1. String sql = null;if(null == renderType || renderType.equals(ConstantRender.sql_renderType_beetl)){ if(log.isDebugEnabled()) log.debug("beetl解析sql"); sql = BeetlKit.render(sqlTemplete, param); } else if(renderType.equals(ConstantRender.sql_re

http://ifeve.com/apache-velocity-dev/ <Apache Velocity用户指南>官方文档 原文链接   译文连接 译者:小村长  校对:方腾飞 Quick Start 本项目是 Apache Velocity官方文档的中文翻译版,Velocity类似与JSP,是一种基于Java的模板引擎.它可以在web页面中引用Java代码中定义的数据和对象,而Velocity的作用就是把Web视图和java代码进行组装在一起.本次翻译主要针对对Velocity感兴趣和工

Hive SQL解析过程 SQL->AST(Abstract Syntax Tree)->Task(MapRedTask,FetchTask)->QueryPlan(Task集合)->Job(Yarn) SQL解析会在两个地方进行: 一个是SQL执行前compile,具体在Driver.compile,为了创建QueryPlan: 一个是explain,具体在ExplainSemanticAnalyzer.analyzeInternal,为了创建ExplainTask: SQL执行

测试数据: id,name,age,comment,date 1,lyy,28,"aaa bbb",20180102020325 scala> var data = spark.read.format("csv").option("header",true).load("file:///E:/liyanyan/data/test.csv") scala> data.printSchema root |-- id:

1.sqlparser http://www.sqlparser.com/ 优点:支持的数据库最多,除了传统数据库外还支持hive和greenplum一类比较新的数据库,调用比较方便,功能不错 缺点:收费,500$起 2.Apache Calcite 一个构建JDBC或者ODBC访问数据库的框架,通过自定义一些adapter通过sql访问任意类型的数据 优点:开源 缺点:sql解析只是一小部分功能,且只支持通用的文法树,无法对不同数据库提供本地化支持 3.druid 阿里的一个开源项目,其实是个

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

1.概述 最近,有同学留言关于SQL解析器方面的问题,今天笔者就为大家分享一下SQL解析器方便的一些内容. 2.内容 2.1 SQL解析器是什么? SQL解析与优化是属于编辑器方面的知识,与C语言这类编程语言的解析上是类似的.SQL解析主要包含:词法分析.语义语法分析.优化和执行代码生成.例如,我们非常熟悉的MySQL的一个SQL解析部分流程,如下图所以: 这里给大家介绍一下关于MySQL Lex和Bison生成的相关含义和具体负责的内容. 1.词法分析 SQL解析由词法分析和语法.语义分析两个

​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: 一直是想知道一条SQL语句是怎么被执行的,它执行的顺序是怎样的,然后查看总结各方资料,就有了下面这一篇博文了. 本文将从MySQL总体架构--->查询执行流程--->语句执行顺序来探讨一下其中的知识.   一.MySQL架构总览: 架构最好看图,再配上必要的说明文字. 下图根据参考书籍中一图为原本,再在其上添加上了自己的理解.   从上图中我们可以看到,整个架构分为两层,上层是MySQLD的被称为的‘SQL Layer’,下层是各种各样对上提供接口的存储引擎,被称为‘Storage E

如何能更好的运用与监控sparkSQL?或许我们改更深层次的了解它深层次的原理是什么.之前总结的已经写了传统数据库与Spark的sql解析之间的差别.那么我们下来直切主题~ 如今的Spark已经支持多种多样的数据源的查询与加载,兼容了Hive,可用JDBC的方式或者ODBC来连接Spark SQL.下图为官网给出的架构.那么sparkSql呢可以重用Hive本身提供的元数据仓库(MetaStore).HiveQL.以及用户自定义函数(UDF)及序列化和反序列化的工具(SerDes). 下来我们来

Question: 为何sql解析和高大上有关系?Answer:因为数据库永远都是系统的核心,CRUD如此深入码农的内心...如果能把CRUD改造成高大上技术,如此不是造福嘛... CRUD就是Create, Read, Update, Delete,转换成sql语句就是insert, select, update, delete 普通场景下,insert也就是一个insert了,没什么高深...高并发场景下,insert就不是一个insert了,而是千千万万个insert...可以用到的技术有

sql 解析字符串添加到临时表中  sql存储过程in 参数输入 解决方法 把字符串解析 添加到 临时表中 SELECT * into #临时表   FROM dbo.Func_SplitOneColumnTabel('001,gf', ',') select * from 表 where ID in (select id from 临时表) Create function [dbo].[Func_SplitOneColumnTabel] (@str nvarchar(max),@split v

1.sql解析的过程 oracle首先将SQL文本转化为ASCII字符,然后根据hash函数计算其对应的hash值(hash_value).根据计算出的hash值到library cache中找到对应的bucket,然后比较bucket里是否存在该SQL语句. 如果不存在,获得shared pool latch,然后在shared pool中的可用chunk链表(也就是bucket)上找到一个可用的chunk,然后释放shared pool latch.在获得了chunk以后,这块chunk就可

基于简单sql语句的sql解析原理及在大数据中的应用 李万鸿 老百姓呼吁打土豪分田地.共同富裕,总有一天会实现. 全面了解你所不知道的外星人和宇宙真想:http://pan.baidu.com/s/1c1utFDQ http://blog.sina.com.cn/s/blog_89436e570102w8qs.html http://blog.sina.com.cn/contn 8年后,  中国2024年将统一世界! 呵呵,地球正在从黑暗进入光明.外星人在帮助地球村民! 呵呵,外星人是客观存在的

自己实现一个SQL解析引擎 功能:将用户输入的SQL语句序列转换为一个可运行的操作序列,并返回查询的结果集. SQL的解析引擎包含查询编译与查询优化和查询的执行,主要包含3个步骤: 查询分析: 制定逻辑查询计划(优化相关) 制定物理查询计划(优化相关) 查询分析: 将SQL语句表示成某种实用的语法树. 制定逻辑查询计划: 把语法树转换成一个关系代数表达式或者类似的结构,这个结构通常称作逻辑计划. 制定物理查询计划:把逻辑计划转换成物理查询计划,要求指定操作运行的顺序,每一步使用的算法,操作之间的

"War of the Hadoop SQL engines. And the winner is -?" 这是一个非常好的问题.只要.无论答案是什么.我们都值花一点时间找出 Spark SQL 这个 Spark 里面的家庭成员. 原本Apache Spark SQL 官网上的代码片断(Spark官网上的样例有个通病:不提供完整代码)已经写得算比較清楚,但假设用户全然把它的代码拷贝下来,可能会碰到编译不通过的问题.另外,Spark官网上的样例还有另外一个通病:不提供test data.

http://blog.chinaunix.net/uid-25909722-id-3363789.html 当客户端进程,将SQL语句通过监听器发送到Oracle时, 会触发一个Server process生成,来对该客户进程服务.Server process得到SQL语句之后,对SQL语句进行Hash运算,然后根据Hash值到library cache中查找,如果存在,则直接将library cache中的缓存的执行计划拿来执行,最后将执行结果返回该客户端,这种SQL解析叫做软解析:如果不存

本文翻译自Coding-Geek文章:< How does a relational database work>.原文链接:http://coding-geek.com/how-databases-work/#Buffer-Replacement_strategies      本本文翻译了如下章节, 介绍数据库的SQL解析器组件: Query parser–SQL解析器 每条SQL语句都会被送到解析器中检查SQL语句的合法性.如果你的SQL写得有问题,解析器将拒绝执行.例如,将"

https://tech.meituan.com/SQL_parser_used_in_mtdp.html 数据库作为核心的基础组件,是需要重点保护的对象.任何一个线上的不慎操作,都有可能给数据库带来严重的故障,从而给业务造成巨大的损失.为了避免这种损失,一般会在管理上下功夫.比如为研发人员制定数据库开发规范:新上线的SQL,需要DBA进行审核:维护操作需要经过领导审批等等.而且如果希望能够有效地管理这些措施,需要有效的数据库培训,还需要DBA细心的进行SQL审核.很多中小型创业公司,可以通过设

https://segmentfault.com/a/1190000008120254?utm_source=tuicool&utm_medium=referral sql解析 Druid 的官方 wiki 对 SQL 解析器部分的讲解内容并不多,但虽然不多,也有利于完全没接触过 Druid 的人对 SQL 解析器有个初步的印象. 说到解析器,脑海里便很容易浮现 parser 这个单词,然后便很容易联想到计算机科学中理论性比较强的学科------编译原理.想必很多人都知道(即使不知道,应该也耳濡