写在前面的话: 此文档是对伟大的Terence Parr的著作<the definitive antlr4 reference>的翻译本.致敬!欢迎转载,请注明原地址,请尊重劳动成果.翻译有误的地方,欢迎指正. 欢迎进入ANTLR的世界! ANTLR V4是一款您能够用来阅读.处理,运行,或转化成结构化的文本或二进制文件的强大的解析生成器.它在学术界和工业界被广泛地用来建立各种语言.工具和框架.推特搜索使用ANTLR的查询解析,一天超过2,000,000,000多个查询.Hive.Pig,数据

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最近画了个简单的前端图,使用百度的echarts,基于原来项目的NodeJS+React+Webpack框架.在此记录一下: 1.  在react里封装echarts组件,并调用后端API. (参考的是一个只有样本数据,无数据封装的例子,对于没有接触前端却要对接这个图的我,简直是折磨得不行). import React from 'react'; import { tablelineagenodes, tablelineagelinks } from 'actions'; import { co

大数据篇:一文读懂@数据仓库 1 网络词汇总结 1.1 数据中台 数据中台是聚合和治理跨域数据,将数据抽象封装成服务,提供给前台以业务价值的逻辑概念. 数据中台是一套可持续"让企业的数据用起来"的机制,一种战略选择和组织形式,是依据企业特有的业务模式和组织架构,通过有形的产品和实施方法论支撑,构建一套持续不断把数据变成资产并服务于业务的机制. 数据中台连接数据前台和后台,突破数据局限,为企业提供更灵活.高效.低成本的数据分析挖掘服务,避免企业为满足具体某部门某种数据分析需求而投放大量高

本文为微众银行大数据平台:周可在 nMeetup 深圳场的演讲这里文字稿,演讲视频参见:B站 自我介绍下,我是微众银行大数据平台的工程师:周可,今天给大家分享一下 Nebula Graph 在微众银行 WeDataSphere 的实践情况. 先来说下图数据库应用背景. WeDataSphere 图数据库架构是基于 JanusGraph 搭建,正如邸帅在演讲<NebulaGraph - WeDataSphere 开源介绍>中提及的那样,主要用于解决微众银行数据治理中的数据血缘问题.在使用 Jan

1.编译阶段 组件信息: 组件名称 版本 Atals 2.2.0 HBase 2.2.6 Hive 3.1.2 Hadoop 3.1.1 Kafka 2.11_2.4.1 Zookeeper 3.6.2 ElasticSearch 7.12.1   架构: x86 (已知arm编译时会报node-sass缺少的问题,git上没有对应arm架构的包) 操作系统:CentOS 7.6 说明: 1.编译不包括其内嵌的HBase和Solr,只编译Atlas本身 2.下面的步骤中有些并非编译过程报错,而是

经 @沈默 在上文Antlr4添加中文变量赋求值,括号,各种问题评论中指出, 语法规则描述依赖于Antlr4生成的语法分析器的默认分析方法, 比如运算符的左联系, 以及优先级处理等等. 于是将语法修改为下面(源码版本号: program-in-chinese/quan5): 表达式: 求积表达式 (('+'|'-') 求积表达式)*; 求积表达式: 最小表达式 (('*'|'/'|'×'|'÷') 最小表达式)*; 最小表达式 : 字面量 | '(' 表达式 ')' ; 字面量 : T数 | T

第6章 尝试一些实际中的语法 在前一章,我们学习了通用词法结构和语法结构,并学习了如何用ANTLR的语法来表述这些结构.现在,是时候把我们学到的这些用来构建一些现实世界中的语法了.我们的主要目标是,怎样通过筛选引用手册,样例输入文件和现有的非ANTLR语法来构建一个完整语法.这一章,我们要实现五种语言,难度依次递增.现在,你不需要将它们全部都实现了,挑一个你最喜欢的实现,当你在实践过程中遇到问题了再回过头来看看就好了.当然,也可以看看上一章学习到的模式和ANTLR代码片段. 我们要实现的第一个语

引子 Nebula Graph 的技术总监在 09.24 - 09.30 期间同开源中国·高手问答的小伙伴们以「图数据库的设计和实践」为切入点展开讨论,包括:「图数据库的存储设计」.「图数据库的计算设计」.「图数据库的架构设计」等方面内容,本文整理于他和开源中国小伙伴对图数据库的讨论内容~ 嘉宾·陈恒介绍 陈恒,开源的分布式图数据库 Nebula Graph 技术总监,图数据库领域专家 & HBase Committer.北京邮电大学硕士,曾就职于蚂蚁金服.猿题库.网易等公司,一直从事基础设施相

随着公司平台用户数量与表数量的不断增多,各种表之间的数据流向也变得更加复杂,特别是某个任务中会对源表读取并进行一系列复杂的变换后又生成新的数据表,因此需要一套表血缘关系解析机制能清晰地解析出每个任务所形成的表血缘关系链. 实现思路: spark对sql的操作会形成一个dataframe,dataframe中的logicplan包含了sql的语法树,通过对logicplan的语法树解析可以获取当前stage所操作的输入表和输出表,将整套表关系链连接起来,再去除中间表即可获取当前作业的输入表和输出表

一.非线性结构:图 图由顶点集V,集合规模为n,在n个顶点之间可能存在对应关系,我们用连边来描述这种,即边E,规模为e. 邻接关系:顶点与顶点之间的关系:关联关系:顶点与它相连的边的关系.序列结构(vector和list)是图的一种特例,只有相邻点之间才可以定义临接关系,而树结构只有父节点和子节点之间构成临接关系,也是图的一种特例,而图任意两个节点之间都可以构成临接关系. 二.有向图和无向图 若邻接顶点u和v的次序无所谓,则(u,v)是无向边(undirected edge).所有边均为无方向的

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

目前,Amundsen并不支持表级别和列级别的数据血缘功能,也没有办法展示数据的来龙去脉. 作为Amundsen一项非常核心的功能,Lineage功能早已经提上日程,并进入设计与研发阶段.本位将展示此功能的一些基本设计. 概述 初步设计是通过表详情页,进入到相关页面,来展示表的来源与输出. 作为这项新的功能,就涉及到了几个新的概念. 新的概念 Lineage:这是一个术语,代表了数据流的传递过程,从一个实体到另一个实体.特别是ETL的过程,重点关注表到表,列到列的数据流转过程. Upstream

  l  数据血缘关系(data lineage) 数据血缘属于数据治理中的一个概念,是在数据溯源的过程中找到相关数据之间的联系,它是一个逻辑概念.数据治理中经常提到血缘分析,血缘分析是保证数据融合的一个手段,通过血缘分析实现数据融合处理的可追溯.数据血缘是指数据产生的链路,直白点说,就是我们这个数据是怎么来的,经过了哪些过程和阶段. l  SQLFlow是什么?  SQLFlow 通过分析各种数据库对象定义(DDL)语句.数据操作(DML) 语句.ETL/ELT中使用的存储过程(Proceud

马哈鱼数据血缘分析器是一个分析数据血缘关系的平台,可以在线直接递交 SQL 语句进行分析,也可以选择连接指定数据库获取 metadata.从本地上传文件目录.或从指定 git 仓库获取脚本进行分析. 本文介绍如果利用马哈鱼来分析SQL的case-when语句中字段依赖关系. 一个简单的Case 考虑如下SQL: select case when a.kamut=1 and b.teur IS null then 'no locks' when a.kamut=1 then b.teur else

本文首发于 OPPO 数智技术公众号,WeChat ID: OPPO_tech 1.什么是图数据库 图数据库(Graph database)是以图这种数据结构存储和查询的数据库.与其他数据库不同,关系在图数据库中占首要地位.这意味着应用程序不必使用外键或带外处理(如 MapReduce)来推断数据连接.与关系数据库或其他 NoSQL 数据库相比,图数据库的数据模型也更加简单,更具表现力. 图数据库在社交网络.知识图谱.金融风控.个性化推荐.网络安全等领域应用广泛. 2.图数据库调研 2.1.调研

本文首发于 NebulaGraph 公众号 NebulaGraph VEditor 是一个拥有高性能.高可定制的所见即所得图可视化编辑器前端库. NebulaGraph VEditor 底层基于 SVG 绘图,它通过合理抽象代码结构以易于二次开发和自定义绘制,极适用于审批流,工作流,血缘关系,ETL 处理,图查询等图(Graph)和网络(Network)型拓扑信息的所见即所得编辑和预览场景.在 NebulaGraph 项目中,VEditor 轻松支持了图查询,图编辑,图建模,图结构,图路径展示等

1.开始 在网站上传图片过程,经常用到缩略图功能.这里我自己写了一个图片处理的Image类,能生成缩略图,并且可以添加水印图. 2.如何生成缩略图 生成缩略图,关键的是如何计算缩放比率. 这里,我根据图片等比缩放,宽高的几种常见变化,得出一个算缩放比率算法是,使用新图(即缩略图)的宽高,分别除以原图的宽高,看哪个值大,就取它作为缩放比率: 缩放比率  = Max( { 新图高度  / 原图高度 ,  新图宽度  / 原图宽度 } ) 也就是: If ( (新图高度  / 原图高度)  >  (新

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一.箱线图 Box-plot 箱线图一般被用作显示数据分散情况.具体是计算一组数据的中位数.25%分位数.75%分位数.上边界.下边界,来将数据从大到小排列,直观展示数据整体的分布情况. 大部分正常数据在箱体中,上下边界之外的就是异常数据了. 上下边界的计算公式是: UpperLimit=Q3+1.5IQR=75%分位数+(75%分位数-25%分位数)1.5 LowerLimit=Q1-1.5IQR=25%分位数-(75%分位数-25%分位数)1.5 参数说明: 1.Q1表示下四分位数,即25%

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