使用Spark SQL,除了使用之前介绍的方法,实际上还可以使用SQLContext或者HiveContext通过编程的方式实现.前者支持SQL语法解析器(SQL-92语法),后者支持SQL语法解析器和HiveSQL语法解析器,默认为HiveSQL语法解析器,用户可以通过配置切换成SQL语法解析器来运行HiveQL不支持的语法,如:select 1.实际上HiveContext是SQLContext的子类,因此在HiveContext运行过程中除了override的函数和变量,可以使用和SQLC

在之前<在ASP.NET Core中使用Apworks快速开发数据服务>一文的评论部分,.NET大神张善友为我提了个建议,可以使用Compile As a Service的Roslyn为语法解析提供支持.在此非常感激友哥给我的建议,也让我了解了一些Roslyn的知识.使用Roslyn的一个很大的好处是,框架无需依赖第三方的组件,并且Roslyn也是.NET Foundation的一个开源项目,为.NET语言提供编译服务,社区支持做的也非常出色.然而,经过一段时间的思考,我还是选择了一个折中的方

Boost.Spirit能使我们轻松地编写出一个简单脚本的语法解析器,它巧妙利用了元编程并重载了大量的C++操作符使得我们能够在C++里直接使用类似EBNF的语法构造出一个完整的语法解析器(同时也把C++弄得面目全非-_-).关于EBNF的内容大家可以到网上或书店里找: EBNF基本形式<符号> ::= <表达式> 或 <符号> = <表达式>表达式里常用的操作符有: |   分隔符,表示由它分隔的某一个子表达式都可供选择 *   重复,和正则表达式里的*类

1. 什么是 markdown Markdown 是一种轻量级的「标记语言」,它的优点很多,目前也被越来越多的写作爱好者,撰稿者广泛使用.看到这里请不要被「标记」.「语言」所迷惑,Markdown 的语法十分简单.常用的标记符号也不超过十个,这种相对于更为复杂的HTML 标记语言来说,Markdown 可谓是十分轻量的,学习成本也不需要太多,且一旦熟悉这种语法规则,会有一劳永逸的效果. 2. 使用 java 实现一个简单的 markdown 语法解析器 markdown 语法解析器,可以实现将

一. 写在前面 我最早是在2005年,首次在实际开发中实现语法解析器,当时调研了Yacc&Lex,觉得风格不是太好,关键当时yacc对多线程也支持的不太好,接着就又学习了Bison&Flex,那时Bison的版本还是v1.x.y,对C++的支持比较差,最终选择了Biso++ & Flex++,两者支持C++版本并且跨平台支持Linux和windows.业务需求是实现全文检索Contains表达式的解析,包括调研.学习.实现和测试,大致用了2月,很多时间花费在解决语法冲突.内存管理等

大家在参考本节时,请先阅读以下博文,进行预热: http://blog.csdn.net/tyler_download/article/details/50708807 本节代码下载地址: http://pan.baidu.com/s/1sjWiwPn 代码的理解和运行是吃透编译原理的关键,如果我们看的是爱情动作片,自然选择无码的好,但如果看得是计算机课程,则必须有码,无码的计算机理论都是耍流氓. 当前,java所实现的简易编译器目的是将一条或一组含有加号和乘号的算术表达式编译成类似汇编语言的伪

之前写过一篇博客,是关于如何解析类似sql之类的解析器实现参考:https://www.cnblogs.com/yougewe/p/13774289.html 之前的解析器,更多的是是做语言的翻译转换工作,并不涉及具体的数据运算.而且抛弃了许多上下文关联语法处理,所以相对还是简单的. 那么,如果我们想做一下数据运算呢?比如我给你一些值,然后给你一个表达式,你可以给出其运算结果吗? 1. 表达式运算难度如何? 比如,已知表达式为, field1 > 0 and field2 > 0, 然后已知道

最近开始尝试用go写点东西,正好在看LLVM的资料,就写了点相关的内容 - 前端解析器+中间代码生成(本地代码的汇编.执行则靠LLVM工具链完成) https://github.com/daibinhua888/toy-compiler go语言用下来感觉还好,类的实现比较面向过程,但还是OO的,package的用法import是基于文件夹相对路径的,go get安装这些要看具体库(如果和c强相关,就比较痛苦,要装一堆gcc.cmake之类的工具,比如llvm) 用go写的玩具编译器,最终目标是

形如:[a,b,c] [a,[b,cd],f] 为 嵌套列表 其ANTLR文法表示: list :'[' elements ']'; // 匹配方括号 elements : elements (',' element)*; // 匹配list的逗号 element : NAME | list; // element是NAME或者嵌套的list NAME : ('a'..'z' | 'A'..'Z')+; // NAME含有至少一个字母 具体实现: public class Token { pub

一.solr搜索流程介绍 1. 前面我们已经学习过Lucene搜索的流程,让我们再来回顾一下 流程说明: 首先获取用户输入的查询串,使用查询解析器QueryParser解析查询串生成查询对象Query,使用所有搜索器IndexSearcher执行查询对象Query得到TopDocs,遍历TopDocs得到文档Document 2. Solr搜索的工作流程: 流程说明: 用户输入查询字符串,根据用户的请求类型qt(查询为/select)选择请求处理器RequestHandler,根据用户输入的参数

1. 背景 JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式.相对于另一种数据交换格式 XML,JSON 有着诸多优点.比如易读性更好,占用空间更少等.在 web 应用开发领域内,得益于 JavaScript 对 JSON 提供的良好支持,JSON 要比 XML 更受开发人员青睐.所以作为开发人员,如果有兴趣的话,还是应该深入了解一下 JSON 相关的知识.本着探究 JSON 原理的目的,我将会在这篇文章中详细向大家介绍一个简单的JSON解析器的解析流

一.简介 Lucene查询解析器语法支持创建任意复杂的布尔查询,但还有一些缺点,它不是用户查询处理的理想解决方案.这里面最大的问题是Lucene查询解析器的语法要求严格,一旦破坏就会抛出异常.指望用户在输入关键词时能够理解Lucene查询语法并始终能输入完美的查询表达式,这显然是不合理的.这意味着,Lucene查询解析器在许多搜索应用中对用户不够友好. Lucene查询解析器的另一个缺点是它不能默认搜索多个字段.df参数定义了查询解析器默认搜索哪个字段,但是如果想要以不同权重对多个字段进行搜索时

如果你没有指定数据或语言标准的或开源的Java解析器, 可能经常要用Java实现你自己的数据或语言解析器.或者,可能有很多解析器可选,但是要么太慢,要么太耗内存,或者没有你需要的特定功能.或者开源解析器存在缺陷,或者开源解析器项目被取消诸如此类原因.上述原因都没有你将需要实现你自己的解析器的事实重要. 当你必需实现自己的解析器时,你会希望它有良好表现,灵活,功能丰富,易于使用,最后但更重要是易于实现,毕竟你的名字会出现在代码中.本文中,我将介绍一种用Java实现高性能解析器的方式.该方法不具排他

Spring MVC提供的视图解析器使用ViewResolver进行视图解析,实现浏览器中渲染模型.ViewResolver能够解析JSP.Velocity模板.FreeMarker模板和XSLT等多种视图. Spring处理视图最重要的两个接口是ViewResolver和View.ViewResolver接口在视图名称和真正的视图之间提供映射关系: 而View接口则处理请求将真正的视图呈现给用户. 1.ViewResolver视图解析器 在Spring MVC控制器中,所有的请求处理方法(Ac

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一般来说,语句按一定规则进行推导后会形成一个语法树,这种树状结构有利于对语句结构层次的描述.同样Jasper对JSP语法解析后也会生成一棵树,这棵树各个节点包含了不同的信息,但对于JSP来说解析后的语法树比较简单,只有一个父节点和n个子节点.例如node1是表示形如<!-- 字符串 -->的注释节点,节点里面包含了一个表示注释字符串的属性:而node2则可能是表示形如<%= a+b %>的表达式节点,节点里面包含一个表示表达式的属性,同样地其他节点可能表示JSP的其他语法,有了这棵

01-解析器 REST 框架包括一些内置的Parser类,允许你接受各种媒体类型的请求.还支持定义自己的自定义解析器,这使你可以灵活地设计API接受的媒体类型. 注意: 开发客户端应用程序时应该始终记住在HTTP请求中发送数据时确保设置Content-Type头. 如果你不设置内容类型,大多数客户端将默认使用'application/x-www-form-urlencoded',而这可能并不是你想要的. 举个例子,如果你使用jQuery的.ajax() 方法发送json编码数据,你应该确保包含c

解析器 解析器的作用 解析器的作用就是服务端接收客户端传过来的数据,把数据解析成自己可以处理的数据.本质就是对请求体中的数据进行解析. 在了解解析器之前,我们要先知道Accept以及ContentType请求头. Accept是告诉对方我能解析什么样的数据,通常也可以表示我想要什么样的数据. ContentType是告诉对方我给你的是什么样的数据类型. 解析器工作原理的就是拿到请求的ContentType来判断前端给我的数据类型是什么,然后我们在后端使用相应的解析器去解析数据. Django中的

解析器 解析器的作用 解析器的作用就是服务端接收客户端传过来的数据,把数据解析成自己可以处理的数据.本质就是对请求体中的数据进行解析. 请求体相关字段: Accept:指定了接收的数据类型 ContentType:指定了传递的数据类型 解析器工作原理的就是拿到请求的ContentType来判断前端给我的数据类型是什么,然后我们在后端使用相应的解析器去解析数据. ps: django 原生是不支持 json 类型的数据,数据通过request.get 是拿不到的,只能在 request.body

解析器 1.json解析器 发一个json格式的post请求.后台打印: request_data---> {'title': '北京折叠'} request.POST---> <QueryDict: {}> 2.urlencode解析器 request_data---> <QueryDict: {']}> request.POST---> <QueryDict: {']}> rest-framework默认支持的有3种解析器,json,form

解析器 解析器的作用 解析器的作用就是服务端接收客户端传过来的数据,把数据解析成自己可以处理的数据.本质就是对请求体中的数据进行解析. 在了解解析器之前,我们要先知道Accept以及ContentType请求头. Accept是告诉对方我能解析什么样的数据,通常也可以表示我想要什么样的数据. ContentType是告诉对方我给你的是什么样的数据类型. 解析器工作原理的就是拿到请求的ContentType来判断前端给我的数据类型是什么,然后我们在后端使用相应的解析器去解析数据. Django中的