Книга «Apache Superset Quick Start Guide» за авторством Ш. Шекхара, издана Packt Publishing в 2018 году. Цель книги — демострация преимуществ и возможностей Apache Superset, и то как их применять на практике.
Автор подробно разбирает подключение Superset к базам данных, работающим на языке SQL. В книге рассматриваются такие системы, как PostgreSQL, Google BigQuery, Snowflake и MySQL. Также описано, как создавать визуализации в режиме реального времени с помощью веб-интерфейса Superset.
Книга ориентирована на команды, которым нужна open-source BI-система, как замена проприетарным корпоративным решениям. Автор показывает, как начать работу с Superset без сложной подготовки и как использовать эту BI-систему для совместной работы аналитиков, бизнес-специалистов и инженеров. Инструмент подходит тем, кто хочет работать с данными без глубоких знаний программирования.
Целевая аудитория — специалисты по анализу данных, BI-аналитики и разработчики. Знание языка Python желательно, но не обязательно: автор выстраивает материал так, чтобы читатель мог работать даже без серьезных навыков программирования.
Обложка книги «Apache Superset Quick Start Guide»
Ключевые аспекты
Главная идея книги — демонстрация возможностей Apache Superset как полноценной веб-платформы для визуализации данных. Инструмент позволяет создавать дашборды и управлять ими через встроенную систему прав доступа и пользовательских ролей.
1. Установка и настройка инстанса Superset
Автор подробно разбирает механизм от установки необходимых зависимостей до развертывания сервиса на базе Google Compute Engine. Процесс включает создание виртуальной среды Python, настройку администратора через систему управления приложением Flask-AppBuilder (fabmanager), а также инициализацию базы мета-данных.
Конфигурация также охватывает подключение Superset к веб-серверам, таким как Gunicorn, NGINX и Apache HTTP, которые обрабатывают сетевые запросы по протоколам HTTP/HTTPS.
2. Подключение источников данных и создание наборов данных (datasets)
Книга показывает, как подключать к Superset разные базы данных с помощью SQLAlchemy. Процесс включает 3 шага:
- Настройка подключения к базе данных;
- Проверка соединения;
- Регистрация таблиц в качестве datasets внутри Superset.
Отдельно рассматривается работа с облачными хранилищами Google BigQuery и Snowflake, которые требуют особых методов аутентификации. Автор объясняет, как создавать виртуальные наборы данных (virtual datasets) через среду для работы с SQL-запросами — SQL Lab. В этом интерфейсе можно писать кастомные SQL-запросы, а полученные результаты сохранять как повторно используемые датасеты.
3. Создание визуализаций через интерфейс
Книга рассматривает основные виды визуализаций:
- Диаграммы временных рядов (time-series charts) для анализа трендов: линейные, столбчатые и area charts;
- Диаграммы распределения (distribution charts): диаграммы рассеяния (box plots), «виолончельные» графики (violin plots) и гистограммы;
- Геопространственные визуализации для карт, созданные с использованием интеграции deck.gl;
- Сводные таблицы (pivot tables) для многомерного анализа.
Каждая диаграмма имеет свои настройки: цветовые схемы, аннотации, фильтры и группировки по измерениям. Автор также объясняет контекст запросов — как Superset преобразует выбор пользователя в интерфейсе в запросы на языке SQL к базе данных.
4. Построение дашбордов и управление доступом
Дашборды в Superset создаются через простой drag-and-drop на сеточном холсте. Диаграммы добавляются как отдельные компоненты. Их можно менять по размеру и свободно размещать на холсте. Макет автоматически подстраивается под разные размеры экранов благодаря адаптивной верстке.
Фильтры на уровне дашборда делают панели интерактивными: изменение одного фильтра обновляет все связанные визуализации.
Контроль доступа к данным обеспечивается через механизм построчного ограничения (Row Level Security, RLS). Он позволяет показывать пользователям только те строки данных, которые соответствуют их правам. Superset применяет ограничения через автоматическое добавление условий в SQL-запросы (WHERE-условия).
5. Настройка и расширение возможностей Superset
Apache Superset работает на основе фреймворков Flask и React, поэтому его можно гибко настраивать через файл конфигурации superset_config.py.
Автор показывает, как можно подключать к инстансу разные способы аутентификации, такие как OAuth, LDAP и OpenID. Также описывается интеграция с системой очередей Celery для выполнения задач в фоне (асинхронные задачи), а также настройка кеширования результатов запросов с помощью Redis или Memcached.
Superset поддерживает подключение собственных визуализаций через плагины (visualization plugins). Это позволяет добавлять новые типы диаграмм, созданные на компонентах React.
Примеры и кейсы
В книге используются демонстрационные датасеты, взятые из открытого доступа. Реальных бизнес-примеров тут нет — автор делает упор на технические возможности платформы.
Все визуализации представлены в виде скриншотов интерфейса Superset со пошаговыми инструкциями. Основное внимание уделено работе через пользовательский интерфейс. Кода в книге минимум — только SQL-запросы и небольшие фрагменты конфигурации.
Полезность книги
Данная книга может стать хорошим стартом для начала работы с Apache Superset. Однако глубина проработки тем в ней совсем неравномерна.
Что раскрыто хорошо?
- Пошаговая установка — от среды разработки до развертывания у облачных провайдеров. Автор приводит конкретные команды и примеры конфигурации для Gunicorn, NGINX и сервисов systemd;
- Работа с SQL Lab и создание virtual datasets через собственные SQL-запросы. Подробно объяснены планирование запросов, кеширование результатов и механизмы шаринга;
- Создание чартов и дашбордов через UX интерфейс программы.
Что раскрыто плохо?
- Оптимизация производительности и масштабирование больших наборов данных. Почти не рассматриваются оптимизация запросов, индексация баз данных, распределенное кеширование и горизонтальное масштабирование на нескольких экземплярах Superset;
- Нет примеров и инструкций по кастомизации настроек и разработке собственных плагинов визуализаций;
- Не рассмотрены практики безопасности и интеграции с корпоративными системами аутентификации;
- Очень мало примеров SQL кода.
Вердикт
Данная книга будет полезной для тех, кто хочет быстро начать работу с Apache Superset и ознакомиться со всеми его основными фичами. Книга не является полноценной заменой документации. Но автор и не ставит такой задачу. Шекхар предлагает быстрый последовательный путь: от установки системы до создания первых дашбордов.
Прочитав данную книгу можно получить практическое понимание архитектуры Apache Superset, основных идей и типичного воркфлоу работы с инструментом, что позволит всего за несколько часов перейти к написанию SQL витрин, построению чартов и к анализу данных.
Приобрести книгу можно здесь: https://www.amazon.com/Apache-Superset-Quick-Start-Guide-ebook/dp/B07M8QLR8P