[新星计划]一文快速搞懂系列__一文快速搞懂SuperSet[实战案例]

Posted 2021-06-27 ChinaManor

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了[新星计划]一文快速搞懂系列__一文快速搞懂SuperSet[实战案例]相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

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引言

大家好,我是ChinaManor,直译过来就是中国码农的意思,俺希望自己能成为国家复兴道路的铺路人,大数据领域的耕耘者,平凡但不甘于平庸的人。

一文快速搞懂系列讲究快速入门掌握一个新的大数据组件,帮助新手了解大数据技术,以下是系列文章:

文章传送门:

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这是一文快速搞懂系列的第四篇:一文快速搞懂SuperSet[实战案例]
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1. Superset介绍

1.1 简介
Superset是一款开源的现代化企业级BI。它是目前开源的数据分析和可视化工具中比较好用的，功能简单但可以满足我们对数据的基本需求，支持多种数据源，图表类型多，易维护，易进行二次开发。
1.2 特点
1）丰富的数据可视化集
2）易于使用的界面，用于浏览和可视化数据
3）创建和共享仪表板
4）可提供身份验证
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1.3 支持的数据库
Superset几乎支持所有常用的数据库

2. Superset的安装和登录

2.1 Superset的安装
Superset的安装步骤在07_安装Superset.docx文档已上传至我的资源中，可以作为参考。
可直接私信我获取
2.2 启动superset
1）在Linux系统的任何目录下，执行以下命令来启动Superset

superset run -h node1 -p 8080 --with-threads --reload --debugger

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2）登录superset
打开浏览器，输入以下地址来访问Superset主页面
http://192.168.88.100:8080/superset/welcome
选择语言为中文:
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Superset的主界面:
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到此，Superset启动完成

3. superset入门案例

1、需求：
使用Superset展示不同性别的用户人数
2、效果图
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3、实现步骤：
1).导入mysql数据源

链接：https://pan.baidu.com/s/180_Jn6lUQex5k_MTjZbFSA 提取码：7zx5

导入资料中的 superset_demo.sql，将superset_demo.sql拖入DataGrip中，然后执行脚本。
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2).添加新的数据库
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mysql的url地址：mysql://root:123456@node1/superset_demo?charset=utf8

3、点击 SQLLab > SQL Editor编写以下SQL语句
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参考sql语句:

select
 case when gender = 0 then '男'
     when gender = 1 then '女'
  else '保密'
    end as gender,
 count(id) as total_cnt
from
 t_user
group by gender

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4、运行查询，点击 Explore 浏览数据

6、配置图表类型为 Bar Chart 条形图

7、指定统计指标 sum(total_cnt)
8、指定序列为 gender（性别）
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然后点击运行查询
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最后展示效果：

4. Superset数据可视化实战

4.1 9（趋势图）
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sql语句如下:

select
 str_to_date(date1,'%Y-%m-%d') date1,
 sum(price) total_price
from
 dm_sales
group by date1;

4.2 根据日期、渠道统计订单总额（双环图）
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SQL语句：

select
 date1,
 channelname,
9
from
 dm_sales
group by
 date1,
 channelname

4.3 根据日期、区域、渠道、产品统计订单总额（层级环图）
在这里插入图片描述
SQL语句如下:

select
 date1,
 regionname,
 channelname,
 productname,
 sum(price) as total_price
from
 dm_sales
group by
 date1,
 regionname,
 channelname,
 productname

4.4 根据日期、区域统计订单总额（数据透视表）
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sql语句:

select
 str_to_date(date1,'%Y-%m-%d') date1,
 regionname,
 sum(amount) as total_amount,
 sum(price) as total_price
from
 dm_sales
group by
 date1,
 regionname