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Contents
  1. 1. 应用
  2. 2. 查询方式
  3. 3. 账号
  4. 4. 日志
  5. 5. 运行

应用

只用于单纯查询数据+展示，诸如报表、元数据，可实现浏览器式的数据探索

若连接上SparkSQL会逐一表进行扫描，不太合适。

所以使用场景更多在用户直接对每个数据都感兴趣 且 数据量不大，类似Excel的使用方式，但数据存储在数据 => 通过计算处理写入数据库，然后metabase连接进行查询探索

对应地，MB也提供上传CSV入库数据库进行探索的能力

查询方式

jdbc连接现有查询引擎

账号

邮箱+密码

日志

创建自定义配置文件 log4j2.xml

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<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<Configuration>
  <Appenders>
    <RollingFile name="FILE" fileName="metabase.log" filePattern="metabase.log.%i">
      <Policies>
        <SizeBasedTriggeringPolicy size="500 MB"/>
      </Policies>
      <DefaultRolloverStrategy max="2"/>
      <PatternLayout pattern="%d [%t] %-5p%c - %m%n">
        <replace regex=":basic-auth \\[.*\\]" replacement=":basic-auth [redacted]"/>
      </PatternLayout>
    </RollingFile>
   
  </Appenders>

  <Loggers>
    <Logger name="metabase" level="INFO"/>
    <Logger name="metabase-enterprise" level="INFO"/>
    <Logger name="metabase.plugins" level="INFO"/>
    <Logger name="metabase.server.middleware" level="INFO"/>
    <Logger name="metabase.query-processor.async" level="INFO"/>
    <Logger name="com.mchange" level="ERROR"/>

    <Root level="WARN">
      <AppenderRef ref="FILE"/>
    </Root>
  </Loggers>
</Configuration>

运行

修改启动参数

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export JAVA_HOME=/data/tmp/jmh/jdk-21.0.2
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$JAVA_HOME/jre/bin:$PATH
export CLASSPATH=$CLASSPATH:.:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib
export MB_JETTY_PORT=3000
export MB_EMOJI_IN_LOGS="false"
java -Dlog4j.configurationFile=/data/metabase/log4j2.xml -jar metabase.jar