Apache Superset支持在线编写和运行Spark、SparkSQL任务并查看运行结果

是的，Apache Superset可以通过集成Apache Livy来支持在线编写和运行Spark、SparkSQL任务，并且可以在Superset的界面中查看任务的运行结果。Livvy是一个开源的REST服务，它允许用户通过REST API与Spark集群进行交互，包括提交作业、查询作业状态、获取作业输出等等。在Superset中，用户可以通过编写SQL语句或Python代码来提交Spark任务，并且可以将任务的运行结果以表格、图表等形式展示在Superset的仪表盘中。这使得用户可以在一个应用程序中完成数据分析的整个流程，而不必切换到其他工具或界面。

相关问题

Apache Superset支持在线编写&运行Spark、SparkSQL任务吗

是的，Apache Superset支持在线编写和运行Spark和SparkSQL任务。为了支持这个功能，需要安装和配置Superset和Spark环境。在配置好环境之后，可以使用Superset的SQL编辑器来编写和运行Spark和SparkSQL任务。此外，Superset还提供了一个基于Web的查询构建器，可以帮助用户轻松地构建复杂的Spark查询。总的来说，Apache Superset非常适合用于数据分析和可视化，并且支持许多不同类型的数据源和查询引擎，包括Spark。

Apache Superset的优点和缺点

Apache Superset是一个开源的数据可视化和商业智能工具，具有以下优点和缺点：

优点：
1. 开源免费：Apache Superset是一个完全开源免费的BI工具，可以节省企业的成本。
2. 多数据源支持：Apache Superset支持多种数据源，包括MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server、Druid和Elasticsearch等。
3. 可扩展性：Apache Superset具有良好的可扩展性，可以通过插件和自定义代码进行扩展。
4. 可视化效果好：Apache Superset提供了强大的可视化功能，可以生成多种图表和报表，方便用户进行数据分析和决策。
5. 用户友好性：Apache Superset具有良好的用户界面和易于使用的操作，即使是非技术人员也可以轻松上手。

缺点：
1. 功能相对单一：相对于其他商业BI工具，Apache Superset的功能相对较少，尤其在数据挖掘和预测方面相对薄弱。
2. 缺少在线报表功能：Apache Superset缺少在线报表功能，这意味着无法实时查看数据，需要手动进行刷新。
3. 缺少数据清洗和预处理功能：Apache Superset没有内置的数据清洗和预处理功能，需要用户自己进行数据清洗和预处理。
4. 社区支持相对薄弱：相对于其他流行的开源BI工具，Apache Superset的社区支持相对薄弱，这意味着可能需要更多自己的努力解决问题。