Hadoop是一個用于處理大規模數據的分布式計算框架，而JSON是一種輕量級的數據交換格式，使用廣泛。在大數據處理中，我們常常需要對大量的JSON數據進行處理和分析。本文將介紹如何使用Hadoop處理JSON數據。

Hadoop通過MapReduce模型進行數據處理，其中Mapper用于從輸入數據中提取每條記錄，并將其轉換為鍵值對的形式，Reducer則進行數據聚合和分析。而在處理JSON數據時，我們需要使用JSON庫解析JSON字符串，并將其轉換為鍵值對。

代碼示例：使用JsonParser解析JSON數據，并將其轉換為鍵值對
JsonParser parser = new JsonParser();
JsonObject jsonObject = parser.parse(jsonString).getAsJsonObject();
for (Map.Entry<String,JsonElement> entry: jsonObject.entrySet()) {
String key = entry.getKey();
String value = entry.getValue().getAsString();
//進行處理和分析
}

在將JSON數據轉換為鍵值對后，可以將其作為Mapper的輸出，進行進一步的分析和處理。在Reducer中，可以對鍵值對進行聚合，計算統計數據等。

當數據量較大時，為了提高處理速度，我們可以搭建Hadoop集群。在集群中，數據會被分成多個塊，分布到不同的計算節點上，每個計算節點通過并行計算來加快處理速度。

除了Hadoop自帶的MapReduce框架，還有一些第三方的分布式計算框架，例如Apache Spark和Apache Flink，它們也可以用于處理大規模的JSON數據。這些框架使用不同的數據結構和算法來實現數據處理和分析，可根據具體情況選擇合適的框架。