团队计划要自建一套可视化分析平台，从0到1开发成本太高，所以调研相关的开源产品，经过技术选型对比，最终选用了Superset，主要是考虑到Apache开源产品的质量和口碑。
选型
Superset官网
Superset更新迭代比较及时，社区也很活跃。但是对我团队也带来了新的问题，不熟悉Python技术栈。从头编译整个工程，带来很多不确定性。于是采用docker的形式来构建。
构建
#2022-08-01
#FROM apache/superset:9291ad5d4ce1fb9a7d5301c06cf62efb1c355092
#2022-08-23
FROM apache/superset:51e567ffef684b5e3fb9e5bdfaccd9ad2777f4c8
USER root
# 自行扩展部分，注意user的切换
RUN xxx
USER superset
继承官方指定稳定版本的镜像，然后再进行一些定制，能够解决源码编译和环境问题
初始化
使用Mysql作为元数据的存储，修改数据库访问链接 SQLALCHEMY_DATABASE_URI
免登访问
image.png
JWT登录
其他
轻量汉化、语言设置、时区设置，可百度检索，很常见
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