Apache Superset agora com IRIS

Apache Superset é uma plataforma moderna de exploração e visualização de dados. O Superset pode substituir ou trazer ganhos para as ferramentas proprietárias de business intelligence para muitas equipes. O Superset integra-se bem com uma variedade de fontes de dados.

E agora é possível usar também com o InterSystems IRIS.

Uma demo online está disponível e usa IRIS Cloud SQL como sua fonte de dados.

Apache Superset fornece vários exemplos, que foram carregados com sucesso no IRIS sem problemas, e exibidos em dashboards de exemplo.

O suporte para IRIS é implementado como um pacote Python chamado superset-iris, que pode ser instalado no Superset manualmente.

Superset usa SQLAlchemy como um mecanismo de banco de dados, portanto, o pacote superset-iris usa sqlalchemy-iris.

Quando o pacote é instalado no ambiente Superset, é possível selecionar o InterSystems IRIS na lista de bancos de dados suportados.

Para conectar ao IRIS, é necessário uma URI do SQLAlchemy no formato iris://{login}:{password}@{hostname}:{port}/{namespace}

Clique em Test Connect para verificar se o servidor está disponível. Clique em Connect, para terminar de adicionar o banco de dados.

No mesmo formulário de edição do banco de dados, na aba Avançado, e no bloco Segurança, opção chamada Permitir uploads de arquivos para o banco de dados, permitirá fazer o upload de arquivos CSV e construir tabelas no IRIS com base nele.

SQL Lab, permite executar Consultas SQL

Além de coletar e exibir informações sobre esquemas e tabelas existentes, visualizar tabelas e oferecer a construção de uma consulta SQL simples com todas as colunas.

Para testar localmente clone o repositório

git clone https://github.com/caretdev/superset-iris.git superset-iris
cd superset-iris

Inicie o Superset com o Docker-Compose

docker-compose pull
docker-compose up -d

Durante a inicialização os dados de exemplo são importados para o IRIS, pode demorar um pouco, espere até terminar, execute o comando:

docker-compose logs -f superset-init

Quando o comando acima terminar, acesse http://localhost:8088/dashboard/list/. Os Dashboards estão disponíveis sem necessidade de autorização. Para acessar o SQL Lab utilize admin/admin como login e senha.

Por favor vote no concurso