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@lilviz

Docker Desktop for WSL 2でApache Supersetを動かす:前編

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自己紹介

初めましてLil vizです。初投稿です。緊張してます。
Hiphopと肉をこよなく愛する35歳です。

何を紹介するか

データの可視化は、状況を理解したり伝達するのに有効な手段ですよね。
皆様が勤めている会社にもさまざまなダッシュボードがあるのではないでしょうか。
ダッシュボードも有料なものから無料なもの、いろいろなデータベースを接続できたり、
データガバナンス、データの前処理ができるもの。色々ありますよね。。。

有象無象ありすぎ!

私も約8年間の中でTableau, DOMO, redash, metabase, dash, detoramaなどのツールを使ってダッシュボードを一通り構築してきました。スクラッチでhtml,css.jsから作ったりもした時期もありました。複数のダッシュボードのお作法を学ぶということは学習コスト高いというか、効率悪いです。

私は自分の中でのこのダッシュボード戦争をこれで終わらせたい。これ一本に賭けます。

Apache Superset

image.png

Apache Supersetとは

もともとはAirbnb社内で開発されていたOSSだったのですが、いつの間にかApacheプロジェクトの仲間入りをしていました。まだincubatingといってApacheプロジェクトの仲間の中でも新入り扱いです。
下のリンクからプロジェクトに飛ぶことができます
https://superset.incubator.apache.org/index.html#

なぜSupersetがよいのか

いくつか理由がありますが、

1.めちゃくちゃかっこよい

個人的には一番大事なことだと思ってます
image.png
image.png

すでにいろんなサンプルがデフォルトで用意されていて、普通にテンションが上がります。

2.様々なデータソースにつながる

下記のデータソースがサポートされています:

Amazon Athena
Amazon Redshift
Apache Drill
Apache Druid
Apache Hive
Apache Impala
Apache Kylin
Apache Pinot
Apache Spark SQL
BigQuery
ClickHouse
Elasticsearch
Exasol
Google Sheets
Greenplum
IBM Db2
MySQL
Oracle
PostgreSQL
Presto
Snowflake
SQLite
SQL Server
Teradata
Vertica
Hana

網羅性エグくないすか

それ以外にも、費用が掛からないこと、大規模ユーザー向けにロードバランスできるような環境も作れたりとても良いのではないでしょうか。

後編では、実際にインストールするところまでを見ていきたいと思います。

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lilviz
データ分析/機械学習/自動化/Python/SQL/Plot.ly/matplotlib/superset

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