获取json数组数据或单个数据

本文介绍了解析单个及数组形式的JSON数据的方法,通过实例演示如何使用Java代码获取JSON对象中的特定字段值,并展示了如何遍历JSON数组进行数据提取。

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单个json数据

{“state”,"1"}

获取值的方法

JSONObject obj = new JSONObject(“放json数据,即{“state”,“1”}”)

string state = obj.getString("state")

state的值就是1


数组json数据

<string name="json_array">
    {"calendar": 
        {"calendarlist": 
            [ 
            {"calendar_id":"1705","title":"(\u4eb2\u5b50)ddssd","category_name":"\u9ed8\u8ba4\u5206\u7c7b","showtime":"1288927800","endshowtime":"1288931400","allDay":false}, 
            {"calendar_id":"1706","title":"(\u65c5\u884c)","category_name":"\u9ed8\u8ba4\u5206\u7c7b","showtime":"1288933200","endshowtime":"1288936800","allDay":false} 
            ] 
        } 
    }  </string>
解析代码:


public void parseJsonArray(String string){
    try {
        JSONObject jsonObject = new JSONObject(string).getJSONObject("calendar");
        JSONArray jsonArray = jsonObject.getJSONArray("calendarlist");
        StringBuffer sb = new StringBuffer();
        for(int i = 0;i < jsonArray.length();i ++){
            JSONObject json = (JSONObject) jsonArray.opt(i);
            String calendar_id = json.getString("calendar_id");
            String title = json.getString("title");
            String category_name = json.getString("category_name");
            String showtime = json.getString("showtime");
            String endshowtime = json.getString("endshowtime");
            String allDay = json.getString("allDay");
            sb.append("calendar_id: " + calendar_id + "\n\n" + "title: " + title + "\n\n" + 
                    "category_name: " + category_name + "\n\n" + "showtime: " + showtime + "\n\n" + 
                    "endshowtime: " + endshowtime + "\n\n" + "allDay: " + allDay + "\n\n" + 
                    "-------------------------------------\n\n");
        }
        text.setText(sb.toString());
    } catch (JSONException e) {
        e.printStackTrace();
    }

}


       

<think>好的,我现在要解决用户的问题:如何使用Flink从Kafka中读取消息并处理JSON数组。用户需要一个示例,所以我得先理清Flink和Kafka集成的关键点。 首先,用户提到JSON数组的反序列化,这意味着Kafka中的消息是JSON数组格式,比如一个包含多个对象的数组。Flink消费Kafka数据通常使用FlinkKafkaConsumer,而反序列化部分需要自定义,因为默认的反序列化器可能无法处理数组结构。 根据引用[3],Flink消费Kafka时可以使用自定义的KafkaDeserializationSchema。用户需要实现这个接口,将字节数据转换为Flink能处理的类型。比如,将JSON数组解析为Java的ListFlink的Tuple/POJO。 然后,引用[4]提到TypeInformationKeyValueSerializationSchema,但这里可能不适用,因为它只处理key和value。而用户的数据JSON数组,可能需要更复杂的解析。因此,自定义反序列化器是必要的步骤。 接下来,处理JSON数组。用户可能需要将数组拆分为单个元素,这可以使用FlatMap函数。例如,将每个JSON数组中的对象提取出来,作为独立的记录处理。这里需要用到JSON解析库,如JacksonGson,来将字符串转换为对象列表。 另外,引用[5]提到格式参数,比如raw格式的编码设置。不过JSON处理可能需要更具体的配置,比如确保字符集正确(UTF-8),但用户的问题更多是关于结构解析,而不是编码。 现在,构建示例步骤: 1. 创建自定义反序列化器,继承KafkaDeserializationSchema,在deserialize方法中将字节数据转换为字符串,然后解析为JSON数组。 2. 使用FlatMap操作将数组中的每个元素拆分,生成独立的记录。 3. 主程序里配置Kafka消费者,指定反序列化器,并添加数据流处理。 需要注意的是异常处理,比如JSON解析失败的情况,可能需要跳过错误数据记录日志。此外,类型信息需要正确传递,确保Flink能识别处理后的数据类型。 最后,验证示例代码的正确性,确保反序列化和拆分过程有效,并且能够处理各种JSON数组格式的数据。可能还需要考虑性能优化,比如重用解析器实例等。</think>以下是使用Flink从Kafka读取并处理JSON数组的完整实现方案: ### 步骤1:自定义反序列化器 实现`KafkaDeserializationSchema`接口,处理JSON数组格式数据: ```java public class JsonArrayDeserializer implements KafkaDeserializationSchema<List<JSONObject>> { private static final ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); @Override public List<JSONObject> deserialize(ConsumerRecord<byte[], byte[]> record) { try { // 解析JSON数组 return mapper.readValue(record.value(), new TypeReference<List<JSONObject>>(){}); } catch (IOException e) { throw new RuntimeException("JSON解析失败", e); } } @Override public TypeInformation<List<JSONObject>> getProducedType() { return TypeInformation.of(new TypeHint<List<JSONObject>>(){}); } } ``` ### 步骤2:配置Kafka消费者 ```java Properties properties = new Properties(); properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092"); properties.setProperty("group.id", "flink-group"); FlinkKafkaConsumer<List<JSONObject>> consumer = new FlinkKafkaConsumer<>( "your_topic", new JsonArrayDeserializer(), properties ); ``` ### 步骤3:处理数据流 ```java DataStreamSource<List<JSONObject>> stream = env.addSource(consumer); // 拆分数组为独立元素 SingleOutputStreamOperator<JSONObject> processed = stream .flatMap((List<JSONObject> arr, Collector<JSONObject> out) -> { arr.forEach(out::collect); }) .returns(JSONObject.class); // 示例处理:提取字段并过滤 processed .map(obj -> new Tuple2<>( obj.getString("id"), obj.getIntValue("value") )) .filter(t -> t.f1 > 100) .print(); ``` ### 关键配置说明 1. **反序列化核心**:通过`ObjectMapper`实现JSON数组到Java对象的转换,支持嵌套结构[^3] 2. **容错处理**:添加try-catch块防止脏数据导致任务失败[^1] 3. **类型声明**:必须正确指定`TypeInformation`以保证类型系统一致性[^4] 4. **字符编码**:默认使用UTF-8编码,与Kafka配置保持一致[^5]
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