Byzer-lang 拥有声明式语言的特点，这和 SQL 非常类似。不同的是，Byzer-lang 也支持 Python 脚本，用户也可以使用 Scala/Java 动态开发和注册 UDF 函数，这使得其灵活度得到了很大提高。

Byzer-lang 针对大数据领域的流程抽象出了如下几个句法结构：

1. 数据加载/Load
2. 数据转换/Select
3. 数据保存/Save
4. 代码引入/Include
5. 宏函数/!Macro
6. 变量设置/Set
7. 分支语句/!If|!Else

而针对机器学习领域，也做了类似的抽象：

1. 模型训练/Train｜Run
2. 模型注册/Register
3. 模型预测/Predict

此外，在代码复用上，Byzer-lang 支持脚本和包的管理。

数据加载/Load

load excel.`./example-data/excel/hello_world.xlsx` 
where header="true" 
as hello_world;

在上面的语句中，通过 load 关键字进行加载申明。加载的数据格式为 excel , 路径为 ./example-data/excel/hello_world.xlsx, 加载的过程中配置参数在 where/options 子语句中。加载后的结果是一张表，使用 as 语法 进行命名，名称为 hello_world。

Byzer-lang 几乎可以加载市面上主流的数据源和数据格式：

1. 数据源： JDBC 协议的数据库， 多种云上对象存储，HDFS...

2. 数据格式：例如 text， image， csv， json， xml 等文件格式

数据转换/Select

Byzer-lang 可以使用 select 句式处理加载后的数据。

load excel.`./example-data/excel/hello_world.xlsx` 
where header="true" 
as hello_world;

select hello from hello_world as output;

在这里例子中使用兼容 Spark SQL 的语法对 hello-world 表进行处理。

数据保存/Save

load excel.`./example-data/excel/hello_world.xlsx` 
where header="true" 
as hello_world;

save overwrite hello_world as csv.`./tmp/hw` where header="true";

save 表示要对表进行保存。overwrite 为两种 mode 中（overwrite，append）的一种，表示对目标对象进行覆盖。 hello_world 则是被保存的表。 as 后面紧接着保存的格式和路径。 最后保存的配置选项在 where/options 子句中。

代码引入/Include

在同一个项目里，脚本之间的引用可以通过 include 句式来完成。

include project.`./src/common/PyHeader.mlsql`;

这个语法在桌面版中有效。不同的 Notebook 实现，则可能会有不同，但总体格式是一致的。

如果希望达到包级别的复用，Byzer-lang 使用 Github 作为包管理器。举例，lib-core 是 Byzer-lang 的一个示例 Lib：

https://github.com/allwefantasy/lib-core

可以通过如下代码将该库引入自己的项目：

include lib.`github.com/allwefantasy/lib-core`
where 
libMirror="gitee.com"
and alias="libCore";

接着，引入 hello 脚本：

include local.`libCore.udf.hello`;
select hello() as name as output;

结果为：name: hello world，最后就可以在 select 句式中使用 hello 函数了。

宏函数/!Macro

标准 SQL 中也有函数，Byzer-lang 的宏函数则是 SQL 层级的。

譬如每次都写完整的 load 语句是一件比较麻烦的事情。可以将其进行封装：

set loadExcel = '''
load excel.`{0}` 
where header="true" 
as {1}
''';

!loadExcel ./example-data/excel/hello_world.xlsx helloTable;

宏函数使用类似命令行的方式进行参数传递，使用前缀 ! 进行宏函数的调用。

宏函数也支持命名参数：

set loadExcel = '''
load excel.`${path}` 
where header="true" 
as ${tableName}
''';

!loadExcel _ -path ./example-data/excel/hello_world.xlsx -tableName helloTable;

Native UDF

Byzer-lang 支持用户使用 Java/Scala 编写 UDF 函数。 Byzer-lang 的一大优势是，随写随用。

register ScriptUDF.`` as arrayLast 
where lang="scala"
and code='''def apply(a:Seq[String])={
      a.last
}'''
and udfType="udf";

select arrayLast(array("a","b")) as lastChar as output;

结果为：lastChar: b

在上面的代码中定义了一个 arrayLast 的函数，该函数的逻辑是获取数组中最后一个值。通过 register 句式注册完成后， 就可以在 select 句式中直接使用，效果和内置的函数一样。

变量设置/Set

Byzer-lang 也支持变量。变量使用 set 进行声明。

比如：

set a="b";

变量可以被应用于 select 句式中：

select "${a}" as a as output;

结果为：a

在 Byzer-lang 中，变量引用主要以 ${} 的方式进行，分支条件表达式则是特例，它以 :VariableName 形式进行引用。

分支语句/!If|!Else

Byzer-lang 支持高级别的分支语句。

示例如下：

set a = "wow,jack";

!if ''' split(:a,",")[0] == "wow" ''';
   select 1 as a as b;
!else;
   select 2 as a as b;
!fi;

select * from b as output;

亦或是：

select 1 as a as mockTable;
set b_count=`select count(*) from mockTable ` where type="sql" and mode="runtime";

!if ''':b_count == 1 ''';    
    select 1 as a  as final_table;
!else;    
    select 2 as a  as final_table;
!fi;    

select * from final_table as output;

结果为：a: 1

机器学习 —— 模型训练/Train｜Run

load/select 句式可以完成对数据的加载，关联，预处理等相关工作。 处理完成后，可以对结果表使用 train 句式进行训练。

train mock_data as RandomForest.`/tmp/models/randomforest` where

keepVersion="true" 

and evaluateTable="mock_data_validate"

and `fitParam.0.labelCol`="label"
and `fitParam.0.featuresCol`="features"
and `fitParam.0.maxDepth`="2";

这句话表示，使用 mock_data 表为训练数据，使用 RandomForest 进行训练，训练的参数在 where/options 子句中申明。 得到的模型保存在 /tmp/models/randomforest 中。

机器学习 —— 模型注册/Register

训练成功得到模型文件后，就可以将模型注册成 UDF 函数供后续将模型应用于批，流，API中。 此时可以使用 register 句式完成模型到 UDF 的注册。

register RandomForest.`/tmp/models/randomforest` as model_predict;
select vec_array(model_predict(features)) as predicted_value from mock_data as output;

机器学习 —— 模型预测/Predict

predict 顾名思义，应该和机器学习相关预测相关。比如上面的 train 示例中，用户将随机森林的模型放在了 /tmp/models/randomforest 目录下，用户可以通过 predict 语句加载该模型，并且对表 testData 进行预测。

示例代码如下：

predict testData as RandomForest.`/tmp/models/randomforest`;

Byzer-python 支持

Byzer 通过 Byzer-python 支持 Python 脚本。 如果用户在 Byzer Notebook 中使用，将会更加易用。

下面展示的是一段纯 Byzer-lang 的代码：

select 1 as a as mockTable;

-- 设置 python 输出模式
!python conf "schema=st(field(a,long))";

-- 设置执行 python 代码的虚拟环境
!python env "PYTHON_ENV=source /opt/miniconda3/bin/activate ray1.8.0";

run command as Ray.`` where 
inputTable="mockTable"
and outputTable="newMockTable"
and code='''
from pyjava.api.mlsql import RayContext

ray_context = RayContext.connect(globals(),None)

newrows = []
for row in ray_context.collect():
    row["a"] = 2
    newrows.append(row)

    
context.build_result(newrows)
''';

select * from newMockTable as output;

在 Notebook 中，语法会得到简化，可以在单独的 cell 里写 Python 脚本。

插件支持

run/train 以及数据源等很多东西都是可以通过插件进行扩展的。

安装和使用第三方插件很容易，比如：

!plugin app remove  "mlsql-mllib-3.0";
!plugin app add - "mlsql-mllib-3.0";

插件管理器会自动从 store.mlsql.tech 网站下载最新版本的指定插件。

安装完成后，就可以使用一个名称为 SampleDatasetExt 的 插件 。

使用该插件可以生成测试数据：

run command as SampleDatasetExt.`` 
where columns="id,features,label" 
and size="100000" 
and featuresSize="100" 
and labelSize="2" 
as mockData;

该插件会产生一个叫 mockData 的表，该表有三个字段 id，features，label，条数 100000, 特征长度 100, 分类种类为 2.

作用域

Byzer-lang 是解释型语言。 变量，宏函数， UDF 注册，select 临时表等等， 都遵循如下规则：

1. 声明后即可使用
2. 多次声明，后面的会覆盖覆盖前面的
3. 除了变量，宏函数默认是 request 生命周期， 其他元素比如 UDF 注册， select 临时表等都是 session 声明周期。

request , 仅在当前执行阶段有效，不能跨 Cell 使用。 session , 和用户生命周期绑定，可跨 Cell 使用。 默认 1 小时没有发生任何访问，用户 session 会被释放。