官方文档：http://superset.apache.org/
一、环境准备
安装python3即3.4以上版本
二、python创建一个虚拟环境用来作为superset的容器
-pip3 install virtualenv
创建虚拟环境：
-（1）virtualenv env_supersetobj（创建虚拟环境）
-（2）virtualenv env_supersetobj(创建纯净环境)
-（3）virtualenv --system-site-packages env_supersetobj（创建环境，继承原安装的模块）
激活该虚拟环境：
-windows进到目录里，的Script文件夹输入：activate
-linux：soruse env1/Script/activate
退出虚拟环境：
-deactivate
在pycharm中使用虚拟环境
-files--settings--Project--Project Interpreter--add选择虚拟环境路径下的python.exe即可
三、安装VS2015
Superset中依赖的一些库需要使用microsoft visual c++ 2010编译。
根据说明应该是也可以安装 Visual C++ 2015 Build Tools：
http://landinghub.visualstudio.com/visual-cpp-build-tools
四、依赖包安装失败
这里是个大坑， 我之前直接安装superset一直安装不成功，报错，和pandas的版本有关
解决办法是：通过 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#sasl 下载对应的版本
比如咱们安装的python 是3.6版本，系统是64位，就下载sasl-0.2.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl。
另外，安装过程中出现“ Failed building wheel for xxx”的解决办法如下：
出现原因：缺失相应的whl文件。
解决办法：下载并安装对应的whl文件。
例如，出现“ Failed building wheel for python_geohash”则下载相应python版本的python_geohash文件。
比如Python3.6版本，则找到python_geohash-0.8.5-cp36-cp36m-win_amd64.whl文件进行下载即可。
pip install F:\python_geohash-0.8.5-cp36-cp36m-win32.whl
五、安装superset
1.安装
pip install superset
2.创建管理员账号
fabmanager create-admin --app superset
3.初始化数据库
先进入到 Python安装目录（或者virtualEnv的虚拟目录）下，lib\site-packages\superset\bin下
python superset db upgrade
4.加载例子
后续操作都需要在lib\site-packages\superset\bin下
python superset load_examples
5.初始化角色和权限
python superset init
6.启动服务
端口 8088, 使用 -p 更改端口号
python superset runserver -d
六、配置数据源
Superset默认使用sqllite。支持以下数据库：
|
MySQL |
mysql:// |
|
|
Postgres |
pip install psycopg2 |
postgresql+psycopg2:// |
|
Presto |
pip install pyhive |
presto:// |
|
Oracle |
pip install cx_Oracle |
oracle:// |
|
sqlite |
默认有了 |
sqlite:// |
|
Redshift |
pip install sqlalchemy-redshift |
postgresql+psycopg2:// |
|
MSSQL |
pip install pymssql |
mssql:// |
|
Impala |
pip install impyla |
impala:// |
|
SparkSQL |
pip install pyhive |
jdbc+hive:// |
|
Greenplum |
pip install psycopg2 |
postgresql+psycopg2:// |
|
Athena |
pip install "PyAthenaJDBC>1.0.9" |
awsathena+jdbc:// |
|
Vertica |
pip install sqlalchemy-vertica-python |
vertica+vertica_python:// |
|
ClickHouse |
pip install sqlalchemy-clickhouse |
clickhouse:// |
使用pip安装好数据库后，就可以在Web界面中，配置相关数据源了。
数据库的连接字符串格式参见：http://docs.sqlalchemy.org/en/rel_1_0/core/engines.html#database-urls
七、选择charts
选择数据源之后添加数据源下的数据表。
然后配置图表，可选样式颜色等等。通过看板可以将多个图表集合。
八、嵌入后台应用
1.修改配置文件
修改superset中的config.py配置文件，将PUBLIC_ROLE_LIKE_GAMMA改为True。
注释意思：
授予公共角色与GAMMA角色相同的权限集。
如果想让匿名用户查看，可以设置这里，在仪表盘对特定数据集的授权显示，也在这里设置。
2.去掉X-Frame-Options限制避免iframe跨站访问问题
九、安全
安全->角色列表
权限释义：
can explore on Superset为导出图表
can explore json on Superset为导出图表json
all database access on all_database_access访问所有数据库权限，也可以设置单个
十、获取并使用iframe展示html
1.配置好之后从superset右上角 “</>” 按钮获得url地址
2.然后在所要展示的页面中
<iframe width="600" height="400" seamless frameBorder="0" scrolling="no" src="xxxxxxxxxxxx" > </iframe>
3.重定向superset图表URL
为什么需要重定向呢？这里主要是为了后台应用隐藏superset的图表链接，防止被扫描到后，恶意使用；只要在后台应用重新写一个具有权限控制的请求链接，重新定向到superset的图表链接，这样就能防止数据泄露出去。
4.动态传参交互
superset图表提供出去的链接地址，是以json作为参数传递的。
如：
form_data={"datasource":"3__table","viz_type":"line","slice_id":63,"granularity_sqla":"ds","time_grain_sqla":null,"since":"100 years ago","until":"now","metrics":[{"aggregate":"SUM","column":{"column_name":"num_california","expression":"CASE WHEN state = ‘CA‘ THEN num ELSE 0 END"},"expressionType":"SIMPLE","label":"SUM(num_california)"}],"adhoc_filters":[{"expressionType":"SIMPLE","subject":"gender","operator":"==","comparator":"boy","clause":"WHERE","sqlExpression":null,"fromFormData":true,"filterOptionName":"filter_gtzm93u9ocq_9sy5vd5ocfg"},{"expressionType":"SIMPLE","subject":"name","operator":"LIKE","comparator":"Aaron","clause":"WHERE","sqlExpression":null,"fromFormData":true,"filterOptionName":"filter_6cgdixdoh3_5wrgyuorwoa"}],"groupby":["name"],"limit":"10","timeseries_limit_metric":{"aggregate":"SUM","column":{"column_name":"num_california","expression":"CASE WHEN state = ‘CA‘ THEN num ELSE 0 END"},"expressionType":"SIMPLE","label":"SUM(num_california)"},"order_desc":true,"contribution":false,"row_limit":50000,"color_scheme":"bnbColors","show_brush":"auto","show_legend":true,"rich_tooltip":true,"show_markers":false,"line_interpolation":"linear","x_axis_label":"","bottom_margin":"auto","x_ticks_layout":"auto","x_axis_format":"smart_date","x_axis_showminmax":false,"y_axis_label":"","left_margin":"auto","y_axis_showminmax":false,"y_log_scale":false,"y_axis_format":".3s","y_axis_bounds":[null,null],"rolling_type":"None","time_compare":[],"num_period_compare":"","period_ratio_type":"growth","resample_how":null,"resample_rule":null,"resample_fillmethod":null,"annotation_layers":[],"compare_lag":"10","compare_suffix":"o10Y","markup_type":"markdown","metric":"sum__num","where":"","url_params":{}}