Druid是一款快速、高性能、分布式的OLAP數(shù)據(jù)庫(kù)，可以用于數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘等應(yīng)用場(chǎng)景。它支持多種數(shù)據(jù)格式解析，包括CSV、TSV、JSON、ORC、Parquet、Avro等。

在本文中，將重點(diǎn)介紹Druid如何解析JSON數(shù)據(jù)。

Druid提供了兩種方式解析JSON數(shù)據(jù)：

1. JSONPATH

{
"type": "index_hadoop",
"ioConfig": {
"inputFormat": {
"type": "json",
"jsonPaths": [
"$.name",
"$.age"
]
},
"inputSpec": {
"type": "hadoop",
"paths": "hdfs://localhost:9000/user/input"
}
},
"dataSchema": {
"dataSource": "test",
"timestampSpec": {
"column": "timestamp",
"format": "yyyy-MM-dd"
},
"dimensionsSpec": {
"dimensions": [
"name",
"age"
]
},
"metricsSpec": []
}
}

使用JSONPATH方式解析JSON數(shù)據(jù)需要定義jsonPaths屬性，將需要解析的字段路徑進(jìn)行指定。

2. 行轉(zhuǎn)列

{
"type": "index_hadoop",
"ioConfig": {
"inputFormat": {
"type": "json",
"flattenSpec": {
"useFieldDiscovery": true
}
},
"inputSpec": {
"type": "hadoop",
"paths": "hdfs://localhost:9000/user/input"
}
},
"dataSchema": {
"dataSource": "test",
"timestampSpec": {
"column": "timestamp",
"format": "yyyy-MM-dd"
},
"dimensionsSpec": {
"dimensions": [
"name",
"age"
]
},
"metricsSpec": []
}
}

使用行轉(zhuǎn)列方式解析JSON數(shù)據(jù)需要定義flattenSpec屬性，將JSON數(shù)據(jù)進(jìn)行扁平化處理，將列轉(zhuǎn)為行。使用這種方式可以快速解析多層嵌套的JSON數(shù)據(jù)，提升解析效率。

綜上所述，Druid提供了多種方式解析JSON數(shù)據(jù)，用戶可以根據(jù)實(shí)際情況選擇最合適的方式進(jìn)行解析。