Apache Superset — это современная платформа для исследования и визуализации данных. Изначально ее создали в компании Airbnb. Впоследствии, проект стал частью Apache Software Foundation. По сути, Superset помогает создавать интерактивные дашборды. Он также предоставляет мощные инструменты для анализа данных.

Основные функциональные возможности Apache SuperSet

Кстати, Superset предлагает пользователям множество полезных функций.

Интуитивный конструктор дашбордов. Он позволяет создавать дашборды без написания кода. Например, можно просто перетаскивать элементы.
Широкий выбор визуализаций. Платформа поддерживает десятки типов графиков. К тому же, можно добавлять собственные плагины визуализаций.
Мощный SQL Lab. Это интегрированная среда для написания SQL-запросов. Без всякого сомнения, она удобна для подготовки данных и их исследования.
Поддержка множества источников данных. Superset подключается к любой SQL-говорящей базе данных. Например, к ClickHouse, PostgreSQL, Druid и многим другим.
Гибкая модель безопасности. В частности, она позволяет детально настраивать права доступа. Можно управлять доступом к SuperSet дашбордам, графикам и данным.
Семантический слой. По сути дела, он позволяет определять виртуальные метрики и вычисляемые столбцы. Это делает анализ данных проще для бизнес-пользователей.

Плюсы и минусы

С одной стороны, Superset имеет много сильных сторон.

Открытый исходный код. Инструмент является полностью бесплатным. Более того, это исключает зависимость от одного поставщика.
Масштабируемость. Superset изначально спроектирован для облачных сред. Как следствие, он легко масштабируется под высокие нагрузки.
Кастомизация. Кстати говоря, вы можете настраивать и расширять платформу под свои нужды.
Большое сообщество. Активное сообщество способствует быстрому развитию проекта.

С другой стороны, существуют и некоторые недостатки.

Сложность настройки. По правде говоря, первоначальная установка и настройка могут быть сложными. Особенно в сравнении с коммерческими аналогами.
Требовательность к ресурсам. Для больших инсталляций может потребоваться значительная экспертиза в администрировании.
Менее готовые решения. Иначе говоря, некоторые функции могут требовать дополнительной настройки.

Архитектура и использование Apache SuperSet

Как правило, архитектура Superset является облачно-ориентированной и гибкой. Она состоит из нескольких компонентов. Во-первых, это веб-сервер на Flask. Во-вторых, это асинхронные воркеры на Celery. К тому же, используется кеширующий слой. Например, Redis или Memcached.

Работа в Superset обычно строится вокруг двух основных интерфейсов:

SQL Lab. По моему мнению, это идеальное место для дата-аналитиков. Здесь можно писать SQL-запросы. Затем можно исследовать данные и сохранять их как виртуальные датасеты.
Explore. Это безкодовый конструктор визуализаций. В сущности, пользователи выбирают датасет. Затем они настраивают график и сохраняют его на дашборд.

Best Practices

Оптимизируйте источники данных. Прежде всего, используйте денормализованные таблицы или материализованные представления. Это значительно ускорит работу дашбордов.
Используйте кеширование. Кстати, правильная настройка кеша кардинально снижает нагрузку. Она также ускоряет загрузку дашбордов.
Определяйте метрики в семантическом слое. Таким образом, вы обеспечите единообразие расчетов по всей компании.
Начинайте с простых графиков. Не перегружайте дашборды информацией. Ведь, простота часто более эффективна.

Пример использования: от SQL-запроса до дашборда

Поставим задачу. Представьте, что мы аналитики в интернет-магазине. Нам нужно создать график с ежедневной выручкой за последний месяц, чтобы отслеживать динамику продаж.

Во-первых, мы открываем SQL Lab. По сути, это встроенный в Apache Superset редактор SQL. В интерфейсе мы выбираем нашу базу данных и пишем запрос. Например, такой:

SELECT
  DATE_TRUNC('day', order_timestamp) AS "Дата",
  SUM(sale_amount) AS "Выручка"
FROM sales_data
WHERE order_timestamp >= '2025-05-01'
GROUP BY 1
ORDER BY 1;

После выполнения, под окном запроса появляется таблица с результатами. В ней два столбца: «Дата» и «Выручка». Как видно, данные готовы для визуализации. Над этой таблицей есть кнопка «Explore» (Исследовать). Нажимаем ее.

Затем, Superset переносит нас в конструктор визуализаций «Explore». Экран разделен на две части. Слева находится панель управления, а справа — область предпросмотра нашего будущего графика. Кстати говоря, Superset автоматически определил, что «Дата» — это временной столбец, а «Выручка» — числовая метрика.

В панели управления, мы выбираем тип визуализации. Например, «Time-series Bar Chart» (Столбчатая диаграмма по времени). В настройках мы убеждаемся, что ось времени — это наш столбец «Дата», выбираем SUM(Выручка), а на правой части экрана мгновенно появляется наш график. Он показывает столбики выручки для каждого дня.

В конце концов, когда график нас полностью устраивает, мы нажимаем «Сохранить». Появляется диалоговое окно. Оно предлагает дать графику имя и сразу добавить его на дашборд. Мы называем график «Динамика выручки за Май» и добавляем на новый SuperSet дашборд под названием «Ключевые показатели».

В итоге, мы за несколько шагов создали интерактивный элемент для нашего аналитического дашборда. Теперь руководство может в любой момент видеть актуальную информацию о продажах.

Источники для дальнейшего изучения:

Официальная документация Apache Superset: https://superset.apache.org/docs/intro
Репозиторий проекта на GitHub: https://github.com/apache/superset
Блог компании Preset: (https://preset.io/blog/) Preset предлагает облачный сервис на базе Superset и публикует много полезных материалов.
Оригинальная статья в блоге Airbnb: (https://medium.com/airbnb-engineering/superset-a-new-must-have-in-the-data-stack-d39b4153503b) Рассказывает об истории создания проекта.
Галерея примеров дашбордов: https://superset.apache.org/docs/miscellaneous/examples-gallery/