1:了解大体架构 2:了解流程以及各个类的职责 3:尝试编写一个

package com.dx.efuwu.core import org.apache.commons.lang.StringUtils import java.sql.PreparedStatement /** * sql 模板处理 * @author sunzq * 2017/06/02 */ /** * 查询的一个条件句 */ class QueryBranch(val content: String, val key: String, val type: String) { overri

第1章 Spark SQL 概述1.1 什么是 Spark SQL1.2 RDD vs DataFrames vs DataSet1.2.1 RDD1.2.2 DataFrame1.2.3 DataSet1.2.4 三者的共性1.2.5 三者的区别第2章 执行 Spark SQL 查询2.1 命令行查询流程2.2 IDEA 创建 Spark SQL 程序第3章 Spark SQL 解析3.1 新的起始点 SparkSession3.2 创建 DataFrames3.3 DataFrame 常用操

atitit.java解析sql语言解析器解释器的实现 1. 解析sql的本质:实现一个4gl dsl编程语言的编译器 1 2. 解析sql的主要的流程,词法分析,而后进行语法分析,语义分析,构建sql的AST 1 3. 词法分析器 2 4. 语法分析器--ANTLR 2 5. Eclipse插件,,ANTLR Studio 3 6. 一个基于javacc实现的解析器JSqlParser0.7(yr2011), 3 7. 例子代码-----解析sql表格列的名称and类型 3 8. }Sql的历

c# 怎样能写个sql的解析器 本示例主要是讲明sql解析的原理,真实的源代码下查看 sql解析器源代码 详细示例DEMO 请查看demo代码 前言 阅读本文需要有一定正则表达式基础 正则表达式基础教程 ,和编译原理的基础.有使用过VUE的伙伴可能知道vue是自定了模版解析编译器的,vue用的是标准的AST语法树统计,如果对语法树不了了解的请查看 什么是AST抽像语法树 本示例介绍的是参考编译原理 词法分析->语法分析->构建AST语法树->解析成目标sql 的流程来实现 示例 sqls

Solr 支持多种查询解析,给搜索引擎开发人员提供灵活的查询解析.Solr 中主要包含这几个查询解析器:标准查询解析器.DisMax 查询解析器,扩展 DisMax 查询解析器(eDisMax) Dismax Dismax handler比standard handler多如下功能: 以不同的权值来搜索多个field. 限制查询语法为一个小的集合并且用无语法错误.该特性是强制的并是不可配置的 整个搜索查询的自动的短语boosting 便利的查询boosting参数,通常同函数查询一块使用 能指定

定义 查询解析器用于将查询语句(q参数)解析成搜索语法. 默认解析器:lucene Solr在查询的时候,用到了QueryParser对用户输入做解析,solr默认使用的解析器是lucene,被称之为Standard Query Parser.Standard Query Parser支持原生的查询语法,使你可以方便地构造结构化查询语句.当然,它还有不好的,就是容错比较差,总是把错误抛出来,而不是像dismax一样消化掉. DisMax解析器 DisMax query parser接口很像Sol

一.简介 大多数查询都使用 了标准的Solr语法.这种语法是Solr最常见的,由默认查询解析器负责处理.Solr的默认查询解析器是Lucene查询解析器[LuceneQParserPlugin类实现].Lucene查询解析器全面支持Lucene语法及Solr的一些专用扩展. 二.Lucene查询解析器语法 1.字段搜索 在Solr索引中搜索一个值时,一般来说是在特定字段上进行查找.字段搜索语法是:字段名称+‘:’+搜索内容,举例如下: title:solr 或 title:"apache sol

一.简介 Lucene查询解析器语法支持创建任意复杂的布尔查询,但还有一些缺点,它不是用户查询处理的理想解决方案.这里面最大的问题是Lucene查询解析器的语法要求严格,一旦破坏就会抛出异常.指望用户在输入关键词时能够理解Lucene查询语法并始终能输入完美的查询表达式,这显然是不合理的.这意味着,Lucene查询解析器在许多搜索应用中对用户不够友好. Lucene查询解析器的另一个缺点是它不能默认搜索多个字段.df参数定义了查询解析器默认搜索哪个字段,但是如果想要以不同权重对多个字段进行搜索时

用例:有一段sql语句,我们需要从中截取出所有字段部分,以便进行后续的类型推断,请给出此解析方法. 想来很简单吧,因为 sql 中的字段列表,使用方式有限,比如 a as b, a, a b... 1. 解题思路 如果不想做复杂处理,最容易想到的,就是直接用某个特征做分割即可.比如,先截取出 字段列表部分,然后再用逗号',' 分割,就可以得到一个个的字段了.然后再要细分,其实只需要用 as 进行分割就可以了. 看起来好像可行,但是存在许多漏洞,首先,这里面有太多的假设:各种截取部分要求必须符合要

2.1 命令行查询流程 打开Spark shell 例子:查询大于21岁的用户 创建如下JSON文件,注意JSON的格式: {"name":"Michael"} {"name":"Andy", "age":30} {"name":"Justin", "age":19} 2.2 IDEA创建Spark SQL程序 IDEA中程序的打包和运行方式都和S

import java.sql.DriverManager import java.util.Properties import com.zhaopin.tools.{DateUtils, TextUtils} import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.sql.SparkSession /** * Created by xiaoyan on 2018/5/21. */ object IhrDownloadPg

注意:使用QueryParser查询,关键词是会被分词的,如果不需要分词,可以选择使用Lucene提供的API查询类. Lucene提供了丰富的API来组合定制你所需要的查询器,同时也可以利用Query Parser提供的强大的查询语法解析来构造你想要的查询器.本文章详细的介绍了Lucene的查询语法.通过Java语法分析器把一个查询字符串解析成 Lucene的查询器.在你选择使用Query Parser前,请考虑以下事项: 如果你打算在程序中拼接查询语法串然后再利用Query Parser转换

本文分享在Azure Databricks中如何实现行转列和列转行. 一,行转列 在分组中,把每个分组中的某一列的数据连接在一起: collect_list:把一个分组中的列合成为数组,数据不去重,格式是['a','a','b'] collect_set:把一个分组中的列合成为集合,数据去重,格式是['a','b'] 用于连接文本数组的函数,通过sep把数组中的item分割开,连接成一个字符串: concat_ws(sep, [str | array(str)]+) 举个例子,把每个用户的gam

Spark SQL原理解析前言: Spark SQL源码剖析(一)SQL解析框架Catalyst流程概述 Spark SQL源码解析(二)Antlr4解析Sql并生成树 Analysis阶段概述 首先,这里需要引入一个新概念,前面介绍SQL parse阶段,会使用antlr4,将一条SQL语句解析成语法树,然后使用antlr4的访问者模式遍历生成语法树,也就是Logical Plan.但其实,SQL parse这一阶段生成的Logical Plan是被称为Unresolved Logical P

Spark SQL原理解析前言: Spark SQL源码剖析(一)SQL解析框架Catalyst流程概述 Spark SQL源码解析(二)Antlr4解析Sql并生成树 Spark SQL源码解析(三)Analysis阶段分析 前面已经介绍了SQL parse,将一条SQL语句使用antlr4解析成语法树并使用访问者模式生成Unresolved LogicalPlan,然后是Analysis阶段将Unresolved LogicalPlan转换成Resolved LogicalPlan.这一篇我

前言 Catalyst是Spark SQL核心优化器,早期主要基于规则的优化器RBO,后期又引入基于代价进行优化的CBO.但是在这些版本中,Spark SQL执行计划一旦确定就不会改变.由于缺乏或者不准确的数据统计信息(如行数.不同值的数量.NULL值.最大/最小值等)和对成本的错误估算导致生成的初始计划不理想,从而导致执行效率相对低下. 那么就引来一个思考:我们如何能够在运行时获取更多的执行信息,然后根据这些信息来动态调整并选择一个更优的执行计划呢? Spark SQL自适应执行优化引擎(Ad

Spark SQL模块,主要就是处理跟SQL解析相关的一些内容,说得更通俗点就是怎么把一个SQL语句解析成Dataframe或者说RDD的任务.以Spark 2.4.3为例,Spark SQL这个大模块分为三个子模块,如下图所示 其中Catalyst可以说是Spark内部专门用来解析SQL的一个框架,在Hive中类似的框架是Calcite(将SQL解析成MapReduce任务).Catalyst将SQL解析任务分成好几个阶段,这个在对应的论文中讲述得比较清楚,本系列很多内容也会参考论文,有兴趣阅

Spark SQL原理解析前言: Spark SQL源码剖析(一)SQL解析框架Catalyst流程概述 这一次要开始真正介绍Spark解析SQL的流程,首先是从Sql Parse阶段开始,简单点说,这个阶段就是使用Antlr4,将一条Sql语句解析成语法树. 可能有童鞋没接触过antlr4这个内容,推荐看看<antlr4权威指南>前四章,看完起码知道antlr4能干嘛.我这里就不多介绍了. 这篇首先先介绍调用spark.sql()时候的流程,再看看antlr4在这个其中的主要功能,最后再将探

Spark SQL原理解析前言: Spark SQL源码剖析(一)SQL解析框架Catalyst流程概述 Spark SQL源码解析(二)Antlr4解析Sql并生成树 Spark SQL源码解析(三)Analysis阶段分析 Spark SQL源码解析(四)Optimization和Physical Planning阶段解析 SparkPlan准备阶段介绍 前面经过千辛万苦,终于生成可实际执行的SparkPlan(即PhysicalPlan).但在真正执行前,还需要做一些准备工作,包括在必要的

一.solr搜索流程介绍 1. 前面我们已经学习过Lucene搜索的流程,让我们再来回顾一下 流程说明: 首先获取用户输入的查询串,使用查询解析器QueryParser解析查询串生成查询对象Query,使用所有搜索器IndexSearcher执行查询对象Query得到TopDocs,遍历TopDocs得到文档Document 2. Solr搜索的工作流程: 流程说明: 用户输入查询字符串,根据用户的请求类型qt(查询为/select)选择请求处理器RequestHandler,根据用户输入的参数