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 » Использование гиперссылки для проброса значений фильтров из одного дашборда в другой в Apache Superset

Использование гиперссылки для проброса значений фильтров из одного дашборда в другой в Apache Superset

Создание интерактивных решений для аналитики широко востребовано в области исследования данных. Формирование дашбордов с последовательным углублением в разрезы данных известная и логичная механика для построения аналитической системы. Чтобы решение было интуитивно понятным и удобным для пользователя, необходимо реализовать переход между дашбордами разных уровней анализа с передачей значений фильтров.

В текущей реализации Apache Superset такого функционала нет, но существует возможность выбирать значения для фильтров по URL-адресу. Об этом мы узнали в источнике по ссылке: https://www.blef.fr/superset-filters-in-url/

 

Для решения задачи нам необходимо:

  • Создать URL-адрес для выбора фильтров;
  • Обернуть URL-адрес в гиперссылку;
  • Добавить значения фильтров из исходного дашборда в URL-адрес;

 

Окружение:

  • Apache Superset 2.0
  • Apache Kylin 4.0

 

Пример реализации описанной выше методики:

1 Создание ссылки для выбора фильтров

Для проверки решения создадим тестовый дашборд, для которого будем выбирать фильтры, и назовем его «test_url_input». Добавим в него два фильтра (YEAR и MONTH) и таблицу, которая отображает выбранные значения фильтры, чтобы проверить влияние ссылки на чарт.

В общем виде URL-адрес для выбора фильтров для нашей версии SuperSet выглядит следующим образом:

http://<ip>:<port>/superset/dashboard/<DashbordNumber>/?native_filters=(<NATIVE_FILTER-id>:(__cache:(label:<value>,validateStatus:!f,value:!(<value>)),extraFormData:(filters:!((col:<column>,op:IN,val:!(<value>)))),filterState:(label:<value>,validateStatus:!f,value:!(<value>)),id: <NATIVE_FILTER-id>,ownState:()))

 

В указанный адрес необходимо вставить параметры:

  • <ip>:<port> ip-адрес и порт SuperSet;
  • <DashbordNumber> номер дашборда, в котором необходимо выбрать фильтры;
  • <NATIVE_FILTER-id> собственный идентификатор фильтра;
  • <value> значение для фильтра;
  • <column> название колонки, которая выбрана для фильтра.

 

Чтобы ссылка заработала необходимо предварительно установить следующие флаги в файле конфигурации config.py:

FEATURE_FLAGS = {"DASHBOARD_FILTERS_EXPERIMENTAL": True,
"DASHBOARD_NATIVE_FILTERS_SET": True,
"DASHBOARD_NATIVE_FILTERS": True,
"DASHBOARD_CROSS_FILTERS": True,
"ENABLE_TEMPLATE_PROCESSING": True}

 

Номер дашборда можно узнать в текущем URL вашего дашборда, для нашего он равен 16:

 

Идентификатор фильтра можно получить при редактировании свойств дашборда в расширенной части, просмотрев метаданные JSON (см. рисунок ниже). Для наших фильтров:

YEAR NATIVE_FILTER-aHg1b2y66
MONTH NATIVE_FILTER-LIGOzuVHD.

 

Значения для фильтров выберем отличные от указанных в примере выше:

YEAR 2021
MONTH November.

 

Название колонки мы указывали при создании фильтров:

 

Соберем все в итоговую ссылку (чтобы выбрать несколько фильтров их нужно указать через запятую), получается вот такая конструкция:

http://<ip>:<port>/superset/dashboard/16/?native_filters=(NATIVE_FILTER-aHg1b2y66:(__cache:(label:2021,validateStatus:!f,value:!(2021)),extraFormData:(filters:!((col:YEAR_NAME,op:IN,val:!(2021)))),filterState:(label:2021,validateStatus:!f,value:!(2021)),id:NATIVE_FILTER-aHg1b2y66,ownState:()),NATIVE_FILTER-LIGOzuVHD:(__cache:(label:November,validateStatus:!f,value:!(November)),extraFormData:(filters:!((col:MONTH_NAME,op:IN,val:!(November)))),filterState:(label:November,validateStatus:!f,value:!(November)),id:NATIVE_FILTER-LIGOzuVHD,ownState:()))

 

Результат работы ссылки:

 

2. Обернуть получившийся URL-адрес в гиперссылку

Создадим второй дашборд, из которого будем переходить по ссылке, назовем его «test_url_output». Он будет содержать два аналогичных фильтра (YEAR и MONTH) и таблицу с гиперссылкой на дашборд «test_url_input»

Подробно останавливаться на создании гиперссылки мы не будем, так как описывали эту механику в одной из предыдущих статей. Возьмем итоговый URL-адрес из п.1 и вставим в ячейку таблицы, запрос для реализации выглядит следующим образом:

select '<p>Cсылка на <a href =

"http://<ip>:<port>/superset/dashboard/16/?native_filters=(NATIVE_FILTER-aHg1b2y66:(__cache:(label:2021,validateStatus:!f,value:!(2021)),extraFormData:(filters:!((col:YEAR_NAME,op:IN,val:!(2021)))),filterState:(label:2021,validateStatus:!f,value:!(2021)),id:NATIVE_FILTER-aHg1b2y66,ownState:()),NATIVE_FILTER-LIGOzuVHD:(__cache:(label:November,validateStatus:!f,value:!(November)),extraFormData:(filters:!((col:MONTH_NAME,op:IN,val:!(November)))),filterState:(label:November,validateStatus:!f,value:!(November)),id:NATIVE_FILTER-LIGOzuVHD,ownState:()))

" >input</a>.</p>' as t

 

При нажатии на слово «input» в таблице дашборда «test_url_output» мы должны переместиться в дашборд «test_url_input» с пока статичными фильтрами 2021/November.

 

3. Добавим в запрос таблицы дашборда «test_url_input» шаблоны Jinja (описание можно найти в предыдущих статьях по ссылке указанной выше) вместо выбранных ранее значений (2021/November) для передачи выбранных фильтров.

В Apache Kylin для конкатирования строк можно использовать «||» или «+». В нашем примере использован «+», но при работе с числами лучше использовать «||». Итоговый запрос имеет следующий вид:

select

'<p> Cсылка на <a href = "http:// <ip>:<port>/superset/dashboard/16/?native_filters=(NATIVE_FILTER-aHg1b2y66:(__cache:(label:' + '{{ filter_values('YEAR_NAME', )[0] }}' + ',validateStatus:!f,value:!(' + '{{ filter_values('YEAR_NAME', )[0] }}' + ')),extraFormData:(filters:!((col:YEAR_NAME,op:IN,val:!(' + '{{ filter_values('YEAR_NAME', )[0] }}' + ')))),filterState:(label:' + '{{ filter_values('YEAR_NAME', )[0] }}' + ',validateStatus:!f,value:!(' + '{{ filter_values('YEAR_NAME', )[0] }}' + ')),id:NATIVE_FILTER-aHg1b2y66,ownState:()),NATIVE_FILTER-LIGOzuVHD:(__cache:(label:' + '{{ filter_values('MONTH_NAME', )[0] }}' + ',validateStatus:!f,value:!(' + '{{ filter_values('MONTH_NAME', )[0] }}' + ')),extraFormData:(filters:!((col:MONTH_NAME,op:IN,val:!(' + '{{ filter_values('MONTH_NAME', )[0] }}' + ')))),filterState:(label:' + '{{ filter_values('MONTH_NAME', )[0] }}' + ',validateStatus:!f,value:!(' + '{{ filter_values('MONTH_NAME', )[0] }}' + ')),id:NATIVE_FILTER-LIGOzuVHD,ownState:()))">input</a>.</p>' as t

 

Результат:

Источник: Блог bilab

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

← Предыдущая статья
Использование CSS для визуализации отчетности. Псевдокласс «hover»
Следующая статья →
Подключение Apache SuperSet к Apache Kylin
Запросить видео презентацию Запросить доступ к демо стенду online Узнать стоимость лицензий

Задать вопрос

loading...

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • KazanExpress — торговая площадка, на которой представлены товары с бесплатной доставкой за один день в более, чем 70 городах России. Аналитическое решение на базе платформы данных Yandex Cloud позволило компании обеспечить демократизацию данных. Результат — принятие обоснованных решений на всех уровнях, увеличение лояльности партнеров и повышение прозрачности бизнеса.

    Мониторинг ключевых метрик в реальном времени минимизировал недополученную прибыль и обеспечил рост прибыльных направлений, а возможности геоаналитики сервиса Yandex DataLens помогли за короткое время проанализировать локации для открытия более 90 ПВЗ в 25 городах России и заложить основу для роста компании.

  • «Лента» – первая по величине сеть гипермаркетов и четвертая среди крупнейших розничных сетей страны. Компания была основана в 1993 г. в Санкт-Петербурге.

    «Лента» управляет 249 гипермаркетами в 88 городах России и 131 супермаркетом в Москве, Санкт-Петербурге, Сибири, Уральском и Центральном регионах с общей торговой площадью около 1 494 тыс. кв. м. Средняя торговая площадь одного гипермаркета «Лента» составляет около 5 500 кв.м, средняя площадь супермаркета – 800 кв.м. Компания оперирует двенадцатью распределительными центрами. Штат компании – около 50, 5 тыс. человек.

  • В 2003 году Мерсико и пятью микрокредитными агентствами Мерсико было принято историческое решение о консолидации активов по всей территории Кыргызстана в целях образования национального финансового института по развитию сообществ - Компаньона. В октябре 2004 года Компаньон был зарегистрирован Национальным банком Кыргызской Республики.

  • Novikov group – первый российский ресторанный холдинг, основанный в 1991 году. Это команда профессионалов под управлением Аркадия Новикова, реализующая широкий спектр услуг в сфере гостеприимства: от проведения event-мероприятия до управления рестораном, от установления стандартов сервиса до контроля качества готовой продукции, от построения бизнес-плана проекта до реализации франшизы.

  • 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.