superset是否可以用循环遍历的查询结果集

是的，Superset可以用循环遍历查询结果集。可以使用Python的pandas包或者SQLAlchemy的fetchall()方法来获取查询结果，然后通过循环遍历结果集来处理数据。下面是一个使用pandas包的示例代码：

import pandas as pd

# 查询结果
result = superset_db.session.query(MyTableModel).all()

# 转换为pandas DataFrame
df = pd.DataFrame([(r.field1, r.field2) for r in result], columns=['field1', 'field2'])

# 循环遍历结果集
for index, row in df.iterrows():
    print(row['field1'], row['field2'])

这个示例代码是获取MyTableModel表的所有记录，并将它们转换为pandas DataFrame。然后，通过df.iterrows()方法循环遍历DataFrame中的每一行数据，并打印出field1和field2字段的值。您可以根据需要修改该代码来适应您的查询结果集。

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superset中连接hive表进行查询是使用MapReduce计算方式吗

在Superset中连接Hive表进行查询时，Hive底层实现使用的计算方式取决于查询语句中使用的引擎。Hive支持多种计算引擎，包括MapReduce、Tez、Spark等。

在早期版本的Hive中，默认使用MapReduce作为计算引擎。MapReduce是一种分布式计算框架，它可以将一个大的计算任务分成多个小的子任务，分布式地在集群中运行，最后将结果合并。在MapReduce中，数据先被分割成小块，然后每个计算节点对这些小块进行计算，最后将结果合并为一个整体结果。因此，MapReduce非常适合处理大型数据集。

但是，随着Hadoop生态系统的发展，Hive也支持了更多的计算引擎，例如Tez和Spark。这些新的计算引擎相比MapReduce有更好的性能和更高的运行效率，能够更快地处理数据。因此，在使用Superset连接Hive表进行查询时，我们可以根据数据特点和查询需求选择适合的计算引擎。

superset 使用存储过程返回的结果作为数据源出图标

Superset支持使用存储过程作为数据源，但是需要注意的是，存储过程返回的结果必须符合Superset的数据源要求，即必须是类似于表格的结构，并且每列必须有一个唯一的列名。如果存储过程返回的结果不符合要求，Superset将无法正确地解析数据。

在Superset中，您可以使用SQLAlchemy来连接和查询数据库，并使用查询结果来生成图表。如果您希望使用存储过程作为数据源，您可以使用SQLAlchemy的execute()函数来执行存储过程并获取结果。然后，您可以将结果转换为Pandas数据帧，并将其用作Superset中的数据源。

以下是一个示例代码片段，演示如何使用存储过程作为Superset的数据源：

from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd

# 创建数据库连接
engine = create_engine('your_database_connection_string')

# 执行存储过程并获取结果
result = engine.execute('CALL your_stored_procedure()').fetchall()

# 将结果转换为Pandas数据帧
df = pd.DataFrame(result, columns=['column1', 'column2', 'column3'])

# 将数据帧用作Superset的数据源
from superset import db
from superset.models.core import Database
from superset.models.slice import Slice
from superset.views.utils import SliceQuery

database = db.session.query(Database).filter_by(database_name='your_database_name').one()
slice = Slice(
    slice_name='your_slice_name',
    viz_type='your_viz_type',
    datasource_type='table',
    datasource_id=database.id,
    params={},
    description='',
)
db.session.add(slice)
db.session.commit()

slicequery = SliceQuery(
    slice_id=slice.id,
    database_id=database.id,
    datasource_type='table',
    datasource_id=database.id,
    groupby=['column1'],
    metrics=['column2'],
    row_limit=100,
)
df = slicequery.query_df()

在这个示例中，我们首先使用SQLAlchemy执行存储过程，并获取结果。然后，我们将结果转换为Pandas数据帧，并将其用作Superset的数据源。最后，我们创建了一个新的Superset切片，并使用SliceQuery查询了数据帧中的数据。