Docker Superset 开源项目教程
2024-08-10 22:57:41作者:牧宁李
项目的目录结构及介绍
docker-superset/
├── Dockerfile
├── LICENSE
├── README.md
├── docker-compose.yml
├── init.sh
└── requirements.txt
- Dockerfile: 用于构建 Docker 镜像的文件。
- LICENSE: 项目许可证文件。
- README.md: 项目说明文档。
- docker-compose.yml: 用于定义和运行多容器 Docker 应用程序的文件。
- init.sh: 初始化脚本,用于设置 Superset 环境。
- requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
项目的启动文件介绍
Dockerfile
Dockerfile 是用于构建 Docker 镜像的文件。以下是该文件的主要内容:
FROM python:3.8-slim
# 设置工作目录
WORKDIR /app
# 安装依赖
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
# 复制项目文件
COPY . .
# 运行初始化脚本
CMD ["./init.sh"]
docker-compose.yml
docker-compose.yml 文件定义了如何启动 Superset 服务。以下是该文件的主要内容:
version: '3.7'
services:
superset:
build: .
image: amancevice/superset
container_name: superset
ports:
- "8088:8088"
environment:
- SUPERSET_SECRET_KEY=your_secret_key
volumes:
- ./superset_home:/home/superset
项目的配置文件介绍
init.sh
init.sh 是一个初始化脚本,用于设置 Superset 环境。以下是该脚本的主要内容:
#!/bin/bash
# 安装 Superset
pip install apache-superset
# 初始化数据库
superset db upgrade
# 创建管理员用户
superset fab create-admin
# 加载示例数据
superset load_examples
# 初始化 Superset
superset init
# 启动 Superset
superset run -p 8088 --with-threads --reload --debugger
requirements.txt
requirements.txt 文件列出了项目依赖的 Python 包。以下是该文件的主要内容:
apache-superset
通过以上内容,您可以了解如何构建和启动 Docker Superset 项目,并对其配置文件有所了解。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0152- DDeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4-Pro(总参数 1.6 万亿,激活 49B)面向复杂推理和高级编程任务,在代码竞赛、数学推理、Agent 工作流等场景表现优异,性能接近国际前沿闭源模型。Python00
LongCat-Video-Avatar-1.5最新开源LongCat-Video-Avatar 1.5 版本,这是一款经过升级的开源框架,专注于音频驱动人物视频生成的极致实证优化与生产级就绪能力。该版本在 LongCat-Video 基础模型之上构建,可生成高度稳定的商用级虚拟人视频,支持音频-文本转视频(AT2V)、音频-文本-图像转视频(ATI2V)以及视频续播等原生任务,并能无缝兼容单流与多流音频输入。00
auto-devAutoDev 是一个 AI 驱动的辅助编程插件。AutoDev 支持一键生成测试、代码、提交信息等,还能够与您的需求管理系统(例如Jira、Trello、Github Issue 等)直接对接。 在IDE 中,您只需简单点击,AutoDev 会根据您的需求自动为您生成代码。Kotlin03
Intern-S2-PreviewIntern-S2-Preview,这是一款高效的350亿参数科学多模态基础模型。除了常规的参数与数据规模扩展外,Intern-S2-Preview探索了任务扩展:通过提升科学任务的难度、多样性与覆盖范围,进一步释放模型能力。Python00
skillhubopenJiuwen 生态的 Skill 托管与分发开源方案,支持自建与可选 ClawHub 兼容。Python0112
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
733
4.75 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
618
795
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
433
395
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
1.01 K
1.01 K
Claude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed.
Get Started
Rust
1.18 K
152
deepin linux kernel
C
29
16
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
145
237
暂无简介
Dart
983
252
昇腾LLM分布式训练框架
Python
166
198
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.68 K
989