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。
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:
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:
const直译“常量”。在软件的开发中,我们会经常需要定义一些不能修改的变量。但在cpp中,由于变量的结构比较复杂,对不能修改这个概念,在不同的变量类型中,const的实际意义是不同的。
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:
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。
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
CMake是一个主要用于CPP的构建工具。CMake语言是平台无关的中间编译工具。同一个CMake编译规则在不同系统平台构建出不同的可执行构建文件。在Linux产生MakeFile,在Windows平台产生Visual Studio工程等。CMake旨在解决各平台的不同Make工具的产生的差异(比如GNU Make, QT的qmake,微软的nmake, BSD的pmake)。
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。
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)
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。
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。
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。
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。
文章来自 http://www.uml.org.cn/c++/200902104.asp 在将一个C源程序转换为可执行程序的过程中, 编译预处理是最初的步骤. 这一步骤是由预处理器(preprocessor)来完成的. 在源流程序被编译器处理之前, 预处理器首先对源程序中的"宏(macro)"进行处理. C初学者可能对预处理器没什么概念, 这是情有可原的: 一般的C编译器都将预处理, 汇编, 编译, 连接过程集成到一起了. 编译预处理往往在后台运行. 在
这是一篇姗姗来迟的文章 ,我本应该紧接着在《架构守护代码化:架构文档即测试》一文之后,详细介绍我们在 Uncode 中引入的『架构守护代码化』工具 Guarding。不过呢,从时间点上来看,现在也不算太晚,笑。
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。
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。
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#……
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
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。
这块其实是编译原理的一部分,属于前端编译部分,并未涉及后端编译。见:github.com/camilesing/…中的 // 使用生成的词法分析器和解析器进行语法检查 const inputStream = new ANTLRInputStream(event.getText()); //词法解析 const lexer = new FlinkSQLLexer(inputStream); const tokenStream = new CommonTokenStream(lexer); //语法解析 const parser = new FlinkSQLParser(tokenStream); parser.removeErrorListeners(); parser.addErrorListener({ syntaxError: (recognizer: Recognizer<any, any>, offendingSymbol: any, line: number, charPositionInLine: number, msg: string, e: RecognitionException | undefined): void => { vscode.window.showErrorMessage("Parser flink sql error. line: " + line + " position: " + charPositionInLine + " msg: " + msg); }, }) parser.compileParseTreePattern // 解析文件内容并获取语法树 const parseTree = parser.program(); 写这块代码我用到了Antlr4-TS这个库。我根据一些Antlr4的语法规则,生成了对应的代码,并将输入内容丢进这些类,让它们吐出结果。在了解Antlr相关的语法规则时,让我特别震撼——类似于刚毕业一年时接触到DSL时的震撼。通过一系列规则的描述,竟然可以生产如此复杂、繁多的代码,巨幅解放生产力。这些规则是一种很美又具有实际价值的抽象。 那让我们抛开Antlr这个框架的能力,如果去手写一个词法、语法分析的实现,该怎么做呢? 在编程语言里,一般会有保留字和标识符的概念。保留字就是这个语言的关键字,比如SQL中的select,Java中的int等等,标识符就是你用于命名的文字。比如public class Person中的Person,select f1 as f1_v2 from t1 中的f1,f1_v2,t1。 再扩展一下概念,我们以int a=1;这样一段代码为例子,int 是关键字,a是标识符,=是操作符,;是符号(结束符)。搞清楚哪些词属于什么类型,这就是词法解析器要做的事。那怎么做呢?最简单的方法其实就是按照一定规则(比如A-Za-z$)一个个去读取,比如读到i的时候,它要去看后面是不是结束符或者空格,也就上文提到的的peek,如果不为空,就要继续往后读,直到读到空格或者结束符。那么读取出来是个int,就知道这是个关键字。 伪代码如下: 循环读取字符 case 空白字符 处理,并继续循环 case 行结束符 处理,并继续循环 case A-Za-z$_ 调用scanIden()识别标识符和关键字,并结束循环 case 0之后是X或x,或者1-9 调用scanNumber()识别数字,并结束循环 case , ; ( ) [ ]等字符 返回代表这些符号的Token,并结束循环 case isSpectial(),也就是% * + - | 等特殊字符 调用scanOperator()识别操作符 ... 这下我们知道了int a=1;在词法解析器看来其实就是关键字(类型) 标识符 操作符 数字 结束符。这样的写法其实是符合Java的语法规则的。反过来说:int int=1;是能够通过词法分析的,但是无法通过语法分析,因为关键字(类型) 关键字(类型) 操作符 数字 结束符是不符合Java的语法定义的。 这个时候可能会有人问,为啥要有词法分析这一层?都放到语法分析这一层也是可以做的啊。可以做,但会很复杂。而且一般软件工程中会都做分层,避免外面的变动影响到里面的核心逻辑。 举个例子:后续Java新增了一个类型,如果词法分析、语法分析是拆开的,那么只要改词法分析层的一些代码就行了,语法分析不用。但是如果没有词法分析这一层,语法分析的代码会有很多,而且一点点改动就很容易影响到这一层。 在此之后就会生成语法树。后续我打算做一些基于语法树的分析,Antlr提供了两种读语法节点的方式,一种是Vistor,一种是Listeners。前者意
SQL报错注入就是利用数据库的某些机制,人为地制造错误条件,使得查询结果能够出现在错误信息中。这种手段在联合查询受限且能返回错误信息的情况下比较好用。
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.
编译代码时把x和X认为是两个不同的变量名,而显示出错信息。C语言认为大写字母和小写字母是两个不同的字符。习惯上,符号常量名用大写,变量名用小写表示。
大家好久不见了,最近生活发生了很多变故,同时我也大病了一场,希望一切都尽快好起来吧。今天跟大家分享下Spark吧,谈谈如何修改Spark SQL解析,让其更符合你的业务逻辑。好,我们开始吧...
常量是在程序中不能更改的量,在C/C++中有两种方式定义常量,一种是利用define宏定义的方式,一种是C++中新提出来的const型常变量,下面主要讨论它们之间的相关问题;
SQL任务是ODPS中使用最频繁的一类作业,大部分用户开始使用ODPS时要做的第一件事情就是学习怎么写ODPS的SQL。ODPS SQL是一种非常灵活的语言,兼容大部分的SQL92规范,也对大规模计算场景做了一些特别的定制。有些用户写出的SQL让人看了之后茅塞顿开的感觉,也有一些神级用户经常写一些1000多行的SQL,让人看的只想撞墙。本文会介绍一下SQL是如何分析解析,并拆解成分布式飞天任务的一些实现原理。
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))。
在过去的几年里,我一直从事于各种领域定义语言的设计,包含 unflow、guarding、datum、forming 等。在我刚入门这个领域的时候,我从《领域特定语言》、《编程语言实现模式》 等,一直研究到龙书等。我渐渐掌握了领域特定语言设计的一些技巧,也能快速(相对于过去)设计出一个领域特定语言。
Hive:以下内容为V3.1版本 ; Hive是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供类 SQL 查询功能。Hive 处理的数据存储在 HDFS,分析数据底层的实现是 MapReduce,可以简单理解Hive是Hadoop的客户端,提交sql做分析。
Antlr4 的两种AST遍历方式:Visitor方式 和 Listener方式。
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。
(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
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。
C++本身就是c的补充,所以在关键字上肯定是要多于C语言的 C++总计63个关键字,C语言32个关键字 这里我们对关键字不做过多的讲解 看图了解即可:
C语言的最大特点是:功能强、使用方便灵活。C编译的程序对语法检查并不象其它高级语言那么严格,这就给编程人员留下“灵活的余地”。但由于这个灵活给程序的调试带来了许多不便,尤其对初学C语言的人来说,经常会出一些连自己都不知道错在哪里的错误。看着有错的程序,不知该如何改起,今天元元老师根据多年C语言的学习积累了一些C编程时常犯的错误,写给各位小伙伴以供参考。
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。
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ANTLR是Another Tool for Language Recognition的缩写。
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。
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。
之前debug spark源码,是通过写application debug,这个不是基于spark源码本身的调试。
虽然说是模式总结,到底只是个人经验。受限于个人经验,可能有些许的不足之处。若是各位读者愿意指出来,那自然感激不尽。
Apache IoTDB v0.13 已经发布,此版本新增对齐序列存储模型,增加了对触发器等功能的支持;优化了现有 SQL 语法,并增加了新的语法支持;提升了查询功能,增加了对连续查询、嵌套表达式等的支持;优化了数据写入的过程,提升了系统文件合并的性能;拓展了与外部系统的兼容,新增 Grafana 插件、REST API 等。
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。
在我们使用c/c++的时候,或者在面试的时候,会被问道与const相关的问题,比如const修饰放在指针的哪个位置,const修饰的引用传递与值传递等等,这些究竟是什么个情况,本节就是专门来解决const的疑难杂症,干掉const,offer拿到手软!
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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