Spark SQL、Presto --> Antlr4 SQL 解析器

Flink SQL --> Apache Calcite(通过JavaCC 实现)

Spark SQL如何进行语法解析:

Spark SQL 最终是转换为RDD调用代码, 然后被Spark Core 执行

Antlr4起的作用就是将SQL语句解析为未解析的逻辑计划

具体流程如下:

对于语法分析树有两种遍历机制:

  • Listener:
  • 我们可以自行实现ParseTreeListener来填充自己的逻辑, 每条规则都对应接口enter () 和exit() 方法

    不需要显示遍历访问子节点

  • vistors:
    显示访问每个子节点, 每条规则对应接口中visit () 方法
  • Antlr4应用案例

    问题: 实现识别包裹在花括号或者嵌套的花括号中的整数 {1,2,3} 和 {1,{2,3}}

    1. 配置Antlr 运行环境

    $ cd /usr/local/lib $ sudo curl -O https://www.antlr.org/download/antlr-4.7.2-complete.jar $ export CLASSPATH=".:/usr/local/lib/antlr-4.7.2-complete.jar:$CLASSPATH" $ alias antlr4='java -jar /usr/local/lib/antlr-4.7.2-complete.jar' $ alias grun='java org.antlr.v4.gui.TestRig'
  • 定义g4 语法文件
  • /** Grammars always start with a grammar header. This grammar   is called
     *  ArrayInit and must match the filename: ArrayInit.g4
    grammar ArrayInit;
    /** A rule called init that matches comma-separated values   between {...}. */
    init  : '{' value (',' value)* '}' ;  // must match at least one value
    /** A value can be either a nested array/struct or a simple integer   (INT) */
    value : init
          | INT
    // parser rules start with lowercase letters, lexer rules with   uppercase
    INT :   [0-9]+ ;             // Define token INT as one or more digits
    WS  :   [ \t\r\n]+ -> skip ; // Define whitespace rule, toss it out
    

    grammars 关键字必须与 .g4 文件同名, 如果一个语法文件太大可以拆分成多个文件,相互依赖就是依赖 import + 关键字 文件名 语句

    语法分析器的规则以小写字母开头( init和value)

    词法分析器的规则以大小字母开头(INT和WS)

  • 执行 antlr4 ArrayInit.g4 生成下列文件:
  • ArrayInitLexer: 词法解析器类识别我们语法中的文法规则和词法规则
  • ArrayInitParser: 语法解析器类
  • ArrayInit.tokens: ANTLR会给每个我们定义的词法符号指定一个数字形式的类型
  • ArrayInitListener,ArrayInitBaseListener:监听器类
  • 我们实现将{1,2,3 } 识别解析成字符串 “123”, 自定义监听器:
  • class ShortToUnicodeString extends ArrayInitBaseListener{
         * {@inheritDoc }
         * <p>The default implementation does nothing.</p>
        override def enterInit(ctx: ArrayInitParser.InitContext): Unit = {
            print('"')
         * {@inheritDoc }
         * <p>The default implementation does nothing.</p>
        override def exitInit(ctx: ArrayInitParser.InitContext): Unit = {
            print('"')
         * {@inheritDoc }
         * <p>The default implementation does nothing.</p>
        override def enterValue(ctx: ArrayInitParser.ValueContext): Unit = {
            val value = Integer.valueOf(ctx.INT().getText)
            print(value)
    

    将监听器配置到分析树上面:

    object Translate {
        def main(args: Array[String]): Unit = {
            val input = new ANTLRInputStream("{1,2,3}")
             //新建词法分析器
            val lexer = new ArrayInitLexer(input)  
            //新建词法缓冲区,用于存储分析器生成的词法符号
            val token = new CommonTokenStream(lexer)
             //新建语法分析器用于处理词法缓冲区中的内容
            val parser = new ArrayInitParser(token)
           //针对规则开始语法分析
            val tree = parser.init(); // begin parsing at init rule
            val walker = new ParseTreeWalker()
            //遍历解析期间创建的树,触发回调
            walker.walk(new ShortToUnicodeString, tree)
            println()
    
  • 执行结果:

    本篇主要讲解了Antlr4解析器以及Spark SQL 的解析流程, 介绍了Antlr4抽象树两种遍历机制:listener 和visitor, 同时实现了一个简单的语法通过 Antlr4 listener方式遍历解析的案例.
    下篇会介绍visitor 模式的案例以及实现一些语法并且会转换为Spark RDD去执行.

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