数据可视化分析平台开源⽅案集锦
B/S 架构的数据可视化分析平台开源⽅案不完全集锦，供各位参考。 排名不分先后。欢迎补充。
Elasticsearch 专⽤的数据分析检索仪表盘。ELK Stack 中的 K。
⽇志系统常见的可视化开源解决⽅案。
使⽤ Nodejs+AnglarJs+React 开发，元数据存储在 ES 的⼀个索引中。
Elastic公司维护开源，社区⾮常活跃，持续迭代中。
可视化仪表盘和图形编辑器，是⼀款常⽤的指标分析和监控⼯具。⽀持Graphite、Elasticsearch、OpenTSDB、Prometheus 和 InfluxDB 作为数据源。
使⽤ Golang+TypeScript+AngularJS 开发，元数据⽀持 mysql 和 postgres。
Grafana Labs 公司维护，社区⾮常活跃，持续迭代中。
孵化中的准企业级 BI 应⽤。
很多⼤公司都在内部使⽤。
⽀持的数据源有 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开发，默认使⽤ sqlite 存储元数据。 由Airbnb开源，现已归属于 Apache 孵化项⽬，社区⾮常活跃，持续迭代中。
⽀持交互式数据分析的多⽤途 notebook 编辑器⼯具，可以接⼊不同的数据处理引擎和解释器，包括 Apache
Spark，Python，JDBC，Markdown和Shell 等。内置Apache Spark集成。
Java+Angular 开发，元数据 notebook 默认使⽤本地⽂件系统存储在git仓库中。 由 Apache 开源，持续迭代中，⽬前版本 0.8。
开发和访问SQL、数据应⽤的⼯作台，⽀持智能的SQL和任务编辑器、Dashboard 、任务⼯作流调度、数据浏览器。 Hadoop⽣态系统可视化利器。
SQL⽀持： Hive、Impala、MySQL、Oracle、KSQL / Kafka SQL、Solr SQL、Presto、PostgreSQL、Redshift、BigQuery、AWS Athena、Spark SQL、Phoenix、Kylin等。
任务⽀持：MapReduce、Java、Pig、Sqoop、Shell、DistCp、Spark等。
使⽤Python+Django+jquery 开发，元数据默认使⽤ SQLite存储。
Hue 由 Cloudera Desktop 演化⽽来，最后 Cloudera 公司将其贡献给Apache基⾦会的Hadoop社区。
国产BI 报表和dashboard平台。
⽀持JDBC数据源，Saiku2.x数据源，Kylin1.6，Elasticsearch 1.x, 2.x, 5.x。
使⽤ Java Spring+MyBatis+AngularJS+Bootstrap 开发。元数据使⽤MySQL5+/SQLServer。
上海楚国公司开源，最近发现官⽅出了收费的企业版，这个社区版显得low了很多。
Python写的BI应⽤（Pandas web 界⾯）
OpenMining ⽀持基于 ORM SQLAlchemy 的所有数据库。
使⽤ Python+Lua+AngularJs+jQuery开发，元数据存储在MongoDB。
由Avelino 和 UP! Essência开发，master分⽀的最新 commit 已经是2016年了
经典的OLAP开源⽅案，Saiku是⼀个模块化分析套件，提供轻量级OLAP，易于嵌⼊，可扩展和可配置。 ⽀持 Mondrian, XMLA 或者 Mongo数据源链接类型。
其提供⼀个Schema设计器、交互式的报表引擎、展⽰板和nosql连接技术。使⽤REST API连接OLAP系统。
使⽤Java+backbone+jQuery开发，使⽤JackRabbit管理树状元数据。
最初叫做Pentaho分析⼯具，起初是基于OLAP4J库⽤GWT（google web toolkit）包装的⼀个前端分析⼯具。后改名Saiku，Analytical Labs 提供⽀持。
简单快速的⽅式使⽤BI和分析。⽀持Postgres、MySQL、Druid、SQL Server、Redshift、MongoDB、Google BigQuery、SQLite、H2、Oracle、Vertica、Presto、Snowflake。⽀持不写SQL 的⽅式做可视化分析。⽀持docker、jar包⽅式安装。
使⽤clojure和node开发，前端使⽤react框架。元数据默认存储在H2数据库中。
社区较为活跃，项⽬也在持续更新中。
SQL editor+可视化，⽀持35种数据源：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。
后端使⽤Python 前端使⽤Angular、React，元数据环境使⽤PostgreSQL & Redis。
该项⽬⽬前也⽐较活跃，持续迭代中。
nodejs工作流引擎开源
不知放在这⾥是否合适，SqlPad⼀款基于web 的 SQL 编辑器，⽀持MySQL, Postgres, SQL Server, Vertica, Crate, Presto, SAP HANA, 和 Cassandra，⽀持数据可视化。但不⽀持仪表板等功能。
使⽤Nodejs+React开发，元数据存储在 Nedb中。
由Rick Bergfalk开发，持续维护中。
结语
这些是我收集或调研过的⼀些数据可视化开源⽅案，它们或许在成熟稳定的企业级⽅案⾯前显得⽀离杂乱，也或许在⽜⼈遍地的⼤⼚内部显得不够专业。但它们开发者给提供了优秀的参考案例和⼆次开发的母版，给⼩企业带来了⼏乎免费的数据分析和可视化的能⼒。由衷的感谢这些令⼈兴奋的项⽬，感谢为开源奉献的⼈们。
由于本⼈没有全部体验和深⼊调研上述项⽬，上述简介仅供参考，以官⽅为准。

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。