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概要
在github上觅食，无意间找到一款开源好用的数据可视化工具DataEase，基于SpringBoot实现，集成 Apache Doris + Kettle，可支持超大数据量秒级查询。在Github上已经有4.1K+Star。致力于帮助用户快速分析数据并洞察业务趋势，从而实现业务的改进与优化。
DataEase 支持丰富的数据源连接，能够通过拖拽方式快速制作图表，并可以分享给他人。
下面是一张由DataEase生成的可视化大屏，还是挺炫酷的。
架构
系统架构
DataEase使用的技术栈如下：
| 技术 | 说明 |
|---|---|
| SpringBoot | 后端基础框架 |
| MySQL | 数据存储 |
| Apache Doris | 一个现代化的MPP分析型数据库产品。仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果，有效地支持实时数据分析。 |
| Kettle | 一款开源的ETL（即数据抽取、转换、装载的过程）工具，纯Java编写，可以实现高效稳定的数据抽取。 |
| Docker | 容器化部署 |
| Vue | 前端基础框架 |
| Element | 前端UI框架 |
各种技术在DataEase中的使用场景如下：
功能架构
产品功能架构图如下，从中我们很容易看出使用DataEase我们能做什么。
快速开始
安装前准备
| 端口 | 作用 | 说明 |
|---|---|---|
| 22 | SSH 安装 | 升级及管理使用 |
| 8100 | Web 服务端口 | 默认端口，根据用户需要可以更改 |
安装部署
在服务器上执行一键安装命令：
curl -sSL https://dataease.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/quick_start_v2.sh | bash
[mysqld]
datadir=/var/lib/mysql
default-storage-engine=INNODB
character_set_server=utf8
lower_case_table_names=1
table_open_cache=128
max_connections=2000
max_connect_errors=6000
innodb_file_per_table=1
innodb_buffer_pool_size=1G
max_allowed_packet=64M
transaction_isolation=READ-COMMITTED
innodb_flush_method=O_DIRECT
innodb_lock_wait_timeout=1800
innodb_flush_log_at_trx_commit=0
sync_binlog=0
group_concat_max_len=1024000
sql_mode=STRICT_TRANS_TABLES,NO_ZERO_IN_DATE,NO_ZERO_DATE,ERROR_FOR_DIVISION_BY_ZERO,NO_AUTO_CREATE_USER,NO_ENGINE_SUBSTITUTION
skip-name-resolve
[mysql]
default-character-set=utf8
[mysql.server]
default-character-set=utf8
CREATE DATABASE `dataease` DEFAULT CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci;
登录访问测试
# 查看服务状态
systemctl status dataease
# 启动服务
systemctl start dataease
# 停止服务
systemctl stop dataease
这种部署方式属于傻瓜式操作，也是为了方便大家快速的对DataEase项目有个大致的了解。如果想了解更多的关于DataEase项目源码，1Panel面板运用，Docker镜像制作等内容，推荐各位选择其他的部署方式。
小结
总的来说，DataEase是一款非常不错的数据可视化工具。它可以让我们不写代码，就轻松实现一些数据可视化的需求，支持从各种数据源和Excel中分析数据。并且它使用了当下流行的大数据分析技术Apache Doris和Kettle，对这些技术感兴趣的朋友也可以尝试下它。
分享一篇大佬写的文章转载链接：不写代码轻松实现数据可视化，这款基于SpringBoot的神器，简直绝了！
官方文档：DataEase文档
Github：DataEase --人人可用的开源数据可视化分析工具
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