Учебный курс по Open-source BI - Apache Superset, Metabase, Redash
Общее
- 9 продуктов для создания дашбордов
- Лучшие бесплатные открытые ПО для дашбордов в 2022 году
- 12 лучших open source BI инструментов – выбор профессионалов
Metabase
Metabase – инструмент бизнес-аналитики с открытым исходным кодом. Он не требует знания SQL и имеет приятный интерфейс, позволяющий создавать аналитические графики всего несколькими щелчками мыши.
- Знакомство с Metabase
- Начало работы с Metabase
- Metabase. Руководство пользователя 01. Что такое Metabase?
Apache Superset
Интуитивно понятный интерфейс для визуализации наборов данных и создания интерактивных информационных панелей, а также возможность подключения к более чем 40 базам данных делают Apache Superset одним из популярных решения для создания полноценных BI-систем во всем мире.
Apache Superset — Open-Source-инструмент для сбора, обработки и визуализации данных. Он содержит необходимую базовую функциональность для разработки BI-решений.
В числе достоинств Apache Superset:
- Большой набор типов визуализации данных, возможность создавать дашборды и отчёты с использованием преднастроенных шаблонов.
- Возможность добавления пользовательских плагинов для создания дашбордов.
- Расширяемая модель безопасности, которая позволяет гибко настраивать права доступа к функциональности продукта и данным.
- Встроенное асинхронное выполнение запросов и кеширование.
- Возможность настройки Single Sign-On (технология единого входа) для разных приложений с Superset.
- Гибкое масштабирование и возможность обработки больших объёмов данных без снижения производительности.
- Расширенная совместимость с базами данных: ClickHouse, Greenplum, PostgreSQL и не только.
Но Superset не панацея. У инструмента есть и недостатки:
- Высокие требования к компетенции специалистов — для подготовки данных и администрирования Superset нужен релевантный опыт.
- Для работы с Apache Superset потребуется отдельно разворачивать, настраивать и поддерживать сторонние БД, а также использовать ПО для подготовки сырых данных и построения витрин данных.
- Отсутствие технической поддержки, подробной документации. Здесь нет привычной поддержки вендора, задачи по доработке и расширению функциональности решает пользователь.
- Сложность создания кастомных плагинов и поддержки их стабильной работы при обновлении ПО.
Вместе с тем Apache Superset адаптирован для работы в облаке, масштабирования в больших распределённых средах и хорошо работает внутри контейнеров. Это гибкий в настройке инструмент, который позволяет выбирать:
- веб-сервер (Gunicorn, Nginx, Apache);
- механизм базы данных с метаданными (MySQL, Postgres, MariaDB);
- очередь сообщений (Redis, RabbitMQ, SQS);
- серверную часть результатов (S3, Redis, Memcached);
- уровень кеширования (Memcached, Redis).
Есть разные способы развертывания Apache Superset в облаке: в Docker, Kubernetes (k8s), на виртуальных машинах.
- Apache Superset — введение
- Что такое Apache Superset? Установка Docker. Примеры дашбордов
- Tableau vs Apache Superset
- Поднимаем Apache Superset
- Как установить на Ubuntu Apache Superset
- Apache Superset. Первый взгляд на BI инструмент
- Руководство по Apache Superset
- Обзор Apache Superset: функции, архитектура и установка
- Build & Deploy Custom Superset Viz Plugin
- Superset Upgrade — ValueError or Unexpected error: Invalid decryption key
- Обзор DataHub Project — Open-Source каталог данных. Установка Docker и настройка
- Поднимаем BI Apache Superset в 2023 году
- Нетипичные сценарии использования BI-системы (Apache Superset)
- Разработка аналитического BI инструмента для принятия управленческих решений на основе данных «Дашборд управления университетом»
- Apache Superset: исследование данных и создание Вашего первого дашборда
- Визуализация файлов Parquet в Apache Superset с помощью Trino или PrestoSQL
- Эффективное использование Apache Superset
- Суперкомплектация Apache Superset
- Использование всех возможностей Apache Superset по максимуму: современная платформа для исследования и визуализации данных
- Добавление новой карты в Apache Superset
- Оптимизация работы с Big Data с помощью опции автомасштабирования Presto
- Визуализация данных ClickHouse с помощью Apache Superset, часть 1: установка
- Визуализация данных ClickHouse с помощью Apache Superset, часть 2: дашборды
- Архитектура и сайзинг Apache Superset
- Apache Superset 2024. Лучшие практики
- Ускорение работы дашбордов Apache Superset с помощью материализованных представлений
- Экспертное руководство по Apache Superset 2024: Расширенные практики кастомизации, управления и избегания типичных ошибок
- Руководство по построению системы мониторинга продуктовых метрик на Apache Superset: от выбора платформы до внедрения продвинутых алгоритмов анализа
- Внедрение Column Level Security (CLS) в Apache Superset: руководство по защите конфиденциальных данных на уровне столбцов
- Как установить Apache Superset за 5 минут с помощью Docker?
- Описание файлов репозитория Superset версии 2.0.1
- Описание внутренностей контейнеров Docker для Apache Superset 2.0.1
- Текущая SQLAlchemy dataset model (SqlaTable) — Семантическая модель Superset
- Использование Apache Superset для оптимальной масштабируемости
- Курс обучения по Apache Superset BI
- Apache Superset: Многофункциональная платформа визуализации и исследования данных
- Технические ограничения Apache Superset и способы их обхода
- Поддерживаемые базы данных в Apache Superset
- Управление доступом в Apache Superset
- Примеры использования Jinja шаблонов в Apache Superset
- Apache Superset — Часто задаваемые вопросы (FAQs)
- Как создать 2 Charts и Dashboard с помощью API Apache Superset
- Экспорт / Импорт дашборда с помощью API Apache Superset
- Обзор визуализаций в Apache Superset. Типы графиков, диаграмм в Суперсет
- Feature Flags in Apache Superset (список дополнительных функций)
- Как сделать красивую табличку в Apache Superset. Как добавить url/link и image
- Как настроить отправку отчетов на почту в Apache Superset Docker
- Сравнение Apache Superset с Yandex Datalens Open-Source
- Superset 3.0: Talisman security. CSP требования. Что это?
- Как установить нужную версию Node.js и npm для разработки
- Описание package.json для Apache Superset
- Добавление новой карты в чарт Country Map в Apache Superset
- Умножение двух чисел посредством разработки пользовательской функции Jinja в Apache SuperSet
- Запуск dev-среды и разработка простейшего плагина в Apache Superset
- Очистка данных экспортируемых в CSV от кода форматирования HTML в Apache Superset
- Установка Apache SuperSet с помощью Docker на ОС Windows
- Встраивание Superset в ваше приложение
- Разработка плагина таблицы и перенос его из проекта в проект в ApacheSuperset
- Использование CSS для визуализации отчетности. Псевдокласс «hover»
- Использование гиперссылки для проброса значений фильтров из одного дашборда в другой в Apache Superset
- Подключение Apache SuperSet к Apache Kylin
- Использование функционала MS SQL в качестве источника данных для увеличения скорости работы
- Предварительная фильтрация данных во вложенном запросе по значениям фильтров в Apache Superset
- Вывод разных полей датасета в одной колонке таблицы в зависимости от значения фильтра в Apache Superset
Полный мануал по Apache Superset
- Apache Superset - Вступление
- Apache Superset - Установка и настройка
- Apache Superset - Создание Вашего первого дашборда
- Apache Superset - Безопасность
- Apache Superset - SQL lab
- Apache Superset - Галерея визуализаций
- Apache Superset - Druid
- Apache Superset - Разное
- Apache Superset - FAQ
Главное по теме
- Apache Superset — инструмент бизнес-аналитики, который решает задачи сбора, обработки и визуализации данных. Это хороший выбор для компаний, которые привыкли работать с Open-Source-инструментами: знают «подводные камни», готовы при необходимости дорабатывать функциональность самостоятельно.
- Apache Superset можно развернуть в Docker, Kubernetes (k8s), на виртуальных машинах. Вариант развертывания Apache Superset не влияет на общую архитектуру, но каждая платформа подходит для разных задач. Например, развёртывание в Docker — вариант для простых тестов, в Kubernetes — для Production-Ready-решения.
- Apache Superset — не коробочное решение и не покрывает задачи полного цикла. Для работы с ним потребуется отдельно разворачивать, настраивать и поддерживать сторонние БД, а также использовать ПО для подготовки сырых данных и построения витрин данных.
Redash – это отличный инструмент для работы с большим объемом данных и его визуализации. Redash помогает работать с базами данных, подключив их к сервису пользователи смогут при помощи SQL-запросов обрабатывать имеющиеся данные и преобразовывать их в графики, и диаграммы.
Учебный курс по Redash
- Установка Redash
- Начало работы c Redash
- Запросы Redash
- Визуализации Redash
- Дашборды Redash
- Оповещения Readsh
- Пользователи, группы и права доступа Redash