如何将Superset嵌入后台系统之实践

此次实践过程全属个人学习，我选择了在window下安装Superset，并进行嵌入后台系统实践。对此进行实践过程总结，实践成果分享给大家，供大家参考，如果你有更好的想法，欢迎留言交流。建议安装Python 3.4 以上版本。Python 2.7 版本在windows 上存在各种编码问题。https://www.python.org/downloads/release/python-350/下载Windows x86-64 executable installer 。直接使用exe的安装包即可，安装过程中选中增加到环境变量。　　检查：CMD下 分别运行python -V 和 pip-V。如果找不到命令，则需要添加python的安装目录到path环境变量下。此步骤可选，直接安装的话跳到第四步。因为Superset需要安装的组件较多，最好是使用virtualenv独立一套python环境。　　在开发Python应用程序的时候，系统安装的Python3只有一个版本。所有第三方的包都会被pip安装到Python3的site-packages目录下。　　如果我们要同时开发多个应用程序，那这些应用程序都会共用一个Python，就是安装在系统的Python 3。如果应用A需要jinja 2.7，而应用B需要jinja 2.6怎么办？这种情况下，每个应用可能需要各自拥有一套“独立”的Python运行环境。virtualenv就是用来为一个应用创建一套“隔离”的Python运行环境。安装命令：
2.3 使用virtualenv
先在D盘建立d:pythonVir 目录。然后激活：激活之后的界面如下图，注意在命令行输入的左侧有（env）标记，这样我们的后续操作都会在env中生效，不会影响整体的pyhton环境。Superset中依赖的一些库需要使用microsoft visual c++ 2010编译。根据说明应该是也可以安装 Visual C++ 2015 Build Tools： http://landinghub.visualstudio.com/visual-cpp-build-tools

这里是个大坑， 我之前直接安装superset一直安装不成功，报错（sasl.h 找不到）。解决办法是：通过 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#sasl 下载对应的版本比如咱们安装的python 是3.6版本，系统是64位，就下载sasl-0.2.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl。另外，安装过程中出现“ Failed building wheel for xxx”的解决办法如下：
出现原因：缺失相应的whl文件。 解决办法：下载并安装对应的whl文件。例如，出现“ Failed building wheel for python_geohash”则下载相应python版本的python_geohash文件。 我用的是Python3.6版本，则找到python_geohash-0.8.5-cp36-cp36m-win_amd64.whl文件进行下载即可。

安装方法：
1）前置环境准备完毕后，开始安装superset.执行成功界面：2）创建管理员账号：执行过程界面如下：3）初始化数据库 (windows下，先进入到 Python安装目录（或者virtualEnv的虚拟目录）下，libsite-packagessupersetbin下)执行命令：
4）加载例子(后续操作都需要在libsite-packagessupersetbin下)5）初始化角色和权限6）启动服务，端口 8088, 使用 -p 更改端口号。Superset默认使用sqllite。支持以下数据库：MySQLpipinstallmysqlclientmysql://Postgrespipinstallpsycopg2postgresql+psycopg2://Prestopipinstallpyhivepresto://Oraclepipinstallcx_Oracleoracle://sqlite默认有了sqlite://Redshiftpipinstallsqlalchemy-redshiftpostgresql+psycopg2://MSSQLpipinstallpymssqlmssql://Impalapipinstallimpylaimpala://SparkSQLpipinstallpyhivejdbc+hive://Greenplumpipinstallpsycopg2postgresql+psycopg2://Athenapipinstall”PyAthenaJDBC>1.0.9″aws 香港云主机athena+jdbc://Verticapipinstallsqlalchemy-vertica-pythonvertica+vertica_python://ClickHousepipinstallsqlalchemy-clickhouseclickhouse://使用pip安装好数据库后，就可以在Web界面中，配置相关数据源了。　　数据库的连接字符串格式参见：http://docs.sqlalchemy.org/en/rel_1_0/core/engines.html#database-urls
登录superset后，我们就可以配置自己本地数据源了，进行数据查询以及展示。
修改superset中的config.py配置文件，将PUBLIC_ROLE_LIKE_GAMMA改为True。 注释意思：授予公共角色与GAMMA角色相同的权限集。 如果想让匿名用户查看，可以设置这里，在仪表盘对特定数据集的授权显示，也在这里设置。避免iframe跨站访问问题。其中：can explore on Superset为导出图表 can explore json on Superset为导出图表json all database access on all_database_access访问所有数据库权限，也可以设置单个
效果如下：为什么需要重定向呢？这里主要是为了后台应用隐藏superset的图表链接，防止被扫描到后，恶意使用；只要在后台应用重新写一个具有权限控制的请求链接，重新定向到superset的图表链接，这样就能防止数据泄露出去。后台代码：那么，对于链接地址：/chart/getDemoDashboardUrl，在后台就可以进行权限管理。以上已经完全可以把superset中的图表嵌入到后台应用系统中了，但是怎么能够实现参数传递呢？现在，我在这里把实现过程整理出来，跟着试验样例看它怎么实现的。研究一下superset图表提供出去的链接地址，就可以发现，已json作为参数传递的。如下：其中，标注的就是过滤条件的参数配置，于是提取出来在代码中做相应的修改：修改后界面如下：输入条件，姓名：Amy，性别选择：girl，点击查询如下：9.结束语以上实践为预研superset可视化工具的过程整理，编写的样例都很简陋。如果实际应用到项目中去，按照上诉原理，重新设计一套可拓展，易使用的架构，将其打磨成可配置化的产品工具。这里先留下伏笔，暂不阐述，如果你有好的想法，欢迎留言交流。

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