标签: superset

Groovy是Java的超集吗？如果没有,Groovy和Java之间有什么不兼容？

通过超集,我的意思是源向后兼容性,在某种意义上说:你可以获取一个Java文件并将其编译为Groovy源文件,它将像以前一样工作.Groovy的目标是使Java与Java非常相似,以最大限度地减少学习曲线.但是,直到Groovy 1.7不支持匿名内部类等.

我看过一些文章提出这样的主张,但我还没有在Groovy网站上看到它验证过.

假设我有一组字符[ABC].我正在寻找一个正则表达式,它可以匹配超集的任何排列,除了空集,即

ABC ACB BAC BCA CAB CBA
AB BC AC CB CA BA
A B C

正则表达式应该(显然)与空字符串不匹配.

ps表达相同目标的另一种方法是"匹配至少包含一次集合中每个字符的任何非空字符串".

更新:集合[ABC]只是一个例子,因为真实集合也可能更大.有了这个问题,我希望找到一个"通用"的解决方案而不是特定的解决方案[ABC].

我正在使用Superset作为SQLite数据库的数据可视化工具。因为SQLite没有DATETIME类型，所以我使用TEXT类型添加日期和一个小时。

但是，Superset仍无法识别此“ TEXT”或String是日期！

这是我的数据：

CREATE TABLE TEST(
    TEST_ID int PRIMARY KEY NOT NULL,
    VEHICLE_ID int NULL,
    TEST_TYPE_ID int NULL,
    CHECK_TYPE_ID int NULL,
    NUM_TEST int NULL,
    TEST_DATE TEXT NOT NULL
);

INSERT INTO TEST (TEST_ID, VEHICLE_ID, TEST_TYPE_ID, CHECK_TYPE_ID, NUM_TEST, TEST_DATE) VALUES (844, 504, 3, 1, 3, '2007-01-01 10:00:00');

然后在Superset中，我收到以下消息：

“ Datetime列未作为零件表配置提供，并且此类型的图表是必需的”

详细说明：

  Traceback (most recent call last):
  File "/usr/lib/python2.7/site-packages/superset/viz.py", line 234, in get_payload
    df = self.get_df()
  File "/usr/lib/python2.7/site-packages/superset/viz.py", line 78, in get_df
    self.results = self.datasource.query(query_obj)
  File "/usr/lib/python2.7/site-packages/superset/connectors/sqla/models.py", line 538, in query …

我目前正在尝试将LDAP中的用户组自动映射到基于Flask AppBuilder框架的应用程序中的用户角色，但无法提出解决方案。我已经阅读了整个Flask AppBuilder文档，但没有找到与此相关的内容。这是我想出的基本配置。我不知道如何将不同的角色映射到不同的用户组。

   AUTH_TYPE = AUTH_LDAP
   AUTH_LDAP_SERVER = "ldap://ldapserver.local"
   AUTH_LDAP_USE_TLS = False
   AUTH_LDAP_SEARCH = "dc=domain,dc=local"
   AUTH_LDAP_BIND_USER = "CN=Query User,OU=People,dc=domain,dc=local"
   AUTH_LDAP_BIND_PASSWORD = "password"
   AUTH_USER_REGISTRATION = True
   AUTH_USER_REGISTRATION_ROLE = "Admin"

Superset附带了一个名为“世界银行数据”的示例。在其仪表板中，有一个名为“区域过滤器”的过滤器。我该如何实施？是否有关于此的教程？任何指针或快速解释将不胜感激。

版本: Docker实例从这里开始

根据文档,我可以根据标签编辑颜色;

通过JSON Metadata使用label_colors密钥提供标签到属性中的颜色的映射,可以在每个仪表板的基础上进行.

通过调整如下所示的JSON;

我的JSON代码在哪里;

{
"filter_immune_slices": [],
"timed_refresh_immune_slices": [],
"filter_immune_slice_fields": {},
"expanded_slices": {},
"label_colors": {
"A": "#007F3D",
"B": "#2C9F29",
"C": "#9DCB3C",
"D": "#FFF200",
"E": "#F7AF1D",
"F": "#ED6823",
"G": "#E31D23"
},
"default_filters": "{}"
}

使用 docker 映像安装了超集，但从未提示我创建管理员帐户。我试过 admin/admin 和 admin/superset 组合，但没有任何效果。

我正在尝试自定义我的Apache Superset。我对终端不是很熟悉。

在文档中写道： “要配置您的应用程序，您需要创建一个文件（模块）superset_config.py并确保它在您的 PYTHONPATH 中。以下是您可以在该配置模块中复制/粘贴的一些参数： ”。

假设我想将 ROW_LIMIT 减少到 5000，并且我的 Superset 安装在名为“ExperimentSuperset”的 Anaconda 环境中。有人可以向我解释我必须做什么才能达到这个结果吗？

非常感谢 ！

I have a line graph like this but I couldn't figure out how to change the legend here. I tried to modify the metadata and couldn't make it work:

我正在尝试superset使用单个图表 ( Big Number)创建简单的仪表板，该图表将根据传递给仪表板的 URL 参数过滤数据。我已经尝试使用 URL 参数休耕这个Apache Superset 仪表板过滤器）。我使用过模式&preselect_filters={"CHART-ID":{"tableColumnName1":["value1"]}}，然后尝试在像 一样的图表中定义新过滤器tableColumn = {{ filter_values('tableColumnName1')[0] }}，但这会产生错误。根据我的观察，它无需查找查询参数即可解析此表达式。

我应该如何使用它？某处有文档吗？

我的超集版本是 0.37.0