Reference The Definitive ANTLR 4 Reference, 2nd Edition. 0 Features labeled grammar definition, i.e. # eq; Visitorpattern. 1 The Grammar grammar RuleSet; prog: stmt+ ; stmt: expr '=' expr NEWLINE #eq |expr '<' expr NEWLINE #lt |expr '<=' expr NEWLIN

Spark SQL原理解析前言: Spark SQL源码剖析(一)SQL解析框架Catalyst流程概述 这一次要开始真正介绍Spark解析SQL的流程,首先是从Sql Parse阶段开始,简单点说,这个阶段就是使用Antlr4,将一条Sql语句解析成语法树. 可能有童鞋没接触过antlr4这个内容,推荐看看<antlr4权威指南>前四章,看完起码知道antlr4能干嘛.我这里就不多介绍了. 这篇首先先介绍调用spark.sql()时候的流程,再看看antlr4在这个其中的主要功能,最后再将探

前言: 规则引擎中, 往往涉及到多个条件构成了复杂布尔表达式的计算. 对于这类布尔表达式, 一是动态可变的(取决于运营人员的设定), 二是其表达式往往很复杂. 如何快速的计算其表达式的值, 该系列文章将以两种方式, Antlr4动态生成AST(抽象语法树), 以及Groovy动态编译的方式来对比评估, 看看哪种方式性能更优, 以及各自的优缺点. 本篇文章将侧重于介绍Antlr4的实现思路. 模型简化: 每个规则可以理解为多个条件构建的复杂布尔表达式, 而条件本身涉及不同的变量和阈值(常量), 以

Spark SQL原理解析前言: Spark SQL源码剖析(一)SQL解析框架Catalyst流程概述 Spark SQL源码解析(二)Antlr4解析Sql并生成树 Spark SQL源码解析(三)Analysis阶段分析 前面已经介绍了SQL parse,将一条SQL语句使用antlr4解析成语法树并使用访问者模式生成Unresolved LogicalPlan,然后是Analysis阶段将Unresolved LogicalPlan转换成Resolved LogicalPlan.这一篇我

Spark SQL模块,主要就是处理跟SQL解析相关的一些内容,说得更通俗点就是怎么把一个SQL语句解析成Dataframe或者说RDD的任务.以Spark 2.4.3为例,Spark SQL这个大模块分为三个子模块,如下图所示 其中Catalyst可以说是Spark内部专门用来解析SQL的一个框架,在Hive中类似的框架是Calcite(将SQL解析成MapReduce任务).Catalyst将SQL解析任务分成好几个阶段,这个在对应的论文中讲述得比较清楚,本系列很多内容也会参考论文,有兴趣阅

Spark SQL原理解析前言: Spark SQL源码剖析(一)SQL解析框架Catalyst流程概述 Spark SQL源码解析(二)Antlr4解析Sql并生成树 Analysis阶段概述 首先,这里需要引入一个新概念,前面介绍SQL parse阶段,会使用antlr4,将一条SQL语句解析成语法树,然后使用antlr4的访问者模式遍历生成语法树,也就是Logical Plan.但其实,SQL parse这一阶段生成的Logical Plan是被称为Unresolved Logical P

Spark SQL原理解析前言: Spark SQL源码剖析(一)SQL解析框架Catalyst流程概述 Spark SQL源码解析(二)Antlr4解析Sql并生成树 Spark SQL源码解析(三)Analysis阶段分析 Spark SQL源码解析(四)Optimization和Physical Planning阶段解析 SparkPlan准备阶段介绍 前面经过千辛万苦,终于生成可实际执行的SparkPlan(即PhysicalPlan).但在真正执行前,还需要做一些准备工作,包括在必要的

摘要:本文将首先介绍Antlr4 grammer的定义方式,如何通过Antlr4 grammer生成对应的AST,以及Antlr4 的两种AST遍历方式:Visitor方式和Listener方式. 1. Antlr4简单介绍 Antlr4(Another Tool for Language Recognition)是一款基于Java开发的开源的语法分析器生成工具,能够根据语法规则文件生成对应的语法分析器,广泛应用于DSL构建,语言词法语法解析等领域.现在在非常多的流行的框架中都用使用,例如,在构

​作者:vivo 互联网搜索团队- Deng Jie 一.背景 随着技术的不断的发展,在大数据领域出现了越来越多的技术框架.而为了降低大数据的学习成本和难度,越来越多的大数据技术和应用开始支持SQL进行数据查询.SQL作为一个学习成本很低的语言,支持SQL进行数据查询可以降低用户使用大数据的门槛,让更多的用户能够使用大数据. 本篇文章主要介绍如何实现一个SQL解析器来应用的业务当中,同时结合具体的案例来介绍SQL解析器的实践过程. 二.为什么需要SQL解析器? 在设计项目系统架构时,我们通常会做

前言 在<Spark SQL内核剖析>书中4.3章节,谈到Catalyst体系中生成的抽象语法树的节点都是以Context来结尾,在ANLTR4以及生成的SqlBaseParser解析SQL生成,其源码部分就是语法解析,其生成的抽象语法树的节点都是ParserRuleContext的子类. 提出问题 ANLTR4解析SQL生成抽象语法树,最终这颗树长成什么样子,如何查看? 源码分析 测试示例 spark.sql("select id, count(name) from student

第一章.spark源码分析之RDD四种依赖关系 一.RDD四种依赖关系 RDD四种依赖关系,分别是 ShuffleDependency.PrunDependency.RangeDependency和OneToOneDependency四种依赖关系.如下图所示:org.apache.spark.Dependency有两个一级子类,分别是 ShuffleDependency 和 NarrowDependency.其中,NarrowDependency 是一个抽象类,它有三个实现类,分别是OneToO

一.背景 自2014年大数据首次写入政府工作报告,大数据已经发展7年.大数据的类型也从交易数据延伸到交互数据与传感数据.数据规模也到达了PB级别. 大数据的规模大到对数据的获取.存储.管理.分析超出了传统数据库软件工具能力范围.在这个背景下,各种大数据相关工具相继出现,用于应对各种业务场景需求.从Hadoop生态的Hive, Spark, Presto, Kylin, Druid到非Hadoop生态的ClickHouse, Elasticsearch,不一而足... 这些大数据处理工具特性不同,

<ANTLR 4权威指南>由机械工业出版社出版,有兴趣的读者推荐购买阅读. 本专题大多内容来源于我读<ANTLR 4权威指南>的随手笔记以及个人实践,仅供参考学习,请勿用于任何商业用途,后果自负,如涉及侵权或有错误之处,及时 联系本人 . 官网: https://www.antlr.org/ 文档: ANTLR 4 Documentation GitHub: https://github.com/antlr/antlr4 语法例子: https://github.com/antlr

1 背景 我们平时会写各种各样或简单或复杂的sql语句,提交后就会得到我们想要的结果集.比如sql语句,"select * from t_user where user_id > 10;",意在从表t_user中筛选出user_id大于10的所有记录.你有没有想过从一条sql到一个结果集,这中间经历了多少坎坷呢? 2 SQL引擎 从MySQL.Oracle.TiDB.CK,到Hive.HBase.Spark,从关系型数据库到大数据计算引擎,他们大都可以借助SQL引擎,实现&quo

第一步:求出一个表达式的truth tree 1.生成真值表 2.根据真值表生成真值树(合并短路产生相同的两个子树) /**************************************** * File: truth_tree.h * *A&B|C truth_table 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 * * Complete Binary Tree * -1(root) / \ A: 0 1 / \ / \ B: 0 1 0 1 \

grammar MysqlQuery; @header{package com.antlr.mysql.query;} AS : A S; SELECT : S E L E C T; FROM : F R O M; TABLE : T A B L E; MAX : M A X; SUM : S U M; AVG : A V G; MIN : M I N; COUNT : C O U N T; ALL : A L L; DISTINCT : D I S T I N C T; WHERE : W H

前言: 规则引擎中, 往往涉及到多个条件构成了复杂布尔表达式的计算. 对于这类布尔表达式, 一是动态可变的(取决于运营人员的设定), 二是其表达式往往很复杂. 如何快速的计算其表达式的值, 该系列文章将以两种方式, Antlr4动态生成AST(抽象语法树), 以及Groovy动态编译的方式来对比评估, 看看哪种方式性能更优, 以及各自的优缺点. 本篇文章将侧重于Groovy的实现思路. 模型简化: 每个规则可以理解为多个条件构建的复杂布尔表达式, 而条件本身涉及不同的变量和阈值(常量), 以及中

利用ANTLR4实现一个简单的四则运算计算器 ANTLR4介绍 ANTLR能够自动地帮助你完成词法分析和语法分析的工作, 免去了手写去写词法分析器和语法分析器的麻烦 它是基于LL(k)的, 以递归下降的方式进行工作.ANTLR v4还支持多种目标语言.本文用java来写代码. 总结一下:ANTRL能自动完成语法分析和词法分析过程,并生产框架代码,让我们写相关过程的时候只需要往固定位置添加代码即可.大大简便了语法分析词法分析的过程. ANTLR4安装配置 因为用IDEA,所以直接介绍在IDEA中怎

写在前面的话: 此文档是对伟大的Terence Parr的著作<the definitive antlr4 reference>的翻译本.致敬!欢迎转载,请注明原地址,请尊重劳动成果.翻译有误的地方,欢迎指正. 欢迎进入ANTLR的世界! ANTLR V4是一款您能够用来阅读.处理,运行,或转化成结构化的文本或二进制文件的强大的解析生成器.它在学术界和工业界被广泛地用来建立各种语言.工具和框架.推特搜索使用ANTLR的查询解析,一天超过2,000,000,000多个查询.Hive.Pig,数据

mybatis 3.x源码深度解析与最佳实践 1 环境准备 1.1 mybatis介绍以及框架源码的学习目标 1.2 本系列源码解析的方式 1.3 环境搭建 1.4 从Hello World开始 2 容器的加载与初始化 2.1 config文件解析XMLConfigBuilder.parseConfiguration 2.1.1 属性解析propertiesElement 2.1.2 加载settings节点settingsAsProperties 2.1.3 加载自定义VFS loadCust

DRUID VS ANTLR4 测试方法 环境:x86_64,eclipse kepler,jdk 6 测试对象:antlr v4,druid手写sql parser模块 测试过程:分别采用单线程.多线程并发测试.单线程时,比较antlr.druid各自解析1次同一条sql语句的性能:多线程(50线程)时,比较antlr.druid所有线程完成1次同一条sql解析的性能. 测试结果 类别 单线程(druid比antlr) 多线程(druid比antlr) 简单select 7倍 6倍 复杂sel