Conexión con Apache Superset

En este artículo, recorreremos el proceso de conectar Apache Superset a la base de datos analítica. Para hacerlo más ilustrativo, también construiremos un panel que se conecta a la base de datos analítica y supervisa el estado en tiempo real de los vehículos, todo utilizando Apache Superset.

Esta guía forma parte de la Consulta de IoT suite de documentación y cubre específicamente la conexión de Power BI a su almacén de datos. Si aún está decidiendo qué herramienta de BI usar, consulte la Seleccionar herramientas de BI visión general.

Funciones del panel

• Mostrar número total de objetos

• Visualizar estados de movimiento del vehículo (en movimiento/detenido/aparcado)

• Visualizar estados de conexión (activo/inactivo/desconectado)

• Tabla detallada con el estado actual de todos los vehículos

• Filtrado por tipo de vehículo, grupo, estado de movimiento y estado de conexión

• Capacidades de exportación de datos e informes

• Notificaciones y alertas personalizables

Requisitos técnicos

• Docker y Docker Compose

• Mínimo 4 GB de RAM (se recomiendan 8 GB)

• 20 GB de espacio libre en disco

• Linux/Windows con WSL2/macOS

• Python 3.8+

• Acceso a Internet para la conexión a la base de datos

Instalación y configuración

1. Instalación con Docker (método recomendado)

1. Instale Docker y Docker Compose siguiendo la documentación oficial:

• Instalación de Docker

• Instalación de Docker Compose

1. Descargue el archivo docker-compose oficial:

curl -fL https://raw.githubusercontent.com/apache/superset/master/docker-compose-non-dev.yml -o docker-compose.yml

1. Iniciar Superset:

docker-compose up -d

1. Crear un administrador:

docker-compose exec superset superset fab create-admin \
  --username admin \
  --firstname Superset \
  --lastname Admin \
  --email [email protected] \
  --password admin

1. Inicializar la base de datos:

docker-compose exec superset superset db upgrade

1. Cargar ejemplos e inicializar roles:

docker-compose exec superset superset init

2. Instalación con pip (para desarrollo)

1. Crear un entorno virtual:

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # para Linux/macOS
# o
.\venv\Scripts\activate  # para Windows

1. Instalar Superset:

pip install apache-superset

1. Inicializar la base de datos:

superset db upgrade

1. Crear un administrador:

export FLASK_APP=superset
superset fab create-admin

1. Cargar ejemplos e inicializar roles:

superset init

1. Iniciar Superset:

superset run -p 8088 --with-threads --reload --debugger

Conexión a la base de datos

1. Inicie sesión en Superset (por defecto: http://localhost:8088)

2. Navegue a Data → Databases

3. Haga clic en "+" para agregar una nueva base de datos

4. Rellene los parámetros de conexión:

   1. Base de datos: PostgreSQL

   2. URI de SQLAlchemy: postgresql://${DB_USER}:${DB_PASS}@${DB_HOST}:${DB_PORT}/${DB_NAME}

   3. Nombre para mostrar: Analytics Database

   4. Extra: {"engine_params": {"connect_args": {"sslmode": "require"}}}

5. Haga clic Probar conexión para verificar la conexión

6. Guardar la configuración

Referencia de parámetros de conexión

Parámetro Lakehouse	Ubicación de la configuración en Apache Superset	Notas
Host	DB_HOST en URI de SQLAlchemy	La dirección del servidor de base de datos proporcionada en su correo electrónico de bienvenida
Puerto	DB_PORT en URI de SQLAlchemy	Por defecto es 5432 para PostgreSQL
Nombre de la base de datos	DB_NAME en URI de SQLAlchemy	El nombre de base de datos asignado
Nombre de usuario	DB_USER en URI de SQLAlchemy	Su nombre de usuario de la base de datos
Contraseña	DB_PASS en URI de SQLAlchemy	Su contraseña segura de la base de datos
Modo SSL	connect_args en parámetros Extra	Establecer en require en la configuración JSON Extra
Esquema	Configuración del conjunto de datos	Especifique el esquema (raw_business_data o raw_telematics_data) en cada conjunto de datos

Importación de paneles y gráficos

1. Clonar el bi-integratons repositorio:

git clone https://github.com/SquareGPS/bi-intergrations.git

1. En Superset, vaya a Settings → Import/Export

2. Importe los archivos en el siguiente orden:

   1. datasets.json - conjuntos de datos

   2. charts.json - gráficos

   3. dashboards.json - paneles

3. Después de importar, actualice las conexiones de base de datos en cada conjunto de datos

Resolución de problemas

Problemas de conexión a la base de datos

• Error de conexión: Verifique la corrección de las credenciales y los parámetros de conexión

• Error de firewall: Asegúrese de que su dirección IP esté agregada a la lista de permitidos

• Problemas de SSL: Compruebe la configuración SSL en los parámetros de conexión

Problemas de rendimiento

• Carga lenta de visualizaciones:

  • Optimice las consultas SQL

  • Reduzca el número de elementos mostrados simultáneamente

  • Use almacenamiento en caché de resultados

• Alto uso de memoria:

  • Aumente los recursos del contenedor Docker

  • Optimice las consultas a la base de datos

Otros problemas

Aquí hay algunos trucos que pueden ayudarle a solucionar problemas comunes:

1. Compruebe los registros de Superset:

docker-compose logs superset

1. Reiniciar contenedores:

docker-compose restart

1. Borrar la caché del navegador

2. Comprobar la versión de Superset y actualizar si es necesario

Próximos pasos

Después de conectar correctamente Power BI a su Consulta de IoT instancia, le recomendamos:

• Explore los esquemas de datos disponibles revisando la sección Descripción del esquema para comprender mejor la estructura de los datos y las relaciones.

• Comience con consultas simples centradas en entidades comerciales específicas antes de construir paneles complejos: consulte nuestras consultas de ejemplo para referencia.

Soporte

Para preguntas técnicas o solicitudes de acceso a la base de datos de demostración, comuníquese con: [email protected]