Apache Superset™ auf der
Stackable Data Platform

Superset verbindet sich über SQLAlchemy mit SQL-Datenbanken und Query-Engines. Das Stackable-Image bringt Treiber für gängige Backends wie Trino, OpenSearch, PostgreSQL und MySQL bereits mit; weitere lassen sich per Treiber-Installation und URI ergänzen. In der SDP zeigen diese Verbindungen in der Regel auf Cluster, die parallel als Stackable-Operatoren laufen – Trino etwa wird als Database Connection in Superset konfiguriert, die auf den plattformintern laufenden Trino-Cluster zeigt. Authentifizierung und TLS laufen über das Secret-Management der Plattform.

Superset lässt sich horizontal skalieren, indem die Anzahl der Replicas in der Kubernetes Custom Resource Definition (CRD) angepasst wird. Der Operator übernimmt Rolling Updates und den Pod-Lifecycle.

Der Stackable Operator regelt Authentifizierung deklarativ über eine AuthenticationClass: LDAP oder einen OIDC-Provider (z. B. Keycloak) einmal als AuthenticationClass definieren und in der SupersetCluster-CRD referenzieren. Per OIDC angemeldete Nutzer erhalten eine über userRegistrationRole festgelegte Standardrolle. Da dieselbe AuthenticationClass auch von anderen SDP-Komponenten (Trino, Airflow, NiFi …) genutzt wird, wird SSO einmal zentral konfiguriert statt pro Produkt. Supersets eingebaute Datenbank-Authentifizierung bleibt als einfacher Einstieg verfügbar; für den Produktivbetrieb ist OIDC der empfohlene Weg.

Ja. Superset unterstützt feingranulare rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC). Berechtigungen werden Rollen zugewiesen, die dann auf Nutzer oder Gruppen gemappt werden. Mit dem Stackable Operator lassen sich diese Richtlinien deklarativ und versioniert verwalten, was das Durchsetzen von Sicherheitsgrenzen über mehrere Teams hinweg erleichtert.

Ja. Der Stackable Operator stellt Metriken bereit, die sich nahtlos in Prometheus und Grafana einfügen. Dazu gehören Anwendungsmetriken (z. B. Query-Latenz, Request-Zahlen) ebenso wie Metriken auf Container-Ebene. Dashboards für Superset-Health und -Nutzung lassen sich in Grafana importieren.

Ja. Für abgeschottete Umgebungen lassen sich die benötigten Container-Images und Abhängigkeiten in eine private Registry spiegeln, deren Konfiguration der Stackable Operator unterstützt. Beachte dabei, dass für das Beschaffen und Aktualisieren der Python-Abhängigkeiten der Connectoren zusätzlicher Aufwand anfällt.

Ja. Innerhalb einer Instanz unterstützt Superset mehrere Teams über rollenbasierte Trennung und separate Workspaces. Eine strikte Mandantentrennung ist das nicht (alles läuft in derselben Instanz), aber RBAC und Schema-Trennung in der Backend-Datenbank machen die Nutzung durch mehrere Teams praktikabel. Ist eine härtere Isolation gefragt, lassen sich mit der Stackable Data Platform ebenso einfach mehrere separate Superset-Instanzen betreiben – jede deklarativ als eigener SupersetCluster.

Ja. Superset unterstützt UI-Anpassung und Theming – Farben, Logos, CSS – für das eigene Umfeld. Um solche Anpassungen in Produktion zu übernehmen, wird ein eigenes Docker-Image mit den angepassten Assets gebaut und über eine CI/CD-Pipeline ausgerollt; der Stackable Operator deployt dieses Image anschließend.

Ja. Superset enthält ein Alerts-&-Reports-System. Queries oder Dashboards lassen sich zeitgesteuert ausführen und die Ergebnisse per E-Mail oder Slack zustellen. Für Enterprise-Setups bietet sich die Integration mit Airflow an, um Refresh- und Reporting-Workflows zu orchestrieren.

Superset kann Dashboards, Diagramme und Datasets exportieren und importieren, allerdings ohne dass alle Objektbeziehungen vollständig erhalten bleiben. Der robustere Weg ist ein Dump des Metadaten-Stores (z. B. PostgreSQL), der Dashboards, Diagramme, Datasets und ihre Beziehungen intakt hält.

Der Operator wurde auf den wichtigsten managed und selbst gehosteten Kubernetes-Plattformen getestet: EKS, AKS, GKE, OpenShift, IONOS und K3s. Diese Flexibilität ermöglicht es, Superset zuverlässig über Cloud-Anbieter oder On-Premise-Infrastruktur hinweg zu deployen – bei gleichzeitigem Vorteil von deklarativem Management und Operator-Automatisierung.