1.编译原理中常见的解析器LL和LR的对比;2.javacc的特征；3.如何在java ide中进行javacc的开发；4.通过演示一个javacc计算器的例子让你对javacc有更多了解（只是一个简单地演示，不涉及过多的语法说明）。
此处下载失败，可以在搜索到scala版本后在线安装，但是在线安装很慢，所以建议下载后离线安装。
全网第一个 flink sql 实战，本文主要介绍 flink sql 与 calcite 之间的关系。flink sql 的解析主要依赖 calcite。
这本应该是《我也能写数据库》系列文章中的一篇，但是最近一直在反思这个系列标题是不是有点不亲民，所以，暂时放弃这个系列标题了。
Calcite 在大数据系统中有着广泛的运用，比如 Apache Flink, Apache Drill 等都大量使用了 Calcite，理解 Calcite 的原理可以说已经成为理解大数据系统中 SQL 访问层实现原理的必备条件之一。
javacc 会根据 parser.jj 中定义的相互穿插的 Token、Java 代码来自动生成 org.apache.calcite.sql.parser.impl.SqlParserImpl 的代码。本文期望以一个简单的 Select 语句为例来说清楚 Sql 语句、Sql 语法定义、SqlParser 之间的关系。
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。
原文链接：基于开源流批一体数据同步引擎 ChunJun 数据还原 —DDL 解析模块的实战分享
数据血缘(Data Lineage)：是数据治理中元数据管理领域下的一个子范畴，是数据的溯源过程，获得数据产生链路，发现数据的关联关系，目的是解决"数据的哲学三问"：我是谁，我从哪里来，我到哪里去。
https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html
熟悉一个东西最全的方式莫过于官网文档（前提是官网有相关介绍并且版面布局OK），相信不少小伙伴也遇到过跟我类似的问题，想使用一个插件但是去官网一看要不没有说明要不板书不堪入目，幸运的是maven官网文档还挺OK，maven是现在使用比较广的一个项目管理工具，还有两个使用比较广的就是ant以及gradle。
** 以yum库中java-1.8.0为例, "*"表示将java-1.8.0的所有相关Java程序都安装上**
查看CentOS自带JDK是否已安装。 ◆输入：yum list installed |grep java。 若有自带安装的JDK，如何卸载CentOS系统自带Java环境？ ◆卸载JDK相关文件输入：yum -y remove java-1.7.0-openjdk*。 ◆卸载tzdata-java输入：yum -y remove tzdata-java.noarch。 当结果显示为Complete！即卸载完毕。 注：“*”表示卸载掉java 1.7.0的所有openjdk相关文件。 检查CentOS系
Apache Calcite是一个动态数据管理框架，它具备很多典型数据库管理系统的功能，比如SQL解析、SQL校验、SQL查询优化、SQL生成以及数据连接查询等，但是又省略了一些关键的功能，比如Calcite并不存储相关的元数据和基本数据，不完全包含相关处理数据的算法等。
【Flink】第四篇：【迷思】对update语义拆解D-、I+后造成update原子性丢失
性能优化分为，业务优化和技术优化。业务优化一般属于产品和管理的范畴，作为后端开发，一般应有技术优化。 技术优化一般有七类技术手段。
Lucene查询 Lucene查询语法以可读的方式书写，然后使用JavaCC进行词法转换，转换成机器可识别的查询。 下面着重介绍下Lucene支持的查询： Terms词语查询 词语搜索，支持 单词 和 语句。 单词，例如："test","hello" 语句，例如："hello,world!" 多个词语可以通过操作符，连接成更复杂的搜索逻辑。 Field字段查询 Lucene支持针对某个字段进行搜索，语法如： title:hello 或者 title:"hello title" 搜索语句时需要加上双引号，否则
我们在梳理flink sql 执行流程时以sql解析、sql校验、sql转化及sql优化的顺序来展开，本篇主要是对过程的梳理，不会涉及过多的代码部分，后面会针对各环节进行逐一分析。
地狱，是因为他如此纷繁，复杂，还有各种方言标准，而且不通用，当你试图切换数据库产品的时候，什么叫生不如死 ......
Cobar是阿里开源的数据库中间件，关于它的介绍这里不再赘述，可以参考之前的文章《Cobar SQL审计的设计与实现》
SQL执行流程有一套通用的步骤，尽管具体的实现可能会因数据库系统的不同而有所差异，但流程相对固定。以下是通用的SQL处理流程：
作用: 把给定语法的一些文本输入内容转换成另一种语法的输出内容 通用架构 Parser: 解析一个给定的语法的一些文本输入，并生成一个XDOM对象（一个抽象语法树） Renderer: 取XDOM作为
4.1、修改docker服务配置：`vim /usr/lib/systemd/system/docker.service`进入，找到参数：`ExecStart=/usr/bin/dockerd`
1、 网络设计（BIO（java.net包）和NIO（java.nio.channels包）两种方式，参考MINA(C/S), JETTY(B/S)、jsockets和jniosocket等开源项目）(参考资料O’reilly系列网络编程)
前两天，一位群里的朋友找我聊，面试中被问到性能优化手段该如何回答，今天我们就聊聊。本文主要侧重于理论分析，我们从整体上看一下 Java 性能优化都有哪些可以遵循的规律。
• Apache Calcite 是一个动态数据的管理框架，可以用来构建数据库系统的语法解析模块
虽然我们都被称为码农，也都是写着代码，但因为所处场景需求的不同，所以各类码农也都做着不一样都事情。
一条SQL语句的处理流程包含**解析（Parser）、解析（Analyzer）、优化（Optimizer）、执行（Execution）**过程。
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。
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：
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
Commons Collections是Apache软件基金会的一个开源项目，它提供了一组可复用的数据结构和算法 的实现，旨在扩展和增强Java集合框架，以便更好地满足不同类型应用的需求。该项目包含了多种不同 类型的集合类、迭代器、队列、堆栈、映射、列表、集等数据结构实现，以及许多实用程序类和算法实 现。它的代码质量较高，被广泛应用于Java应用程序开发中。
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：
Project Jupyter[1] (/ˈdʒuːpɪtər/) 是一个旨在开发跨多种编程语言的交互式计算的开源软件、开放标准和服务的项目。
特别声明：本文来源于掘金，“预留”发表的[Apache Calcite 论文学习笔记](https://juejin.im/post/5d2ed6a96fb9a07eea32a6ff)
Apache Calcite 是一个动态的数据管理框架, 可以实现 SQL 的解析、验证、优化和执行。Calcite 是模块化和插件式的, 解析、验证、优化和执行的步骤都对应着一个相对独立的模块。用户可以选择使用其中的一个或多个模块，也可以对任意模型进行定制化扩展。
伴随中国企业数字化转型大提速，2020年5月13日下午，国家发展改革委官网发布“数字化转型伙伴行动”倡议，正式把数字化转型提到国家政策层面。发展数字化转型就避免不了要和数据打交道，数据治理的核心是元数据管理。元数据驱动数字化转型成为趋势，而随着业务系统体量逐渐扩大，对元数据管理、分析提出了新的挑战。及时性、可靠性、可视化等等方面提出了新的要求。
FreeMarker是一款免费的Java模板引擎，是一种基于模板和数据生成文本（HMLT、电子邮件、配置文件、源代码等）的工具，它不是面向最终用户的，而是一款程序员使用的组件。
当您第一次连接到Kibana 4时，您将进入发现页面。 默认情况下，此页面将显示您的所有ELK的最近接收的日志。 在这里，你可以根据搜索查询通过筛选，找到特定的日志消息，则缩小搜索结果与时间过滤器一个特定的时间范围。
但在微服务时代是提倡服务围绕业务能力（不同的语言适合不同的业务场景）而非技术来构建应用，不再追求实现上的一致，一个系统由不同语言、不同技术框架所实现的服务来组成是完全合理的。服务化拆分后，很可能单个微服务不再需要再面对数十、数百 GB 乃至 TB 的内存。有了高可用的服务集群，也无须追求单个服务要 7×24 小时不可间断地运行，它们随时可以中断和更新。不仅如此，微服务对镜像体积、内存消耗、启动速度，以及达到最高性能的时间等方面提出了新的要求。这两年的网红概念 Serverless（以及衍生出来的Faas） 也进一步增加这些因素的考虑权重，而这些却正好都是 Java 的弱项：哪怕再小的 Java 程序也要带着厚重的Rumtime（Vm和StandLibrary）——基于 Java 虚拟机的执行机制，使得任何 Java 的程序都会有固定的内存开销与启动时间，而且 Java 生态中广泛采用的依赖注入进一步将启动时间拉长，使得容器的冷启动时间很难缩短。 举两个例子。软件工业中已经出现过不止一起因 Java 这些弱点而导致失败的案例。如 JRuby 编写的 Logstash，原本是同时承担部署在节点上的收集端（Shipper）和专门转换处理的服务端（Master）的职责，后来因为资源占用的原因，被 Elstaic.co 用 Golang 的 Filebeat 代替了 Shipper 部分的职能。又如 Scala 语言编写的边车代理 Linkerd，作为服务网格概念的提出者，却最终被 Envoy 所取代，其主要弱点之一也是由于 Java 虚拟机的资源消耗所带来的劣势。 1.变革之火 1.1 Complie Native Code 显然，如果将字节码直接编译成可以脱离 Java 虚拟机的原生代码则可以解决所有问题。 如果真的能够生成脱离 Java 虚拟机运行的原生程序，将意味着启动时间长的问题能够彻底解决，因为此时已经不存在初始化虚拟机和类加载的过程。也意味着程序马上就能达到最佳的性能，因为此时已经不存在即时编译器运行时编译，所有代码都是在编译期编译和优化好的。同理，厚重的Runtime也不会出现在镜像中。 Java 并非没有尝试走过这条路。从GCJ到 Excelsior JET再到 GraalVM 中的 SubstrateVM 模块再到 2020 年中期建立的 Leyden 项目，都在朝着提前编译（Ahead-of-Time Compilation，AOT）生成原生程序这个目标迈进。Java 支持提前编译最大的困难在于它是一门动态链接的语言，它假设程序的代码空间是开放的（Open World），允许在程序的任何时候通过类加载器去加载新的类，作为程序的一部分运行。要进行提前编译，就必须放弃这部分动态性，假设程序的代码空间是封闭的（Closed World），所有要运行的代码都必须在编译期全部可知。 这一点不仅仅影响到了类加载器的正常运作，除了无法再动态加载外，反射（通过反射可以调用在编译期不可知的方法）、动态代理、字节码生成库（如 CGLib）等一切会运行时产生新代码的功能都不再可用——如果将这些基础能力直接抽离掉，Hello world 还是能跑起来，大部分的生产力工具都跑不起来，整个 Java 生态中绝大多数上层建筑都会轰然崩塌。随便列两个Case：Flink的SQL API会解析SQL并生成执行计划，这个时候会通过JavaCC动态生成类加载到代码空间中去；Spring也有类似的情况，当AOP通过动态代理的方式去生成相关逻辑时，本质还是在Runtime时生成代码并加载进去。 要获得有实用价值的提前编译能力，只有依靠提前编译器、组件类库和开发者三方一起协同才可能办到——可以参考Quarkus。 Quarkus和我们上述的方法如出一辙，以Dependency Inject为例：所有要运行的代码都必须在编译期全部可知，在编译期就推导出来相关的Bean，最后交给 GraalVM来运行。 1.2 Memory Access Efficiency Improvement Java 即时编译器的优化效果拔群，但是由于 Java“一切皆为对象”的前提假设，导致它在处理一系列不同类型的小对象时，内存访问性能很差。这点是 Java 在游戏、图形处理等领域一直难有建树的重要制约因素，也是 Java 建立 Valhalla 项目的目标初衷。 这里举个例子来说明此问题，如果我想描述空间里面若干条线段的集合，在 Java 中定义的代码会是这样的： public record Point(float x, float y, float z) {} public record Line(Point start, Point end) {} Line[] lines; 面向对象的内存布局中，对象标识符（Object Ident
导语 | 随着互联网场景的不断深化发展，业务实时化趋势越来越强，要求也越来越高。特别是在广告推荐、实时大屏监控、实时风控、实时数仓等各业务领域，实时计算已经成为了不可或缺的一环。在大数据技术的不断发展的过程中，Flink已经成为实时计算的工业标准，越来越多的公司正在使用 Flink作为自己实时计算的工具。本文由腾讯云实时计算Oceanus专家工程师杜立在 Techo TVP开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术，到海量数据分析技术」 的《实时流式计算实践与优化》演讲分享整理而成，为大家详尽介
导读：本文详细介绍了中间件，主要从数据库拆分过程及挑战、主流数据库中间件设计方案、读写分离核心要点、分库分表核心要点展开说明。
互联网当下的数据库拆分过程基本遵循的顺序是：垂直拆分、读写分离、分库分表(水平拆分)。每个拆分过程都能解决业务上的一些问题，但同时也面临了一些挑战。
Java 资源列表，内容包括：构建工具、数据库、框架、模板、安全、代码分析、日志、第三方库、书籍、Java 站点等等。 古董级工具 这些工具伴随着Java一起出现，在各自辉煌之后还在一直使用。 Apache Ant：基于XML的构建管理工具。官网 cglib：字节码生成库。官网 GlassFish：应用服务器，由Oracle赞助支持的Java EE参考实现。官网 Hudson：持续集成服务器，目前仍在活跃开发。官网 JavaServer Faces：Mojarra是JSF标准的一个开源实现，由Oracle开
作为一家数据智能企业，个推在服务垂直行业客户的过程中，会涉及到很多数据实时计算和分析的场景，比如在服务开发者时，需要对App消息推送的下发数、到达数、打开率等后效数据进行实时统计；在服务政府单位时，需要对区域内实时人口进行统计和画像分析。为了更好地支撑大数据业务发展，个推也建设了自己的实时数仓。相比Storm、Spark等实时处理框架，Flink不仅具有高吞吐、低延迟等特性，同时还支持精确一次语义（exactly once）、状态存储等特性，拥有很好的容错机制，且使用门槛低、易上手、开发难度小。因此，个推主要基于Flink SQL来解决大部分的实时作业需求。
GitHub项目地址：https://github.com/jobbole/awesome-java-cn
国外的攻城师，总结的有关Java的资料，各位美女，帅哥们，可以利用周末，慢慢的品味了。 构建 这里搜集了用来构建应用程序的工具。 Apache Maven：Maven使用声明进行构建并进行依赖管理，偏向于使用约定而不是配置进行构建。Maven优于Apache Ant。后者采用了一种过程化的方式进行配置，所以维护起来相当困难。 Gradle：Gradle采用增量构建。Gradle通过Groovy编程而不是传统的XML声明进行配置。Gradle可以很好地配合Maven进行依赖管理，并且把Ant脚本当作头等公民。
构建 这里搜集了用来构建应用程序的工具。 Apache Maven：Maven使用声明进行构建并进行依赖管理，偏向于使用约定而不是配置进行构建。Maven优于Apache Ant。后者采用了一种过程化的方式进行配置，所以维护起来相当困难。 Gradle：Gradle采用增量构建。Gradle通过Groovy编程而不是传统的XML声明进行配置。Gradle可以很好地配合Maven进行依赖管理，并且把Ant脚本当作头等公民。 字节码操作 编程操作Java字节码的函数库。 ASM：通用底层字节码操作及分析。 Ja
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