資料視覺化分析平臺開源方案集錦

B/S 架構的資料視覺化分析平臺開源方案不完全集錦，供各位參考。 排名不分先後。歡迎補充。

kibana

Elasticsearch 專用的資料分析檢索儀表盤。ELK Stack 中的 K。

日誌系統常見的視覺化開源解決方案。

使用 Nodejs+AnglarJs+React 開發,後設資料儲存在 ES 的一個索引中。

Elastic公司維護開源，社群非常活躍，持續迭代中。

grafana

視覺化儀表盤和圖形編輯器，是一款常用的指標分析和監控工具。支援Graphite、Elasticsearch、OpenTSDB、Prometheus 和 InfluxDB 作為資料來源。

使用 Golang+TypeScript+AngularJS 開發，後設資料支援 mysql 和 postgres。

Grafana Labs 公司維護，社群非常活躍，持續迭代中。

Superset

孵化中的準企業級 BI 應用。

很多大公司都在內部使用。

支援的資料來源有 MySQL、Postgres、Vertica、Oracle、Microsoft SQL Server、SQLite、Greenplum、Firebird、MariaDB、Sybase、IBM DB2、Exasol、MonetDB、Snowflake、Redshift、Clickhouse、Apache Kylin 等！

使用 Python+Flask+react+jQuery開發，預設使用 sqlite 儲存後設資料。 由Airbnb開源，現已歸屬於 Apache 孵化專案，社群非常活躍，持續迭代中。

Zeppelin

支援互動式資料分析的多用途 notebook 編輯器工具，可以接入不同的資料處理引擎和直譯器，包括 Apache Spark，Python，JDBC，Markdown和Shell 等。內建Apache Spark整合。

Java+Angular 開發，後設資料 notebook 預設使用本地檔案系統儲存在git倉庫中。 由 Apache 開源，持續迭代中，目前版本 0.8。

Hue

開發和訪問SQL、資料應用的工作臺，支援智慧的SQL和任務編輯器、Dashboard 、任務工作流排程、資料瀏覽器。 Hadoop生態系統視覺化利器。

SQL支援： Hive、Impala、MySQL、Oracle、KSQL / Kafka SQL、Solr SQL、Presto、PostgreSQL、Redshift、BigQuery、AWS Athena、Spark SQL、Phoenix、Kylin等。

任務支援：MapReduce、Java、Pig、Sqoop、Shell、DistCp、Spark等。

使用Python+Django+jquery 開發，後設資料預設使用 SQLite儲存。

Hue 由 Cloudera Desktop 演化而來，最後 Cloudera 公司將其貢獻給Apache基金會的Hadoop社群。

CBoard

國產BI 報表和dashboard平臺。

支援JDBC資料來源，Saiku2.x資料來源，Kylin1.6，Elasticsearch 1.x, 2.x, 5.x。

使用 Java Spring+MyBatis+AngularJS+Bootstrap 開發。後設資料使用MySQL5+/SQLServer。

上海楚國公司開源，最近發現官方出了收費的企業版，這個社群版顯得low了很多。

Mining

Python寫的BI應用（Pandas web 介面）

OpenMining 支援基於 ORM SQLAlchemy 的所有資料庫。

使用 Python+Lua+AngularJs+jQuery開發，後設資料儲存在MongoDB。

由Avelino 和 UP! Essência開發，master分支的最新 commit 已經是2016年了

Saiku

經典的OLAP開源方案，Saiku是一個模組化分析套件，提供輕量級OLAP，易於嵌入，可擴充套件和可配置。 支援 Mondrian, XMLA 或者 Mongo資料來源連結型別。

其提供一個Schema設計器、互動式的報表引擎、展示板和nosql連線技術。使用REST API連線OLAP系統。

使用Java+backbone+jQuery開發，使用JackRabbit管理樹狀後設資料。

最初叫做Pentaho分析工具，起初是基於OLAP4J庫用GWT（google web toolkit）包裝的一個前端分析工具。後改名Saiku，Analytical Labs 提供支援。

Metabase

簡單快速的方式使用BI和分析。支援Postgres、MySQL、Druid、SQL Server、Redshift、MongoDB、Google BigQuery、SQLite、H2、Oracle、Vertica、Presto、Snowflake。支援不寫SQL 的方式做視覺化分析。支援docker、jar包方式安裝。

使用clojure和node開發，前端使用react框架。後設資料預設儲存在H2資料庫中。

社群較為活躍，專案也在持續更新中。

redash

SQL editor+視覺化，支援35種資料來源：Amazon Athena、Amazon DynamoDB、Amazon Redshift、Axibase Time Series Database、Cassandra、ClickHouse、CockroachDB、CSV、Databricks、DB2 by IBM、Druid、Elasticsearch、Google Analytics、Google BigQuery、Google Spreadsheets、Graphite、Greenplum、Hive、Impala、InfluxDB、JIRA、JSON、Apache Kylin、MapD、MemSQL、Microsoft SQL Server、MongoDB、MySQL、Oracle、PostgreSQL、Presto、Prometheus、Python、Qubole、Rockset、Salesforce、ScyllaDB、Shell Scripts、Snowflake、SQLite、TreasureData、Vertica、Yandex AppMetrrica、Yandex Metrica。

後端使用Python 前端使用Angular、React，後設資料環境使用PostgreSQL & Redis。

該專案目前也比較活躍，持續迭代中。

SqlPad

不知放在這裡是否合適，SqlPad一款基於web 的 SQL 編輯器，支援MySQL, Postgres, SQL Server, Vertica, Crate, Presto, SAP HANA, 和 Cassandra，支援資料視覺化。但不支援儀表板等功能。

使用Nodejs+React開發，後設資料儲存在 Nedb中。

由Rick Bergfalk開發，持續維護中。

結語

這些是我收集或調研過的一些資料視覺化開源方案，它們或許在成熟穩定的企業級方案面前顯得支離雜亂，也或許在牛人遍地的大廠內部顯得不夠專業。但它們開發者給提供了優秀的參考案例和二次開發的母版，給小企業帶來了幾乎免費的資料分析和視覺化的能力。由衷的感謝這些令人興奮的專案，感謝為開源奉獻的人們。

由於本人沒有全部體驗和深入調研上述專案，上述簡介僅供參考，以官方為準。