这篇主要举实际案例说明怎么使用antlr工具、利用antlr生成的Lexer、Parser、TreeParser代码,获取asttree。这些都是hive获取asttree的过程,理解了这些,再理解hive的asttree就很容易了
在上一篇文章中使用Antlr和Visitor实现了一个可以计算表达式的程序MarvelCalc。这个程序非常简单,相当于Antlr的HelloWorld。不过Antlr除了Visitor方式外,还支持Listener方式,也就是监听器方式。不管是哪种方式,其目的都是遍历AST(抽象语法树),只是Visitor方式需要显式访问子节点(通过visit方法访问),例如,下面的代码访问了MulDiv的两个子节点,也就是MulDiv的左右操作数(ctx.expr(0)和ctx.expr(1))。
本文是《打破国外垄断,开发中国人自己的编程语言》系列文章的第1篇。本系列文章的主要目的是教大家学会如何从零开始设计一种编程语言(marvel语言),并使用marvel语言开发一些真实的项目,如移动App、Web应用等。marvel语言可以通过下面3种方式运行:
编译器的前端和后端。前端指的是编译器对程序代码的分析和理解。前端阶段只与语言的语法有关,而和目标机器无关。后端则是生成目标机器的目标代码有关。第一节说说编译器的前端技术。
无需antlr4任何安装,基于IDEA创建一个Java项目,开发antlr的helloworld,使用antlr插件测试规则。
ANTLR是一款功能强大的语法分析器生成器,可用来读取、处理、执行和转换结构化文本或二进制文件。它被广泛应用于学术界和工业界构建各种语言、工具和框架。Antlr在Hadoop整个生态系统应用较为广泛,如Hive 词法文件是Antlr3写的;Presto词法文件也Antlr4实现的;SparkSQL词法文件是用Presto的词法文件改写的;还有HBase的访问客户端Phoenix也用Antlr工具进行SQL解析的等等。
SparkSql的第一件事就是把SQLText解析成语法树,这棵树包含了很多节点对象,节点可以有特定的数据类型,同时可以有0个或者多个子节点,节点在SparkSQL中的表现形式为TreeNode对象。举个实际的例子:
用ANTLR实现数据加载器、语言解释器、语言翻译器。基于自动生成的语法分析树解析文件。简单来说就是,ANTLR根据用户自定义的语法文件自动生成词法分析器和语法分析器,并将输入文本处理为语法分析树(可视化)。ANTLR 是一款强大的语法分析器生成工具,可用于读取、处理、执行和翻译结构化的文本或二进制文件。
ANTLR实际上有两件事:一种将您的语法转换为Java(或其他目标语言)的解析器/词法分析器的工具,以及生成的解析器/词法分析器所需的运行时。即使您使用ANTLR Intellij插件或ANTLRWorks来运行ANTLR工具,生成的代码仍将需要运行时库。
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。
Tech 导读 目前会员权益业务已经步入成熟期,自有场用户已经趋于饱和状态,而新的突破口是利用权益和积分杠杆来撬动商城场的用户,达到金融App用户增长,能撬动多少用户就要联合金融各业务线、利用权益来进行用户的渗透,而每个业务线对权益的渗透过程,都有着各自的利益点和独到之处。因此权益系统能否支持“业务规则类需求”的灵活定制占据举足轻重的地位。如何解决规则开发的效率问题,最大化解放开发团队成为目前最大的技术挑战点。规则引擎作为特定领域工具,顺理成章的成为这个挑战点的“关键解法”。 有了明确的目标和诉求后,本文调研了常见的规则引擎系统,对Drools、Urule、Aviator、QLExpress等功能做了深入的源码研究,结合目前的业务场景开发了一款适合自身业务功能的规则引擎:ZCube,它既包含了丰富的可视化规则建模设计器,如:脚本式、向导式等,又支持高可用易扩展的架构体系。支持将多个规则打包为知识包文件,在管控平台和业务系统之间进行灰度发布推送、全量发布推送、推送轨迹管理、版本管理、历史版本回退以及知识包执行告警、健康度监控等,实现了让业务规则以知识的形式保存在知识库中,可以在规则发生变动时轻易做出修改,结合后管下发能力实现规则热插拔和热更新。同时可视化界面更易于理解,可以有效地弥补业务分析师和开发人员之间的沟通问题。
如果缺陷没有分配给正确的人,会导致重要缺陷不断流转,很慢才能解决;而在流转的过程中会增加大量的交接成本——我们观察到一个简单的缺陷在流转中会浪费超过5天(见下图)。而且把缺陷分配给错误的人还可能导致被分配人不知道此缺陷的前因后果,修改缺陷时容易犯错,引发新的问题。
其中,SQL Parser的功能是把SQL语句按照SQL语法规则进行解析,将文本转换成抽象语法树(AST),这部分功能需要些背景知识才能比较容易理解,我尝试做下相关知识的介绍,希望能对读懂这部分代码有点帮助。
去年,和公司的大佬讨论了一系列关于代码的代码化,还记录了一些笔记。在那之后,我开始了各种尝试:如何将代码转变化代码。原先有一些思路,而后过了一年之后,慢慢地练习,又有了一些新的收获。
目前广泛使用的语法解析框架主要包括ANTLR、JavaCC和Yacc等。在大数据领域中,很多计算引擎都是基于ANTLR进行语法解析,例如 Hive、Spark和Presto等都基于ANTLR进行处理。然而,Calcite使用JavaCC编译器进行语法解析。
去年年底,在公司大佬的带领下,我们结合架构守护的需要,对代码进行了简单的建模。在过去的几个月里,我一直工作在相关的事项上,不断地优化、改进相关的模型:
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。
(一) 在前几日的文章『软件随想录』里,我随性写了一句:「现在似乎已经不是lex/yacc 或 bison/flex的时代了。我亲眼看见一个同事在费力地用perl一行行解析某个系统的数据文件,却压根没想到写个BNF。BNF对他来说,不是一种选择。」 很多同学不解,问我:lex/yacc不是写编译器 [1] 的么?我又不发明新的语言,它们对我有什么用? 从这个问题里,我们可以见到国内本科教育荼毒之深。象牙塔里的讲编译原理的老师们,估计用lex/yacc也就是写过个毫无用处的toy language,然后把自己
应对于这些问题,其中的一个解决方案就是:自动化的工具,有些人喜欢称之为器。支撑这些工具的便是一系列的原则与模式,将它们融入到工具之中。另外一个解决人成长的方案就是:元元(meta-meta),这是另外一个故事。
自从上周写了一个 ShardingSphere 简单入门之后,突然对这个产品产生了浓厚的兴趣。
PingCAP 发布了 TiDB 的源码阅读系列文章,让我们可以比较系统的去学习了解TiDB的内部实现。最近的一篇《SQL 的一生》,从整体上讲解了一条 SQL 语句的处理流程,从网络上接收数据,MySQL 协议解析和转换,SQL 语法解析,查询计划的制定和优化,查询计划执行,到最后返回结果。
上次利用 Antlr 重构一版 用 Antlr 重构脚本解释器 之后便着手新增其他功能,也就是现在看到的支持了作用域以及函数调用。
记录一下个人对sparkSql的catalyst这个函数式的可扩展的查询优化器的理解,目录如下:
ANTLR (ANother Tool for Language Recognition) 是一个强大的解析器的生成器,可以用来读取、处理、执行或翻译结构化文本或二进制文件。他被广泛用来构建语言,工具和框架。ANTLR可以从语法上来生成一个可以构建和遍历解析树的解析器。
在谈谈我对 JFinal Marketing 的一些看法那篇博文的评论中 我们谈论到了 ANTLR, 这里继续和波总谈谈在技术上我对这方面的理解.
2.antlr4开发 上一篇:1.ANTLR4 helloworld基础开发与IDEA插件使用 获取源码 antlr4.7.2 1.通过MyHelloVisitor实现HelloVisitor package wang.xiaolei.lei; import org.antlr.v4.runtime.tree.ErrorNode; import org.antlr.v4.runtime.tree.ParseTree; import org.antlr.v4.runtime.tree.RuleNode;
在上一个版本实现的脚本解释器 GScript 中实现了基本的四则运算以及 AST 的生成。
我最早接触antlr,是在刚开始工作后不久,那次需要用antlr实现一个功能:把gemfire的OQL(object query language)翻译成SQL语句,以便进行数据库操作。其实,简单讲,antlr就是一个非常方便的词法分析和语法分析的类库,基于这个类库,可以很容易的实现很多场景,比如计算器算术表达式的解析、各种编程语言的解析等。
对实时信息分析和处理,常常需要客户应用程序的开发相应功能。一般地,这些功能需要提供以下的处理流程,分析获取的数据,筛选数据,提取出有用的信息,然后将其通过特定的形式展现出来。由于具体实时信息的高并发性和高吞吐量的需求,这就需要客户应用程序具有高度扩展性和响应能力,而在数据处理领域。NEsper就是一个.NET 开源的针对此类问题的事件流处理解决方案,其目的在于简化有此需求的客户应用程序的开发。 1.1.CEP与事件流 NEsper 的目的在于为应用程序提供分析和响应事件的要求。典型的应用需求如下 •
Antlr4 的两种AST遍历方式:Visitor方式 和 Listener方式。
这次使用antlr的诱因是whosbug中使用的ctags(另一个语法分析器)只对c系语言支持较好,对java等语言的支持欠佳(甚至可以说很差了),为了whosbug的鲁棒性我认为还是有必要换一个语法分析器的
json 是一种很方便直观的数据格式,非常方便业务开发,特别是若类型语言,比如php。
词法、语法解析模块会先介绍一下antlr环境(上)。然后举实际案例说明怎么使用antlr工具、利用antlr生成的Lexer、Parser、TreeParser代码,获取asttree。这些都是hive获取asttree的过程,理解了这些,再理解hive的asttree就很容易了(中)。 最后 详细介绍hive词法、语法解析的源码 以及hive AstTree的使用 (下)
我先来说说 Seata 这个项目的 idea 是怎么来的。一直就有参与开源项目的打算,一个事物的兴起必定或大或小引发一定的问题,微服务就是这样,分布式事务概念泛化的同时,也带来了一个技术问题,微服务架构下分布式数据一致性该如何保证?这几年涌现出不少分布式事务框架,比如ByteTCC、TCC-transaction、EasyTransaction 以及最近很火爆的 Seata。想要破解罪恶,就必须接近它,甚至成为它。我是去年 8 月份从 GitHub 开始关注 Seata 项目的,初步熟悉后,我觉得它的设计理念非常好,我对它产生了浓厚的兴趣,那个时候就萌发了我要成为这个项目的贡献者。偶然的机会看到 Seata issue发现了 ASoC 这个活动。
通过表达式:变量名 = string在规则中声明变量,其中,变量名只能为大小写字母、数字和下划线。示例:
之前已经写过一篇前传 MySQL Shell 8.0.32 for GreatSQL编译安装,最近再次编译MySQL Shell二进制包时,发现了一些新问题,因此重新整理更新本文档。
Parser就是将SQL字符串切分成一个个Token,再根据一定语义规则解析为一棵语法树。我们写的sql语句只是一个字符串而已,首先需要将其通过词法解析和语法解析生成语法树,Spark1.x版本使用的是scala原生的parser语法解析器,从2.x后改用的是第三方语法解析工具ANTLR4, 在性能上有了较大的提升。
你好,我是 Guide!这里是 JavaGuide 的「优质开源项目推荐」第 9 期,每一期我都会精选 5 个高质量的 Java 开源项目。
最近一直在学习编译原理,然后就了解到了antlr4这个强大的工具,antlr的全称是(Another Tool for Language Recognition),是一款很强大的词法和语法分析工具,虽然是用java写成的,但它也能生成c++、go……等语言的代码。它的主要作用就是你可以用巴科斯范式来描述语法规则,然后它帮你生成对应的解析器。
正则表达式是用字符串表示的一种语法,用于描述一种字符串匹配的模式。 正则表达式中大多数字符的含义是通用的,比如符号 ^ 和 $ 在绝大多数语言的正则表达式中都表示行头和行尾;但也可能在某些语法上存在差异,这需要依据特定语言而定。
System Verilog 扩展了 Verilog 的 教据类型 , 增强了指定文本值的方法。在介绍文本值之前我们先简单回忆一下HDL中的四个状态数据值。
A = fscanf(fileID,formatSpec) 将打开的文本文件中的数据读取到列向量 A 中,并根据 formatSpec 指定的格式解释文件中的值。fscanf 函数在整个文件中重新应用该格式,并将文件指针定位在文件结尾标记处。如果 fscanf 无法将 formatSpec 与数据相匹配,将只读取匹配的部分并停止处理。
今天分享的题目来源于 LeetCode 上的剑指 Offer 系列 面试题16 . 数值的整数次方。
今天发现一个好玩的工具:可以直接将java转成python 1. 安装工具(windows 环境下面) 先下载antlr: http://www.antlr3.org/download/antlr-3.1.3.tar.gz 链接:http://pan.baidu.com/s/1gdgXUM3 密码:2qrx 解压后,进入\antlr-3.1.3\runtime目录: python setup.py install
来,一起用高效(hard way)的方式学习多种编程语言,Kotlin + Scala、Python、Go、Java、TypeScript、C#……
在使用NumPy进行数值计算时,有时会遇到TypeError:Can't multiply sequence by non-int of type 'numpy.float64'的错误。本文将解释该错误的原因以及如何解决它。
whosbug经手了多个团队的近20人,历史团队中:大家分别负责插件和数据流转的设计实现和优化、责任归属算法的设计实现与优化、antlr语法AST分析的多语言适配实现以及项目协同的管理;当前主要由kevineluo和kevinmatthe负责维护以及开源相关的规划,同时开源团队也有其它8位同学一起协作共建
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