[spark sql] 源码解析之parser

时间: 2023-04-26 11:03:03 浏览: 31
Spark SQL的Parser是负责将SQL语句解析成逻辑计划的模块。它的主要作用是将SQL语句转化为一棵抽象语法树（AST），然后将AST转化为逻辑计划。 Spark SQL的Parser采用了ANTLR（ANother Tool for Language Recognition）作为解析器生成器，ANTLR是一个强大的语法分析器生成器，它可以根据语法规则生成解析器和词法分析器。 Spark SQL的Parser包含了两个主要的类：SqlBase.g4和SqlBaseParser.scala。SqlBase.g4是ANTLR的语法规则文件，它定义了SQL语句的语法规则；SqlBaseParser.scala是由ANTLR自动生成的解析器代码，它将SqlBase.g4中定义的语法规则转化为Scala代码。 在解析SQL语句时，Parser会将SQL语句转化为AST，然后对AST进行语义分析和优化，最终生成逻辑计划。逻辑计划是一个抽象的执行计划，它描述了数据的输入、输出、转换和过滤等操作，但并不包含具体的执行细节。 总之，Spark SQL的Parser是将SQL语句解析成逻辑计划的重要模块，它采用ANTLR作为解析器生成器，将SQL语句转化为AST，然后对AST进行语义分析和优化，最终生成逻辑计划。
相关问题

user class threw exception: org.apache.spark.sql.catalyst.parser.parseexcept

org.apache.spark.sql.catalyst.parser.ParseException是Spark SQL的一个异常类，表示语法解析错误。它通常在使用Spark SQL进行SQL查询时出现，并且提示无法解析输入的SQL语句。 它可能有多种原因，包括以下几个方面： 1. SQL语法错误：输入的SQL语句不符合Spark SQL的SQL语法规则，例如拼写错误、语法结构错误，或者使用了不支持的语法特性等。 2. 输入的数据格式错误：如果SQL语句涉及到从外部数据源加载数据，那么可能是因为数据源的格式不符合预期，例如使用了错误的数据列、数据类型不匹配等。 3. 对表或列的引用错误：如果SQL语句涉及到查询或操作表，那么可能是因为引用了不存在的表或列，或者引用了不正确的表或列名称。 4. 版本不兼容：如果Spark版本升级或配置更改，可能导致一些SQL语句无法正确解析。 要解决这个问题，可以采取以下几个步骤： 1. 检查输入的SQL语句是否符合Spark SQL的语法规则，可以通过查阅相关文档或参考示例代码来确认语法是否正确。 2. 检查输入的数据格式是否符合要求，可以查看官方文档或数据源的说明来确认数据格式是否正确。 3. 检查表和列的引用是否正确，可以查看表和列的定义以及相关的元数据信息来确认引用是否正确。 4. 确认Spark版本是否与使用的SQL语句兼容，可以查看Spark的版本说明或升级记录来确认版本兼容性。 如果以上步骤无法解决问题，可以尝试将错误信息提供给Spark社区或相关技术支持团队，以获取更详细的帮助和指导。

spark_sql语法

spark_sql语法是用于在Spark SQL中执行SQL查询和操作数据的语法。它支持常见的SQL语句，如SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE，以及一些扩展功能，如使用UDF(User-Defined Function)进行自定义函数操作。通过执行spark.sql()方法，可以在Spark中执行SQL查询，并将结果以DataFrame的形式返回。此外，可以使用剥离的Parser模块查看Spark SQL语法解析后生成的语法树，这对于调试和优化SQL查询非常有用。要使用自定义函数，可以通过注册UDF将自定义函数添加到Spark SQL中，然后可以在SQL查询中使用它。例如，在Scala中可以使用spark.udf.register()方法注册一个自定义函数。总之，Spark SQL提供了丰富的语法和功能，可以方便地进行数据操作和分析。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [Spark_SQL的UDF使用](https://blog.csdn.net/weixin_44018458/article/details/128800313)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [剥离的Parser模块，用于查看Spark SQL语法解析SQL后生成的语法树](https://download.csdn.net/download/qq_29235677/88114372)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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@SqlParser

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Antlr SQL Parser 使用

ANTLR SQL Parser 是一个基于 ANTLR4 的 SQL 解析器，可以用来分析 SQL 查询语句并将其转换为 AST（抽象语法树）。以下是使用 ANTLR SQL Parser 的一些步骤： 1. 下载 ANTLR4 运行时和 SQL 语法文件。 2. 使用 ANTLR4 工具将 SQL 语法文件编译为 Java 代码。 3. 在 Java 代码中使用解析器来解析 SQL 查询语句并生成 AST。 4. 遍历 AST 并执行相应的操作。 以下是一个简单的示例代码，演示如何使用 ANTLR SQL Parser 来解析 SQL 查询语句： // 创建 ANTLR 输入流 ANTLRInputStream input = new ANTLRInputStream("SELECT * FROM mytable"); // 创建 SQLLexer SQLLexer lexer = new SQLLexer(input); // 创建 ANTLR 编译器 CommonTokenStream tokens = new CommonTokenStream(lexer); SQLParser parser = new SQLParser(tokens); // 解析 SQL 查询语句并生成 AST SelectStatementContext selectStatement = parser.selectStatement(); // 遍历 AST 并执行相应的操作 // ... 这只是一个简单的示例，实际使用 ANTLR SQL Parser 进行 SQL 查询语句解析需要更多的代码和处理。

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sql语句解析成表及字段 java

在Java中，可以使用JDBC（Java Database Connectivity）连接数据库，并使用ResultSet对象来获取查询结果。然后，可以使用ResultSetMetaData对象来获取查询结果的元数据，例如表名、字段名等。 以下是一个示例代码，可以将SQL语句解析成表及字段： java import java.sql.*; public class SQLParser { public static void main(String[] args) throws SQLException { String sql = "SELECT * FROM mytable"; Connection con = DriverManager.getConnection(url, user, password); PreparedStatement stmt = con.prepareStatement(sql); ResultSet rs = stmt.executeQuery(); ResultSetMetaData rsmd = rs.getMetaData(); int columnCount = rsmd.getColumnCount(); for (int i = 1; i <= columnCount; i++) { System.out.println("Table: " + rsmd.getTableName(i)); System.out.println("Column: " + rsmd.getColumnName(i)); } rs.close(); stmt.close(); con.close(); } } 在上述代码中，我们首先使用JDBC连接数据库，然后创建一个PreparedStatement对象，将SQL语句传递给它，并执行查询操作。接下来，我们使用ResultSetMetaData对象获取查询结果的元数据，遍历查询结果的每一列，获取表名和列名，并打印出来。 需要注意的是，上述代码中的变量url、user和password需要根据实际情况进行设置，用于连接数据库。

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要使用JavaParser解析注释，您可以遍历AST并查找注释节点。以下是一个查找所有注释的示例： java // 解析Java代码并构建AST CompilationUnit cu = JavaParser.parse(new File("MyClass.java")); // 遍历AST并查找所有注释 cu.accept(new VoidVisitorAdapter<Void>() { @Override public void visit(LineComment n, Void arg) { System.out.println("Found line comment: " + n.toString()); super.visit(n, arg); } @Override public void visit(BlockComment n, Void arg) { System.out.println("Found block comment: " + n.toString()); super.visit(n, arg); } }, null); 在此示例中，我们首先使用JavaParser解析Java代码并构建AST。然后，我们使用JavaParser提供的VoidVisitorAdapter类遍历AST，并在找到注释时打印出注释的代码。我们可以通过重写visit方法来处理不同类型的注释，例如行注释和块注释。 请注意，使用JavaParser解析注释需要一定的AST遍历知识和Java语言知识。因此，对于初学者来说可能需要一些时间来掌握此技术。

Javaparser代码解析示例

以下是一个使用Javaparser解析Java代码的示例： java import com.github.javaparser.StaticJavaParser; import com.github.javaparser.ast.CompilationUnit; import com.github.javaparser.ast.body.MethodDeclaration; public class JavaParserExample { public static void main(String[] args) { String code = "public class MyClass {\n" + " public static void main(String[] args) {\n" + " System.out.println(\"Hello, world!\");\n" + " }\n" + "}"; CompilationUnit cu = StaticJavaParser.parse(code); for (MethodDeclaration method : cu.findAll(MethodDeclaration.class)) { System.out.println("Method Name: " + method.getName()); System.out.println("Method Body: " + method.getBody().get().toString()); } } } 在这个示例中，我们创建了一个Java代码字符串，并使用StaticJavaParser类解析它。然后，我们使用CompilationUnit类获取Java代码的抽象语法树（AST）。最后，我们使用findAll方法遍历AST并打印出每个方法的名称和方法体。 输出结果如下： Method Name: main Method Body: { System.out.println("Hello, world!"); }

java实现sql解析血缘关系

SQL解析血缘关系是指分析SQL语句中表之间的依赖关系，以及表和列之间的依赖关系。实现SQL解析血缘关系的过程可以分为以下几个步骤： 1. SQL语句解析：将SQL语句解析成语法树。 2. 语法树遍历：遍历语法树，找到所有的表和列。 3. 血缘关系分析：根据语法树中的表和列，分析它们之间的依赖关系，得到表之间的血缘关系和列之间的血缘关系。 4. 血缘关系存储：将分析得到的血缘关系存储在数据库中，以便后续使用。 下面是一个简单的Java实现，演示了如何解析SQL语句并分析表和列之间的血缘关系： java public class SQLParser { private String sql; private Map<String, List<String>> tableDependencies; // 表之间的依赖关系 private Map<String, List<String>> columnDependencies; // 列之间的依赖关系 public SQLParser(String sql) { this.sql = sql; this.tableDependencies = new HashMap<>(); this.columnDependencies = new HashMap<>(); } public void parse() { // 解析SQL语句，得到语法树 ASTNode ast = SQLParserUtil.parse(sql); // 遍历语法树，找到所有的表和列 List<ASTNode> tables = SQLParserUtil.findNodes(ast, "TOK_TABREF"); List<ASTNode> columns = SQLParserUtil.findNodes(ast, "TOK_TABLE_OR_COL"); // 分析表之间的依赖关系 for (ASTNode table : tables) { String tableName = table.getChild(0).getText(); List<String> dependencies = new ArrayList<>(); for (ASTNode column : columns) { if (column.getChildCount() == 1 && tableName.equalsIgnoreCase(column.getChild(0).getText())) { dependencies.add(column.getChild(0).getText()); } } tableDependencies.put(tableName, dependencies); } // 分析列之间的依赖关系 for (ASTNode column : columns) { if (column.getChildCount() == 1) { String columnName = column.getChild(0).getText(); String tableName = null; for (ASTNode table : tables) { if (table.getChild(0).getText().equalsIgnoreCase(columnName)) { tableName = table.getChild(0).getText(); break; } } if (tableName != null) { List<String> dependencies = new ArrayList<>(); for (ASTNode col : columns) { if (col.getChildCount() == 1 && tableName.equalsIgnoreCase(col.getChild(0).getText())) { dependencies.add(col.getChild(0).getText()); } } columnDependencies.put(columnName, dependencies); } } } // 将血缘关系存储在数据库中 saveBloodline(tableDependencies, columnDependencies); } private void saveBloodline(Map<String, List<String>> tableDependencies, Map<String, List<String>> columnDependencies) { // 将血缘关系存储在数据库中 // TODO: 实现存储逻辑 } } 在上面的代码中，我们使用了一个ASTNode类来表示语法树节点，使用了SQLParserUtil类来解析SQL语句和遍历语法树。在parse()方法中，我们首先解析SQL语句，然后遍历语法树找到所有的表和列。接着，我们分析表之间的依赖关系和列之间的依赖关系，最后将血缘关系存储在数据库中。在实际应用中，我们需要根据具体的需求对saveBloodline()方法进行实现。

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