feat(superset): автоматическая инициализация с PostgreSQL метаданными

- Добавлена автоматическая инициализация Superset (подключение ClickHouse, 6 датасетов, 10 чартов, дашборд)
- Переведено хранение метаданных с SQLite на PostgreSQL (shared с Airflow)
- Добавлен superset_config.py для конфигурации PostgreSQL
- Обновлен Dockerfile.superset: postgresql-client, psycopg2-binary
- Обновлен docker-compose.yml: volume mount конфига, SUPERSET_CONFIG_PATH
- Исправлены скрипты init_superset.py и create_dashboard.py для работы с shell
- Обновлена документация в README.md: раздел Superset с инструкциями

Тестирование:
- Проверена работа после перезапуска (данные сохраняются)
- Проверен чистый запуск с нуля
- API и UI доступны
This commit is contained in:
2026-02-10 21:56:47 +03:00
parent 91f1a790cb
commit cb3665c1be
6 changed files with 351 additions and 274 deletions
+2 -2
View File
@@ -3,9 +3,9 @@ FROM apache/superset:4.1.2-dev
USER root USER root
RUN apt-get update && \ RUN apt-get update && \
apt-get install -y bind9-host bat less iputils-ping curl && \ apt-get install -y bind9-host bat less iputils-ping curl postgresql-client && \
apt-get clean apt-get clean
USER superset USER superset
RUN pip install clickhouse-connect==0.8.* RUN pip install clickhouse-connect==0.8.* psycopg2-binary==2.9.*
+87 -18
View File
@@ -66,14 +66,16 @@ docker compose exec -T clickhouse clickhouse-client --user=default --password=12
## Доступные сервисы ## Доступные сервисы
| Сервис | URL | Назначение | | Сервис | URL | Назначение | Логин/Пароль |
|--------|-----|------------| |--------|-----|------------|--------------|
| ClickHouse HTTP | http://localhost:9123/play | SQL-запросы | | ClickHouse HTTP | http://localhost:9123/play | SQL-запросы | default/123456 |
| Kafka UI | http://localhost:8082 | Просмотр топиков | | Kafka UI | http://localhost:8082 | Просмотр топиков | — |
| Airflow | http://localhost:8080 | Оркестрация ETL (admin/admin) | | Airflow | http://localhost:8080 | Оркестрация ETL | admin/admin |
| Superset | http://localhost:8088 | BI-дашборды | | Superset | http://localhost:8088 | BI-дашборды | admin/admin |
| Prometheus | http://localhost:9090 | Метрики | | Prometheus | http://localhost:9090 | Метрики | — |
| Grafana | http://localhost:3000 | Визуализация метрик | | Grafana | http://localhost:3000 | Визуализация метрик | admin/admin |
Superset: после `make up` готовый дашборд доступен по адресу http://localhost:8088/superset/dashboard/1/
--- ---
@@ -149,15 +151,22 @@ flowchart LR
│ ├── ods/ # Batch SQL: STG -> ODS │ ├── ods/ # Batch SQL: STG -> ODS
│ ├── dds/ # Batch SQL: ODS -> DDS │ ├── dds/ # Batch SQL: ODS -> DDS
│ └── dm/ # Batch SQL: DDS -> DM │ └── dm/ # Batch SQL: DDS -> DM
├── configs/ # Конфигурации сервисов
│ ├── superset_config.py # Конфиг Superset (PostgreSQL metadata)
│ ├── prometheus/ # Prometheus конфигурация
│ └── grafana/ # Grafana dashboards & datasources
├── scripts/ # Служебные shell-скрипты (legacy fallback, не основной путь) ├── scripts/ # Служебные shell-скрипты (legacy fallback, не основной путь)
├── airflow/ # Конфигурация Airflow ├── airflow/ # Конфигурация Airflow
│ ├── dags/ # Airflow DAGs для оркестрации │ ├── dags/ # Airflow DAGs для оркестрации
│ └── requirements.txt │ └── requirements.txt
├── superset/ # Скрипты инициализации Superset
│ ├── init_superset.py # Подключение к ClickHouse + датасеты
│ └── create_dashboard.py # Создание дашборда с чартами
├── docs/ # Документация ├── docs/ # Документация
│ └── ARCHITECTURE.md # Подробное описание слоёв │ └── ARCHITECTURE.md # Подробное описание слоёв
├── data/ # Исходные JSONL файлы ├── data/ # Исходные JSONL файлы
├── docker-compose.yml ├── docker-compose.yml
└── Makefile # Команды: up, ddl, transform └── Makefile # Команды: up, ddl, transform, superset-*
``` ```
--- ---
@@ -169,6 +178,10 @@ flowchart LR
| `make up` | Поднять инфраструктуру | | `make up` | Поднять инфраструктуру |
| `make ddl` | Применить DDL в ClickHouse (вне Airflow) | | `make ddl` | Применить DDL в ClickHouse (вне Airflow) |
| `make transform` | Запустить batch-процесс `STG -> ODS -> DDS -> DM` (вне Airflow) | | `make transform` | Запустить batch-процесс `STG -> ODS -> DDS -> DM` (вне Airflow) |
| `make superset-init` | Подключение к ClickHouse + импорт датасетов |
| `make superset-dashboard` | Создание дашборда с чартами |
| `make superset-ui` | Показать URL Superset |
| `make superset-restart` | Перезапуск Superset |
Примечания про сохранность данных: Примечания про сохранность данных:
- Данные ClickHouse сохраняются в Docker volume `clickhouse-data`. - Данные ClickHouse сохраняются в Docker volume `clickhouse-data`.
@@ -215,16 +228,69 @@ flowchart LR
## Дашборд в Superset (опционально, но полезно) ## Дашборд в Superset (опционально, но полезно)
1. Открыть `http://localhost:8088` Superset развёрнут с автоматической инициализацией: подключение к ClickHouse, датасеты и дашборд создаются автоматически при первом запуске.
2. Database -> Add:
- URI: `clickhouse+connect://default:123456@clickhouse:8123/default`
3. Создать datasets из `dm.v_*` (VIEW) и собрать несколько графиков
Идеи графиков под задание: ### Быстрый доступ
- Трафик по дням: `dm.v_daily_traffic` (events, uniq_users)
- Эффективность UTM: `dm.v_utm_effectiveness` (clicks, purchases) | URL | Назначение | Логин/Пароль |
- Популярные страницы: `dm.v_top_pages_daily` (pageviews) |-----|------------|--------------|
- Качество данных: `dm.v_dq_errors_daily` (rows_cnt по error_code) | http://localhost:8088 | Superset UI | admin/admin |
| http://localhost:8088/superset/dashboard/1/ | Готовый дашборд | — |
### Автоматическая инициализация (рекомендуется)
```bash
# При первом запуске инфраструктуры
make up
# Дашборд создаётся автоматически через 30-60 секунд
# Проверить готовность:
curl http://localhost:8088/health # должно вернуть 200
```
Что создаётся автоматически:
- **Подключение к ClickHouse**: `clickhouse_dwh` (URI: `clickhouse+connect://default@clickhouse:8123/default`)
- **Датасеты** (6 шт.): `v_events_enriched`, `v_daily_traffic`, `v_utm_effectiveness`, `v_top_pages_daily`, `v_session_overview`, `dq_summary`
- **Чарты** (10 шт.): KPI метрики, графики трафика, география, UTM-эффективность, качество данных
- **Дашборд**: "🛒 E-commerce Analytics Dashboard"
### Ручная инициализация (если автоматика не сработала)
```bash
# Подключение к ClickHouse + датасеты
make superset-init
# Создание дашборда с чартами
make superset-dashboard
```
### Структура дашборда
Дашборд "E-commerce Analytics Dashboard" включает:
| Блок | Чарты | Датасет |
|------|-------|---------|
| **KPI** | Total Events, Unique Users, Unique Sessions, Avg Events/Session | `v_events_enriched` |
| **Динамика** | Events by Hour (timeline), Traffic by Device (pie) | `v_events_enriched` |
| **География** | World Map по странам | `v_events_enriched` |
| **Маркетинг** | UTM Effectiveness Table, Top Pages | `v_utm_effectiveness`, `v_top_pages_daily` |
| **Quality** | Data Quality Summary | `dq_summary` |
### Архитектура Superset
```
┌─────────────────┐ ┌──────────────────┐ ┌─────────────────┐
│ Superset UI │────▶│ PostgreSQL │────▶│ ClickHouse │
│ (localhost) │ │ (metadata) │ │ (данные) │
│ :8088 │ │ dashboards, │ │ dm.v_* VIEW │
└─────────────────┘ │ datasets, charts│ └─────────────────┘
└──────────────────┘
```
Особенности конфигурации:
- **Metadata**: PostgreSQL (shared с Airflow) — данные сохраняются при перезапуске
- **Data**: ClickHouse через `clickhouse-connect` (HTTP порт 8123)
- **Config**: `configs/superset_config.py` (PostgreSQL URI, секретный ключ)
--- ---
@@ -257,6 +323,8 @@ flowchart LR
- Подключения используют разные протоколы: - Подключения используют разные протоколы:
- Airflow (ClickHouseOperator) ходит в ClickHouse по native TCP (порт `9000` внутри сети Docker). - Airflow (ClickHouseOperator) ходит в ClickHouse по native TCP (порт `9000` внутри сети Docker).
- Superset (clickhouse-connect) ходит по HTTP (порт `8123` внутри сети Docker). - Superset (clickhouse-connect) ходит по HTTP (порт `8123` внутри сети Docker).
- **Superset**: дашборд не появился сразу — подождите 30-60 секунд после `make up`, затем проверьте `curl http://localhost:8088/health`.
- **Superset**: при полном сбросе (`docker compose down -v`) метаданные Superset пропадут т.к. используется общая PostgreSQL. Для чистого перезапуска Superset удалите только БД `superset` в PostgreSQL и перезапустите контейнеры.
--- ---
@@ -267,6 +335,7 @@ flowchart LR
- **Ingest**: DAG `ddl_init` (DDL + проверка схемы), DAG `kafka_load` (параметры `limit`, `reset_topics`) - **Ingest**: DAG `ddl_init` (DDL + проверка схемы), DAG `kafka_load` (параметры `limit`, `reset_topics`)
- **Трансформации**: DAG `etl_pipeline` (pre-check, batch STG→ODS→DDS→DM, валидация) - **Трансформации**: DAG `etl_pipeline` (pre-check, batch STG→ODS→DDS→DM, валидация)
- **Витрины**: VIEW в DM для бизнес-дашбордов (трафик, UTM, качество данных) - **Витрины**: VIEW в DM для бизнес-дашбордов (трафик, UTM, качество данных)
- **Superset**: Автоматическая инициализация (подключение ClickHouse, 6 датасетов, 10 чартов, дашборд), метаданные в PostgreSQL
- **Надёжность**: ошибки парсинга сохраняются в ODS, пайплайн не падает на "грязных" данных - **Надёжность**: ошибки парсинга сохраняются в ODS, пайплайн не падает на "грязных" данных
- **Мониторинг**: Prometheus скрейпит ClickHouse метрики, Grafana дашборд и alert rules - **Мониторинг**: Prometheus скрейпит ClickHouse метрики, Grafana дашборд и alert rules
+29
View File
@@ -0,0 +1,29 @@
# Superset configuration for PostgreSQL metadata store
import os
# Database URI for PostgreSQL
SQLALCHEMY_DATABASE_URI = 'postgresql://airflow:airflow@postgres-metadata:5432/superset'
# Secret key (should match docker-compose)
SECRET_KEY = os.getenv('SUPERSET_SECRET_KEY', '9wc5+erMt60+lxrXDf3RjeIR+zONpEFusO00Np7JzfliMTI1e+RXnHcQ')
# Disable debug mode
DEBUG = False
# Enable CSRF protection
WTF_CSRF_ENABLED = True
# Session configuration
SESSION_TYPE = 'filesystem'
SESSION_COOKIE_SECURE = False
SESSION_COOKIE_HTTPONLY = True
SESSION_COOKIE_SAMESITE = 'Lax'
# Cache configuration (optional, using simple cache)
CACHE_CONFIG = {
'CACHE_TYPE': 'SimpleCache',
'CACHE_DEFAULT_TIMEOUT': 300
}
# Timezone
DEFAULT_TIMEZONE = 'Europe/Moscow'
+8 -13
View File
@@ -228,15 +228,11 @@ services:
- superset_data:/var/lib/superset - superset_data:/var/lib/superset
- superset_config:/app/superset_home - superset_config:/app/superset_home
- ./superset:/app/superset_init:ro - ./superset:/app/superset_init:ro
- ./configs/superset_config.py:/app/pythonpath/superset_config.py:ro
environment: environment:
- SUPERSET_SECRET_KEY=9wc5+erMt60+lxrXDf3RjeIR+zONpEFusO00Np7JzfliMTI1e+RXnHcQ - SUPERSET_SECRET_KEY=9wc5+erMt60+lxrXDf3RjeIR+zONpEFusO00Np7JzfliMTI1e+RXnHcQ
- TZ=Europe/Moscow - TZ=Europe/Moscow
- DATABASE_DB=superset - SUPERSET_CONFIG_PATH=/app/pythonpath/superset_config.py
- DATABASE_HOST=postgres-metadata
- DATABASE_PASSWORD=airflow
- DATABASE_USER=airflow
- DATABASE_PORT=5432
- DATABASE_DIALECT=postgresql
healthcheck: healthcheck:
test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:8088/health"] test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:8088/health"]
interval: 30s interval: 30s
@@ -258,19 +254,18 @@ services:
- superset_data:/var/lib/superset - superset_data:/var/lib/superset
- superset_config:/app/superset_home - superset_config:/app/superset_home
- ./superset:/app/superset_init:ro - ./superset:/app/superset_init:ro
- ./configs/superset_config.py:/app/pythonpath/superset_config.py:ro
environment: environment:
- SUPERSET_SECRET_KEY=9wc5+erMt60+lxrXDf3RjeIR+zONpEFusO00Np7JzfliMTI1e+RXnHcQ - SUPERSET_SECRET_KEY=9wc5+erMt60+lxrXDf3RjeIR+zONpEFusO00Np7JzfliMTI1e+RXnHcQ
- TZ=Europe/Moscow - TZ=Europe/Moscow
- DATABASE_DB=superset - SUPERSET_CONFIG_PATH=/app/pythonpath/superset_config.py
- DATABASE_HOST=postgres-metadata
- DATABASE_PASSWORD=airflow
- DATABASE_USER=airflow
- DATABASE_PORT=5432
- DATABASE_DIALECT=postgresql
command: > command: >
bash -ceuo pipefail " bash -ceuo pipefail "
echo 'Waiting for PostgreSQL...' && echo 'Waiting for PostgreSQL...' &&
sleep 10 && sleep 5 &&
echo 'Creating superset database if not exists...' &&
PGPASSWORD=airflow psql -h postgres-metadata -U airflow -d airflow -tc \"SELECT 1 FROM pg_database WHERE datname='superset'\" | grep -q 1 || \\
PGPASSWORD=airflow psql -h postgres-metadata -U airflow -d airflow -c \"CREATE DATABASE superset;\" &&
echo 'Initializing Superset DB...' && echo 'Initializing Superset DB...' &&
superset db upgrade && superset db upgrade &&
echo 'Creating admin user...' && echo 'Creating admin user...' &&
+134 -148
View File
@@ -5,8 +5,7 @@
================================================================================ ================================================================================
Назначение: Назначение:
- Создание чартов (Charts) на основе датасетов DM-слоя - Создание чартов (Charts) на основе датасетов DM-слоя
- Создание дашборда с layout и фильтрами - Создание дашборда с layout
- Настройка native filters
Запуск: Запуск:
Внутри контейнера superset: Внутри контейнера superset:
@@ -275,167 +274,154 @@ DASHBOARD_CONFIG = {
} }
def get_dataset_by_name(app, dataset_name: str):
"""Получение датасета по имени таблицы"""
from superset.connectors.sqla.models import SqlaTable
with app.app_context():
dataset = db.session.query(SqlaTable).filter_by(
table_name=dataset_name,
schema="dm"
).first()
return dataset
def create_chart(app, chart_config: dict, dataset):
"""Создание чарта"""
from superset.extensions import db
from superset.utils.core import DatasourceType
from superset.charts.commands.create import CreateChartCommand
with app.app_context():
try:
# Подготавливаем параметры
params = chart_config["params"].copy()
params["datasource"] = f"{dataset.id}__{DatasourceType.TABLE.value}"
params["viz_type"] = chart_config["viz_type"]
# Создаём чарт через команду
chart_data = {
"slice_name": chart_config["slice_name"],
"viz_type": chart_config["viz_type"],
"datasource_id": dataset.id,
"datasource_type": DatasourceType.TABLE.value,
"params": json.dumps(params),
"description": f"Chart created automatically for {chart_config['dataset_name']}"
}
result = CreateChartCommand(chart_data).run()
logger.info(f"Created chart: {chart_config['slice_name']} (ID: {result.id})")
return {"id": result.id, "title": result.slice_name}
except Exception as e:
logger.error(f"Failed to create chart '{chart_config['slice_name']}': {e}")
import traceback
traceback.print_exc()
return None
def create_dashboard(app, charts: list):
"""Создание дашборда с чартами"""
from superset.extensions import db
from superset.dashboards.commands.create import CreateDashboardCommand
from superset.dashboards.dao import DashboardDAO
from superset.charts.dao import ChartDAO
with app.app_context():
try:
# Проверяем, существует ли дашборд
existing = DashboardDAO.get_by_slug(DASHBOARD_CONFIG["slug"])
if existing:
logger.info(f"Dashboard '{DASHBOARD_CONFIG['dashboard_title']}' already exists")
return existing
# Создаём позиции чартов для layout
positions = {
"DASHBOARD_VERSION_KEY": "v2"
}
# Добавляем чарты в layout (grid: 12 columns)
y_position = 0
chart_index = 0
for chart in charts:
if chart:
positions[f"CHART-{chart['id']}"] = {
"id": f"CHART-{chart['id']}",
"type": "CHART",
"parents": ["ROOT_ID"],
"meta": {
"chartId": chart['id'],
"sliceName": chart['title'],
"height": 50,
"width": 4 if chart_index < 4 else 6,
"x": (chart_index % 3) * 4 if chart_index < 4 else (chart_index % 2) * 6,
"y": y_position
}
}
chart_index += 1
if chart_index % 4 == 0:
y_position += 50
# Создаём дашборд
dashboard_data = {
"dashboard_title": DASHBOARD_CONFIG["dashboard_title"],
"slug": DASHBOARD_CONFIG["slug"],
"description": DASHBOARD_CONFIG["description"],
"published": DASHBOARD_CONFIG["published"],
"json_metadata": DASHBOARD_CONFIG["json_metadata"],
"position_json": json.dumps(positions)
}
result = CreateDashboardCommand(dashboard_data).run()
# Добавляем чарты к дашборду
dashboard = DashboardDAO.get_by_id(result.id)
for chart_info in charts:
if chart_info:
chart = ChartDAO.find_by_id(chart_info["id"])
if chart:
dashboard.slices.append(chart)
db.session.commit()
logger.info(f"Created dashboard: {DASHBOARD_CONFIG['dashboard_title']} (ID: {result.id})")
return result
except Exception as e:
logger.error(f"Failed to create dashboard: {e}")
import traceback
traceback.print_exc()
return None
def main(): def main():
"""Главная функция""" """Главная функция"""
logger.info("=" * 60) logger.info("=" * 60)
logger.info("Creating E-commerce Analytics Dashboard") logger.info("Creating E-commerce Analytics Dashboard")
logger.info("=" * 60) logger.info("=" * 60)
# Импорты внутри main после создания app context
from superset.app import create_app from superset.app import create_app
from superset.extensions import db
app = create_app() app = create_app()
created_charts = [] with app.app_context():
from superset.extensions import db
from superset.models.slice import Slice
from superset.models.dashboard import Dashboard
from superset.connectors.sqla.models import SqlaTable
# Создаём чарты created_charts = []
for chart_config in CHARTS_CONFIG:
dataset = get_dataset_by_name(app, chart_config["dataset_name"])
if not dataset:
logger.warning(f"Dataset '{chart_config['dataset_name']}' not found, skipping chart")
continue
chart = create_chart(app, chart_config, dataset) # Создаём чарты
if chart: for chart_config in CHARTS_CONFIG:
created_charts.append(chart) dataset = db.session.query(SqlaTable).filter_by(
table_name=chart_config["dataset_name"],
schema="dm"
).first()
logger.info(f"Created {len(created_charts)} charts") if not dataset:
logger.warning(f"Dataset '{chart_config['dataset_name']}' not found, skipping chart")
continue
# Создаём дашборд try:
if created_charts: # Проверяем, существует ли уже чарт
dashboard = create_dashboard(app, created_charts) existing = db.session.query(Slice).filter_by(
if dashboard: slice_name=chart_config["slice_name"]
logger.info("=" * 60) ).first()
logger.info("Dashboard created successfully!")
logger.info(f"Dashboard URL: /superset/dashboard/{dashboard.id}/") if existing:
logger.info("=" * 60) logger.info(f"Chart '{chart_config['slice_name']}' already exists (ID: {existing.id})")
created_charts.append({"id": existing.id, "title": existing.slice_name})
continue
# Подготавливаем параметры
params = chart_config["params"].copy()
params["datasource"] = f"{dataset.id}__table"
params["viz_type"] = chart_config["viz_type"]
# Создаём чарт
chart = Slice(
slice_name=chart_config["slice_name"],
viz_type=chart_config["viz_type"],
datasource_id=dataset.id,
datasource_type="table",
datasource_name=dataset.table_name,
params=json.dumps(params),
description=f"Chart created automatically for {chart_config['dataset_name']}"
)
db.session.add(chart)
db.session.flush()
logger.info(f"Created chart: {chart_config['slice_name']} (ID: {chart.id})")
created_charts.append({"id": chart.id, "title": chart.slice_name})
except Exception as e:
logger.error(f"Failed to create chart '{chart_config['slice_name']}': {e}")
import traceback
traceback.print_exc()
db.session.rollback()
logger.info(f"Created/Found {len(created_charts)} charts")
# Создаём дашборд
if created_charts:
try:
# Проверяем, существует ли дашборд
existing = db.session.query(Dashboard).filter_by(
slug=DASHBOARD_CONFIG["slug"]
).first()
if existing:
logger.info(f"Dashboard '{DASHBOARD_CONFIG['dashboard_title']}' already exists (ID: {existing.id})")
logger.info("=" * 60)
logger.info("Dashboard already exists!")
logger.info(f"Dashboard URL: /superset/dashboard/{existing.id}/")
logger.info("=" * 60)
return
# Создаём позиции чартов для layout
positions = {"DASHBOARD_VERSION_KEY": "v2"}
# Добавляем чарты в layout (grid: 12 columns)
y_position = 0
chart_index = 0
for chart in created_charts:
if chart:
positions[f"CHART-{chart['id']}"] = {
"id": f"CHART-{chart['id']}",
"type": "CHART",
"parents": ["ROOT_ID"],
"meta": {
"chartId": chart['id'],
"sliceName": chart['title'],
"height": 50,
"width": 4 if chart_index < 4 else 6,
"x": (chart_index % 3) * 4 if chart_index < 4 else (chart_index % 2) * 6,
"y": y_position
}
}
chart_index += 1
if chart_index % 4 == 0:
y_position += 50
# Создаём дашборд
dashboard = Dashboard(
dashboard_title=DASHBOARD_CONFIG["dashboard_title"],
slug=DASHBOARD_CONFIG["slug"],
description=DASHBOARD_CONFIG["description"],
published=DASHBOARD_CONFIG["published"],
json_metadata=DASHBOARD_CONFIG["json_metadata"],
position_json=json.dumps(positions)
)
db.session.add(dashboard)
db.session.flush()
# Добавляем чарты к дашборду
for chart_info in created_charts:
if chart_info:
chart = db.session.query(Slice).filter_by(id=chart_info["id"]).first()
if chart:
dashboard.slices.append(chart)
db.session.commit()
logger.info(f"Created dashboard: {DASHBOARD_CONFIG['dashboard_title']} (ID: {dashboard.id})")
logger.info("=" * 60)
logger.info("Dashboard created successfully!")
logger.info(f"Dashboard URL: /superset/dashboard/{dashboard.id}/")
logger.info("=" * 60)
except Exception as e:
logger.error(f"Failed to create dashboard: {e}")
import traceback
traceback.print_exc()
db.session.rollback()
else: else:
logger.error("Failed to create dashboard") logger.error("No charts created, cannot create dashboard")
else:
logger.error("No charts created, cannot create dashboard")
if __name__ == "__main__": if __name__ == "__main__":
+80 -82
View File
@@ -13,9 +13,10 @@
Важно: Важно:
Superset использует SQLite по умолчанию (не PostgreSQL). Superset использует SQLite по умолчанию (не PostgreSQL).
Для полной автоматизации необходимо настроить DATABASE_URI для Superset.
Текущий подход: используем Superset CLI для создания подключения. Текущий подход:
1. CLI для создания подключения к БД
2. Superset shell для импорта датасетов (требуется app context)
Требования: Требования:
- Запущенный ClickHouse с созданными витринами в схеме dm - Запущенный ClickHouse с созданными витринами в схеме dm
@@ -57,41 +58,30 @@ def create_clickhouse_connection():
"""Создание подключения к ClickHouse через CLI""" """Создание подключения к ClickHouse через CLI"""
logger.info("Creating ClickHouse database connection...") logger.info("Creating ClickHouse database connection...")
# Проверяем, существует ли уже подключение # Создаем подключение через set-database-uri
success, stdout, stderr = run_superset_cli(['databases', 'list']) # clickhouse-connect использует HTTP порт 8123 внутри Docker сети
success, stdout, stderr = run_superset_cli([
'set-database-uri',
'-d', 'clickhouse_dwh',
'-u', 'clickhouse+connect://default@clickhouse:8123/default'
])
if not success: if success:
logger.warning(f"Could not list databases: {stderr}") logger.info("Successfully created ClickHouse database connection 'clickhouse_dwh'")
elif 'clickhouse_dwh' in stdout:
logger.info("Database connection 'clickhouse_dwh' already exists")
return True return True
else:
# Используем SQL Lab для создания подключения logger.error(f"Failed to create database connection: {stderr}")
# Это обходной путь, так как Superset CLI не имеет прямой команды для создания БД logger.info("Please create manually via UI:")
logger.info("Database connection needs to be created manually via UI") logger.info("1. Go to: Settings → Database Connections → + Database")
logger.info("Go to: Settings → Database Connections → + Database") logger.info("2. Select: ClickHouse")
logger.info("Select: ClickHouse") logger.info("3. URI: clickhouse+connect://default@clickhouse:8123/default")
logger.info("URI: clickhouse+native://default@clickhouse:9000/default") return False
return True
def import_datasets(): def import_datasets():
"""Импорт датасетов через Superset Python API""" """Импорт датасетов через Superset shell"""
logger.info("Importing datasets...") logger.info("Importing datasets...")
try:
from superset.app import create_app
from superset.extensions import db
from superset.models.core import Database
from superset.connectors.sqla.models import SqlaTable
app = create_app()
except Exception as e:
logger.error(f"Failed to import Superset modules: {e}")
logger.info("Please ensure Superset is properly initialized")
return False
datasets = [ datasets = [
{ {
"table_name": "v_events_enriched", "table_name": "v_events_enriched",
@@ -131,64 +121,72 @@ def import_datasets():
} }
] ]
with app.app_context(): # Создаем Python скрипт для выполнения внутри superset shell
# Получаем ID базы данных script_lines = [
database = db.session.query(Database).filter_by( "from superset.extensions import db",
database_name="clickhouse_dwh" "from superset.models.core import Database",
).first() "from superset.connectors.sqla.models import SqlaTable",
"",
"# Получаем базу данных",
"database = db.session.query(Database).filter_by(database_name='clickhouse_dwh').first()",
"if not database:",
" print('ERROR: Database clickhouse_dwh not found')",
" exit(1)",
"",
"print(f'Found database: {database.database_name} (id={database.id})')",
"",
"imported = 0",
]
if not database: for ds in datasets:
logger.error("ClickHouse database connection not found!") script_lines.extend([
logger.info("Please create database connection manually first:") "",
logger.info("1. Go to http://localhost:8088") f"# Dataset: {ds['table_name']}",
logger.info("2. Login: admin / admin") f"existing = db.session.query(SqlaTable).filter_by(table_name='{ds['table_name']}', schema='{ds['schema']}').first()",
logger.info("3. Settings → Database Connections → + Database") "if existing:",
logger.info("4. Select ClickHouse") f" print(f'Dataset {ds['table_name']} already exists')",
logger.info("5. URI: clickhouse+native://default@clickhouse:9000/default") "else:",
return False " try:",
f" dataset = SqlaTable(table_name='{ds['table_name']}', schema='{ds['schema']}', database_id=database.id, database=database, description='{ds['description']}')",
" db.session.add(dataset)",
" db.session.flush()",
f" print(f'Created dataset: {ds['table_name']}')",
" imported += 1",
" except Exception as e:",
f" print(f'Error creating {ds['table_name']}: {{e}}')",
" db.session.rollback()",
])
imported_count = 0 script_lines.extend([
for dataset_config in datasets: "",
try: "db.session.commit()",
# Проверяем, существует ли датасет "print(f'Successfully imported {imported} datasets')",
existing = db.session.query(SqlaTable).filter_by( ])
table_name=dataset_config["table_name"],
schema=dataset_config["schema"]
).first()
if existing: script_content = '\n'.join(script_lines)
logger.info(f"Dataset '{dataset_config['table_name']}' already exists")
continue
# Создаём датасет # Запускаем через superset shell
dataset = SqlaTable( cmd = ['superset', 'shell']
table_name=dataset_config["table_name"], logger.info("Running datasets import via superset shell...")
schema=dataset_config["schema"],
database_id=database.id,
database=database,
description=dataset_config["description"],
is_sqllab_view=False
)
db.session.add(dataset) result = subprocess.run(
db.session.flush() cmd,
input=script_content,
capture_output=True,
text=True
)
# Fetch columns from database if result.returncode != 0:
try: logger.error(f"Shell command failed: {result.stderr}")
dataset.fetch_metadata() return False
except Exception as e:
logger.warning(f"Could not fetch metadata for {dataset_config['table_name']}: {e}")
db.session.commit() logger.info(f"Shell output:\n{result.stdout}")
logger.info(f"Successfully imported dataset: {dataset_config['table_name']}") if "ERROR" in result.stdout:
imported_count += 1 logger.error("Failed to import some datasets")
return False
except Exception as e: logger.info("Datasets imported successfully")
db.session.rollback() return True
logger.error(f"Failed to import dataset '{dataset_config['table_name']}': {e}")
logger.info(f"Imported {imported_count} new datasets")
return True
def main(): def main():
@@ -197,9 +195,9 @@ def main():
logger.info("Superset Initialization for ClickHouse Mini DWH") logger.info("Superset Initialization for ClickHouse Mini DWH")
logger.info("=" * 60) logger.info("=" * 60)
# Проверяем подключение к ClickHouse # Создаем подключение к ClickHouse
if not create_clickhouse_connection(): if not create_clickhouse_connection():
logger.error("Failed to verify ClickHouse connection") logger.error("Failed to create ClickHouse connection")
sys.exit(1) sys.exit(1)
# Импортируем датасеты # Импортируем датасеты