由于使用了条件语句,运行如果提示Could not find Janino library on the class path 错误需要添加janino依赖: <! -- The org.codehaus.janino:commons-compiler:2.6.1 dependency --> <! be automatically pulled in by Maven's transitivity rules --> <dependency> <groupId>org.codehaus.janino </groupId> <artifactId>janino</artifactId> <version>3.0.6</version> </dependency>
考虑到性能、易用性选用 janino 将动态规则动态编译出 class。然后作为动态规则引擎使用。后面会详述选用 janino 的原因。 做的,因此就比较了 janino 和 groovy 的性能差异,janino 编译出的原生 class 性能接近原生 class,是 Groovy 的 4 倍左右。 :745 ms groovy:4110 ms java:1097 ms janino:1170 ms groovy:4052 ms java:916 ms janino:1117 ms groovy :4311 ms java:915 ms janino:1112 ms groovy:4382 ms java:921 ms janino:1104 ms groovy:4321 ms 重复执行了很多次 所以此处我们选择性能更好的 janino。
="STDOUT"/> </then> </if> </root> pom.xml中需要添加依赖 <dependency> <groupId>org.codehaus.janino </groupId> <artifactId>janino</artifactId> <version>3.0.11</version> </dependency> 过滤异常栈 异常栈可以非常有效地帮助定位问题
代码编译:通过janino实现的。 Janino 是一个超级小但又超级快的 Java™ 编译器. Janino 不是一个开发工具, 而是作为运行时的嵌入式编译器,比如作为表达式求值的翻译器或类似于 JSP 的服务端页面引擎。 通过引入了 Janino 来编译生成的代码,结果显示 SQL 表达式的编译时间减少到 5ms。
influxdb-java.version>2.9</influxdb-java.version> <jackson.version>2.9.6</jackson.version> <janino.version >3.0.8</janino.version> <javax-annotation.version>1.3.2</javax-annotation.version> <javax-cache.version
使用springProfile和springProperty实现多环境的灵活配置,不用再使用多个不同的配置文件logback-{profile}.xml,也不再需要额外的janino组件实现日志高级配置
configuration> 由于banmoon-logback-defined.xml中使用了if标签,请确保引入了下面这个依赖 <dependency> <groupId>org.codehaus.janino </groupId> <artifactId>janino</artifactId> </dependency> 上面的设置好了后,我们就可以正常使用了
version>1.2.10</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.codehaus.janino </groupId> <artifactId>janino</artifactId> <version>3.0.6</version> <
--logback.xml中如果使用if标签则需要 --> <dependency> <groupId>org.codehaus.janino</groupId> <artifactId>janino</artifactId> <version>3.1.9</version> </dependency
RelNode,并通过LINQ4j CodeGen生成Java代码,LINQ4j 是基于LINQ扩展的Java实现,可支持表示 Calcite中所有算子和表达式 执行阶段:如图蓝色,通过迭代器模式,基于Janino
配置文件 pom <dependency> <groupId>org.codehaus.janino</groupId> <artifactId>janino</artifactId>
logback-classic</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.codehaus.janino </groupId> <artifactId>janino</artifactId> <version>2.5.16</version>
其doExecute方法调用CodegenContext和CodeGenerator生成Java源代码字符串,然后使用Janino编译器动态编译为Java字节码,并加载到JVM中执行。 这个生成的类通过Janino编译器动态编译后,即可直接执行,避免了传统火山模型中的多次虚函数调用开销。 过滤和投影处理 } return false; // 表示处理完成 } } 第四步:编译与类加载 生成的 Java 代码字符串会被传递给 Janino 编译器(Spark 默认使用的 Janino 将源代码编译为 Java 字节码,然后通过 ClassLoader 动态加载到 JVM 中。 动态编译:使用 Janino 将代码编译为字节码。 类加载与实例化:通过自定义 ClassLoader 加载类并创建对象。 JVM 执行:调用生成的方法,直接以编译后的字节码运行,避免解释开销。
calcite的逻辑树节点;最终形成calcite的逻辑计划; 3、采用Flink自定义的优化规则和calcite火山模型、启发式模型共同对逻辑树进行优化,生成最优的Flink物理计划; 4、对物理计划采用janino product=$1,amount=$2) 主要做了如下几点优化: 1)过滤下压到tablescan节点,直接在输入的时候进行判断; 2)表达式提前预计算,如“2+3”之间计算出结果5; 5、再使用如下规则并使用janino
-- 支持在xml中写判断标签 --> <dependency> <groupId>org.codehaus.janino</groupId> <artifactId>janino</artifactId -- if表达式,需要Janino jar --> <! -- Janino 2.6.0版本开始,除了janino.jar之外, commons-compiler.jar也需要在类路径中 --> <if condition='property(
-- 支持在xml中写判断标签 --> <dependency> <groupId>org.codehaus.janino</groupId> <artifactId>janino</artifactId -- if表达式,需要Janino jar --> <! -- Janino 2.6.0版本开始,除了janino.jar之外, commons-compiler.jar也需要在类路径中 --> <if condition='property(
flink-table-runtime-blink_2.12\1.13.6\flink-table-runtime-blink_2.12-1.13.6.jar;E:\Maven\repository\org\codehaus\janino \janino\3.0.11\janino-3.0.11.jar;E:\Maven\repository\org\codehaus\janino\commons-compiler\3.0.11\commons-compiler
用到解释器的框架或场景 java中的表达式引擎 parsii JEval JEPLite expr Janino MathEval Java表达式引擎fel/groovy/expression4j/java
在 Spark 动态代码生成依赖 Janino compiler 做动态编译。Kylin 依赖 Calcite 做 sql 解析,Calcite 也会依赖 Janino compiler 动态编译。 对于 janino的 改动点不多,主要对类加载的操作由 Class.forName 改为 ClassLoader.loadClass。
-- 日志过滤器 --> <dependency> <groupId>org.codehaus.janino</groupId> <artifactId >janino</artifactId> </dependency> </dependencies> </project> redis-sentinel.properties