BI Consult Desktop Logo BI Consult Mobile Logo
  • Russian BI Исследование российских bi
  • Перейти на Fine BI
  • Контакты
  • +7 812 334-08-01
    +7 499 608-13-06
  • Отправить сообщение
  • Главная
  • Продукты Эксперт-BI
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Сельское хозяйство
    • Энергетика
    • FMCG
    • Девелоперы
    • Маркетплейсы
    • Пищевая промышленность
    • Фармацевтика
    • Построение Data Platform
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и FP&A
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • IBP
    • ИТ (CIO)
    • Закупки
  • Платформы
    • Системы бизнес-анализа (BI)
    • Интегрированное бизнес-планирование (IBP)
    • Хранилища данных (DWH / Lakehouse)
    • Каталоги данных (Data Catalog)
    • Системы ETL и ELT
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Шина данных (ESB)
    • Система управления мастер-данными (MDM)
    • Семантический слой
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH системы
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений и DWH
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность (Data Literacy)
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Greenplum
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt (Data Build Tool)
  • Компания
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Карьера
    • Скачать
    • Контакты

BI

  • FineBI
  • FineReport
  • FineDataLink
  • FineChatBI (FineAI)
  • Коннекторы данных из 1С в BI
  • Airflow / Nifi
  • Visiology
  • PIX BI
  • Modus BI
  • Yandex.DataLens
  • Open-source BI: Superset/Metabase
  • Luxms BI
  • AW BI + Alpha BI
  • FlyBI + Форсайт. Аналитическая Платформа
  • Loginom
  • Триафлай
  • AI / Исскуственный интеллект
  • Optimacros
  • Навигатор BI
  • Семантический слой

СУБД

  • Arenadata
  • ClickHouse
  • Greenplum
  • Postgres Professional
  • TData

Другое

  • Построение Data Platform
    • Аналитическое хранилище данных
    • Data Lake и Data Engineering
    • Подробнее про Data Lake
    • Внедрение Lakehouse
      • Apache Doris
      • StarRocks
      • Trino
    • Миграция витрин из пропиетарных DWH на новый стек
    • Учебный курс "Современная архитектура хранилища данных"
Главная » Курсы по системам бизнес-анализа и методологии » Учебный курс по Open-source BI - Apache Superset, Metabase, Redash » Apache Superset — необходимый и достаточный гайд по сборке

Apache Superset — необходимый и достаточный гайд по сборке

Не забываем и о самых распространенных ошибках, допускаемых при развертывании Apache Superset

 

В этой статье мы поговорим о том, как развернуть Apache Superset . Официальная документация слишком сложна для новичка, поэтому я постарался максимально упростить ее.

В первую очередь необходимо установить следующее:

  • Python 3.6 или 3.7;
  • NodeJS;
  • NPM;
  • Менеджер пакетов Yarn для NodeJS

 

Затем установим пакеты зависимостей для различных ОС:

 

MacOS:

brew install pkg-config libffi openssl python
env LDFLAGS="-L$(brew --prefix openssl)/lib" CFLAGS="-I$(brew --prefix openssl)/include" pip install cryptography==2.4.2

 

Debian/Ubuntu:

sudo apt-get install build-essential libssl-dev libffi-dev python3.6-dev python-pip libsasl2-dev libldap2-dev

 

Fedora/RHEL- дистрибутивы:

sudo yum upgrade python36u-setuptools
sudo yum install gcc gcc-c++ libffi-devel python36u-devel python36u-pip python-wheel openssl-devel libsasl2-devel openldap-devel

 

Для RHEL python36u-devel не существует, поэтому найдите правильную зависимость python3-devel, соответствующую Вашей архитектуре:

yum search python3 | grep devel

 

Как только зависимости уставлены, смело переходите к следующему шагу.

Репозиторий Superset содержит как фронтенд, так и бэкенд, которые нужно собирать отдельно. Начнем со сборки бэкенда.

 

Клонируйте репозиторий

git clone https://github.com/apache/incubator-superset.git
cd incubator-superset/

 

Создайте виртуальную среду

Создание виртуального окружения в Python – это важный этап в разработке проектов, который обеспечивает изоляцию зависимостей и предотвращает конфликты между версиями библиотек:

python3 -m venv path/to/new/virtual/env

 

Как только Вы создали виртуальную среду, активируйте ее:

source path/to/new/virtual/env/bin/activate

 

 

Установите зависимости

Теперь Вы можете установить все необходимые зависимости:

pip install -r requirements.txt
pip install -r requirements-dev.txt

 

Некоторые из зависимостей, присутствующих в файле requirements.txt, обычно вызывают ошибки при запуске Superset. Чтобы не допустить их, установите следующее:

pip install numpy==1.17
pip install sqlalchemy==1.2.18
pip install pandas==0.23.4
pip install markupsafe==1.0
pip install mysqlclient

 

Установите Superset

pip install -e .

 

Благодаря этому Вы получите доступ к файлу setup.py, необходимому для установки Superset.

Теперь перейдем к фронтэнду.

Изменяем наименование каталога на superset/assets:

cd superset/assets/

 

Как только Вы сделаете, переходите к настройке пользовательского интерфейса Superset.

 

Извлеките зависимости

Сначала мы соберем все необходимые зависимости node js с помощью yarn. Для этого достаточно запустить yarn.

Yarn загрузит и установит все зависимости, сохраненные в файле package.json.

 

Создание пользовательского интерфейса

Для создания фронтэнда используйте:

npm run build

 

Вуаля! Мы установили Superset. Теперь запустите его с помощью команды:

superset run

 

Запустите тесты

Для запуска всех тестов используйте команду:

tox

 

Теперь предлагаю рассмотреть самые распространенные ошибки при сборке Superset.

Ошибка: flask_appbuilder.base: у объекта "NoneType" отсутствует атрибут "name".

Решение:

superset init
superset db upgrade

 

Ошибка: сбой при создании виртуальной среды: virtualenv установлен с python3.6, но для создания venv Вы используете python3.7.

Решение: Переустановите virtualenv для python3.7

 

Ошибка: Отсутствует libffi.so

Решение: установите пакет python3-devel

 

Ошибка: не найдена команда flask

Решение:

pip install flask-cli

 

Ошибка: Yarn - Похоже, возникли проблемы с сетевым подключением. Пробуем еще раз

Решение: Вероятно, Вы устанавливаете все эти зависимости в закрытой сети, например, в офисе. Чтобы загрузить  зависимости настройте действительный прокси-сервер yarn:

export http_proxy=http://host:port/
export https_proxy=https://host:port/
yarn config set proxy http://host:port/
yarn config set https-proxy https://host:port/

 

Если Вы столкнулись с другими ошибками,  попробуйте найти их описание в официальном руководстве по сборке.

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

← Предыдущая статья
Суперкомплектация Apache Superset
Следующая статья →
Использование всех возможностей Apache Superset по максимуму: современная платформа для исследования и визуализации данных
Запросить видео презентацию Запросить доступ к демо стенду online Узнать стоимость лицензий

Задать вопрос

loading...

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • ПАО «Транснефть» – крупнейшая российская нефтепроводная компания. «Транснефть» обеспечивает транспортировку более 85% добываемых в России нефти и нефтепродуктов.

  • КАМИ – компания-лидер по поставкам тяжёлых станков в России, занимающаяся продажей и обслуживанием оборудования для обработки металла и дерева, изготовления мебели и не только. На сегодняшний день в компании работают более 1300 человек, запущено 10 обучающих центров, в продаже более 7000 единиц техники. 

  •  ООО «ММК-Информсервис» создает высокотехнологичные решения для эффективной работы предприятий. Разрабатывают и внедряют телекоммуникационные и бизнес-приложения, автоматизируют производство, выстраивают и поддерживают корпоративную IT-инфраструктуру.

  • АО «Евросиб СПб–транспортные системы» – оператор контейнерных сервисов с широкой сетью маршрутов на внутрироссийских и международных направлениях. Имеет успешный опыт управления парком фитинговых платформ, а также организации ускоренных контейнерных поездов, в основе которых точное расписание, оптимальные сроки доставки груза и экономическая целесообразность.

  • Решения
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Энергетика
    • Фармацевтика
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Техническая поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Платформы
    • FineBI
    • FineReport
    • FineDataLink
    • Коннекторы данных из 1С в BI
    • Airflow + NiFi
    • Visiology
    • Luxms BI
    • Modus BI
    • PIX BI
    • Arenadata
    • ClickHouse
    • Greenplum
    • Postgres Professional
    • Open-source BI: Superset/Metabase
    • Loginom
    • Yandex.DataLens
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Optimacros
    • Шины данных
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt
  • Функциональные решения
    • Создание Data Lake
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • Сквозная аналитика
  • Компания
    • О нас
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Скачать
    • Контакты
    • Политика конфиденциальности
RutubeVkontakteLinkedInYouTube
ООО "Би Ай Консалт",
ИНН: 7811437757,
ОГРН: 1097847154184
199178, Россия,
Санкт-Петербург,
6-ая линия В.О., Д. 63, 4 этаж
Тел: +7 (812) 334-08-01
Тел: +7 (499) 608-13-06
E-mail: info@biconsult.ru

 

 

 

 

 

×

Пользуясь сайтом, вы соглашаетесь с использованием cookies и политикой конфиденциальности.