# Подключение Apache Superset В этой статье мы пройдем процесс подключения Apache Superset к аналитической базе данных. Чтобы сделать материал более наглядным, мы также создадим панель мониторинга, которая подключается к аналитической базе данных и отслеживает состояние транспортных средств в режиме реального времени — всё с использованием Apache Superset. {% hint style="info" %} Это руководство является частью **IoT Query** наборa документации и специально охватывает подключение Power BI к вашему хранилищу данных. Если вы всё ещё выбираете BI‑инструмент, обратитесь к [Выбор инструментов BI](https://www.navixy.com/docs/analytics/ru/iot-query/connection-setup/selecting-bi-tools) обзору. {% endhint %} ## Функции панели мониторинга * Отображение общего количества объектов * Визуализация статусов движения транспортных средств (движется/остановлено/припарковалось) * Визуализация статусов подключения (активен/в простое/офлайн) * Подробная таблица с текущим статусом всех транспортных средств * Фильтрация по типу транспортного средства, группе, статусу движения и статусу подключения * Возможности экспорта данных и отчетов * Настраиваемые уведомления и оповещения ## Технические требования * Docker и Docker Compose * Минимум 4 ГБ ОЗУ (рекомендуется 8 ГБ) * 20 ГБ свободного дискового пространства * Linux/Windows с WSL2/macOS * Python 3.8+ * Доступ в интернет для подключения к базе данных ## Установка и настройка ### 1. Установка с помощью Docker (рекомендуемый метод) 1. Установите Docker и Docker Compose, следуя официальной документации: * [Установка Docker](https://docs.docker.com/engine/install/) * [Установка Docker Compose](https://docs.docker.com/compose/install/) 2. Скачайте официальный файл docker-compose: {% code overflow="wrap" %} ```sh curl -fL https://raw.githubusercontent.com/apache/superset/master/docker-compose-non-dev.yml -o docker-compose.yml ``` {% endcode %} 3. Запустите Superset: ```sh docker-compose up -d ``` 4. Создайте администратора: ```sh docker-compose exec superset superset fab create-admin \ --username admin \ --firstname Superset \ --lastname Admin \ --email admin@superset.com \ --password admin ``` 5. Инициализируйте базу данных: ```sh docker-compose exec superset superset db upgrade ``` 6. Загрузите примеры и инициализируйте роли: ```sh docker-compose exec superset superset init ``` ### 2. Установка через pip (для разработки) 1. Создайте виртуальное окружение: ```sh python -m venv venv source venv/bin/activate # для Linux/macOS # или .\venv\Scripts\activate # для Windows ``` 2. Установите Superset: ```sh pip install apache-superset ``` 3. Инициализируйте базу данных: ```sh superset db upgrade ``` 4. Создайте администратора: ```sh export FLASK_APP=superset superset fab create-admin ``` 5. Загрузите примеры и инициализируйте роли: ```sh superset init ``` 6. Запустите Superset: ```sh superset run -p 8088 --with-threads --reload --debugger ``` ## Подключение к базе данных 1. Войдите в Superset (по умолчанию: ) 2. Перейдите в Data → Databases 3. Нажмите "+" чтобы добавить новую базу данных 4. Заполните параметры подключения: 1. Database: PostgreSQL 2. SQLAlchemy URI: `postgresql://${DB_USER}:${DB_PASS}@${DB_HOST}:${DB_PORT}/${DB_NAME}` 3. Display Name: Analytics Database 4. Extra: `{"engine_params": {"connect_args": {"sslmode": "require"}}}` 5. Нажмите **Test Connection** чтобы проверить подключение 6. Сохраните настройки ### Справочник параметров подключения
Параметр LakehouseРасположение настройки в Apache SupersetПримечания
ХостDB_HOST в SQLAlchemy URIАдрес сервера базы данных, указанный в вашем приветственном письме
ПортDB_PORT в SQLAlchemy URIПо умолчанию 5432 для PostgreSQL
Имя базы данныхDB_NAME в SQLAlchemy URIНазначенное вам имя базы данных
Имя пользователяDB_USER в SQLAlchemy URIВаше имя пользователя базы данных
ПарольDB_PASS в SQLAlchemy URIВаш защищённый пароль базы данных
Режим SSLconnect_args в параметрах ExtraУстановите значение require в JSON‑конфигурации Extra
СхемаНастройка набора данныхУкажите схему (raw_business_data или raw_telematics_data) в каждом наборе данных
## Импорт панели мониторинга и диаграмм 1. Клонируйте репозиторий [bi-integratons](https://github.com/SquareGPS/bi-intergrations) репозиторий: ```sh git clone https://github.com/SquareGPS/bi-intergrations.git ``` 2. В Superset перейдите в **Settings → Import/Export** 3. Импортируйте файлы в следующем порядке: 1. `datasets.json` - datasets 2. `charts.json` - charts 3. `dashboards.json` - dashboards 4. После импорта обновите подключения к базам данных в каждом наборе данных ## Устранение неполадок ### Проблемы с подключением к базе данных * **Ошибка подключения:** Проверьте правильность учетных данных и параметров подключения * **Ошибка брандмауэра:** Убедитесь, что ваш IP‑адрес добавлен в allowlist * **Проблемы с SSL:** Проверьте настройки SSL в параметрах подключения ### Проблемы с производительностью * **Медленная загрузка визуализаций:** * Оптимизируйте SQL‑запросы * Уменьшите количество одновременно отображаемых элементов * Используйте кэширование результатов * **Высокое потребление памяти:** * Увеличьте ресурсы Docker‑контейнера * Оптимизируйте запросы к базе данных ### Другие проблемы Вот несколько трюков, которые могут помочь исправить распространённые проблемы: 1. Проверьте логи Superset: ``` docker-compose logs superset ``` 2. Перезапустите контейнеры: ``` docker-compose restart ``` 3. Очистите кэш браузера 4. Проверьте версию Superset и при необходимости обновите ## Дальнейшие шаги После успешного подключения Power BI к вашему **IoT Query** экземпляру, мы рекомендуем вам: * Изучите доступные схемы данных, просматривая раздел [Обзор схемы](https://www.navixy.com/docs/analytics/ru/iot-query/schema-overview) чтобы лучше понять структуру данных и взаимосвязи. * Начните с простых запросов, ориентированных на конкретные бизнес‑сущности, прежде чем создавать сложные панели — ознакомьтесь с нашим [примером запросов](https://www.navixy.com/docs/analytics/ru/example-queries) в качестве примера. ### **Поддержка** По техническим вопросам или запросам доступа к демонстрационной базе данных, пожалуйста, свяжитесь: