Conectando o Apache Superset

Neste artigo, iremos percorrer o processo de conexão do Apache Superset ao banco de dados analítico. Para tornar mais ilustrativo, também construiremos um painel que se conecta ao banco de dados analítico e monitora o status em tempo real dos veículos, tudo usando o Apache Superset.

Este guia faz parte do Consulta IoT conjunto de documentação e cobre especificamente a conexão do Power BI ao seu data warehouse. Se você ainda está decidindo qual ferramenta de BI usar, consulte o Selecionando ferramentas de BI visão geral.

Recursos do painel

• Exibir número total de objetos

• Visualizar status de movimento dos veículos (em movimento/parado/estacionado)

• Visualizar status de conexão (ativo/ocioso/offline)

• Tabela detalhada com o status atual de todos os veículos

• Filtragem por tipo de veículo, grupo, status de movimento e status de conexão

• Capacidades de exportação de dados e relatórios

• Notificações e alertas personalizáveis

Requisitos técnicos

• Docker e Docker Compose

• Mínimo de 4 GB de RAM (8 GB recomendados)

• 20 GB de espaço livre em disco

• Linux/Windows com WSL2/macOS

• Python 3.8+

• Acesso à Internet para conexão ao banco de dados

Instalação e configuração

1. Instalação com Docker (método recomendado)

1. Instale o Docker e o Docker Compose seguindo a documentação oficial:

• Instalação do Docker

• Instalação do Docker Compose

1. Faça o download do arquivo docker-compose oficial:

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

1. Inicie o Superset:

docker-compose up -d

1. Crie um administrador:

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

1. Inicialize o banco de dados:

docker-compose exec superset superset db upgrade

1. Carregue exemplos e inicialize funções:

docker-compose exec superset superset init

2. Instalação com pip (para desenvolvimento)

1. Crie um ambiente virtual:

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

1. Instale o Superset:

pip install apache-superset

1. Inicialize o banco de dados:

superset db upgrade

1. Crie um administrador:

export FLASK_APP=superset
superset fab create-admin

1. Carregue exemplos e inicialize funções:

superset init

1. Inicie o Superset:

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

Conexão com o banco de dados

1. Faça login no Superset (padrão: http://localhost:8088)

2. Navegue até Dados → Bancos de dados

3. Clique em "+" para adicionar um novo banco de dados

4. Preencha os parâmetros de conexão:

   1. Banco de dados: PostgreSQL

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

   3. Nome de exibição: Analytics Database

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

5. Clique Testar conexão para verificar a conexão

6. Salve as configurações

Referência de parâmetros de conexão

Parâmetro Lakehouse	Local de configuração no Apache Superset	Observações
Host	DB_HOST na URI SQLAlchemy	O endereço do servidor de banco de dados fornecido no seu e-mail de boas-vindas
Porta	DB_PORT na URI SQLAlchemy	Padrão é 5432 para PostgreSQL
Nome do banco de dados	DB_NAME na URI SQLAlchemy	O nome do banco de dados atribuído a você
Nome de usuário	DB_USER na URI SQLAlchemy	Seu nome de usuário do banco de dados
Senha	DB_PASS na URI SQLAlchemy	Sua senha segura do banco de dados
Modo SSL	connect_args nos parâmetros Extra	Defina como require na configuração JSON Extra
Esquema	Configuração do conjunto de dados	Especifique o esquema (raw_business_data ou raw_telematics_data) em cada conjunto de dados

Importação de painel e gráficos

1. Clone o bi-integratons repositório:

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

1. No Superset, vá para Configurações → Importar/Exportar

2. Importe os arquivos na seguinte ordem:

   1. datasets.json - conjuntos de dados

   2. charts.json - gráficos

   3. dashboards.json - painéis

3. Após a importação, atualize as conexões de banco de dados em cada conjunto de dados

Solução de problemas

Problemas de conexão com o banco de dados

• Erro de conexão: Verifique a correção das credenciais e dos parâmetros de conexão

• Erro de firewall: Garanta que o seu endereço IP esteja adicionado à lista de permitidos

• Problemas de SSL: Verifique as configurações de SSL nos parâmetros de conexão

Problemas de desempenho

• Carregamento lento das visualizações:

  • Otimize as consultas SQL

  • Reduza o número de elementos exibidos simultaneamente

  • Use cache de resultados

• Alto uso de memória:

  • Aumente os recursos do contêiner Docker

  • Otimize as consultas ao banco de dados

Outros problemas

Aqui estão alguns truques que podem ajudá-lo a corrigir problemas comuns:

1. Verifique os logs do Superset:

docker-compose logs superset

1. Reinicie os contêineres:

docker-compose restart

1. Limpe o cache do navegador

2. Verifique a versão do Superset e atualize se necessário

Próximos passos

Após conectar com sucesso o Power BI à sua Consulta IoT instância, recomendamos que você:

• Explore os esquemas de dados disponíveis revisando a Visão geral do esquema seção para entender melhor a estrutura e os relacionamentos dos dados.

• Comece com consultas simples focadas em entidades de negócio específicas antes de construir painéis complexos - consulte nossas consultas de exemplo para referência.

Suporte

Para questões técnicas ou solicitações de acesso ao banco de dados de demonstração, entre em contato com: [email protected]