Antlr4 语法解析生成器(上)

简介

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:

1. 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

2. 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}}

实现:
1. 配置Antlr 运行环境

OS X
$ 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' 

2. 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  :   [ 	
]+ -> 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)

3. 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

4. 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()
    }
}

5. 执行结果:
   

总结

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.