Antlr4 的两种AST遍历方式:Visitor方式 和 Listener方式。
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。
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。
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
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。
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。
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。
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:
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...
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。
(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
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。
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。
ANTLR是Another Tool for Language Recognition的缩写。
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。
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。
在大数据平台建设初期,安全也许并不是被重点关注的一环。大数据平台的定位主要是服务数据开发人员,提高数据开发效率,提供便捷的开发流程,有效支持数仓建设。大数据平台的用户都是公司内部人员。数据本身的安全性已经由公司层面的网络及物理机房的隔离来得到保证。那么数据平台建设过程中,需要考虑哪些安全性方面的问题?
https://github.com/dotnet/runtimelab/pull/2002
从八月份的企业实训到现在,关于whosbug断断续续也开发了一个多月了(实际开发时间),
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:
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。
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。
这里我们以org.apache.shardingsphere.shardingjdbc.jdbc.core.statement.ShardingPreparedStatement为起点。
元数据是关于数据的数据,是对数据的描述,元数据又分为三类:管理元数据、业务元数据和技术元数据。而字段或表级血缘关系就是技术元数据,关于业务元数据和管理元数据等元数据相关知识笔者给出前期文章分享链接,笔者这里不再赘述。
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.
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。
对一个已有的项目进行语法分析,首先是要找到语法分析文件,分析语法文件之间的关系,然后根据语法分析文件提供的接口,确定语法解析在这个体系中所处的位置。
本文不对词法和语法、以及flex和bison进行介绍,如有需要,可以阅读《RPC的实现》。本文试图用直接的方式,以最短的篇幅介绍一个最简单的IDL编译器实现。
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。
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:
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
作为程序猿,每天都在写代码,但是有没有想过通过代码对写好的代码”动点手脚”呢?今天就与大家分享——如何通过用AST语法树改写Java代码。 先抛一个问题:如何将图一代码改写为图二? void someMethod(){ String rst=callAnotherMethod(); LogUtil.log(TAG,”这里是一条非常非常长,比唐僧还啰嗦的日志信息描述,但是我短一点还不方便进行错误日志分析,调用callSomeMethod返回的结果是:”+rst); …… } 图一 void s
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。
GreatSQL 8.0.32-24已发布,配套的MySQL Shell也需要跟着升级一波,MySQL Shell版本从8.0.25升级到8.0.32后,也引入了一些不错的新特性。
RPC全称为Remote Procedure Call,即远过程调用。如果没有RPC,那么跨机器间的进程通讯通常得采用消息,这会降低开发效率,也会增加网络层和上层的耦合度,RPC可以帮助我们解决这些问题。
自顶而下一般采用递归下降方式处理,称为 LL(k),第一个 L 是指从左到右分析,第二个 L 指从左开始推导,k 是指超前查看的数量,如果实现了回溯功能,k 就是无限大的,所以带有回溯功能的 LL(k) 几乎是最强大的。LL 系列一般分为 LL(0)、LL(1)、LL(k)、LL(∞)。
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sparksession rdd sparkcontext sparksql sqlcontent dstream streammingcontext hivesql hivecontext
一直对技术有很强的兴趣,终于,决定要写自己的语言(m语言)。那就先从最简单的开始:解释执行器。
本文档以当前流行的分布式大数据查询引擎Presto为切入点,分析一个query语句怎么生成为一个分段的逻辑计划。
不管是传统数据库或者基于sql的分布式大数据分析工具,基本原理都是把一个sql转换成sql语法树(AST),通过对语法树的分析转换成执行计划。传统数据库会根据执行计划通过执行引擎并返回结果;而大数据sql分析工具,由于针对更大数据量而生,为了更好的扩展性、容错性和高可用,会把执行计划分成逻辑执行计划和物理执行计划,并且根据查询sql的特点切分逻辑计划,这样可以把分块的逻辑计划分配到更具扩展性的并行节点,最后根据逻辑执行计划转成物理执行计划进行查询。
“元数据是关于数据的数据”。从数据、信息、知识和智慧人类认知领域的层次结构来讲,数据是通过工具或机器搜集的原始资料。确切地说,数据是原始、未经处理的资料或潜在信息。信息就是经过某种处理并供人使用的数据。知识指的是你知道的事情,也就是经过内化的信息,而智慧则是指了解如何运用知识。元数据是对潜在信息的信息,是关于数据的更高层次抽象,是对数据的描述。
我们知道,高级语言,一般的如c,java等是不能直接运行的,它们需要经过编译成机器认识的语言。即编译器的工作。
据说,英语中元数据meta一词最早出现于1968年,其是对希腊语前缀"meta-"的粗略翻译,用于表明更抽象层次的事物。尽管元数据一词只有几十年的历史,然而几千年的图书馆管理员们一直在工作中使用着元数据,只不过我们先所谓的“元数据”是历史上被称为"图书馆目录信息"。图书目录中的信息解决了一个十分关键的问题,就是如何帮助用户在图书馆快速地、准确地找到想要的资料。
上一篇定义了正在运行程序暴露出来的错误,这一篇具体来说一下解决思路以及具体的解决方案。
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