Hadoop生态系统中的数据可视化技术:Apache Zeppelin和Apache Superset的比较

简介: Hadoop生态系统中的数据可视化技术:Apache Zeppelin和Apache Superset的比较

Hadoop生态系统中的数据可视化技术是帮助用户更好地理解和分析大数据的重要工具。在这篇文章中,我们将比较两个主要的数据可视化工具:Apache Zeppelin和Apache Superset。

Apache Zeppelin是一个基于Web的交互式数据分析和可视化工具。它支持多种编程语言,包括Scala、Python、R和SQL,使用户能够使用自己熟悉的语言进行数据分析。Zeppelin提供了一个交互式的笔记本界面,用户可以在其中编写和运行代码,并且能够实时查看结果。

下面是一个使用Zeppelin进行数据可视化的示例。假设我们有一个包含销售数据的Hadoop集群,并且我们想要可视化每个月的销售额。我们可以使用Zeppelin的Spark解释器来处理和分析数据,并使用内置的可视化库来绘制图表。

首先,我们需要连接到Hadoop集群并加载数据。在Zeppelin的笔记本中,我们可以使用以下代码来完成这个任务:

%spark
val salesData = spark.read.csv("hdfs://path/to/sales_data.csv")

接下来,我们可以使用Spark的DataFrame API来处理和转换数据。例如,我们可以按月份对销售数据进行分组,并计算每个月的总销售额:

%spark
import org.apache.spark.sql.functions._
val monthlySales = salesData.groupBy(month($"date")).agg(sum($"sales"))

最后,我们可以使用Zeppelin的内置可视化功能来绘制图表。例如,我们可以使用饼图来显示每个月的销售额占总销售额的比例:

%spark
import org.apache.zeppelin.display.angular.notebookscope._
val pieChart = new AngularDisplay()
pieChart.put("labels", monthlySales.select($"month").collect().map(_.getString(0)).toList)
pieChart.put("values", monthlySales.select($"sum(sales)").collect().map(_.getDouble(0)).toList)
pieChart.put("type", "pie")
pieChart

这样,我们就可以在Zeppelin中看到一个饼图,显示了每个月的销售额占总销售额的比例。

与此相比,Apache Superset是一个开源的数据可视化和数据探索平台。它提供了一个用户友好的界面,使用户能够轻松地创建和共享交互式的数据可视化。Superset支持多种数据源,包括Hadoop、MySQL、PostgreSQL等,使用户能够从不同的数据源中获取数据。

下面是一个使用Superset进行数据可视化的示例。假设我们有一个包含销售数据的MySQL数据库,并且我们想要可视化每个月的销售额。我们可以使用Superset的查询构建器来编写SQL查询,并使用内置的可视化功能来绘制图表。

首先,我们需要连接到MySQL数据库并加载数据。在Superset的界面中,我们可以使用查询构建器来编写以下SQL查询:

SELECT MONTH(date) AS month, SUM(sales) AS total_sales
FROM sales_data
GROUP BY month

接下来,我们可以使用Superset的可视化功能来绘制图表。例如,我们可以使用柱状图来显示每个月的销售额:

SELECT month, total_sales
FROM (
  SELECT MONTH(date) AS month, SUM(sales) AS total_sales
  FROM sales_data
  GROUP BY month
) AS monthly_sales

这样,我们就可以在Superset中看到一个柱状图,显示了每个月的销售额。

综上所述,Apache Zeppelin和Apache Superset是Hadoop生态系统中两个重要的数据可视化工具。Zeppelin提供了一个交互式的笔记本界面,支持多种编程语言,并提供内置的可视化库;而Superset提供了一个用户友好的界面,支持多种数据源,并提供内置的查询构建器和可视化功能。根据具体需求和个人偏好,用户可以选择适合自己的工具来进行数据可视化。

希望本文能对读者理解和比较Apache Zeppelin和Apache Superset这两个数据可视化工具有所帮助。

相关文章
|
3月前
|
消息中间件 监控 数据挖掘
基于RabbitMQ与Apache Flink构建实时分析系统
【8月更文第28天】本文将介绍如何利用RabbitMQ作为数据源,结合Apache Flink进行实时数据分析。我们将构建一个简单的实时分析系统,该系统能够接收来自不同来源的数据,对数据进行实时处理,并将结果输出到另一个队列或存储系统中。
182 2
|
3月前
|
消息中间件 分布式计算 Hadoop
Apache Flink 实践问题之Flume与Hadoop之间的物理墙问题如何解决
Apache Flink 实践问题之Flume与Hadoop之间的物理墙问题如何解决
44 3
|
2天前
|
消息中间件 Java Kafka
初识Apache Kafka:搭建你的第一个消息队列系统
【10月更文挑战第24天】在数字化转型的浪潮中,数据成为了企业决策的关键因素之一。而高效的数据处理能力,则成为了企业在竞争中脱颖而出的重要武器。在这个背景下,消息队列作为连接不同系统和服务的桥梁,其重要性日益凸显。Apache Kafka 是一款开源的消息队列系统,以其高吞吐量、可扩展性和持久性等特点受到了广泛欢迎。作为一名技术爱好者,我对 Apache Kafka 产生了浓厚的兴趣,并决定亲手搭建一套属于自己的消息队列系统。
11 2
初识Apache Kafka:搭建你的第一个消息队列系统
|
2天前
|
消息中间件 安全 Kafka
Apache Kafka安全加固指南:保护你的消息传递系统
【10月更文挑战第24天】在现代企业环境中,数据的安全性和隐私保护至关重要。Apache Kafka作为一款广泛使用的分布式流处理平台,其安全性直接影响着业务的稳定性和用户数据的安全。作为一名资深的Kafka使用者,我深知加强Kafka安全性的重要性。本文将从个人角度出发,分享我在实践中积累的经验,帮助读者了解如何有效地保护Kafka消息传递系统的安全性。
23 7
|
2月前
|
消息中间件 资源调度 API
Apache Flink 流批融合技术介绍
本文源自阿里云高级研发工程师周云峰在Apache Asia Community OverCode 2024的分享,内容涵盖从“流批一体”到“流批融合”的演进、技术解决方案及社区进展。流批一体已在API、算子和引擎层面实现统一,但用户仍需手动配置作业模式。流批融合旨在通过动态调整优化策略,自动适应不同场景需求。文章详细介绍了如何通过量化指标(如isProcessingBacklog和isInsertOnly)实现这一目标,并展示了针对不同场景的具体优化措施。此外,还概述了社区当前进展及未来规划,包括将优化方案推向Flink社区、动态调整算子流程结构等。
364 31
Apache Flink 流批融合技术介绍
|
21天前
|
存储 分布式计算 druid
大数据-149 Apache Druid 基本介绍 技术特点 应用场景
大数据-149 Apache Druid 基本介绍 技术特点 应用场景
46 1
大数据-149 Apache Druid 基本介绍 技术特点 应用场景
|
3月前
|
存储 消息中间件 人工智能
AI大模型独角兽 MiniMax 基于阿里云数据库 SelectDB 版内核 Apache Doris 升级日志系统,PB 数据秒级查询响应
早期 MiniMax 基于 Grafana Loki 构建了日志系统,在资源消耗、写入性能及系统稳定性上都面临巨大的挑战。为此 MiniMax 开始寻找全新的日志系统方案,并基于阿里云数据库 SelectDB 版内核 Apache Doris 升级了日志系统,新系统已接入 MiniMax 内部所有业务线日志数据,数据规模为 PB 级, 整体可用性达到 99.9% 以上,10 亿级日志数据的检索速度可实现秒级响应。
AI大模型独角兽 MiniMax 基于阿里云数据库 SelectDB 版内核 Apache Doris 升级日志系统,PB 数据秒级查询响应
|
3月前
|
关系型数据库 MySQL 应用服务中间件
win7系统搭建PHP+Mysql+Apache环境+部署ecshop项目
这篇文章介绍了如何在Windows 7系统上搭建PHP、MySQL和Apache环境,并部署ECShop项目,包括安装配置步骤、解决常见问题以及使用XAMPP集成环境的替代方案。
53 1
win7系统搭建PHP+Mysql+Apache环境+部署ecshop项目
|
3月前
|
存储 SQL 分布式计算
Hadoop生态系统概述:构建大数据处理与分析的基石
【8月更文挑战第25天】Hadoop生态系统为大数据处理和分析提供了强大的基础设施和工具集。通过不断扩展和优化其组件和功能,Hadoop将继续在大数据时代发挥重要作用。
|
2月前
|
分布式计算 Java Apache
Apache Spark Streaming技术深度解析
【9月更文挑战第4天】Apache Spark Streaming是Apache Spark生态系统中用于处理实时数据流的一个重要组件。它将输入数据分成小批次(micro-batch),然后利用Spark的批处理引擎进行处理,从而结合了批处理和流处理的优点。这种处理方式使得Spark Streaming既能够保持高吞吐量,又能够处理实时数据流。
66 0

热门文章

最新文章

相关实验场景

更多

推荐镜像

更多