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- 来自专栏万能的小草
Redash调研
俗话说“工欲善其事必先利其器”，今天跟大家一起交流一款简单易用的数据查询和可视化分析的开源BI工具Redash。 ? Github地址：https://github.com/getredash/redash Demo地址：http://demo.redash.io/ 一、产品简介 首先来看一下官网的介绍： Redash 5.邀请同事 要开始享受Redash的协作性，您需要邀请您的团队！用户可以查看团队成员的查询以获取灵感（或调试?） 他们将通过电子邮件收到邀请，并进行设置Redash帐户。要将用户添加到现有组，请转到Setting> Groups，选择该组并通过输入用户名来添加用户： ? 当然 Redash 也有自己的不足之处，它的可视化种类比 Superset 逊色不少（不过其实也够用了）。
3.3K21发布于 2020-02-19 - 来自专栏DevOps
使用docker部署 redash
: name: redash-netx-redash-service: &service-template image: redash/redash:latest depends_on: - redash-redis - redash-postgres environment: REDASH_RATELIMIT_ENABLED: ${REDASH_RATELIMIT_ENABLED } REDASH_LOG_LEVEL: ${REDASH_LOG_LEVEL} REDASH_COOKIE_SECRET: ${REDASH_COOKIE_SECRET} REDASH_SECRET_KEY : ${REDASH_SECRET_KEY} REDASH_REDIS_URL: redis://redash-redis/0 REDASH_DATABASE_URL: postgresql <<: *service-template depends_on: - redash-redis - redash-postgres - redash-createdb
1.9K20编辑于 2024-02-29 - 来自专栏JAVAandPython君
Redash里面真的含金量很高！
今天继续跟大家聊聊redash。 其实这个开源项目在可视化领域还是挺火的，我当前所处的公司，似乎也看到过它的身影。除此之外，我也有搜到过相关的公司专门做redash二次开发的。 好了，今天就写这么多了，redash打算写一个系列，所以每篇不说多了，说多了也没人看。
1.7K20编辑于 2023-03-15 - 来自专栏晓晨的专栏
Redash 二开 - 前端环境搭建
一.前言 Redash 运行步骤略微有点复杂，项目除了几个页面是后端渲染外，其余都是前端渲染（Ant Design & React）。 node-gyp 编译错误可不管 3.修改 API Server 地址 打开webpack.config.js 文件，修改 redashBackend 的值为：http://<你的Docker启动的Redash
1.5K10发布于 2020-09-30 - 来自专栏晓晨的专栏
Redash 二开 - 后端技术准备
版）》（进阶） 2.学习 Flask 框架（Web） Flask 1.1.1 中文文档 3.学习 SQLAlchemy 框架（ORM） 官方文档 4.任务调度 RQ 官方仓库 二.特别说明 采用的是 Redash Log） 后端代码已更新为支持Python 3，而不再支持Python2 RQ在此版本中取代了Celery 三.参考资料 仅供参考，因为9.0有非常大的更新比如： RQ在此版本中取代了Celery Redash
95220发布于 2020-09-30 - 来自专栏晓晨的专栏
Redash 二开 - 后端环境搭建
Redash 二开 - 后端环境搭建 一.操作系统选择 官方文档有一句话：Windows users: while it should be possible to run Redash on a Windows 当时没有注意，后面掉在坑里了，若对 Redash 进行二开，务必不要使用 Windows：第一点 Redash 依赖的 Python 包在Windows安装，本地编译的时候各种报错，不过还算都能解决。 二.必要环境安装 1.Git apt-get install git 安装文档 2.Python 3.7 在 Redash 9.0.x 版本支持的 Python 最高版本为 3.7.9，因为 3.8 四.调试和运行配置 1.编辑数据库连接信息 打开 项目根目录/redash/settings/__init__.py 修改 redis 地址： "REDASH_REDIS_URL", os.environ.get 最后发一张 Deepin 系统和成功跑起来的 Redash 的图。 ?
3.1K42发布于 2020-10-10 - 来自专栏数据饕餮
Ubuntu 安装部署Redash 操作笔记（2020.08）
一、辅助工程 Ubuntu环境下安装Redash有一个辅助工程，通过这个辅助工程可以实现一键安装，过程中无需单独安装和配置docker环境，项目地址：https://github.com/getredash
2.4K10发布于 2020-08-24 - 来自专栏喵了个咪的博客空间
Redash - 强大的开源数据可视化平台
附上: 喵了个咪的博客:w-blog.cn Redash官方Git地址:https://github.com/getredash/redash Redash官方文档:https://redash.io/ mkdir /opt/redash/postgres-data REDASH_BASE_PATH=/opt/redash if [[ -e $REDASH_BASE_PATH/env ]]; echo "REDASH_LOG_LEVEL=INFO" >> $REDASH_BASE_PATH/env echo "REDASH_REDIS_URL=redis://redis:6379/0" > echo "REDASH_DATABASE_URL=$REDASH_DATABASE_URL" >> $REDASH_BASE_PATH/env chmod -R 777 redashenv.sh /redashenv.sh cat /opt/redash/env PYTHONUNBUFFERED=0 REDASH_LOG_LEVEL=INFO REDASH_REDIS_URL=redis://
6.4K20编辑于 2021-12-28 - 来自专栏物流IT圈
数据可视化的开源方案: Superset vs Redash vs Metabase (一)
今天给大家介绍三个比较知名的项目，分别是Superset, Redash和Metabase。前两个我都在产生环境中实际使用过，在本文中会重点介绍。 Redash ? 如果说Superset是构建一个BI平台，那Redash目标就是更纯粹地做好数据查询结果的可视化。 或者说Redash仅仅实现了Superset中SQL Lab的功能，但却把这个功能做到了极致。 Redash有两个非常实用的功能，Query Snippet与Query Parameters。 相比Superset，Redash在文档方面做得更好，除了快速入门教程以外，每一个功能模块都有文档且条理清晰。 当然Redash也有自己的不足之处，它的可视化种类比Superset逊色不少（不过其实也够用了）。
2.6K40发布于 2019-07-16 - 来自专栏JAVAandPython君
推荐一个很牛叉的开源Flask项目
Redash 官网：https://redash.io/ ? Redash是一款开源的BI工具，提供了基于web的数据库查询和数据可视化功能。 推荐给大家是因为近期我在二次开发redash的一些部分，整体的感受就是这个架构太棒了！我认为就算你不去二次开发它，但是你去了解它，看它的代码，你也会收获到很多意外的惊喜。 整个项目所涉及的一些开源技术如下： - Python - AngularJS - PostgreSQL - Redis 这个项目在gitee上也进行了开源，这里给大家链接： https://gitee.com/mirrors/redash 这个项目是前后端分离的，如果不懂前端的朋友可以单独看redash文件里的代码。 ? 如何在redash增加一个功能模块？ 这一部分适合给已经看过源码的朋友。这里讲的只是后端部分，前端部分了解react的朋友应该也能马上看出来。
9.3K10发布于 2020-07-27 - 来自专栏物流IT圈
数据可视化的开源方案: Superset vs Redash vs Metabase (二)
接上篇(数据可视化的开源方案: Superset vs Redash vs Metabase (一))。 本篇从项目关注度与活跃度，项目的技术架构，源代码的规模与质量三个方面对Superset，Redash 与 Metabase进行比较。 Redash 的技术架构 Redash 的服务器端用的是 Python，Web 框架以 Flask 为基础，并充分利用了 Flask 的插件生态圈，主要用了以下的组件 - API 框架：Flask-RESTful Superset 的规模略大于 Redash，这也与两个项目的定位相符。 小结 本文以 Superset，Redash，Metabase 三个项目的比较为例，介绍了开源项目选择上的一些原则。
6.4K30发布于 2019-07-16 - 来自专栏流川疯编写程序的艺术
数据可视化的开源方案: Superset vs Redash vs Metabase (一)
今天给大家介绍三个比较知名的项目，分别是 Superset, Redash 和 Metabase。前两个我都在产生环境中实际使用过，在本文中会重点介绍。 Redash ? 如果说 Superset 是构建一个 BI 平台，那 Redash 目标就是更纯粹地做好数据查询结果的可视化。 或者说 Redash 仅仅实现了 Superset 中 SQL Lab 的功能，但却把这个功能做到了极致。 相比 Superset，Redash 在文档方面做得更好，除了快速入门教程以外，每一个功能模块都有文档且条理清晰。 当然 Redash 也有自己的不足之处，它的可视化种类比 Superset 逊色不少（不过其实也够用了）。
3.3K20发布于 2019-06-15 - 来自专栏实时流式计算
大数据最后一公里——2021年五大开源数据可视化BI方案对比
本文将对比Superset，Redash，Metabase，Davinci，DataEase五大开源的数据可视化分析工具。 商用方案不在此次讨论之中。将这些开源的数据可视化分析工具用好，用熟练。 Redash Redash 是一个可协作数据可视化和仪表板平台，旨在使用更简单的方式（SQL）进行数据可视化。 支持超过 35 个 SQL 和 NoSQL的数据源。 官网地址：https://blog.redash.io/ 源代码库：https://github.com/getredash/redash 2020 年 6 月 24 日 redash宣布被 Databricks
4.5K20发布于 2021-09-24 开源BI工具红黑榜：2025年主流开源BI工具全景对比
Redash如果说 Superset 和 Metabase 是构建一个 BI 平台，那 Redash 目标就是更纯粹地做好数据查询结果的可视化。 目前 Redash 支持超过 35 种 SQL 和 NoSQL 数据源。 或者说 Redash 仅仅实现了 Superset 中 SQL Lab 的功能，但却把这个功能做到了极致。 在 Redash 中我们可以将这些片段定义成 Snippet，之后方便地复用。Query Parameters 可以为查询添加可定制参数，让这个图表变得更灵活。 Redash 在文档方面做得很好，除了快速入门教程以外，每一个功能模块都有文档且条理清晰。当然 Redash 也有自己的不足之处，它的可视化种类比 Superset 逊色不少（不过其实也够用了）。
6.6K10编辑于 2025-03-25- 来自专栏流川疯编写程序的艺术
BI技术调研----工具对比及Surperset 之 docker安装
https://cloud.tencent.com/developer/article/1404990 BI 技术选型对比 ES+kibana Tableau Superset redash https://www.elastic.co/products/kibana https://www.tableau.com/ http://superset.apache.org/ https://redash.io 暴力加个权限： 结果页面成这样了 调试一下 还是用别人搞好的吧 https://www.jianshu.com/p/d5978b439080 参考文献 数据可视化的开源方案: Superset vs Redash
2.5K10发布于 2019-03-19 - 来自专栏JAVAandPython君
踩了个小坑，竟然浪费我一天时间！
web.py 直接给我整了个报错： Traceback (most recent call last): File "manage.py", line 6, in <module> from redash.cli import manager File "/root/anydata/redash/__init__.py", line 2, in <module> import redis ImportError
34220编辑于 2022-04-18 - 来自专栏大数据文摘
从初创到顶级技术公司，都在用哪些数据科学技术栈？
公司A—SaaS创业公司 数据库：MySQL 数据仓库：PostgreSQL, Snowflake ETL：Embulk, Python, Airflow 可视化：Redash, Metabase 人工智能 —较少分析需求的大型组织 数据库：Redis, SQL Server 数据仓库：Azure Databricks (Spark) ETL：Azure Data Factory, Python 可视化：Redash
1.5K20发布于 2020-04-26 - 来自专栏鸿的学习笔记
闲聊数据可视化平台 Apache Superset
superset的竞品 在数据可视化方向有很多与 superset 类似的竞品，比如国外知名的开源的有 Redash 、 Metabase，商业版的有Tableau，还有一份 awesome-business-intelligence 每个竞品都有着自己的鲜明的特点，比如 Redash 把 SQL 开发运用到了极致，Metabase 对 UI 和可交互性的疯狂追求，更何况还有各种商业版的软件。
3.5K20发布于 2020-02-11 报表工具哪个好？2025年中小企业必备的6款高性价比方案
开源免费：Redash 是开源工具，适合技术团队自行部署和管理。支持多种数据源：能够连接多种数据库和 API，适合多元化的数据需求。 l 开源免费：Redash 是开源工具，适合技术团队自行部署和管理。l 支持多种数据源：适合多元化的数据需求。l 灵活的 SQL 查询支持：适合开发者和数据。
71410编辑于 2025-05-19- 来自专栏同步文章
工欲善其事必先利其器，Apache Kylin原来支持这么多可视化工具
对很多BI报表软件都支持，我们这篇文章简单讲述了对zeppelin的支持，对Tableau的支持和对Superset的支持，除此以外还有很短数据分析的软件像是QlikView的进化版Qlik Sense、Redash
76920编辑于 2022-10-25
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