山东房和城乡建设厅网站首页,安徽网新科技网站建设介绍,教学网站开发视频,wordpress 产品目录大数据可视化BI分析工具Apache Superset实现公网远程访问 文章目录 大数据可视化BI分析工具Apache Superset实现公网远程访问前言1. 使用Docker部署Apache Superset1.1 第一步安装docker 、docker compose1.2 克隆superset代码到本地并使用docker compose启动 2. 安装cpolar内网…大数据可视化BI分析工具Apache Superset实现公网远程访问 文章目录 大数据可视化BI分析工具Apache Superset实现公网远程访问前言1. 使用Docker部署Apache Superset1.1 第一步安装docker 、docker compose1.2 克隆superset代码到本地并使用docker compose启动 2. 安装cpolar内网穿透实现公网访问3. 设置固定连接公网地址 前言
Superset是一款由中国知名科技公司开源的“现代化的企业级BI商业智能Web应用程序”其通过创建和分享dashboard为数据分析提供了轻量级的数据查询和可视化方案。Superset在数据处理和可视化方面具有强大的功能能够满足企业级的数据分析需求并为用户提供直观、灵活的数据探索和展示方式。通过Superset用户可以轻松地从海量数据中提取有价值的信息帮助企业做出更加明智的决策。另外团队协作进行数据分析可以结合国内流行的内网穿透工具实现公网的实时远程访问数据。 1. 使用Docker部署Apache Superset
使用Docker compose在docker中部署Apache Superset
说明部署步骤按照superset官网说明 1.1 第一步安装docker 、docker compose
这里选择手动下载rpm包然后yum install *.rpm方式来安装。 下载地址https://download.docker.com/linux/centos/7/x86_64/stable/Packages/
说明请选择自己对应的系统-可参考这个网页https://docs.docker.com/engine/install/。
下载rpm包如下 containerd.io-1.6.18-3.1.el7.x86_64.rpm
docker-ce-cli-23.0.1-1.el7.x86_64.rpm
docker-scan-plugin-0.23.0-1.el7.x86_64.rpm
docker-buildx-plugin-0.10.2-1.el7.x86_64.rpm
docker -ce-rootless-extras-23.0.1-1.el7.x86_64.rpm
docker-ce-23.0.1-1.el7.x86_64.rpm
docker-compose-plugin-2.16.0-1.el7.x86_64.rpm
将这些包手动上传至centos系统例如: 我将这些包上传至/opt/dockerpackage目录 随后执行 yum install /opt/dockerpackage/*.rpm 即可。
此时安装docker与docker compose完成。注意你这台电脑最好有网应该会有些依赖项需要安装。这里列出这些依赖项如果你没网那几麻烦了要自己去找对应版本下载。audit-libs-python x86_64 2.8.5-4.el7 base 76 kcheckpolicy x86_64 2.5-8.el7 base 295 kcontainer-selinux noarch 2:2.119.2-1.911c772.el7_8 extras 40 kfuse-overlayfs x86_64 0.7.2-6.el7_8 extras 54 kfuse3-libs x86_64 3.6.1-4.el7 extras 82 klibcgroup x86_64 0.41-21.el7 base 66 klibsemanage-python x86_64 2.5-14.el7 base 113 kpolicycoreutils-python x86_64 2.5-34.el7 base 457 kpython-IPy noarch 0.75-6.el7 base 32 ksetools-libs x86_64 3.3.8-4.el7 base 620 kslirp4netns x86_64 0.4.3-4.el7_8 extras 81 k这里验证docker是否安装好 启动docker: sudo systemctl start docker pull一个hello world 执行看看sudo docker run hello-world 看到 Hello from Docker就表示可以了。
注意这里hello-world镜像会从仓库pull如果没网需要自己去dockerhub下载这个镜像。
1.2 克隆superset代码到本地并使用docker compose启动
这里不用git clone命令直接下载zip包再解压即可 浏览器打开https://github.com/apache/superset网页Dowanload ZIP 即可。
将下载的ZIP包superset-master.zip上传至/opt/superset目录,需要自己创建。 使用unzip superset-master.zip 解压后得到superset-master文件夹
随后cd superset-master- 如果要修改默认的用户名密码请先看第3步而后再继续。 执行docker compose -f docker-compose-non-dev.yml pull 这个过程会需要几分钟
上一步完成后执行docker compose -f docker-compose-non-dev.yml up 等到控制台输出变慢后 就完成了。
此时打开浏览器 输入http://IP:8088/或localhost:8088登录即可。 默认用户名密码是admin
进入到Superset登录界面 2. 安装cpolar内网穿透实现公网访问
这里我们用cpolar内网穿透工具它支持http/https/tcp协议不需要公网IP不需要设置路由器使用不限制流量。
登录cpolar官网https://www.cpolar.com 在cpolar的下载页面中找到对应版本的cpolar安装程序笔者使用的是Windows操作系统因此选择Windows版下载。 下载完成后将下载的文件解压并双击其中的.msi文件就能自动执行cpolar的安装程序我们只要一路Next就能完成安装。 由于cpolar会为每个用户创建独立的数据隧道并辅以用户密码和token码保证数据安全因此我们在使用cpolar之前需要进行用户注册。注册过程也非常简单只要在cpolar主页右上角点击用户注册在注册页面填入必要信息就能完成注册。 注册完后登录cpolar的客户端可以在浏览器中输入localhost:8088直接访问也可以在开始菜单中点击cpolar客户端的快捷方式点击客户端主界面左侧隧道管理——创建隧道按钮进入本地隧道创建页面 隧道名称可以看做cpolar本地的隧道信息注释只要方便我们分辨即可 协议选择http协议 本地地址本地地址即为本地网站的输出端口号内网默认端口为192.168.50.170:88这里填入192.168.50.170:88 注意如果正常输入8080端口网页出现400情况需要把前面IP完整填写到本地地址和点击 高级——Host头域 域名类型如果打算创建临时数据隧道则直接勾选“随机域名”由cpolar客户端自行生成网络地址 地区与cpolar云端预留的信息一样我们依照实际使用地填写即可 完成这些设置后就可以点击下方按钮。
数据隧道创建完成后cpolar会自动跳转至隧道管理——隧道列表页面。在这个页面我们可以对这条数据隧道进行管理包括开启、关闭或删除这条隧道也可以点击编辑按钮对这条数据隧道的信息进行修改。 superset数据隧道入口公共互联网访问地址则可以在状态——在线隧道列表中找到。 复制两个隧道的任意一个公网地址粘贴到公网浏览器中。 粘贴公网地址到浏览器后显示公网访问公司的内网superset登录界面登录后实现公网访问内网。 3. 设置固定连接公网地址
由于以上使用cpolar所创建的隧道使用的是随机公网地址24小时内会随机变化不利于长期远程访问。因此我们可以为其配置二级子域名该地址为固定地址不会随机变化【pscpolar.cn已备案】 注意需要将cpolar套餐升级至基础套餐或以上且每个套餐对应的带宽不一样。【cpolar.cn已备案】 登录cpolar官网点击左侧的预留选择保留二级子域名设置一个二级子域名名称点击保留,保留成功后复制保留的二级子域名名称。
保留成功后复制保留成功的二级子域名的名称 返回登录cpolar web UI管理界面点击左侧仪表盘的隧道管理——隧道列表找到所要配置的隧道点击右侧的编辑 修改隧道信息将保留成功的二级子域名配置到隧道中
域名类型选择二级子域名Sub Domain填写保留成功的二级子域名
点击更新(注意,点击一次更新即可,不需要重复提交) 更新完成后,打开在线隧道列表,此时可以看到公网地址已经发生变化,地址名称也变成了固定的二级子域名名称的域名 最后,我们使用固定的公网地址访问superset,两个地址复制哪一个都可以可以看到访问成功,这样一个固定且永久不变的公网地址就设置好了在外面就可以通过外网地址访问superset大数据系统了随时随地查看数据
