Apache Superset 安装与使用指南
目录结构及介绍
在克隆完 Apache Superset 的仓库之后, 主要的目录结构包括:
-
superset: 这是核心应用代码所在的主要目录.
- app.py: Flask 应用的核心入口点.
- config.py: 包含默认配置设置.
- superset.db_engine_specs: 各种数据库引擎的支持模块.
- superset.connectors.sqla.models: 数据库模型定义.
- superset.viz: 视图组件相关的代码.
- migrations: 数据库迁移脚本.
-
docker: 包含用于构建容器镜像的所有 Dockerfile 及其相关配置.
-
examples: 示例数据集和配置供新用户快速上手使用.
-
setup.py: Python 包的安装元数据.
-
requirements.txt: 必需的第三方包列表.
-
Makefile: 自动化任务管理脚本, 如构建、测试等.
-
CONTRIBUTING.md: 贡献者指引手册.
-
LICENSE: 许可证信息.
-
README.md: 首页介绍及快速入门说明.
-
.dockerignore 和 .gitignore: 指定不应被添加到仓库中的文件或目录模式.
启动文件介绍
app.py
app.py 是 Flask 应用程序的主入口点。它初始化并配置了 Flask 实例,加载应用程序的路由,以及设置错误处理器。
run.py
位于根目录下的 run.py 提供了一个方便的方法来运行开发服务器。通过执行此文件, 开发人员可以轻松地在本地环境中启动 Superset 并进行调试或开发工作。
此外, 使用Docker 或其他容器技术时, 运行 docker-compose up 命令将从 docker/docker-compose.yml 文件自动检测并启动所需的服务, 包括Superset 的后端服务。
配置文件介绍
config.py
config.py 中包含了默认的应用程序配置。这是所有 Superset 部署的基础, 包括关键的安全参数, 如 SECRET_KEY 和 SQLALCHEMY_DATABASE_URI 。它还涵盖了各种功能开关和集成选项, 允许管理员微调应用程序的行为以适应特定需求。
为了覆盖这些默认值或者添加自定义配置项,在部署环境(例如,生产、测试)中通常会创建一个额外的配置模块如 prod_config.py 或 test_config.py, 然后在Flask应用实例化过程中将其导入以实现动态配置。
此方法确保了灵活性和安全性,使开发者能够针对不同场景调整设置,同时避免敏感信息外泄。
除此之外, Superset 支持使用环境变量来传递配置选项,这提供了更高级别的独立性和安全实践,尤其是在多租户系统中。对于扩展需求高的场景,建议采用这种方式,以便于集中管理和动态更新配置,无需重启整个应用程序即可生效变更。
总之,通过综合运用内置配置模板与外部模块或环境变量传参策略, Superset 助力打造高度定制化的数据分析平台,满足组织间多样化管理需求的同时保证核心业务流程持续稳定运行。
请注意, 以上内容基于对Superset源码的理解和常见实践归纳总结而成, 未来版本可能有所变动, 在具体操作前推荐查阅官方文档获取最新指导。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00