Apache Superset: Полное руководство по мощному открытому аналогу Power BI для визуализации и анализа данных

Введение в Apache Superset

Apache Superset представляет собой передовую платформу открытого исходного кода для исследования данных и создания интерактивных визуализаций. Этот инструмент был создан как хакатон-проект Максимом Бошменом, создателем Apache Airflow, во время его работы в компании Airbnb. С тех пор проект получил значительный вклад от ведущих технологических компаний, включая Lyft и Dropbox. В 2021 году Superset официально стал топ-уровневым проектом Apache Software Foundation, свидетельствуя о его зрелости и надежности.

Уникальная особенность Superset заключается в его способности обрабатывать данные петабайтного масштаба, что делает его идеальным для организаций, работающих с большими объемами информации. В отличие от коммерческих решений вроде Power BI, Superset предоставляет полную гибкость, контроль и отсутствие лицензионных ограничений.

Архитектура и основные компоненты

Архитектура Apache Superset построена на модульной концепции, что позволяет организациям использовать инструмент гибким и адаптируемым образом.

Основные слои архитектуры

Слой подключения данных работает через SQLAlchemy, универсальный ORM для Python. Это означает, что данные остаются в исходных базах данных, а Superset только запрашивает их по мере необходимости. Поддерживаются более сорока различных SQL-совместимых источников данных, включая PostgreSQL, MySQL, BigQuery, Redshift, Snowflake, ClickHouse, Druid и многие другие. Такой подход обеспечивает реальное время доступа к данным без необходимости их копирования в отдельное хранилище.

Слой метаданных хранит информацию о созданных графиках, дашбордах, наборах данных, пользовательских ролях и правах доступа. Этот слой использует отдельную базу данных, обычно PostgreSQL или SQLite для разработки. Метаданные полностью отделены от аналитических данных, обеспечивая безопасность и производительность.

Движок запросов и кэширование обеспечивает выполнение SQL-запросов и сохранение результатов в кэш для ускорения доступа. Superset поддерживает несколько типов кэширования, включая Redis для высокопроизводительных окружений.

Семантический слой предоставляет облегченные возможности добавления бизнес-логики к данным. Он позволяет определять виртуальные метрики, рассчитываемые столбцы и виртуальные наборы данных без необходимости изменения исходных данных.

Система безопасности и RBAC обеспечивает гранулярный контроль доступа через роли и разрешения. Superset поддерживает интеграцию с внешними системами аутентификации через OAuth, SAML, LDAP и другие протоколы.

Ключевые преимущества Superset перед Power BI

Выбор между Superset и Power BI зависит от специфических потребностей организации, но есть несколько критических различий, которые делают Superset привлекательным выбором.

Открытый исходный код и отсутствие лицензионных ограничений

Superset полностью бесплатен и имеет открытый исходный код. Это означает, что организации не платят ежемесячные подписки, а также могут полностью контролировать развертывание и модификацию инструмента. Power BI требует лицензирования от Microsoft с затратами, которые значительно растут при масштабировании.

Гибкость и расширяемость

Superset можно расширять через систему плагинов визуализации. Разработчики могут создавать собственные типы графиков, используя современные JavaScript-фреймворки, и интегрировать их непосредственно в платформу. Power BI имеет более ограниченные возможности кастомизации.

SQL-ориентированный подход

В то время как Power BI требует использования DAX (Data Analysis Expressions) для создания сложных формул, Superset полностью основан на SQL. Это делает его более привлекательным для команд данных, уже имеющих опыт с SQL-запросами. Для технических пользователей это означает большую точность и контроль над преобразованиями данных.

Самостоятельное размещение и полный контроль

Superset может быть развернут на собственной инфраструктуре, что дает полный контроль над безопасностью данных и соответствием нормативным требованиям. Power BI обычно работает как облачный сервис, что может быть проблематично для организаций с высокими требованиями к конфиденциальности данных.

Интеграция с современным стеком данных

Superset отлично интегрируется с инструментами современного стека данных, включая dbt для трансформаций, Apache Airflow для оркестрации, Kafka для потоковых данных и Druid для аналитики реального времени. Power BI тесно связан с экосистемой Microsoft.

Установка и первоначальная настройка

Установка через Docker Compose

Самый быстрый способ начать работать с Superset — использовать Docker Compose. Это избегает необходимости устанавливать множество зависимостей на локальной машине.

Сначала необходимо клонировать репозиторий Superset:

bash git clone --depth=1 https://github.com/apache/superset.git
cd superset

Затем используется Docker Compose для запуска всех необходимых сервисов:

bash docker compose up

После успешного запуска Superset будет доступен по адресу http://localhost:8088 с учетными данными по умолчанию (admin/admin).

Прямая установка на Ubuntu/Debian

Для более контролируемой установки на Linux-системе можно установить Superset непосредственно в виртуальное окружение Python:

bash sudo apt-get install build-essential libssl-dev libffi-dev python3-dev python3-pip libsasl2-dev libldap2-dev python3-venv

python3 -m venv superset_env
source superset_env/bin/activate

pip install --upgrade pip setuptools
export FLASK_APP=superset
pip install apache-superset

superset db upgrade
superset fab create-admin
superset load_examples
superset init

superset run -p 8088 --with-threads --reload --debugger

Развертывание на Kubernetes

Для производственных окружений рекомендуется развертывание на Kubernetes с использованием Helm-чартов. Это обеспечивает автомасштабирование, отказоустойчивость и простоту управления.

bash helm repo add superset https://apache.github.io/superset

helm install my-superset superset/superset \
  --set superset.adminUser.username=admin \
  --set superset.adminUser.password=changeme \
  --set postgresql.enabled=true \
  --set redis.enabled=true

Подключение источников данных

Superset поддерживает более сорока типов баз данных через SQLAlchemy. Процесс подключения стандартизирован, что облегчает добавление новых источников.

Подключение PostgreSQL

Для подключения PostgreSQL необходимо:

1. Перейти в меню «Data» → «Databases»
2. Нажать кнопку «+ Database»
3. Выбрать тип базы данных как «PostgreSQL»
4. Ввести URI подключения в формате:

text postgresql+psycopg2://username:password@hostname:5432/database_name

5. Протестировать подключение и сохранить

Подключение ClickHouse

ClickHouse — это столбчатая база данных, оптимизированная для аналитики. Для подключения необходимо установить драйвер:

bash pip install clickhouse-connect

Затем в интерфейсе Superset создать новое подключение с URI:

text clickhouse+native://username:password@hostname:8123/database_name?secure=true

Подключение к облачным хранилищам

Для BigQuery:

text bigquery://project_id/dataset_id

Для Redshift:

text redshift+psycopg2://username:password@hostname:5439/database_name

Для Snowflake:

text snowflake://username:password@account_identifier/database_name/schema_name

Создание наборов данных и семантический слой

Наборы данных в Superset служат основой для создания графиков и дашбордов. Они определяют, какие таблицы и столбцы доступны для анализа.

Физические наборы данных

Физические наборы данных указывают непосредственно на таблицы в базе данных. При создании такого набора данных Superset автоматически определяет доступные столбцы и их типы.

Виртуальные наборы данных

Виртуальные наборы данных основаны на SQL-запросах. Это позволяет создавать сложные трансформации на лету без необходимости создания представлений в базе данных.

Пример виртуального набора данных для анализа продаж:

sql SELECT 
    o.order_id,
    o.order_date,
    c.customer_name,
    c.customer_segment,
    p.product_category,
    o.quantity,
    o.unit_price,
    o.quantity * o.unit_price as total_amount,
    CASE 
        WHEN o.quantity > 100 THEN 'Bulk'
        WHEN o.quantity > 50 THEN 'Medium'
        ELSE 'Small'
    END as order_size
FROM orders o
JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id
JOIN products p ON o.product_id = p.product_id
WHERE o.order_date >= CURRENT_DATE - INTERVAL '365 days'

Добавление рассчитываемых столбцов

Рассчитываемые столбцы позволяют определить новые поля без изменения исходных данных:

• Валовая маржа: (цена_продажи - себестоимость) / цена_продажи * 100
• Дни до доставки: DATE_DIFF(дата_доставки, дата_заказа)
• Категория клиента: CASE WHEN сумма_покупок > 10000 THEN 'VIP' ELSE 'Regular' END

Определение метрик

Метрики — это предопределенные агрегации, которые можно использовать в любом графике. Например:

• Общая выручка: SUM(total_amount)
• Среднее значение заказа: AVG(total_amount)
• Количество клиентов: COUNT(DISTINCT customer_id)
• Процент доставки в срок: SUM(CASE WHEN delivered_on_time = 1 THEN 1 ELSE 0 END) / COUNT(*) * 100

SQL Lab: Продвинутый инструмент для запросов

SQL Lab — это мощный встроенный редактор SQL для выполнения сложных запросов и создания виртуальных наборов данных.

Основные возможности

SQL Lab поддерживает множество продвинутых функций для опытных пользователей:

• Несколько вкладок редактирования для работы с несколькими запросами одновременно
• История запросов с возможностью восстановления предыдущих запросов
• Предпросмотр результатов с форматированием и пагинацией
• Экспорт результатов в CSV и Excel
• EXPLAIN ANALYZE для анализа плана выполнения запроса

Использование Jinja2-шаблонов

Superset поддерживает Jinja2-шаблоны для создания динамических запросов, которые могут изменяться в зависимости от фильтров дашборда.

Пример с фильтром страны:

sql SELECT country, SUM(revenue) as total_revenue
FROM sales
WHERE 1=1
{% if filter_values('country')|length > 0 %}
    AND country IN ({{ "'" + "', '".join(filter_values('country')) + "'" }})
{% endif %}
GROUP BY country
ORDER BY total_revenue DESC

Пример с параметром URL:

sql SELECT * FROM transactions
WHERE transaction_date >= DATE '{{ url_param('start_date', '2024-01-01') }}'
AND customer_id = {{ url_param('customer_id', 'NULL')::INTEGER }}

Пример с информацией о текущем пользователе:

sql SELECT * FROM user_orders
WHERE user_id = (SELECT id FROM users WHERE username = '{{ current_user() }}')

Оптимизация запросов в SQL Lab

Для улучшения производительности запросов рекомендуется:

• Использовать EXPLAIN ANALYZE для понимания плана выполнения
• Добавлять индексы на часто используемые столбцы
• Разбивать сложные запросы на более простые подзапросы
• Использовать материализованные представления для частых агрегаций
• Избегать SELECT * и выбирать только необходимые столбцы

Создание интерактивных графиков и визуализаций

Superset включает более сорока встроенных типов визуализаций, каждая из которых оптимизирована для определенного типа анализа.

Основные типы графиков

Временные ряды используются для отслеживания метрик во времени. Они идеальны для анализа тенденций, сезонности и выявления аномалий. Временные ряды могут использовать различные гранулярности: год, квартал, месяц, неделю, день.

Столбчатые диаграммы служат для сравнения значений между категориями. Группированные столбчатые диаграммы позволяют сравнивать несколько метрик одновременно.

Тепловые карты визуализируют интенсивность явлений через цвет. Они особенно полезны для анализа корреляций между переменными или отображения матриц данных.

Круговые и кольцевые диаграммы показывают составные части целого. Они хороши для отображения долей и процентов.

Географические карты отображают данные на интерактивных географических картах, используя координаты или коды регионов.

Воронки визуализируют последовательность шагов в процессе, показывая, как значения уменьшаются на каждом этапе.

Диаграммы Санкея показывают потоки и связи между категориями.

Таблицы отображают детальные данные с возможностью сортировки и фильтрации.

KPI-индикаторы показывают единственное важное значение, часто с цветовой индикацией статуса.

Настройка внешнего вида графиков

Для каждого графика можно настроить:

• Цветовые схемы из встроенных палитр или пользовательских определений
• Легенды и подписи осей для улучшения читаемости
• Форматирование чисел (целые числа, проценты, валюта)
• Форматирование дат для представления временных значений
• Подсказки и аннотации для уточнения информации
• Интерактивные элементы такие как кроссфильтрация

Создание собственных визуализаций

Для организаций с уникальными потребностями в визуализации можно создать собственные плагины визуализации.

Процесс создания собственного плагина:

1. Установить Yeoman и генератор плагинов:

bash npm install -g yo
npm install -g @superset-ui/superset

2. Создать новый проект плагина:

bash mkdir superset-plugin-chart-custom
cd superset-plugin-chart-custom
yo @superset-ui/superset

3. Реализовать логику визуализации на TypeScript/React:

typescriptimport React from 'react';
import { SupersetPluginChartCustomProps } from './types';

const CustomChart: React.FC<SupersetPluginChartCustomProps> = (props) => {
  const { data, width, height } = props;
  
  return (
    <div style={{ width, height, backgroundColor: '#f0f0f0' }}>
      {/* Ваша пользовательская логика визуализации */}
    </div>
  );
};

export default CustomChart;

4. Опубликовать плагин в npm:

bash npm publish

5. Установить плагин в Superset:

bash npm install superset-plugin-chart-custom

Построение интерактивных дашбордов

Дашборды в Superset представляют собой сбор графиков, таблиц и фильтров, организованных в единую интерактивную страницу.

Макет и компоновка

Дашборды используют гибкую сетку для размещения элементов. Каждый элемент может быть перемещен и изменен в размере независимо от других.

Добавление фильтров

Фильтры позволяют пользователям интерактивно изменять данные, отображаемые на дашборде. Superset поддерживает несколько типов фильтров:

• Фильтр выбора: позволяет выбрать одно или несколько значений из списка
• Фильтр даты: позволяет выбрать диапазон дат
• Фильтр числового диапазона: для выбора значений в числовом диапазоне
• Поле свободного текста: для поиска по текстовым значениям

Пример добавления фильтра к дашборду:

1. Перейти в режим редактирования дашборда
2. Нажать «Add Filter»
3. Выбрать тип фильтра (например, «Select Filter List»)
4. Выбрать столбец для фильтрации
5. Применить фильтр к нужным графикам
6. Сохранить дашборд

Кроссфильтрация

Кроссфильтрация позволяет щелкать на элементы одного графика для фильтрации данных на других графиках. Это создает высокоинтерактивный опыт анализа:

1. Включить опцию «Emit native filter value» на исходном графике
2. Убедиться, что целевые графики используют тот же фильтр
3. Щелчок по элементу в одном графике автоматически обновит все связанные графики

Примечания и пояснения

Дашборды могут содержать текстовые элементы для пояснения:

• Заголовки и описания для контекстуализации информации
• HTML-текст для форматированных пояснений
• Ссылки на другие ресурсы или дашборды
• Изображения и логотипы для фирменного стиля

Оптимизация производительности и кэширование

По мере роста сложности дашбордов и размеров данных производительность становится критической проблемой.

Кэширование результатов запросов

Superset предлагает несколько уровней кэширования для улучшения производительности:

Кэширование результатов запросов сохраняет результаты запроса в памяти. Когда тот же запрос выполняется снова, результаты извлекаются из кэша вместо повторного выполнения запроса к базе данных.

Конфигурация Redis для кэширования:

python CACHE_CONFIG = {
    'CACHE_TYPE': 'redis',
    'CACHE_REDIS_URL': 'redis://localhost:6379/0',
    'CACHE_DEFAULT_TIMEOUT': 300,
    'CACHE_KEY_PREFIX': 'superset_',
}

DATA_CACHE_CONFIG = {
    'CACHE_TYPE': 'redis',
    'CACHE_REDIS_URL': 'redis://localhost:6379/1',
    'CACHE_DEFAULT_TIMEOUT': 86400,
}

Оптимизация SQL-запросов

Эффективные SQL-запросы критически важны для производительности:

• Выбирать только необходимые столбцы вместо SELECT *
• Использовать WHERE-предложения для фильтрации на уровне базы данных
• Добавлять индексы на часто используемые столбцы фильтрации и объединения
• Избегать вложенных подзапросов, где возможно использовать JOIN
• Использовать материализованные представления для часто выполняемых агрегаций

Пример неоптимизированного запроса:

sql SELECT * FROM large_table
WHERE EXTRACT(YEAR FROM date_column) = 2024

Оптимизированная версия:

sql SELECT id, date_column, amount, category FROM large_table
WHERE date_column >= '2024-01-01' AND date_column < '2025-01-01'

Пулинг подключений

Настройка пулинга подключений SQLAlchemy:

python SQLALCHEMY_ENGINE_OPTIONS = {
    'pool_size': 30,
    'max_overflow': 10,
    'pool_timeout': 30,
    'pool_recycle': 1800,
    'pool_pre_ping': True,
}

Асинхронные запросы

Для длительных запросов можно использовать асинхронное выполнение:

python SUPERSET_WEBSERVER_THREADS = 4
QUERY_CELERY_TASK_TIMEOUT = 3600
CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://localhost:6379/2'

Интеграция с современным стеком данных

Интеграция с dbt

dbt (Data Build Tool) — это инструмент трансформации данных, широко используемый в современных аналитических стеках. Superset интегрируется с dbt для синхронизации моделей данных и метрик.

Синхронизация моделей dbt с Superset:

1. Установить dbt и инициализировать проект
2. Определить модели и метрики в dbt
3. Использовать Preset CLI для синхронизации:

bash preset dbt-superset sync \
  --dbt-project-path ./my_dbt_project \
  --superset-workspace my-workspace

Пример dbt-модели с метриками:

text models:
  - name: orders
    description: 'Таблица заказов'
    columns:
      - name: order_id
        description: 'Уникальный идентификатор заказа'
      
      - name: total_amount
        description: 'Общая сумма заказа'

metrics:
  - name: total_revenue
    description: 'Общая выручка'
    type: sum
    sql: total_amount
    
  - name: average_order_value
    description: 'Средняя стоимость заказа'
    type: average
    sql: total_amount

Интеграция с Apache Kafka для потоковых данных

Для анализа данных в реальном времени Superset может быть интегрирован с Apache Kafka через промежуточные слои обработки.

Архитектура: Kafka → KSQL → Superset

1. Kafka продуцирует потоковые события
2. KSQL (Kafka Streams SQL) обрабатывает потоки и создает таблицы
3. Superset подключается к KSQL для визуализации данных

Подключение KSQL в Superset:

python# В superset_config.py
SQL ALCHEMY_BINDS = {
    'ksql': 'ksql://ksql-user:ksql-password@ksql-server:8088'
}

Пример KSQL-запроса в Superset:

sql SELECT 
  WINDOWSTART as window_time,
  event_type,
  COUNT(*) as event_count,
  AVG(value) as avg_value
FROM events_stream
WINDOW TUMBLING (SIZE 5 MINUTE)
GROUP BY event_type

Интеграция с Apache Druid

Apache Druid — это поколончная OLAP-база данных, оптимизированная для аналитики в реальном времени. Она идеально сочетается с Superset для быстрого анализа больших объемов данных.

Подключение Druid:

python DRUID_DATA_SOURCE_CONNECTION = {
    'type': 'druid',
    'scheme': 'http',
    'host': 'druid-host',
    'port': 8082,
    'database': 'druid',
}

Применение Superset в различных отраслях

Финансовый анализ и отчетность

В финансовой отрасли Superset используется для создания детальных аналитических отчетов по доходам, расходам, прибыльности и денежным потокам.

Типичный финансовый дашборд включает:

• Доходы и расходы: динамика по месяцам с разбивкой по отделениям
• Анализ прибыльности: валовая маржа, операционная прибыль, чистая прибыль по товарам
• Кассовые потоки: прогнозы и фактические значения
• Метрики ликвидности: текущий коэффициент, коэффициент быстрой ликвидности
• Анализ по проектам: план vs факт, отклонения, причины

Пример запроса для финансового анализа:

sql WITH monthly_metrics AS (
  SELECT 
    DATE_TRUNC('month', transaction_date) as month,
    SUM(CASE WHEN transaction_type = 'Revenue' THEN amount ELSE 0 END) as total_revenue,
    SUM(CASE WHEN transaction_type = 'Expense' THEN amount ELSE 0 END) as total_expenses,
    COUNT(*) as transaction_count
  FROM financial_transactions
  WHERE transaction_date >= DATE_TRUNC('year', CURRENT_DATE)
  GROUP BY DATE_TRUNC('month', transaction_date)
)
SELECT 
  month,
  total_revenue,
  total_expenses,
  (total_revenue - total_expenses) as net_profit,
  ROUND(((total_revenue - total_expenses) / total_revenue * 100), 2) as profit_margin,
  transaction_count
FROM monthly_metrics
ORDER BY month DESC

Производство и контроль качества

В производстве Superset используется для отслеживания ключевых показателей процесса (KPI), качества продукции и эффективности производства.

Производственный дашборд включает:

• Производительность оборудования: время работы, время простоя, эффективность
• Качество продукции: количество дефектов, процент брака, причины брака
• Материальные ресурсы: использование материалов, потери, затраты
• Кадровые показатели: производительность рабочих, безопасность, обучение
• Энергопотребление: затраты на электроэнергию по участкам

Запрос для анализа качества:

sql SELECT 
  production_date,
  production_line,
  COUNT(*) as total_units,
  SUM(CASE WHEN quality_status = 'Defective' THEN 1 ELSE 0 END) as defective_units,
  ROUND(100.0 * SUM(CASE WHEN quality_status = 'Defective' THEN 1 ELSE 0 END) / COUNT(*), 2) as defect_rate,
  STRING_AGG(DISTINCT defect_type, ', ') as defect_types
FROM production_quality
WHERE production_date >= CURRENT_DATE - INTERVAL '30 days'
GROUP BY production_date, production_line
ORDER BY production_date DESC, production_line

Мониторинг и оповещения

Superset поддерживает создание оповещений на основе условий в данных. При выполнении условий можно отправлять уведомления по электронной почте, Slack или другим каналам.

Создание оповещения:

1. Перейти в меню «Alerts & Reports»
2. Нажать «Create Alert»
3. Выбрать диаграмму для мониторинга
4. Установить условие (например, «Value > 1000»)
5. Установить получателей уведомлений
6. Сохранить оповещение

Безопасность и управление доступом

Аутентификация и авторизация

Superset поддерживает различные методы аутентификации:

LDAP/Active Directory:

python from flask_appbuilder.security.manager import AUTH_LDAP

AUTH_TYPE = AUTH_LDAP
LDAP_SERVER = 'ldap://your-ldap-server:389'
LDAP_USE_SSL = False
LDAP_BIND_USER = 'cn=admin,dc=example,dc=com'
LDAP_BIND_PASSWORD = 'password'
LDAP_SEARCH_BASE = 'dc=example,dc=com'
LDAP_SEARCH_FILTER = '(&(objectClass=inetOrgPerson)(uid={0}))'
LDAP_FIRSTNAME_FIELD = 'givenName'
LDAP_LASTNAME_FIELD = 'sn'
LDAP_EMAIL_FIELD = 'mail'

OAuth2:

python from flask_appbuilder.security.manager import AUTH_OAUTH

AUTH_TYPE = AUTH_OAUTH
OAUTH_PROVIDERS = [
    {
        'name': 'google',
        'token_key': 'access_token',
        'icon': 'fa-google',
        'remote_app': {
            'client_id': 'your-client-id',
            'client_secret': 'your-client-secret',
            'api_base_url': 'https://www.googleapis.com/oauth2/v1/',
            'client_kwargs': {'scope': 'email profile'},
            'request_token_url': None,
            'access_token_url': 'https://accounts.google.com/o/oauth2/token',
            'authorize_url': 'https://accounts.google.com/o/oauth2/auth',
        }
    }
]

Ролевой контроль доступа (RBAC)

Superset включает встроенные роли:

• Admin: полный контроль над системой
• Alpha: может создавать и редактировать дашборды и источники данных
• Gamma: может только просматривать дашборды и выполнять запросы
• sql_lab: может использовать SQL Lab для запросов

Пользовательские роли можно создавать с определенным набором разрешений.

Шифрование в пути и в покое

Для защиты данных в пути используйте HTTPS с TLS 1.2 или выше. Для защиты в покое используйте шифрование на уровне базы данных.

Конфигурация HTTPS с Nginx:

text server {
    listen 443 ssl;
    server_name superset.example.com;
    
    ssl_certificate /path/to/certificate.pem;
    ssl_certificate_key /path/to/key.pem;
    ssl_protocols TLSv1.2 TLSv1.3;
    ssl_ciphers HIGH:!aNULL:!MD5;
    
    location / {
        proxy_pass http://superset:8088;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
        proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
    }
}

Встраивание дашбордов в сторонние приложения

Superset предоставляет несколько способов встраивания дашбордов и графиков в другие приложения.

Встраивание через iFrame

Самый простой способ встраивания — использование iFrame:

xml<iframe 
  src="http://superset.example.com/superset/dashboard/1/" 
  width="100%" 
  height="600" 
  frameborder="0">
</iframe>

Для публичных дашбордов без аутентификации создается специальная роль «Public» с ограниченными разрешениями.

Встраивание SDK

Superset предоставляет JavaScript SDK для встраивания с поддержкой аутентификации:

javascriptimport { SupersetClient } from '@superset-ui/core';

const token = await fetch('/get-guest-token', { method: 'POST' })
  .then(r => r.json())
  .then(d => d.token);

SupersetClient.configure({ token });

const dashboardId = 1;
embedDashboard({
  id: dashboardId,
  container: '#dashboard-container',
  onDashboardLoad: () => console.log('Дашборд загружен'),
});

REST API для программного создания

Superset предоставляет REST API для создания дашбордов, графиков и выполнения запросов программно:

pythonimport requests
import json

API_URL = 'http://superset.example.com/api/v1'
USERNAME = 'admin'
PASSWORD = 'password'

# Получить токен аутентификации
auth_response = requests.post(
    f'{API_URL}/security/login',
    json={'username': USERNAME, 'password': PASSWORD}
)
token = auth_response.json()['access_token']
headers = {'Authorization': f'Bearer {token}'}

# Создать новый дашборд
dashboard_data = {
    'dashboard_title': 'Новый дашборд',
    'description': 'Описание дашборда'
}
dashboard_response = requests.post(
    f'{API_URL}/v1/dashboard/',
    json=dashboard_data,
    headers=headers
)
dashboard_id = dashboard_response.json()['id']

# Создать график в дашборде
chart_data = {
    'datasource': {'id': 1, 'type': 'table'},
    'viz_type': 'bar',
    'params': {
        'datasource': '1__table',
        'viz_type': 'bar',
        'metrics': ['count']
    }
}
chart_response = requests.post(
    f'{API_URL}/v1/chart/',
    json=chart_data,
    headers=headers
)

Развертывание и управление в производстве

Выбор метода развертывания

Docker Compose подходит для разработки и небольших развертываний. Это простой способ быстро начать работу.

Kubernetes рекомендуется для производственных окружений с высокими требованиями к масштабируемости и надежности. Он обеспечивает автоматическое масштабирование, откатывание изменений и самовосстановление.

Управляемые сервисы такие как Preset.io предоставляют полностью управляемые инстансы Superset с поддержкой, обновлениями и восстановлением.

Мониторинг и логирование

Мониторинг производительности:

python# Используйте StatsD для сбора метрик
STATS_LOG_ENABLED = True
STATS_LOGGER_CLASS = 'superset.stats_logger.StatsdStatsLogger'
STATSD_HOST = 'localhost'
STATSD_PORT = 8125
STATSD_PREFIX = 'superset'

Логирование:

python import logging

logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',
    handlers=[
        logging.FileHandler('/var/log/superset/superset.log'),
        logging.StreamHandler()
    ]
)

Обновление и обслуживание

Регулярно обновляйте Superset до последней версии для получения исправлений безопасности и новых функций:

bash# Для Docker
docker pull apache/superset
docker-compose down
docker-compose up

# Для прямой установки
pip install --upgrade apache-superset
superset db upgrade
superset init

Практический чек-лист для развертывания Superset в организации

Этап планирования

•  Определить требования к функциональности и производительности
•  Оценить объемы данных и требования к безопасности
•  Выбрать метод развертывания (Docker, Kubernetes, управляемый сервис)
•  Определить бюджет и ресурсы для внедрения
•  Выбрать источники данных для интеграции
•  Планировать обучение пользователей

Этап подготовки инфраструктуры

•  Провизионировать необходимые серверы/облачные ресурсы
•  Установить и настроить PostgreSQL/MySQL для метаданных
•  Установить и настроить Redis для кэширования
•  Настроить обратный прокси (Nginx/Apache)
•  Настроить SSL/TLS сертификаты
•  Настроить резервное копирование баз данных

Этап установки и конфигурации

•  Развернуть Superset (Docker, Kubernetes или прямо)
•  Создать администратора и начальных пользователей
•  Подключить источники данных
•  Настроить аутентификацию (LDAP/OAuth)
•  Настроить ролевой контроль доступа
•  Настроить мониторинг и алерты

Этап разработки

•  Создать наборы данных для основных источников
•  Разработать прототипы ключевых дашбордов
•  Создать метрики для часто используемых показателей
•  Оптимизировать запросы для производительности
•  Настроить кэширование

Этап тестирования и принятия

•  Провести функциональное тестирование дашбордов
•  Провести тестирование производительности с реальными объемами данных
•  Провести тестирование безопасности и контроля доступа
•  Получить принятие от пользователей
•  Провести обучение пользователей

Этап запуска

•  Провести финальную проверку инфраструктуры
•  Выполнить миграцию данных (если требуется)
•  Запустить систему в производстве
•  Мониторить производительность в первые дни
•  Собрать обратную связь пользователей

Этап эксплуатации

•  Регулярно проверять производительность системы
•  Обновлять Superset до новых версий
•  Добавлять новые источники данных по запросам
•  Разрабатывать новые дашборды по бизнес-требованиям
•  Обучать новых пользователей
•  Проводить регулярные резервные копирования

Сравнение Superset с конкурентами

Superset vs Grafana

Grafana превосходит Superset в отслеживании метрик в реальном времени и мониторинге инфраструктуры. Однако Superset лучше для бизнес-анализа и исследования данных. Графана лучше интегрируется с Prometheus и другими системами мониторинга.

Superset vs Metabase

Metabase проще в использовании для начинающих пользователей благодаря интуитивному интерфейсу. Однако Superset предоставляет большую гибкость для продвинутых пользователей через SQL Lab. Superset лучше масштабируется для больших объемов данных.

Superset vs Redash

Redash ориентирован на быстрое создание запросов и дашбордов. Superset предоставляет более полный набор функций для анализа данных. Redash имеет меньшее сообщество и документацию по сравнению с Superset.

Заключение

Apache Superset представляет собой мощный, гибкий и открытый инструмент для визуализации и анализа данных, который может служить отличной альтернативой коммерческим решениям вроде Power BI. Его способность обрабатывать данные петабайтного масштаба, глубокая интеграция с современным стеком данных и отсутствие лицензионных ограничений делают его идеальным выбором для организаций любого размера.

Хотя Superset требует больше технических знаний по сравнению с некоторыми конкурентами, это вознаграждается непревзойденной гибкостью и контролем. Организации, готовые инвестировать в обучение и настройку, получат мощный инструмент, который будет расти вместе с их потребностями в анализе данных.

Начните с простого развертывания Docker для изучения функциональности, затем переходите на Kubernetes для производственного развертывания. Сосредоточьтесь на создании качественных наборов данных и метрик, которые будут служить основой для всех последующих анализов. Используйте современные инструменты трансформации данных, такие как dbt, чтобы обеспечить качество и консистентность данных. И самое главное, сделайте дашборды понятными и полезными для ваших пользователей.