本文转自Apache Kylin公众号apachekylin.
Superset 是一个数据探索和可视化平台，设计用来提供直观的，可视化的，交互式的分析体验。
Superset 提供了两种分析数据源的方式：
1. 用户可以以单表形式直接查询多种数据源，包括 Presto、Hive、Impala、SparkSQL、MySQL、Postgres、Oracle、Redshift、SQL Server、Druid 等。本文后续内容也会详细介绍Superset如何支持Kylin数据源。
2. 一个 SQL 的 IDE 供高级分析师使用 SQL 查询定义所需要分析的数据集，这种方法使用户在一个查询中实现用 Superset 查询数据源的多表，并立即对查询进行可视化分析。
Superset 的前世今生
Superset 起源于 年初黑客马拉松项目，曾经使用过 Caravel 和 Panoramix 作为项目名。现在主要维护小组是 Airbnb 数据科学组，代码托管在 Github。作为 Apache 软件基金会孵化项目，Superset 目标是要做成数据可视化平台。
Superset 对于数据源端通过一个成熟的 OR-Mapping 方案对接了几乎市面上所有数据库产品，数据的分析和建模再使用 Pandas 统一加工序列化后由前端渲染展示. 进而前端渲染出众多富有表现力的可视化图表，这些可视化技术包括但不限于: D3，react stack，mapbox，deck.gl。
笔者在使用 Superset 过程中也感觉到一些不足，例如无法通过权限隔离不同用户可访问的数据源，数据查询暂时不支持下钻操作，多数据源不容易做交互查询等。但是瑕不掩瑜，Superset 依然是现在这个星球上最好的开源 BI 平台。
Apache Kylin 与 Superset 集成
交互式分析是 Apache Kylin 与 Superset 共同的产品目标，使用 Kylin 作为 Superset 查询，数据经过 Kylin Cube 的预计算处理，在 Superset 前端进行可视化分析想必是快到飞起，真可谓是强强联合。
Kyligence 数据科学小组开源了 kylinpy 项目完成了 Kylin 与 Superset 数据源的集成。现在我们就来手把手教读者实现 Kylin 和 Superset 的集成，并实现交互式的可视化分析。
准备工作
1. 安装 Apache Kylin
请参考 Apache Kylin installation guide：/docs23/
2. Apache Kylin 提供了样例 Cube，方便大家学习使用。Kylin 启动成功后，可以在 Kylin 安装路径下运行以下命令生成样例数据 Cube:
./${KYLIN_HOME}/bin/sample.sh
运行后，使用默认的 Kylin 账号 ADMIN / KYLIN 登陆界面，在 System 页面点击 Reload Metadata 即可看到样例项目 Learn_kylin。
选择样例 Cube “Kylin_sales_cube”，点击 Action -> Build。选择日期不要晚于 -01-01 来进行全量构建。
点击前往 Monitor 页面查看 Cube 构建的进程，知道100%完成，Cube 就可以进行查询了。
前往 Insight 页面执行一个查询验证 Cube 能够返回结果。
select part_dt， sum(price) as total_selled， count(distinct seller_id) as sellers from kylin_sales group by part_dt order by part_dt
查询会击中新构建的 Kylin_sales_cube。
3. 下面我们安装 Superset，并初始化。
强烈建议使用虚拟环境来安装所有的依赖包(virtualenv/virtualenvwrapper)
通过 PyPi 仓库安装 superset
pip install superset
创建初始超级用户: admin/admin
fabmanager create-admin –app superset –username admin –password admin –firstname admin –lastname admin –emailadmin@
使用默认 sqllite metadata，位于 $HOME/.superset/superset.db，并且根据 migrate 创建表结构
superset db upgrade
初始化 role 等
superset init
执行如上4条命令便可以在 POSIX 操作系统上部署 Superset，如想加载 Superset提供的例子数据，可以再执行
superset load_examples
4. 安装 kylinpy
pip install kylinpy
5. 安装验证，如果一切顺利，Superset daemon应该可以跑起来了
-d 选项可以打开 debug 模式
superset runserver -d
Starting server with command:
gunicorn -w 2 –timeout 60 -b 0.0.0.0:8088 –limit-request-line 0 –limit-request-field_size 0 superset:app
[-01-03 15:54:03 +0800] [73673] [INFO] Starting gunicorn 19.7.1
[-01-03 15:54:03 +0800] [73673] [INFO] Listening at: http://0.0.0.0:8088 (73673)
[-01-03 15:54:03 +0800] [73673] [INFO] Using worker: sync
[-01-03 15:54:03 +0800] [73676] [INFO] Booting worker with pid: 73676
[-01-03 15:54:03 +0800] [73679] [INFO] Booting worker with pid: 73679
….
建立连接
现在所有的准备工作已经完毕，我们来试试在 Superset 中创建一个 Apache Kylin 数据源。
1. 浏览器打开 http://localhost:8088 帐号密码是刚才 fabmanager 创建的 admin/admin。
点击 Source —> Datasource，如下配置，注意如下几点：
SQLAlchemy URI 格式为:
kylin://<username>:<password>@<hostname>:<port>/<project name>
勾选 Expose in SQL Lab 后这个数据源便可以在 SQL Lab 中展示出来。点击 Test Connection 可以测试链接是否成功。
创建 Kylin 数据源
测试连接
查询Kylin表单
连接成功后页面最下会展示这个 Kylin 项目内所有的表。
1.点击Source —> Tables，添加Table，此处需要手动输入需要添加的表名。
2. 在所有列表中选定相应的表，就可以开始查询之旅啦。
使用SQL Lab查询Apache Kylin多表
熟悉 Kylin 的读者都知道，Kylin Cube 通常都是以多表关联建模为基础生成的，因此分析 Kylin Cube 的数据时，使用多表进行查询对于 Kylin 来说是非常常见的场景。在使用 Superset 分析 Kylin 数据时，我们可以使用 Superset 中的 SQL Lab 功能来查询多表，并对其进行可视化分析。
在这里我们以一个可以击中 Kylin 中的 sample cube ‘kylin_sales_cube’ 的查询为例。
查询返回后点击可视化按键即可针对当前查询进行可视化分析。
你可以复制下面的完整查询来体验SQL Lab查询Kylin Cube的功能。
select YEAR_BEG_DT, MONTH_BEG_DT， WEEK_BEG_DT， META_CATEG_NAME， CATEG_LVL2_NAME, CATEG_LVL3_NAME, OPS_REGION, NAME as BUYER_COUNTRY_NAME, sum(PRICE) as GMV, sum(ACCOUNT_BUYER_LEVEL) ACCOUNT_BUYER_LEVEL, count(*) as CNT from KYLIN_SALES join KYLIN_CAL_DT on CAL_DT=PART_DT join KYLIN_CATEGORY_GROUPINGS on SITE_ID=LSTG_SITE_ID and KYLIN_CATEGORY_GROUPINGS.LEAF_CATEG_ID=KYLIN_SALES.LEAF_CATEG_ID join KYLIN_ACCOUNT on ACCOUNT_ID=BUYER_ID join KYLIN_COUNTRY on ACCOUNT_COUNTRY=COUNTRY group by YEAR_BEG_DT, MONTH_BEG_DT， WEEK_BEG_DT， META_CATEG_NAME， CATEG_LVL2_NAME, CATEG_LVL3_NAME, OPS_REGION, NAME
使用Superset的多种功能查询Apache Kylin
根据很多 Apache Kylin 用户在对接可视化及报表分析前端时，所提出的一些常见需求，我们对Superset 的相应功能也做了一些测试，可以说企业对于报表分析及可视化展现所需要的绝大部分功能，Superset 都已经可以提供了。
排序
Superset 支持使用任意数据源上定义的度量进行排序，不论这个度量是否在图表上。
过滤功能
在 Superset 中有多种过滤功能都可以使用在对 Kylin 的查询中。
1. 日期过滤
在 Superset 中你可以对定义为时间列的维度进行日期和时间的过滤。
2. 维度过滤
对于其他非时间维度，Superset 也提供了维度的筛选器，支持 SQL 中的 in，not in，等于，不等于，大于等于，小于等于，小于，大于，like 等多种过滤方式。
3. 报表内搜索
你可以在报表返回后使用搜索框功能对数据进行筛选。
4. 度量过滤
对于度量 Superset 支持用户直接写入 SQL 的having 表达式。
5. 联动过滤
使用 Superset 中提供的过滤框可视化组件，可以实现一个过滤器联动过滤多个可视化图形的效果。
如下图，过滤框组件可以联动控制仪表盘上的所有可视化图形。
6. Top N
你可以通过对数据进行排序和设置返回行数限制来实现展示 Top 10／Bottom 10 等功能。
7. 分页
在返回的数据量较大时，Superset 支持设置每页数据行数实现数据的分页。
8. 多种可视化
Superset 提供多样的可视化图表选择，这里仅以世界地图和气泡图为例作为展示。
9. 其它功能
另外 Superset 还支持数据导出 CSV，报表分享，查看报表 SQL 等功能。
10. 中文支持
最重要的是，Superset 由于社区的贡献已提供了中文版本！
Superset 使用了 Flask 的翻译扩展工具 Flask-Babel（/Flask-Babel/） ，使用了这个扩展包后，每个对应的语言版本只需要在翻译文件中将对应的 Superset 文字翻译成中文即可，这使得 Superset 社区的中文用户可以很容易的贡献翻译内容。
总结
多个开源项目的结合往往能产生1+1>2的效果，Kylin 专注于 OLAP 计算引擎，Superset 专注于数据可视化展现. 分析师手中的双剑合璧实现交互式分析，让企业使用大数据技术显著提升生产力。
