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**摘要:**本文主要介绍如何在MRS之上使用Superset进行数据分析。
本文分享自华为云社区《使用商业智能软件Superset分析MRS数据之最佳实践》,作者: 啊喔YeYe 。
Apache Superset是一个现代的数据探索和可视化平台。具有功能强大、支持数据种类多、使用简单、易扩展、可视化能力丰富等诸多优势,在github上也有4.6w+的star.
MRS是华为云提供的一站式大数据平台,基本覆盖了Hadoop生态中常用的基本组件,免去我们运维、搭建的烦恼。
本文主要介绍如何在MRS之上使用Superset进行数据分析。
yum install gcc gcc-c++ libffi-devel openssl-devel cyrus-sasl-devel openldap-devel python36-devel cyrus-sasl-plain
pip3 install --upgrade pip
pip install virtualenv
python3 -m venv venv
. venv/bin/activate
pip install dataclasses
pip install pyhive[hive]
pip install pyhive[presto]
pip install apache-superset
superset db upgrade
export FLASK_APP=superset
superset fab create-admin
superset init
superset run -p 8088 -h 0.0.0.0 --with-threads --reload --debugger
MRS HiveServer通过ZooKeeper实现高可用,Superset直接使用pyhive连接HiveServer,无法通过ZooKeeper进行服务发现,因此只配置连接一个HiveServer。
MRS 普通集群hiveserver2默认端口为10000。查看方式:登录manager,点击hive服务,点击全部配置,搜索hive.server2.thrift.port
superset配置:
端口:默认7520
SQL Alchemy URI填写内容为“presto://{Presto Coordinator浮动IP}:{port}/{catalog名称}/{schema名称}”,其中{Presto Coordinator浮动IP}为1中获取的Presto Coordinator浮动IP,{catalog名称}为要连接的Presto catalog,{schema名称}为catalog对应的schema名字,例如hive/default.
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