Superset为导出图表
can explore json on Superset为导出图表json
all database access on all_database_access访问所有数据库权限，也可以设置单个
iframe嵌入
选择某个切片，点右上角</>,复制出iframe
<iframewidth="600"height="400"seamlessframeBorder="0"scrolling="no"src="http://10.10.100.18:32771/superset/explore/table/2/?form_data=%7B%22datasource%22%3A%222__table%22%2C%22viz_type%22%3A%22bubble%22%2C%22slice_id%22%3A9%2C%22granularity_sqla%22%3A%22year%22%2C%22time_grain_sqla%22%3A%22Time+Column%22%2C%22since%22%3A%222011-01-01%22%2C%22until%22%3A%222011-01-02%22%2C%22series%22%3A%22region%22%2C%22entity%22%3A%22country_name%22%2C%22size%22%3A%22sum__SP_POP_TOTL%22%2C%22limit%22%3A0%2C%22show_legend%22%3Atrue%2C%22max_bubble_size%22%3A%2250%22%2C%22x%22%3A%22sum__SP_RUR_TOTL_ZS%22%2C%22x_axis_format%22%3A%22.3s%22%2C%22x_axis_label%22%3A%22%22%2C%22x_log_scale%22%3Afalse%2C%22y%22%3A%22sum__SP_DYN_LE00_IN%22%2C%22y_axis_format%22%3A%22.3s%22%2C%22y_axis_label%22%3A%22%22%2C%22y_log_scale%22%3Afalse%2C%22where%22%3A%22%22%2C%22having%22%3A%22%22%2C%22filters%22%3A%5B%7B%22col%22%3A%22country_code%22%2C%22op%22%3A%22not+in%22%2C%22val%22%3A%5B%22TCA%22%2C%22MNP%22%2C%22DMA%22%2C%22MHL%22%2C%22MCO%22%2C%22SXM%22%2C%22CYM%22%2C%22TUV%22%2C%22IMY%22%2C%22KNA%22%2C%22ASM%22%2C%22ADO%22%2C%22AMA%22%2C%22PLW%22%5D%7D%5D%7D&standalone=true&height=400"
>
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更多样式
总结
借助superset可以帮助我们可视化进行数据库分析，支持导出导入sql语句，支持各种数据库，在图表展现方面是个不错的框架。