diff --git "a/2019.11/2019_11_05_Airflow\345\256\211\350\243\205\351\205\215\347\275\256\350\256\260\345\275\225.md" "b/2019.11/2019_11_05_Airflow\345\256\211\350\243\205\351\205\215\347\275\256\350\256\260\345\275\225.md"
new file mode 100644
index 0000000..571fb2e
--- /dev/null
+++ "b/2019.11/2019_11_05_Airflow\345\256\211\350\243\205\351\205\215\347\275\256\350\256\260\345\275\225.md"
@@ -0,0 +1,318 @@
+# Airflow 1.10+安装
+
+Airflow是Airbnb开源的任务调度系统，我主要用调度一些爬虫任务和数据清洗任务。
+
+本次安装Airflow版本为1.10+，其需要依赖Python和DB，本次选择的DB为Mysql。
+本次安装组件及版本如下：
+
+Airflow == 1.10.0
+Python == 3.6.5
+MySQL == 5.7
+
+### 常用命令
+
+```
+# 启动schedule
+airflow scheduler -D
+# 启动webserver
+airflow webserver -D
+
+# 异常状况下，杀掉Airflow相关进程
+ps -ef|grep -Ei '(airflow-webserver)'| grep master | awk '{print $2}'|xargs -i kill {}
+ps -ef | grep -Ei 'airflow' | grep -v 'grep' | awk '{print $2}' | xargs -i kill {}
+```
+
+## 整体安装流程
+1. 建表
+2. 安装Airflow
+3. 配置
+4. 运行
+5. 配置任务
+
+
+### 建表
+```
+# 库名为airflow
+create database airflow;
+
+# 建用户用户名为airflow，并且设置所有ip均可以访问。
+create user 'airflow'@'%' identified by 'airflow';
+create user 'airflow'@'localhost' identified by 'airflow';
+
+# 为新建的airflow用户授予airflow库的所有权限
+grant all on airflow.* to 'airflow'@'%';
+flush privileges
+```
+
+### Airflow安装
+
+```
+# 创建虚拟环境，通过virtualenv
+mkdir /usr/local/virtual_env && cd /usr/local/virtual_env # 创建目录
+virtualenv --no-site-packages airflow --python=python  # 创建虚拟环境
+source /usr/local/virtual_env/airflow/bin/activate # 激活虚拟环境
+
+# 指定豆瓣作为pip源安装Airflow
+pip install apache-airflow -i https://pypi.douban.com/simple
+```
+在安装完一堆的依赖后，就需要配置 AIRFLOW_HOME 环境变量，后续的 DAG 和 Plugin 都将以该目录作为根目录查找，如上，可以直接设置为 /tmp/project 。
+
+
+安装时出现报错，可参考以下操作：
+```
+ERROR: flask 1.1.1 has requirement Jinja2>=2.10.1, but you'll have jinja2 2.10 which is incompatible.
+ERROR: flask 1.1.1 has requirement Werkzeug>=0.15, but you'll have werkzeug 0.14.1 which is incompatible.
+
+# 执行
+pip3 install -U Flask==1.0.4
+# 执行
+pip3 install -U pika==0.13.1
+
+# 重新执行
+pip install apache-airflow -i https://pypi.douban.com/simple
+```
+
+设置环境变量
+```
+# 设置Airflow的工作目录，之后的日志、任务文件都需要存在这个目录之下
+export AIRFLOW_HOME=/airflow
+
+## 注意：有部分教程将airflow的工作目录设置为tmp/目录下，这是错误的，因为tmp是临时目录，系统会定时清理这个目录下的文件。
+```
+
+查看其版本信息
+```
+airflow version
+# 如果能够正常显示版本信息，则表明，Airflow已经安装成功
+```
+
+执行了上述的命令后，会生成 airflow.cfg 和 unittests.cfg 两个文件，其中前者是一个配置文件 。
+
+### airflow 配置
+修改Airflow DB配置
+
+#### 安装Mysql模块
+```
+# 这里可以简单说下，airflow依赖的其他组件均可以此方式安装。在之后安装password组件同样是通过此方式。
+pip install "apache-airflow[mysql]"
+
+# 修改Airflow DB配置
+${AIRFLOW_HOME}/airflow.cfg
+
+# 修改数据的链接，参数的格式为mysql://帐号:密码@ip:port/db
+sql_alchemy_conn = mysql+mysqldb://airflow:airflow@localhost:3306/airflow
+```
+
+配置完成后需要初始化db，Airflow会自动新建所依赖的表
+```
+# 初始化数据库
+airflow initdb
+
+# 如报错
+Can't connect to local MySQL server through socket '/var/lib/mysql/mysql.sock'
+
+# 配置文件按如下格式修改
+sql_alchemy_conn = mysql+mysqldb://airflow:airflow@127.0.0.1:3306/airflow
+```
+
+### 2. 用户认证
+Airflow拥有可视化的界面，并且需要登录才能查看和管理
+
+```
+# 安装passsword组件
+pip install "apache-airflow[password]"
+
+# 修改 airflow.cfg
+[webserver]
+authenticate = True
+auth_backend = airflow.contrib.auth.backends.password_auth
+```
+##### 在python环境中执行如下代码以添加账户：
+
+```
+import airflow
+from airflow import models, settings
+from airflow.contrib.auth.backends.password_auth import PasswordUser
+user = PasswordUser(models.User())
+user.username = 'admin'  # 用户名
+user.email = 'emailExample@163.com' # 用户邮箱
+user.password = 'password'   # 用户密码
+session = settings.Session()
+session.add(user)
+session.commit()
+session.close()
+exit()
+```
+
+##### 配置邮件服务
+此配置设置的是dag的task失败或者重试时发送邮件的发送者。配置如下：
+
+```
+[smtp]
+# If you want airflow to send emails on retries, failure, and you want to use
+# the airflow.utils.email.send_email_smtp function, you have to configure an
+smtp_host = smtp.163.com
+smtp_starttls = True
+smtp_ssl = False
+# Uncomment and set the user/pass settings if you want to use SMTP AUTH
+smtp_user = mailExample@163.com
+smtp_password = password
+smtp_port = 25
+smtp_mail_from = mailExample@163.com
+接下来简单把dag的Python代码列出来，以供参考：
+
+default_args = {
+  'owner': 'ownerExample',
+  'start_date': datetime(2018, 9, 18),
+  'email': ['mailReceiver@163.com'], # 出问题时，发送报警Email的地址，可以填多个，用逗号隔开。
+  'email_on_failure': ['mailReceiver@163.com'], # 任务失败且重试次数用完时发送Email。
+  'email_on_retry': True, # 任务重试时是否发送Email
+  'depends_on_past': False, # 是否依赖于过去。如果为True，那么必须要昨天的DAG执行成功了，今天的DAG才能执行。
+  'retries': 3,
+  'retry_delay': timedelta(minutes=3),
+}
+```
+
+### 4、配置Executor
+```
+# 设置Executor 修改：airflow.cfg
+executor = LocalExecutor
+
+# 我使用的只有有单节点所以使用的是LocalExecutor模式。多节点请参照文档进行配置
+```
+
+
+### 5. 修改log地址
+```
+# 在配置文件中，找到相应位置，并修改
+[core]
+base_log_folder = /servers/logs/airflow
+[scheduler]
+child_process_log_directory = servers/logs/airflow/scheduler
+```
+
+### 6. 修改webserver地址
+```
+# 在配置文件中，找到相应位置，修改webserver地址
+[webserver]
+base_url = http://host:port
+可以通过上面配置的地址访问webserver。
+```
+
+### 7. 可选配置
+
+（可选）修改Scheduler线程数
+如果调度任务不多的话可以把线程数调小，默认为32。参数为：parallelism
+
+（可选）不加载example dag
+如果不想加载示例dag可以把load_examples配置改为False，默认为True。这个配置只有在第一次启动airflow之前设置才有效。
+
+如果此方法不生效，可以删除${PYTHON_HOME}/site-packages/airflow/example_dags目录，也是同样的效果。
+
+（可选）修改检测新dag间隔
+修改min_file_process_interval参数为10，每10s识别一次新的dag。默认为0，没有时间间隔。
+
+## 运行airflow
+
+```
+# 启动schedule
+airflow scheduler
+# 启动webserver
+airflow webserver
+```
+
+
+## 安装问题汇总
+
+#### Global variable explicit_defaults_for_timestamp needs to be on (1) for mysql
+
+修改Mysql配置文件my.cnf，具体步骤如下：
+
+查找my.cnf文件位置
+mysql --help | grep my.cnf
+
+修改文件
+explicit_defaults_for_timestamp=true
+注意：必须写在【mysqld】下
+
+重启Mysql
+sudo systemctl restart mysqld.service
+查看修改是否生效。执行如下SQL，如果值为1则为生效。
+
+#### pip install "apache-airflow[mysql]"报错：
+mysql_config not found
+
+安装mysql-devel:
+首先查看是否有mysql_config文件。
+find / -name mysql_config
+
+如果没有安装mysql-devel
+yum install mysql-devel
+
+## 配置任务
+
+在 AirFlow 中，每个节点都是一个任务，可以是一条命令行 (BashOperator)，可以是一段 Python 脚本 (PythonOperator) 等等，然后这些节点根据依赖关系构成了一条流程，一个图，称为一个 DAG 。
+
+默认会到 ${AIRFLOW_HOME}/dags 目录下查找，可以直接在该目录下创建相应的文件。
+
+如下是一个简单的示例。
+
+```
+import airflow
+from airflow import DAG
+from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
+from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
+from datetime import timedelta, datetime
+import pytz
+
+# -------------------------------------------------------------------------------
+# these args will get passed on to each operator
+# you can override them on a per-task basis during operator initialization
+
+default_args = {
+	'owner': 'qxy',
+	'depends_on_past': False,
+	'email_on_failure': False,
+	'email_on_retry': False,
+	'retries': 1,
+	'retry_delay': timedelta(minutes=5),
+	}
+
+tz = pytz.timezone('Asia/Shanghai')
+# naive = datetime.strptime("2018-06-13 17:40:00", "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
+# local_dt = tz.localize(naive, is_dst=None)
+# utc_dt = local_dt.astimezone(pytz.utc).replace(tzinfo=None)
+
+dt = datetime(2019, 7, 16, 16, 30, tzinfo=tz)
+utc_dt = dt.astimezone(pytz.utc).replace(tzinfo=None)
+
+
+dag = DAG(
+'airflow_interval_test',
+default_args=default_args,
+description='airflow_interval_test',
+schedule_interval='35 17 * * *',
+start_date=utc_dt
+)
+
+t1 = BashOperator(
+	task_id='sleep',
+	bash_command='sleep 5',
+	dag=dag)
+
+t2 = BashOperator(
+	task_id='print_date',
+	bash_command='date',
+	dag=dag)
+
+	t1 >> t2
+
+```
+
+该文件创建一个简单的 DAG，只有三个运算符，两个 BaseOperator ，也就是执行 Bash 命令分别打印日期以及休眠 5 秒；另一个为 PythonOperator 在执行任务时调用 print_hello() 函数。
+文件创建好后，放置到 ${AIRFLOW_HOME}/dags，airflow 自动读取该DAG。
+
+测试是否正常，如果无报错那么就说明正常
+python /tmp/project/dags/hello_world.py
+
+在安装和使用Airflow过程中，查阅了大量的博客和文档，本文也是在此基础上整理并完善。部分内容来源由于时间久远，未能一一记录，若有引用或侵权之处，请及时联系我。
\ No newline at end of file
diff --git "a/2019.11/2019_11_05_Superset\345\256\211\350\243\205\351\205\215\347\275\256\350\256\260\345\275\225.md" "b/2019.11/2019_11_05_Superset\345\256\211\350\243\205\351\205\215\347\275\256\350\256\260\345\275\225.md"
new file mode 100644
index 0000000..375a10e
--- /dev/null
+++ "b/2019.11/2019_11_05_Superset\345\256\211\350\243\205\351\205\215\347\275\256\350\256\260\345\275\225.md"
@@ -0,0 +1,53 @@
+Superset是Airbnb开源的BI工具，我们在线上环境用它进行数据的展示和分析。
+本文记录了安装和使用Superset的一些过程
+
+## 安装Superset
+```
+# 通过虚拟环境，与其他环境隔离
+# 创建目录
+cd /usr/local/virtual_env/superset
+# 创建虚拟环境
+virtualenv --no-site-packages superset --python=python
+# 激活虚拟环境
+source /usr/local/virtual_env/superset/bin/activate
+# 安装Seperset 选择了清华的pip源
+pip install superset -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
+```
+
+## 创建管理员账号
+```
+fabmanager create-admin --app superset
+```
+若报错和pandas相关，执行 pip install pandas==0.23.4 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
+安装完成后，重新执行
+```
+fabmanager create-admin --app superset 
+```
+
+## 初始化数据库
+```
+superset db upgrade
+```
+若报错和sqlalchemy相关，执行 pip install SQLAlchemy==1.2.18
+安装完成后，重新执行 
+```
+superset db upgrade
+```
+
+## 载入案例数据
+通过案例数据可以了解Superset可以展示什么类型的工具，以及有什么功能，第一次使用，建议载入。熟悉之后，可以不载入。
+```
+superset load_examples
+```
+
+## 初始化角色和权限
+```
+superset init
+```
+
+## 启动服务，端口号 8088，使用 -p 更改端口号
+```
+superset runserver -p 8089
+```
+
+Superset的安装还是比较简单的，这里吐槽一下Airflow，真的太麻烦了，坑太多了！！！
\ No newline at end of file
diff --git "a/2019.11/2019_11_17_\344\270\272\344\273\200\344\271\210\344\274\232\346\234\211\350\277\231\344\270\252\345\215\232\345\256\242\357\274\237.md" "b/2019.11/2019_11_17_\344\270\272\344\273\200\344\271\210\344\274\232\346\234\211\350\277\231\344\270\252\345\215\232\345\256\242\357\274\237.md"
new file mode 100644
index 0000000..d0dec94
--- /dev/null
+++ "b/2019.11/2019_11_17_\344\270\272\344\273\200\344\271\210\344\274\232\346\234\211\350\277\231\344\270\252\345\215\232\345\256\242\357\274\237.md"
@@ -0,0 +1,19 @@
+## 开发这个博客的原动力
+
+### 彻底转型开发
+之前一直都是做数据分析、爬虫相关的工作，时间久了发现写代码确实是自己喜欢做的事情。
+
+首先，写代码这件事能够给我带来成就感，写漂亮，舒服的代码让自己很心安。
+
+其次，学习写代码的过程让我感觉非常有确定性，自己掌握了没有，掌握到什么程度，都是有明显感受的。
+
+所以，既然喜欢做这件事，索性就向纯粹的开发转型吧！
+
+### 真实的阅读和学习需要
+很多人都会觉得看看博客很低效，可能是有一定道理。但对于现阶段的我来讲，博客依然是一个重要的学习来源。定期看博客是我的一个强需求。
+
+所以在这两个目标驱使下，我逐渐有了做一个博客兼内容聚合这样一个应用的想法。
+
+从有这个想法到这个博客成型，中间一共花费了大概90个小时，收获很多。
+
+这个博客我也会一直维护下去，学习编程时间太晚了，唯有持续努力，才能迎头赶上。
\ No newline at end of file