Apache Superset （下文简称 Superset）是一个用于数据探索和数据可视化的开源软件应用程序，能够处理 PB 级的数据，本文为您介绍如何将 Superset 连接 ByteHouse 进行数据分析。

step1 准备工作

1. 安装 Superset。操作步骤请参考 Superset 官网文档。
2. 安装 ByteHouse clickhouse-connect支持包。完整的安装说明可以参考Superset官方文档，以下为一个简单的安装操作示例。

   • 通过pip安装：

     pip install https://github.com/bytehouse-docs/ecosystem/raw/main/dist/clickhouse-connect/clickhouse-connect-0.8.6+bytehouse.tar.gz
     

   • 在Docker中安装：

     git clone https://github.com/apache/superset.git
     cd superset
     git checkout 4.1.0
     echo "https://github.com/bytehouse-docs/ecosystem/raw/main/dist/clickhouse-connect/clickhouse-connect-0.8.6+bytehouse.tar.gz" >> ./docker/requirements-local.txt
     docker compose -f docker-compose-image-tag.yml up
     

step2 创建连接器

1. 登录 Superset。安装完成后，您可以使用默认创建的帐户访问浏览器中的http://localhost:8088登录Superset，默认用户名/密码为 admin/admin。
2. 创建数据库连接器，连接 ByteHouse。

   1. 单击屏幕右上角的 Settings 页签并选择 Database Connections。
      

   2. 单击+DATABASE按钮创建新的数据库连接。
      

   3. 从可用数据库的下拉框中选择ClickHouse Connect（SuperSet）。
      

   4. 如下图所示填写连接详细信息并单击CONNECT按钮。
      

      参数	配置说明
      HOST	配置为ByteHouse的公网域名，您可以在ByteHouse控制台的集群管理>基本信息中获取。
      PORT	数据库端口号，关闭SSL时端口为：8123，开启SSL时端口为：8443
      DATABASE NAME	配置为ByteHouse已创建的数据库名称。
      USERNAME & PASSWORD	登录ByteHouse数据库的用户名和密码。
      DISPLAY NAME	自定义连接器的显示名称。
      ADDITIONAL PARAMETERS	配置为：secure=True&compress=False。
      SSL	打开SSL开关。 注意 ByteHouse 需要加密认证，从而保护数据安全，因此您需打开SSL。

   5. 完成配置后单击 CONNECT，完成连接器创建。

step3 结果验证

以下为您提供了一份测试数据，用于测试 Superset 连接 ByteHouse 的结果，并示例连接后通过 Superset 进行数据分析操作。

1. 准备示例数据。在 ByteHouse 中执行以下查询以准备示例数据。

   CREATE DATABASE test_db on cluster <your_cluster_name>
   
   CREATE TABLE test_db.online_store_sales_local on cluster <your_cluster_name>(
       order_id String,
       order_date DateTime,
       customer_id String,
       product_id String,
       category String,
       sub_category String,
       region String,
       sales_amount Float64,
       quantity UInt32
   ) 
   ENGINE = HaMergeTree()
   PARTITION BY toYYYYMM(order_date)
   ORDER BY (order_date, customer_id);
   
   CREATE TABLE test_db.online_store_sales on cluster <your_cluster_name> as test_db.online_store_sales_local
   ENGINE=Distributed(
     'bytehouse_cluster_test',
     'test_db',
     'online_store_sales_local',
     sipHash64(order_id)
   ) ;
   
   INSERT INTO test_db.online_store_sales VALUES
   ('OID001', '2024-11-01 10:00:00', 'CID001', 'PID001', 'Electronics', 'Smartphones', 'North America', 899.99, 2),
   ('OID004', '2024-11-02 09:20:00', 'CID004', 'PID004', 'Furniture', 'Desks', 'North America', 1599.99, 5),
   ('OID005', '2024-11-02 14:10:00', 'CID005', 'PID005', 'Home Decor', 'Lamps', 'South America', 49.99, 100),
   ('OID006', '2024-11-02 17:50:00', 'CID006', 'PID006', 'Electronics', 'Tablets', 'Europe', 799.99, 7),
   ('OID007', '2024-11-03 11:00:00', 'CID007', 'PID007', 'Clothing', 'Jackets', 'Asia', 149.99, 25),
   ('OID008', '2024-11-03 13:40:00', 'CID008', 'PID008', 'Clothing', 'Shoes', 'Africa', 89.99, 50),
   ('OID010', '2024-11-04 19:30:00', 'CID010', 'PID010', 'Electronics', 'Cameras', 'North America', 399.99, 3),
   ('OID013', '2024-11-05 08:50:00', 'CID013', 'PID013', 'Electronics', 'Headphones', 'North America', 99.99, 100),
   ('OID014', '2024-11-05 11:30:00', 'CID014', 'PID014', 'Furniture', 'Coffee Tables', 'Asia', 499.99, 50),
   ('OID015', '2024-11-05 14:00:00', 'CID015', 'PID015', 'Clothing', 'T-Shirts', 'Europe', 19.99, 300),
   ('OID016', '2024-11-06 09:40:00', 'CID016', 'PID016', 'Furniture', 'Bookshelves', 'North America', 999.99, 10),
   ('OID017', '2024-11-06 13:25:00', 'CID017', 'PID017', 'Electronics', 'Laptops', 'Europe', 2299.99, 4),
   ('OID020', '2024-11-07 14:00:00', 'CID020', 'PID020', 'Home Decor', 'Rugs', 'Africa', 199.99, 20);
   

2. 在 Superset 中创建数据集。

   1. 在 Superset 页面右上角单击+按钮，选择 Data>Create dateset。
      
   2. 在下拉框中选择已创建的 DATABASE，SCHEMA 和 TABLE，然后单击 CREATE DATASET AND CREATE CHART 按钮，完成数据集创建。
      

3. 创建 Superset 图表。

   1. 从 Charts 选项卡中，选择先前创建的数据集并选择 Line Chart 作为图表类型。继续单击 CREATE NEW CHART 按钮。
      
   2. 参考下图配置图表的参数，即可得到查询到的 ByteHouse 数据结果图。