DStream是Spark Streaming核心處理數據的抽象對象，可以從數據源（如Kafka、Flume等）創建，并對數據流進行基礎的轉換操作，如map、filter等。對于JSON格式的數據，DStream同樣支持處理。

在使用DStream處理JSON數據時，我們首先需要將流中的每個數據以字符串的形式讀入，然后使用Spark SQL提供的SparkSession解析JSON字符串，形成DataFrame，最后將DataFrame轉換為DStream即可，具體代碼如下：

val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(5))
val dstream = ssc.receiverStream(new CustomReceiver)
dstream.foreachRDD { rdd =>if (!rdd.isEmpty()) {
val spark = SparkSession.builder().config(rdd.sparkContext.getConf).getOrCreate()
import spark.implicits._
val df = spark.read.json(rdd.map(_.toString).toDS())
val jsonDStream = df.as[String].rdd
// 對jsonDStream進行其他操作
}
}

代碼中的CustomReceiver可以自定義實現，用于讀取數據源，例如從Kafka中讀取消息。需要注意的是，在使用SparkSession解析JSON字符創時，需要保證JSON數據格式的正確性，否則解析過程會出現異常。如果出現某個字符串無法解析成JSON，可以使用異常處理機制進行處理。

在得到JSON格式的DStream后，我們可以對其進行各種操作，如過濾、分組、計算等。Spark Streaming也提供了一些針對JSON格式的一些轉換操作，如map、flatMap等，代碼如下：

val jsonStringDStream = jsonDStream.map { jsonString =>val jsonObj = JsonParser.parseString(jsonString).getAsJsonObject
jsonObj.get("message").getAsString + " processed"
}

代碼中，我們先將JSON字符串轉換成Jsonobject對象，然后通過get方法獲取特定字段，進行處理后再轉換為新的JSON格式字符串。得到新的JSON格式字符串后，可以將其發送到Kafka等下一步處理流中。

需要注意的是，在使用JsonParser解析JSON字符串時，需要導入com.google.gson.JsonParser包，否則會報錯。