superset在Windows下安装说明
Windows下安装SuperSet操作说明,Superset是由Airbnb(知名在线房屋短租公司)开源BI数据分析与可视化平台(曾用名Caravel、Panoramix),该工具主要特点是可自助分析、自定义仪表盘、分析结果可视化(导出)、用户/角色权限控制,还集成了一个SQL编辑器,可以进行SQL编辑查询等,原来是用于支持Druid的可视化分析,后面发展为支持很多种关系数据库及大数据计算框架,如:mysql, oracle, Postgres,Presto,sqlite, Redshift,Impala, SparkSQL, Greenplum, MSSQL. **SuperSet简介** SuperSet是一款由Airbnb开源的商业智能(BI)数据分析和可视化平台,最初命名为Caravel或Panoramix。它以其易用性、灵活性和强大的功能而受到广泛关注。SuperSet支持多种数据源,包括关系型数据库如MySQL、Oracle、PostgreSQL,以及大数据处理框架如Presto、SQLite、Redshift、Impala、SparkSQL、Greenplum和MSSQL。用户可以通过其内置的SQL编辑器进行查询和分析,并且能够创建自定义仪表板以展示分析结果。 **Windows环境下安装SuperSet的步骤** 1. **前置项安装**:确保已安装Python(通常推荐Python 3.x版本)和pip,这两个是安装和管理Python包的基本工具。另外,你可能还需要安装相应的数据库驱动,例如如果你打算连接到MySQL,就需要安装`mysql-connector-python`。 2. **安装SuperSet**:打开命令行窗口,使用`pip install superset`命令来安装SuperSet及其依赖项。 3. **创建管理员账户**:运行`fabmanager create-admin --app superset`命令,按照提示输入用户名、密码和电子邮件地址,以创建SuperSet的管理员账户。 4. **初始化数据库**:首先定位到Python安装目录或virtualEnv的虚拟环境下的`lib\site-packages\superset\bin`目录,然后运行`python superset db upgrade`命令来升级数据库并创建必要的表结构。 5. **加载示例数据**:在同一个目录下,运行`python superset load_examples`以加载示例数据,这有助于在初次使用时了解SuperSet的功能。 6. **设置角色和权限**:执行`python superset init`命令初始化SuperSet的角色和权限系统。 7. **启动服务**:运行`python superset runserver -d`来启动SuperSet服务器,默认端口为8088,如果需要更改端口,可以使用`-p`参数指定。 8. **访问界面**:在浏览器中输入`http://localhost:8088`,你应该能看到SuperSet的登录页面,使用刚才创建的管理员账户登录。 **SuperSet汉化过程** 1. **创建翻译目录**:在SuperSet的安装目录下创建`translations`文件夹,接着创建`zh`子文件夹,最后在`zh`文件夹内创建`LC_MESSAGES`文件夹。 2. **下载汉化文件**:可以从Apache Superset的GitHub仓库中下载`zh`语言的`messages.mo`文件,将其放到`LC_MESSAGES`目录下。也可以下载`messages.po`文件自行翻译,完成后使用`msgfmt messages.po -o messages.mo`命令将po文件编译为mo文件。 3. **配置汉化**:打开`config.py`文件,将以下内容添加或修改: - `BABEL_DEFAULT_LOCALE = 'zh'` 设置默认语言为中文。 - `BABEL_DEFAULT_FOLDER = 'babel/translations'` 指定翻译文件路径。 - 在`LANGUAGES`字典中添加中文语言选项,例如: ``` LANGUAGES = { 'en': {'flag': 'us', 'name': 'English'}, 'zh': {'flag': 'cn', 'name': 'Chinese'} } ``` 4. **重启服务**:保存配置后,重启SuperSet服务,关闭并重新打开浏览器,你应该能看到中文界面。 通过以上步骤,你就可以在Windows环境下成功安装并运行SuperSet,并实现界面的汉化。SuperSet提供了丰富的图表类型和交互式体验,使得非技术背景的用户也能轻松进行数据分析和可视化,从而更好地理解和利用数据。
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