大数据平台-SQL语法树解析器[calcite]使用

随着大数据技术的发展，国内大部分一线企业都开始自研大数据平台/流式平台/离线平台，在大数据平台产品中由于底层执行引擎种类较多，
如常见的kylin/clickhouse/hive/spark等，怎样让用户可以通过简单的方式来表达执行思路，好在这些开源框架都对外提供了sql语法，这使得用户只需要针对单独的执行引擎进行查询即可，
但每种数据库的方言截然不同，就像mysql的字符串截取SUBSTRING函数 到了oracle则必须要换成SUBSTR函数；

SQL方言问题已经成了平台层面上常见的问题，针对这类问题常见的解决思路是对外采用一致的标准SQL语法，对用户完全屏蔽底层引擎，
通过开发一个SQL语法解析服务，将标准SQL解析成各类引擎方言，从而实现一套SQL，到处执行；

基于平台层面架构设计如下图[简约版]，本人目前使用的是Flink中的语法解析工具apache-calcite语法解析包，由于网上资料较少，目前已实现了一个简单的Demo项目，已发布到GitHub上：
https://github.com/gl0726/bdp-bigdata-common/tree/master/sql-parser-common

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