nix build github:r-ryantm/nixpkgs/01a26436848d9d142fb2d8cda39649f96c94a6bf#python312Packages.spark-parser After you've downloaded or built it, look at the files and if there are any, run the binaries: ls -la /nix/store/2klxljjczdybc5pyz889ywsrglrjprj4-python3.12-spark-parser-1.9.0...
Allow newer spark-parser Browse files master rocky committed Oct 7, 2024 1 parent 80d58f8 commit f603a44 Showing 1 changed file with 1 addition and 1 deletion. Whitespace Ignore whitespace Split Unified 2 changes: 1 addition & 1 deletion 2 __pkginfo__.py ...
SparkSqlParser获取抽象语法树 Point 1:Spark工作原理图 Point 2: Resilient Distributed Dataset(RDD)弹性分布数据集 RDD是Spark的最基本抽象,是对分布式内存的抽象使用,实现了以操作本地集合的方式来操作分布式数据集的抽象实现。RDD是Spark最核心的东西,它表示以被分区,不可改变的并能够被并行操作的数据集合,不同的...
* 可以通过sparkconf来创建sparksession对象,也可以直接创建 * val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SparkSQL") * * val sparkSession = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate() */ val spark: SparkSession = SparkSession .builder() //这个...
Parser就是将SQL字符串切分成一个个Token,再根据一定语义规则解析为一棵语法树。我们写的sql语句只是一个字符串而已,首先需要将其通过词法解析和语法解析生成语法树,Spark1.x版本使用的是scala原生的parser语法解析器,从2.x后改用的是第三方语法解析工具ANTLR4, 在性能上有了较大的提升。
有时间了解一下Spark SQL parser的解析器架构 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
图1.0 Spark SQL 实际转换过程 图中SQL-->逻辑计划-->物理计划-->转换为RDD程序 逻辑计划和物理计划都是个spark底层RDD平台无关的部分,这部分主要是基础架构Catalyst在支撑,所以我的上面疑问点就是Catalyst架构中三个疑问。 一:InternalRow.scala【表示一行行数据类型抽象类】 ...
SparkSQL中用到的ANTLR(Another Tool for Language Recognition)是一个强大的开源语法分析工具,支持词法和语法分析,并能生成多种编程语言的分析器代码。具体可以看附录1的资料。 代码入口 sql的词法分析和语法分析的代码在AbstractSqlParser类的parsePlan和parse方法中,...
是Apache Spark SQL 的一个配置项,用于控制当列名被反引号(`)包围时,是否允许使用正则表达式作为列名。 2. 用途 在Spark SQL 中,默认情况下,反引号包围的标识符被视为普通字符串。启用 spark.sql.parser.quotedRegexColumnNames 配置后,可以允许列名包含正则表达式字符(如 .、*、+ 等),这在进行复杂的列名匹配或...
总结 :其实parser就是将SQL字符串切分成一个个的Token,再根据一定的语义解析成一个语法树。我们写的sql语句只是一个字符串而已,首先需要将其通过词法解析生成语法树,Spark1.X版本使用的是scala原生的parser语法解析器,从2.X后改用的是第三方语法解析工具ANTLR4,在性能上有很大的提升 那么思考一下antlr4的使用需要...