前言

在《Spark SQL内核剖析》书中4.3章节,谈到Catalyst体系中生成的抽象语法树的节点都是以Context来结尾,在ANLTR4以及生成的SqlBaseParser解析SQL生成,其源码部分就是语法解析,其生成的抽象语法树的节点都是ParserRuleContext的子类。

提出问题

ANLTR4解析SQL生成抽象语法树,最终这颗树长成什么样子,如何查看?

源码分析

测试示例

spark.sql("select id, count(name) from student group by id").show()

源码入口

SparkSession的sql 方法如下:

def sql(sqlText: String): DataFrame = {
// TODO 1. 生成LogicalPlan
// sqlParser 为 SparkSqlParser
val logicalPlan: LogicalPlan = sessionState.sqlParser.parsePlan(sqlText)
// 根据 LogicalPlan
val frame: DataFrame = Dataset.ofRows(self, logicalPlan)
frame // sqlParser
}

定位SparkSqlParser

入口源码涉及到SessionState这个关键类,其初始化代码如下:

lazy val sessionState: SessionState = {
parentSessionState
.map(_.clone(this))
.getOrElse {
// 构建 org.apache.spark.sql.internal.SessionStateBuilder
val state = SparkSession.instantiateSessionState(
SparkSession.sessionStateClassName(sparkContext.conf),
self)
initialSessionOptions.foreach { case (k, v) => state.conf.setConfString(k, v) }
state
}
}

org.apache.spark.sql.SparkSession$#sessionStateClassName 方法具体如下:

private def sessionStateClassName(conf: SparkConf): String = {
// spark.sql.catalogImplementation, 分为 hive 和 in-memory模式,默认为 in-memory 模式
conf.get(CATALOG_IMPLEMENTATION) match {
case "hive" => HIVE_SESSION_STATE_BUILDER_CLASS_NAME // hive 实现 org.apache.spark.sql.hive.HiveSessionStateBuilder
case "in-memory" => classOf[SessionStateBuilder].getCanonicalName // org.apache.spark.sql.internal.SessionStateBuilder
}
}

其中,这里用到了builder模式,org.apache.spark.sql.internal.SessionStateBuilder就是用来构建 SessionState的。在 SparkSession.instantiateSessionState 中有具体说明,如下:

/**
* Helper method to create an instance of `SessionState` based on `className` from conf.
* The result is either `SessionState` or a Hive based `SessionState`.
*/
private def instantiateSessionState(
className: String,
sparkSession: SparkSession): SessionState = {
try {
// org.apache.spark.sql.internal.SessionStateBuilder
// invoke `new [Hive]SessionStateBuilder(SparkSession, Option[SessionState])`
val clazz = Utils.classForName(className)
val ctor = clazz.getConstructors.head
ctor.newInstance(sparkSession, None).asInstanceOf[BaseSessionStateBuilder].build()
} catch {
case NonFatal(e) =>
throw new IllegalArgumentException(s"Error while instantiating '$className':", e)
}
}

其中,BaseSessionStateBuilder下面有两个主要实现,分别为 org.apache.spark.sql.hive.HiveSessionStateBuilder(hive模式) 和 org.apache.spark.sql.internal.SessionStateBuilder(in-memory模式,默认)

org.apache.spark.sql.internal.BaseSessionStateBuilder#build 方法,源码如下:

/**
* Build the [[SessionState]].
*/
def build(): SessionState = {
new SessionState(
session.sharedState,
conf,
experimentalMethods,
functionRegistry,
udfRegistration,
() => catalog,
sqlParser,
() => analyzer,
() => optimizer,
planner,
streamingQueryManager,
listenerManager,
() => resourceLoader,
createQueryExecution,
createClone)
}

SessionState中,包含了很多的参数,关键参数介绍如下:

conf:SparkConf对象,对SparkSession的配置

functionRegistry:FunctionRegistry对象,负责函数的注册,其内部维护了一个map对象用于维护注册的函数。

UDFRegistration:UDFRegistration对象,用于注册UDF函数,其依赖于FunctionRegistry

catalogBuilder: () => SessionCatalog:返回SessionCatalog对象,其主要用于管理SparkSession的Catalog

sqlParser: ParserInterface, 实际为 SparkSqlParser 实例,其内部调用ASTBuilder将SQL解析为抽象语法树

analyzerBuilder: () => Analyzer, org.apache.spark.sql.internal.BaseSessionStateBuilder.analyzer 自定义 org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.Analyzer.Analyzer

optimizerBuilder: () => Optimizer, // org.apache.spark.sql.internal.BaseSessionStateBuilder.optimizer --> 自定义 org.apache.spark.sql.execution.SparkOptimizer.SparkOptimizer

planner: SparkPlanner, // org.apache.spark.sql.internal.BaseSessionStateBuilder.planner --> 自定义 org.apache.spark.sql.execution.SparkPlanner.SparkPlanner

resourceLoaderBuilder: () => SessionResourceLoader,返回资源加载器,主要用于加载函数的jar或资源

createQueryExecution: LogicalPlan => QueryExecution:根据LogicalPlan生成QueryExecution对象

parsePlan方法

SparkSqlParser没有该方法的实现,具体是现在其父类 AbstractSqlParser中,如下:

/** Creates LogicalPlan for a given SQL string. */
// TODO 根据 sql语句生成 逻辑计划 LogicalPlan
override def parsePlan(sqlText: String): LogicalPlan = parse(sqlText) { parser =>
val singleStatementContext: SqlBaseParser.SingleStatementContext = parser.singleStatement()
astBuilder.visitSingleStatement(singleStatementContext) match {
case plan: LogicalPlan => plan
case _ =>
val position = Origin(None, None)
throw new ParseException(Option(sqlText), "Unsupported SQL statement", position, position)
}
}

其中 parse 方法后面的方法是一个回调函数,它在parse 方法中被调用,如下:

org.apache.spark.sql.execution.SparkSqlParser#parse源码如下:

private val substitutor = new VariableSubstitution(conf) // 参数替换器

  protected override def parse[T](command: String)(toResult: SqlBaseParser => T): T = {
super.parse(substitutor.substitute(command))(toResult)
}

其中,substitutor是一个参数替换器,用于把SQL中的参数都替换掉,继续看其父类AbstractSqlParser的parse 方法:

protected def parse[T](command: String)(toResult: SqlBaseParser => T): T = {
logDebug(s"Parsing command: $command") // 词法分析
val lexer = new SqlBaseLexer(new UpperCaseCharStream(CharStreams.fromString(command)))
lexer.removeErrorListeners()
lexer.addErrorListener(ParseErrorListener)
lexer.legacy_setops_precedence_enbled = SQLConf.get.setOpsPrecedenceEnforced // 语法分析
val tokenStream = new CommonTokenStream(lexer)
val parser = new SqlBaseParser(tokenStream)
parser.addParseListener(PostProcessor)
parser.removeErrorListeners()
parser.addErrorListener(ParseErrorListener)
parser.legacy_setops_precedence_enbled = SQLConf.get.setOpsPrecedenceEnforced try {
try {
// first, try parsing with potentially faster SLL mode
parser.getInterpreter.setPredictionMode(PredictionMode.SLL)
// 使用 AstBuilder 生成 Unresolved LogicalPlan
toResult(parser)
}
catch {
case e: ParseCancellationException =>
// if we fail, parse with LL mode
tokenStream.seek(0) // rewind input stream
parser.reset() // Try Again.
parser.getInterpreter.setPredictionMode(PredictionMode.LL)
toResult(parser)
}
}
catch {
case e: ParseException if e.command.isDefined =>
throw e
case e: ParseException =>
throw e.withCommand(command)
case e: AnalysisException =>
val position = Origin(e.line, e.startPosition)
throw new ParseException(Option(command), e.message, position, position)
}
}

在这个方法中调用ANLTR4的API将SQL转换为AST抽象语法树,然后调用 toResult(parser) 方法,这个 toResult 方法就是parsePlan 方法的回调方法。

截止到调用astBuilder.visitSingleStatement 方法之前, AST抽象语法树已经生成。

打印生成的AST

修改源码

下面,看 astBuilder.visitSingleStatement  方法:

override def visitSingleStatement(ctx: SingleStatementContext): LogicalPlan = withOrigin(ctx) {
val statement: StatementContext = ctx.statement
printRuleContextInTreeStyle(statement, 1)
// 调用accept 生成 逻辑算子树AST
visit(statement).asInstanceOf[LogicalPlan]
}

在使用访问者模式访问AST节点生成UnResolved LogicalPlan之前,我定义了一个方法用来打印刚解析生成的抽象语法树, printRuleContextInTreeStyle 代码如下:

/**
* 树形打印抽象语法树
*/
private def printRuleContextInTreeStyle(ctx: ParserRuleContext, level:Int): Unit = {
val prefix:String = "|"
val curLevelStr: String = "-" * level
val childLevelStr: String = "-" * (level + 1)
println(s"${prefix}${curLevelStr} ${ctx.getClass.getCanonicalName}")
val children: util.List[ParseTree] = ctx.children
if( children == null || children.size() == 0) {
return
}
children.iterator().foreach {
case context: ParserRuleContext => printRuleContextInTreeStyle(context, level + 1)
case _ => println(s"${prefix}${childLevelStr} ${ctx.getClass.getCanonicalName}")
}
}

三种SQL打印示例

SQL示例1(带where)

select name from student where age > 18

其生成的AST如下:

|- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.StatementDefaultContext
|-- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.QueryContext
|--- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.SingleInsertQueryContext
|---- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.QueryTermDefaultContext
|----- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.QueryPrimaryDefaultContext
|------ org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.QuerySpecificationContext
|------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.QuerySpecificationContext
|------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.NamedExpressionSeqContext
|-------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.NamedExpressionContext
|--------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.ExpressionContext
|---------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.PredicatedContext
|----------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.ValueExpressionDefaultContext
|------------ org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.ColumnReferenceContext
|------------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.IdentifierContext
|-------------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.UnquotedIdentifierContext
|--------------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.UnquotedIdentifierContext
|------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.FromClauseContext
|-------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.FromClauseContext
|-------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.RelationContext
|--------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.TableNameContext
|---------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.TableIdentifierContext
|----------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.IdentifierContext
|------------ org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.UnquotedIdentifierContext
|------------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.UnquotedIdentifierContext
|---------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.TableAliasContext
|------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.QuerySpecificationContext
|------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.PredicatedContext
|-------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.ComparisonContext
|--------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.ValueExpressionDefaultContext
|---------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.ColumnReferenceContext
|----------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.IdentifierContext
|------------ org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.UnquotedIdentifierContext
|------------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.UnquotedIdentifierContext
|--------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.ComparisonOperatorContext
|---------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.ComparisonOperatorContext
|--------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.ValueExpressionDefaultContext
|---------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.ConstantDefaultContext
|----------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.NumericLiteralContext
|------------ org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.IntegerLiteralContext
|------------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.IntegerLiteralContext
|---- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.QueryOrganizationContext

SQL示例2(带排序)

select name from student where age > 18 order by id desc

其生成的AST如下:

|- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.StatementDefaultContext
|-- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.QueryContext
|--- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.SingleInsertQueryContext
|---- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.QueryTermDefaultContext
|----- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.QueryPrimaryDefaultContext
|------ org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.QuerySpecificationContext
|------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.QuerySpecificationContext
|------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.NamedExpressionSeqContext
|-------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.NamedExpressionContext
|--------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.ExpressionContext
|---------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.PredicatedContext
|----------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.ValueExpressionDefaultContext
|------------ org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.ColumnReferenceContext
|------------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.IdentifierContext
|-------------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.UnquotedIdentifierContext
|--------------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.UnquotedIdentifierContext
|------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.FromClauseContext
|-------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.FromClauseContext
|-------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.RelationContext
|--------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.TableNameContext
|---------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.TableIdentifierContext
|----------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.IdentifierContext
|------------ org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.UnquotedIdentifierContext
|------------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.UnquotedIdentifierContext
|---------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.TableAliasContext
|------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.QuerySpecificationContext
|------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.PredicatedContext
|-------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.ComparisonContext
|--------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.ValueExpressionDefaultContext
|---------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.ColumnReferenceContext
|----------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.IdentifierContext
|------------ org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.UnquotedIdentifierContext
|------------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.UnquotedIdentifierContext
|--------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.ComparisonOperatorContext
|---------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.ComparisonOperatorContext
|--------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.ValueExpressionDefaultContext
|---------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.ConstantDefaultContext
|----------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.NumericLiteralContext
|------------ org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.IntegerLiteralContext
|------------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.IntegerLiteralContext
|---- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.QueryOrganizationContext
|----- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.QueryOrganizationContext
|----- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.QueryOrganizationContext
|----- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.SortItemContext
|------ org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.ExpressionContext
|------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.PredicatedContext
|-------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.ValueExpressionDefaultContext
|--------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.ColumnReferenceContext
|---------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.IdentifierContext
|----------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.UnquotedIdentifierContext
|------------ org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.UnquotedIdentifierContext
|------ org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.SortItemContext

SQL示例2(带分组)

select id, count(name) from student group by id

其生成的AST如下:

|- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.StatementDefaultContext
|-- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.QueryContext
|--- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.SingleInsertQueryContext
|---- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.QueryTermDefaultContext
|----- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.QueryPrimaryDefaultContext
|------ org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.QuerySpecificationContext
|------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.QuerySpecificationContext
|------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.NamedExpressionSeqContext
|-------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.NamedExpressionContext
|--------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.ExpressionContext
|---------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.PredicatedContext
|----------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.ValueExpressionDefaultContext
|------------ org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.ColumnReferenceContext
|------------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.IdentifierContext
|-------------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.UnquotedIdentifierContext
|--------------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.UnquotedIdentifierContext
|-------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.NamedExpressionSeqContext
|-------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.NamedExpressionContext
|--------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.ExpressionContext
|---------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.PredicatedContext
|----------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.ValueExpressionDefaultContext
|------------ org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.FunctionCallContext
|------------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.QualifiedNameContext
|-------------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.IdentifierContext
|--------------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.UnquotedIdentifierContext
|---------------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.UnquotedIdentifierContext
|------------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.FunctionCallContext
|------------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.ExpressionContext
|-------------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.PredicatedContext
|--------------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.ValueExpressionDefaultContext
|---------------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.ColumnReferenceContext
|----------------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.IdentifierContext
|------------------ org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.UnquotedIdentifierContext
|------------------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.UnquotedIdentifierContext
|------------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.FunctionCallContext
|------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.FromClauseContext
|-------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.FromClauseContext
|-------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.RelationContext
|--------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.TableNameContext
|---------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.TableIdentifierContext
|----------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.IdentifierContext
|------------ org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.UnquotedIdentifierContext
|------------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.UnquotedIdentifierContext
|---------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.TableAliasContext
|------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.AggregationContext
|-------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.AggregationContext
|-------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.AggregationContext
|-------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.ExpressionContext
|--------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.PredicatedContext
|---------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.ValueExpressionDefaultContext
|----------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.ColumnReferenceContext
|------------ org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.IdentifierContext
|------------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.UnquotedIdentifierContext
|-------------- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.UnquotedIdentifierContext
|---- org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser.QueryOrganizationContext

总结

在本篇文章中,主要从测试代码出发,到如何调用ANTLR4解析SQL得到生成AST,并且修改了源码来打印这个AST树。尽管现在看来,使用ANTLR解析SQL生成AST是一个black box,但对于Spark SQL来说,其后续流程的输入已经得到。

如何查看SparkSQL 生成的抽象语法树?的更多相关文章

  1. 编译器开发系列--Ocelot语言1.抽象语法树

    从今天开始研究开发自己的编程语言Ocelot,从<自制编译器>出发,然后再自己不断完善功能并优化. 编译器前端简单,就不深入研究了,直接用现成的一款工具叫JavaCC,它可以生成抽象语法树 ...

  2. javascript编写一个简单的编译器(理解抽象语法树AST)

    javascript编写一个简单的编译器(理解抽象语法树AST) 编译器 是一种接收一段代码,然后把它转成一些其他一种机制.我们现在来做一个在一张纸上画出一条线,那么我们画出一条线需要定义的条件如下: ...

  3. 理解Babel是如何编译JS代码的及理解抽象语法树(AST)

    Babel是如何编译JS代码的及理解抽象语法树(AST) 1. Babel的作用是?   很多浏览器目前还不支持ES6的代码,但是我们可以通过Babel将ES6的代码转译成ES5代码,让所有的浏览器都 ...

  4. JavaScript的工作原理:解析、抽象语法树(AST)+ 提升编译速度5个技巧

    这是专门探索 JavaScript 及其所构建的组件的系列文章的第 14 篇. 如果你错过了前面的章节,可以在这里找到它们: JavaScript 是如何工作的:引擎,运行时和调用堆栈的概述! Jav ...

  5. AST抽象语法树 Javascript版

    在javascript世界中,你可以认为抽象语法树(AST)是最底层. 再往下,就是关于转换和编译的"黑魔法"领域了. 现在,我们拆解一个简单的add函数 function add ...

  6. AST抽象语法树

    抽象语法树简介 (一)简介 抽象语法树(abstract syntax code,AST)是源代码的抽象语法结构的树状表示,树上的每个节点都表示源代码中的一种结构,这所以说是抽象的,是因为抽象语法树并 ...

  7. 【Static Program Analysis - Chapter 2】 代码的表征之抽象语法树

    抽象语法树:AbstractSyntaxTrees 定义(wiki): 在计算机科学中,抽象语法树(abstract syntax tree或者缩写为AST),或者语法树(syntax tree),是 ...

  8. 抽象语法树(AST)

    AST描述 在计算机科学中,抽象语法树(AST)或语法树是用编程语言编写的源代码的抽象语法结构的树表示.树的每个节点表示在源代码中出现的构造.语法是“抽象的”,因为它不代表真实语法中出现的每个细节,而 ...

  9. Babel(抽象语法树,又称AST)

    文章:https://juejin.im/post/5a9315e46fb9a0633a711f25 https://github.com/jamiebuilds/babel-handbook/blo ...

随机推荐

  1. FlashFXP 5.0.0官方中文破解版,附文件下载地址和破解码

    FlashFXP 5.0.0官方中文破解版是一个功能强大的 FXP/FTP 软件,融合了一些其他优秀 FTP 软件的优点,如像 CuteFTP 一样可以比较文件夹,支持彩色文字显示:像 BpFTP 支 ...

  2. 【5min+】 秋名山的竞速。 ValueTask 和 Task

    系列介绍 简介 [五分钟的dotnet]是一个利用您的碎片化时间来学习和丰富.net知识的博文系列.它所包含了.net体系中可能会涉及到的方方面面,比如C#的小细节,AspnetCore,微服务中的. ...

  3. 世界500强ING集团顺利的敏捷转型之路

    案例背景 为什么银行要像灰狗一样快? 荷兰国际集团(ING),成立于1991年,主营业务银行与保险业务,在全球45个国家和地区拥有分支机构,总资产887亿欧元(2018),全球53,000多名员工,拥 ...

  4. BFT-SMaRt:用Netty做客户端的可靠信道

    目录 一.Netty服务端的构建 1. 父类构造函数 ① 查找缓存 ② 相关日志 2. 服务端构造 ① 配置读取 ② 服务端配置 3. 服务端功能 ① 通用接口功能 ② Channel处理器 4. 节 ...

  5. kubernetes concepts -- Replication Controller

    Edit This Page ReplicationController NOTE: A Deployment that configures a ReplicaSet is now the reco ...

  6. 初探ASP.NET Core 3.x (3) - Web的运作流程和ASP.NET Core的运作结构

    本文地址:https://www.cnblogs.com/oberon-zjt0806/p/12215717.html 注意:本篇大量地使用了mermaid绘制图表,加载需要较长的时间,请见谅 [TO ...

  7. sqlalchemy 多线程 创建session

    1.基于threding.local,推荐使用 from sqlalchemy.orm import sessionmaker from sqlalchemy import create_engine ...

  8. FileUpload实现图片的无重上传

    //如果确认了上传文件,则判断文件类型是否符合要求        if (this.FileUpload1.HasFile)        {            //获取上传文件的后缀       ...

  9. Linux下的openssh详解

    前言 SSH(Secure Shell)是一个提供数据通信安全.远程登录.远程指令执行等功能的安全网络协议,由芬兰赫尔辛基大学研究员Tatu Ylönen,于1995年提出,其目的是用于替代非安全的T ...

  10. REST 风格架构

       ------------------------------ 时间不多了, 抓紧做一些有意义的事情 REST 风格架构   1. 他是面向资源进行开发的   2. 他是基于HTTP 协议进行开发 ...