利用 Kettle + Redash 搭建简单的 BI 系统

利用 Kettle + Redash 搭建简单的 BI 系统

还记的第一次从公司的数据库中导表时，被多个表名搞的头皮发麻，表名混乱不清，导致每次导表我都要先想下 xxx 表是不是 YYY 表。

终于老大安排了一个比较好玩的项目（老大如是说），搭建公司自己的 BI 系统，当然靠我一个小小的程序员，只能搞搞初级的开发了。那么 BI 到底是个什么东西呢？

BI

商业智能，又称商业智能或商务智能，指用现代数据仓库技术、联机分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。

以及这句话：从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是ETL、数据仓库、OLAP、数据挖掘、数据展现等技术的综合运用。

总体上来说就是将已有的数据进行 ETL（Extract-Transform-Load）后得到 ODS（Operational Data Store）后再经过计算展现为图表的形式。

看起来好像是很模糊的解释，打个比方：

一堆互相交错的毛线，需要织成一件毛衣，内心是不是只有一句 FML？需要做的其实很简单：

也就是先把这堆毛线分号类，去除其中无用的部分，然后找个设计师，找个会女红的 GF，然后这个动天你就不会冷了。

莫名想起了织毛衣这首歌~

言归正传，也就是说简单的 BI 就是将数据提取，转换，转存为 ODS，然后使用可视化工具（比如：Tableau、PowerBI、Superset、Redash）将 ODS 中的数据展现出来的过程。

ETL

首先你手头要有一份数据才可以，接下来要做的就是确定我们要处理哪些表，最后要在 ODS 中存储的表的结构是什么样子。ETL 已经有开发好的现成的工具，这里我们使用 Java 编写的 Kettle 来进行数据转换。

Kettle

kettle 中主要分为两块，作业和转换，一个作业里可以执行多个转换，这样方便到时候部署到线上。

转换

转换分为三个部分，表输入和表输出以及中间的转换过程。

• 表输入支持最常用的数据库获取表输入，以及文本文件的输入（csv、excel 等）
• 表输出也是同样的，支持更新到数据库中和文本文件的输出（csv、sql、Excel表格）
• 中间的转换，常用到的有 sql 脚本执行、选择字段、拆分字段、过滤空值、javascript 脚本执行等。

作业

作业必须由 START 开始，包含一个或多个转换过程，根据转换结果的成功与否确定最终的执行步骤。

在转换中有一个坑需要借助作业这里进行设置，在写多个转换的过程中，会发现每个转换之间的数据库配置是不共享的，我们直接在作业里配置好数据库后，右键–>共享 就可以在转换中直接使用作业的数据库配置了。

ODS

对 Kettle 设置定时，部署到线上，作业完成后就可以获得干净的数据。

可视化

可视化的过程比较坎坷，一开始我尝试使用界面更华丽的 Superset，毕竟 Airbnb 出品。然而，因为线上使用的 Python2 并且老大不同意线上使用 virtualenv，众所周知的 python 2 的编码问题，只能退而求其次使用了 Redash，结果是 Redash 用起来也很不错，相对更容易上手。

Redash 安装使用官方的脚本，加上可执行权限后，使用 sudo 命令执行。

wget https://raw.githubusercontent.com/getredash/redash/master/setup/ubuntu/bootstrap.shsudo chmod +x bootstrap.shsudo ./bootstrap.sh

安装时如果卡到某个地方，去脚本里稍作改动即可，一定要耐心！如果安装的机器上已经配置了 nginx 且 80 端口被占用，需要修改下 redash 的 nginx 配置，使用任意可用端口。之后进 supervisor 重启 Redash 服务。

访问对应链接，第一次需要注册，登录后先配置数据库。Redash 主要分为两大块，一个是 Query，另外一个是 Dashboard。

Query

查询集，在 query 中写好相信的 sql 语句，执行后看到对应的一张数据表，我们可以选择将其转为图表来展示，然后保存。

Dashboard

多个 Query 的查询结果或者结果的可视化组成的一个面板，一般一个面板下放同类型的数据。

最终效果