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源码解析之Parser

前言 由上篇博客我们知道了SparkSql整个解析流程如下： sqlText 经过 SqlParser 解析成 Unresolved LogicalPlan; analyzer 模块结合catalog进行绑定...在性能上有了较大的提升。...antlr4的使用需要定义一个语法文件，sparksql的语法文件的路径在sql/catalyst/src/main/antlr4/org/apache/spark/sql/catalyst/parser.../SqlBase.g4 antlr可以使用插件自动生成词法解析和语法解析代码，在SparkSQL中词法解析器SqlBaseLexer和语法解析器SqlBaseParser，遍历节点有两种模式Listener...可以看到代码3中parsePlan方法先执行parse方法（代码4），在代码4中先后实例化了分词解析和语法解析类，最后将antlr的语法解析器parser:SqlBaseParser 传给了代码3中的柯里化函数

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    Spark SQL源码研读系列01：ParseTree

    第二阶段：语法分析，从输入的词法符号中识别语句结构，antlr生成的语法分析器会构建语法分析树（parse tree），它记录了语法分析器识别出输入语句结构的过程，以及该结构的各组成部分。?...Antlr内建的树遍历器会去触发在Listener中像enterStat和exitStat的一串回调方法。?...小结通过parser返回一个context的树，ParserTree tree = parser.stat()；visitor.visit(tree)，在visit中调用context的accept方法...g4文件在如下路径：src/main/antlr4/org/apache/spark/sql/catalyst/parser/SqlBaseLexer.g4src/main/antlr4/org/apache...// 在闭环中创建的任何数节点都将呗指定为已注册的源节点 // 此方法在闭环完成后恢复先前设置的原点 def withOrigin[T](ctx: ParserRuleContext,

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    Flask搭建api服务

    get接口十分简单，不需要上传任何数据，在路径后面添加一个get方法就可以用，返回的是字符串。...中定义全局db exts.py from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy db = SQLAlchemy() 第三步，构造了一个flaskutils，在这里定义一些接口应用到的公共类...，比如数据转码，将数据集转换为json，解析url逗号参数等等，后续将在此基础上拓展功能。...文件中配置sql语句，原本想尝试一下mybis类型的配置文件，后来决定简化；主要包括三条sql，第一条不需要传参，第二条传递常规参数，第三条传递in参数，尤其是in参数，基本上网上找到的方法都不可靠，本文算是原创吧...,params) return jsonstr, 200, {"Content-Type": "application/json"} 4、通过url进行sql参数的传递，不过不传递in参数，而是在路由函数汇总内部指定

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    第三天：SparkSQL

    什么是DataFrame 在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。...SparkSession新的起始点 在老的版本中，SparkSQL提供两种SQL查询起始点：一个叫SQLContext，用于Spark自己提供的SQL查询；一个叫HiveContext，用于连接Hive...org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.Row 根据给定的类型创建二元组RDD scala> val data = peopleRDD.map...在SparkSQL中Spark为我们提供了两个新的抽象，DataFrame跟DataSet,他们跟RDD的区别首先从版本上来看 RDD(Spark1.0) ----> DataFrame(Spark1.3...操作 DataFrame 跟RDD和DataSet不同，DataFrame 每一行类型都固定为Row，每一列值无法直接访问，只有通过解析才可以获得各个字段。

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    2021年大数据Spark（五十四）：扩展阅读  SparkSQL底层如何执行

    ---- 扩展阅读  SparkSQL底层如何执行 RDD 和 SparkSQL 运行时的区别 RDD 的运行流程 大致运行步骤 先将 RDD 解析为由 Stage 组成的 DAG, 后将 Stage... 转为 Task 直接运行 问题 任务会按照代码所示运行, 依赖开发者的优化, 开发者的会在很大程度上影响运行效率 解决办法 创建一个组件, 帮助开发者修改和优化代码, 但这在 RDD 上是无法实现的...在 SparkSQL 中, 开发者的代码即使不够优化, 也会被优化为相对较好的形式去执行 为什么 SparkSQL 提供了这种能力?...Hive 的问题, SparkSQL 使用了一个新的 SQL 优化器替代 Hive 中的优化器, 这个优化器就是 Catalyst, 整个 SparkSQL 的架构大致如下： 1.API 层简单的说就是..., 随着 SparkSQL 的发展, 还会越来越多, 感兴趣的同学可以继续通过源码了解, 源码在 org.apache.spark.sql.catalyst.optimizer.Optimizer Step

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    Spark SQL 字段血缘在 vivo 互联网的实践

    注意到我们也实现了一个自定义的SQL解析器，其实该解析器并没有做太多的事情。...只是在判断如果该语句包含insert的时候就将 SQLText（SQL语句）设置到一个为 FIELD_LINE_AGE_SQL，之所以将SQLText放到 FIELD_LINE_AGE_SQL 里面。...因为在 DheckRule 里面是拿不到SparkPlan的我们需要对SQL再次解析拿到 SprkPlan，而FieldLineageCheckRuleV3的实现也特别简单，重要的在另一个线程实现里面。...3.4 具体的实现方法 3.4.1 得到 SparkPlan 我们在 run 方法中得到 SparkPlan： override def run(): Unit = { val parser = sparkSession.sessionState.sqlParser...Spark SQL 的字段血缘实现中，我们通过其自扩展，首先拿到了 insert 语句，在我们自己的检查规则中拿到 SQL 语句，通过SparkSqlParser、Analyzer、Optimizer、

    1.4K20

    Antlr4 语法解析器(下)

    基于IDEA调试Antlr4语法一般步骤： 1) 创建一个调试工程，并创建一个g4文件 这里，我自己测试用Java开发，所以创建的是一个Maven工程，g4文件放在了src/main/resources...看我们 3/ 4 是可以识别出来的 语法中 channel(HIDDEN) (代表隐藏通道) 中的 Token，不会被语法解析阶段处理，但是可以通过Token遍历获取到。...一般来说，面向程序静态分析时，都是使用访问者模式的，很少使用监听器模式（无法主动控制遍历AST的顺序，不方便在不同节点遍历之间传递数据） Antlr4词法解析和语法解析 如前面的语法定义，分为Lexer...我们可以通过继承这个类，重写对应节点的visit方法，实现自己的访问逻辑，Spark SQL中这个继承的类就是org.apache.spark.sql.catalyst.parser.AstBuilder...通过观察这棵树，我们可以发现针对我们的SELECT语句，比较重要的一个节点，是querySpecification节点，实际上，在AstBuilder类中，visitQuerySpecification

    3.6K20

    Spark之【SparkSQL编程】系列(No1)——《SparkSession与DataFrame》

    上一篇博客已经为大家介绍完了SparkSQL的基本概念以及其提供的两个编程抽象：DataFrame和DataSet，本篇博客，博主要为大家介绍的是关于SparkSQL编程的内容。...SparkSession 在老的版本中，SparkSQL提供两种SQL查询起始点：一个叫SQLContext，用于Spark自己提供的SQL查询；一个叫HiveContext，用于连接Hive...DataFrame 2.1 创建 在Spark SQL中SparkSession是创建DataFrame和执行SQL的入口，创建DataFrame有三种方式：通过Spark的数据源进行创建；从一个存在的...import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.Row 根据给定的类型创建二元组RDD scala> val data =...[org.apache.spark.sql.Row] = MapPartitionsRDD[6] at map at :33 根据数据及给定的schema创建DataFrame

    1.6K20

    SpringBoot整合达梦数据库

    ，去除字符大小写敏感 创建表空间及用户，最好是一个库对应一个用户一个表空间，创建用户时需要指定对应表空间 需要对用户分配DBA操作权限 数据表迁移 针对现有项目或框架库需要同步迁移到达梦数据库，...-8 username: ROOT password: abcd@1234 filters: stat,slf4j 兼容代码 映射成LinkHashMap 数据会在达梦的数据库驱动中强制大写...sqlText中的占位符#{xxxx} String regex = "\\#\\{(?...，因为查询操作通过jdbcTemplate，更新操作通过myabtis，在某些隔离级别下会查询不到未提交的数据，所以需要统一数据源都为druid管理的datasource，这里的dynamicDataSource...PathMatchingResourcePatternResolver() .getResources("classpath*:mybatis/**/*Mapper.xml")); //关闭驼峰转换，防止带下划线的字段无法映射

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    0827-7.1.4-如何在CDP中使用Spark SQL CLI

    1.文档编写目的 在CDP7.1.4中，自带的spark-sql运行会报错，如下图 ? 这是因为在CDP7.1.4中不支持Spark SQL CLI，官网有说明如下 ?...${sparksql} | spark-shell 2.使用方法在脚本中进行了说明，-f参数直接接sql文本，-e可以直接输入sql语句进行执行。...3.问题总结 1.使用中用-e参数进行执行的时候，SQL语句后面的分号“;”要注意，不要漏掉，不然会无法识别。 2.本文演示中是直接在脚本存放路径进行执行的。...在公司实际使用过程中，我们更希望用户的使用行为通过Server端完成，否则会很难管理，因为客户端根本不在平台掌控范围之内，我们很难进行各种升级及配置变化。...其实，所谓的Kyuubi只是在类似HiveSever2的基础上提供服务， 提供SparkSQL服务，而不是Hive SQL服务。

    1.6K10

    SpringBoot整合达梦数据库

    本文以x86 win64 DM8为例安装完毕后打开DM数据库配置助手创建数据库，设置字符集utf8，去除字符大小写敏感创建表空间及用户，最好是一个库对应一个用户一个表空间，创建用户时需要指定对应表空间需要对用户分配...utf-8 username: ROOT password: abcd@1234 filters: stat,slf4j复制代码兼容代码映射成LinkHashMap数据会在达梦的数据库驱动中强制大写...sqlText中的占位符#{xxxx} String regex = "\\#\\{(?...，因为查询操作通过jdbcTemplate，更新操作通过myabtis，在某些隔离级别下会查询不到未提交的数据，所以需要统一数据源都为druid管理的datasource，这里的dynamicDataSource...PathMatchingResourcePatternResolver() .getResources("classpath*:mybatis/**/*Mapper.xml")); //关闭驼峰转换，防止带下划线的字段无法映射

    1.9K21

    秋名山老司机从上车到翻车的悲痛经历，带你深刻了解什么是Spark on Hive！

    我希望在最美的年华，做最好的自己！...上车 概述 最权威的解释请见Apache Spark官网，http://spark.apache.org/docs/latest/sql-data-sources-hive-tables.html ?...到底是什么意思呢，这里先卖个关子，看到后面大伙就懂了 Hive查询流程及原理 执行HQL时，先到MySQL元数据库中查找描述信息，然后解析HQL并根据描述信息生成MR任务 Hive将SQL...，使用SparkSQL完成创建一个表，并将本地文件中的数据导入到表格中的操作 使用SparkSQL操作Hive表 import org.apache.spark.sql.SparkSession object...再次进入到hive的shell窗口，查看当前表，此时已经发现了我们刚刚用SparkSQL所创建的表 ?

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    原 荐 SparkSQL简介及入门

    2）在应用程序中可以混合使用不同来源的数据，如可以将来自HiveQL的数据和来自SQL的数据进行Join操作。     ...3）内嵌了查询优化框架，在把SQL解析成逻辑执行计划之后，最后变成RDD的计算。 二、列存储相关     为什么sparkSQL的性能会得到怎么大的提升呢？     ...相比之下，行存储则要复杂得多，因为在一行记录中保存了多种类型的数据，数据解析需要在多种数据类型之间频繁转换，这个操作很消耗CPU，增加了解析的时间。所以，列存储的解析过程更有利于分析大数据。     ...三、SparkSQL入门     SparkSql将RDD封装成一个DataFrame对象，这个对象类似于关系型数据库中的表。...Parquet文件是以二进制方式存储的，是不可以直接读取和修改的。Parquet文件是自解析的，文件中包括该文件的数据和元数据。     列式存储和行式存储相比有哪些优势呢？

    2.5K60

    使用SQLServer同义词和SQL邮件，解决发布订阅中订阅库丢失数据的问题

    最近给客户做了基于SQLServer的发布订阅的“读写分离”功能，但是某些表数据很大，经常发生某几条数据丢失的问题，导致订阅无法继续进行。...ID的值，这里说找不到要删除的数据，那么我们在订阅库里面模拟增加这个ID的记录即可。...，所以我们可以拿到要操作的表名字：dbo.TableName 如果是删除数据，直接把存储过程中的下面内容注释： if @@rowcount = 0 if @@microsoftversion>0x07320000...print 'end ' 将输消息复制粘贴在要修改的存储过程尾部即可。...为了方便这个这个过程被程序调用，可以将它封装成存储过程，具体内容如下： /* --创建数据库复制的时候订阅库修改使用的存储过程 --具体原理和使用，请参考博客文章： -- http://www.cnblogs.com

    1.5K70

    在所有Spark模块中，我愿称SparkSQL为最强！

    而SparkSQL的查询优化器是Catalyst，它负责处理查询语句的解析、绑定、优化和生成物理计划等过程，Catalyst是SparkSQL最核心的部分，其性能优劣将决定整体的性能。...在Analyzer过程中处理由解析器(SqlParser)生成的未绑定逻辑计划Tree时，就定义了多种Rules应用到该Unresolved逻辑计划Tree上。...Spark SQL优化 在聊SparkSQL优化前，我们需要知道: 《 SparkSQL的3种Join实现》 《SparkSQL在字节跳动的应用实践和优化实战》 在Spark3.0之前，我们经常做的优化包括...比如在foreach函数中，将RDD中所有数据写MySQL，那么如果是普通的foreach算子，就会一条数据一条数据地写，每次函数调用可能就会创建一个数据库连接，此时就势必会频繁地创建和销毁数据库连接，...Spark3.0中对SparkSQL进行了重大更新，可以看出Spark社区对待SparkSQL的态度。

    1.7K20

    SparkSQL极简入门

    2）在应用程序中可以混合使用不同来源的数据，如可以将来自HiveQL的数据和来自SQL的数据进行Join操作。 3）内嵌了查询优化框架，在把SQL解析成逻辑执行计划之后，最后变成RDD的计算。...主要sparkSQL在下面几点做了优化： 1、内存列存储（In-Memory Columnar Storage） SparkSQL的表数据在内存中存储不是采用原生态的JVM对象存储方式，而是采用内存列存储...相比之下，行存储则要复杂得多，因为在一行记录中保存了多种类型的数据，数据解析需要在多种数据类型之间频繁转换，这个操作很消耗CPU，增加了解析的时间。所以，列存储的解析过程更有利于分析大数据。...SparkSql将RDD封装成一个DataFrame对象，这个对象类似于关系型数据库中的表。 1、创建DataFrame对象 DataFrame就相当于数据库的一张表。...Parquet文件是以二进制方式存储的，是不可以直接读取和修改的。Parquet文件是自解析的，文件中包括该文件的数据和元数据。 列式存储和行式存储相比有哪些优势呢？

    3.9K10

    Spark on Hive & Hive on Spark，傻傻分不清楚

    上车 概述 最权威的解释请见Apache Spark官网，http://spark.apache.org/docs/latest/sql-data-sources-hive-tables.html ?...到底是什么意思呢，这里先卖个关子，看到后面大伙就懂了 Hive查询流程及原理 执行HQL时，先到MySQL元数据库中查找描述信息，然后解析HQL并根据描述信息生成MR任务 Hive将SQL转成MapReduce...执行速度慢 使用SparkSQL整合Hive其实就是让SparkSQL去加载Hive 的元数据库，然后通过SparkSQL执行引擎去操作Hive表内的数据 首先需要开启Hive的元数据库服务，让SparkSQL...，使用SparkSQL完成创建一个表，并将本地文件中的数据导入到表格中的操作 使用SparkSQL操作Hive表 import org.apache.spark.sql.SparkSession object...再次进入到hive的shell窗口，查看当前表，此时已经发现了我们刚刚用SparkSQL所创建的表 ?

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