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 » Архитектура и сайзинг Apache Superset

Архитектура и сайзинг Apache Superset

Apache Superset — это современная платформа для визуализации данных и бизнес-аналитики с открытым исходным кодом. Она предназначена для исследования и визуализации данных различных источников, включая традиционные реляционные базы данных и новые SQL- или NoSQL-системы. Superset поддерживает обработку запросов только в режиме “Live”, что позволяет быстро обрабатывать запросы в БД.  Обработкой и подготовкой данных занимается хранилище, Superset только отправляет SQL запрос к нему.

 

Архитектура Apache Superset

Архитектура Apache Superset разработана таким образом, чтобы обеспечить масштабируемость, гибкость и лёгкость интеграции с различными источниками данных. Для среды разработки и тестирования необходимо развернуть отдельный одноузловой сервер Apache Superset (Web-сервер + внутренняя база данных) и отдельный сервер Clickhouse для обработки запросов.

Кластер nginx – отвечают за балансировку входящих запросов на web-сервера;

 

Кластер Apache Superset - состоит из компонентов: веб-сервера на Flask и Celery. Первый отвечает за визуализацию, второй за отправку асинхронных запросов к СУБД DataMart;

 

Кластер Redis (High Availability) – выполняет ряд функций, в частности отвечает за хранение очередей Celery и за различный кеш Superset-а;

 

DataMart DB (Clickhouse) – база данных, содержащая конечные витрины данных для построения аналитических дашбордов;

 

System Database (PostgreSQL) – внутренняя база Apache Superset для хранения метаданных, настроек и прочей системной информации;

 

Active Directory – каталог пользователей, интеграция через LDAP.

 

Развертывание и масштабирование системы производится через использование технологий контейнеризации. Для обеспечения высокой производительность требуется разворачивать, настраивать и поддерживать дополнительные компоненты: Celery, Redis и их аналоги, которые будут отвечать за обеспечение большого количества одновременных запросов и кэширования данных. Также требуется проводить оптимизацию в исходной СУБД Clickhouse настраивая её так, чтобы целевые запросы максимально быстро отрабатывали.

 

Контейнерное развертывание

Развертывание Apache Superset через контейнеры позволяет быстро масштабировать и поддерживать архитектуру уже настроенной систему в дальнейшем.

Развертывание Apache Superset в контейнере Docker:

 

  • Установка Docker

Перед тем как начать, убедитесь, что на вашем сервере установлен Docker. Если Docker еще не установлен, вы можете скачать и установить его с официального сайта Docker для вашей операционной системы.

 

  • Скачивание образа Apache Superset

Самый простой способ начать работу с Superset — использовать официальный образ Docker, доступный на Docker Hub. Вы можете скачать образ, используя следующую команду:

docker pull apache/superset

 

  • Запуск контейнера Superset

После того как образ будет скачан, вы можете запустить контейнер следующей командой:

docker run -d -p 8088:8088 --name superset apache/superset

Эта команда запустит контейнер в фоновом режиме, пробросит порт 8088 для доступа к веб-интерфейсу Superset и назначит контейнеру имя superset.

 

  • Инициализация базы данных Superset

Перед первым использованием Superset необходимо инициализировать базу данных. Выполните следующие команды:

# Инициализация базы данных
docker exec -it superset superset db upgrade

# Загрузка примеров (необязательно)
docker exec -it superset superset load_examples

# Создание администратора
docker exec -it superset superset fab create-admin

# Инициализация ролей и прав
docker exec -it superset superset init

 

  • Доступ к веб-интерфейсу Superset

После завершения всех настроек вы можете открыть веб-браузер и перейти по адресу http://localhost:8088 для доступа к Apache Superset. Войдите, используя учетные данные администратора, которые вы создали на предыдущем шаге.

 

  • Настройка и оптимизация

Для оптимизации работы Apache Superset в контейнере можно настроить параметры, такие как подключение к внешней базе данных или изменение конфигурационных файлов Superset, расположенных внутри контейнера. Это может потребовать создания пользовательского образа Docker с соответствующими настройками конфигурации.

 

  • Масштабирование и обслуживание

Для масштабирования и обеспечения высокой доступности Superset в производственной среде рассмотрите возможность использования оркестрации контейнеров с помощью Kubernetes или Docker Swarm, которые позволяют управлять несколькими контейнерами, балансировать нагрузку и обеспечивать бесперебойную работу приложения.

 

Сайзинг

Сайзинг критичен для обеспечения производительности, масштабируемости и надежности Apache Superset.

 

Рекомендации по сайзингу

Для малых и средних проектов начальные рекомендации могут включать:

  • CPU: 4 ядра
  • Оперативная память: 16 ГБ
  • Дисковое пространство: 50 ГБ (для установки и хранения временных файлов и баз данных)
  • Сеть: Высокоскоростное подключение, особенно если данные хранятся в облачной среде

 

Для крупных предприятий или при интенсивном использовании:

  • CPU: 8-16 ядер или более, в зависимости от нагрузки
  • Оперативная память: 32 ГБ или более
  • Дисковое пространство: 100 ГБ или более, с учетом быстродействия SSD для улучшения производительности I/O
  • Сеть: Гигабитное подключение для поддержки быстрой передачи данных

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

← Предыдущая статья
Визуализация данных ClickHouse с помощью Apache Superset, часть 2: дашборды
Следующая статья →
Apache Superset 2024. Лучшие практики
Запросить видео презентацию Запросить доступ к демо стенду online Узнать стоимость лицензий

Задать вопрос

loading...

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • 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.

  • Нашей компанией был реализован проект автоматизации конвейера данных на базе СПО ETL-инструмента Apache NiFi для клиента ООО «Императорский Монетный Двор» в части актуализации данных, передаваемых из Системы Oracle в Anaplan.

  • ООО "Интернэшнл Ресторант Брэндс" – это крупнейший франчайзинговый партнер компании Yum! Brands Russia & CIS в России, отвечающий за рост и развитие бренда KFC на территории РФ. На сегодняшний день у компании более 350 ресторанов. Ежедневно в рестораны приходит 200 000+ гостей.

  • ООО "Уральская транспортная компания" — это транспортно-логистическая компания, специализирующаяся на железнодорожных перевозках грузов, создана в 2009 году.

  • 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.