隨著數碼設備和互聯網的普及，我們生產和收集的數據量越來越大。Hadoop是一個分布式計算框架，它能處理大數據的存儲和分析。JSON是一種輕量級的數據交換格式，很多Web服務和API返回的數據都是JSON格式的。在這篇文章中，我們將介紹如何使用Hadoop快速導入JSON文件。

$ hdfs dfs -put /path/to/json/file /user/hadoop/json

在Hadoop分布式文件系統(HDFS)中創建/user/hadoop/json目錄，并將JSON文件上傳到該目錄中。這將啟動分布式上傳程序，將文件分散到所有可用的數據節點上。

$ hadoop jar /path/to/hadoop-streaming.jar \
-input /user/hadoop/json \
-output /user/hadoop/json-output \
-mapper "python /path/to/mapper.py" \
-reducer "python /path/to/reducer.py"\
-file /path/to/mapper.py \
-file /path/to/reducer.py

使用Hadoop流程序將JSON文件轉換為可處理的格式。該程序使用Python作為mapper和reducer處理器。您需要為mapper和reducer處理器提供.py文件，并使用-file參數傳遞它們。

mapper.py的代碼示例：

import json
import sys
for line in sys.stdin:
try:
data = json.loads(line)
key = data['key']
value = data['value']
print("%s\t%s" % (key, value))
except:
continue

mapper.py通過逐行讀取輸入JSON數據并解析它，提取鍵值對并輸出。這些鍵值對將作為reducer處理器的輸入。

reducer.py的代碼示例：

import sys
for line in sys.stdin:
key, value = line.strip().split('\t')
# 這里的處理邏輯可以根據實際需求進行修改
print("%s,%s" % (key, value))

reducer.py逐行讀取mapper處理器產生的輸入，提取鍵值對并按照需要處理數據。在這個例子中，我們將鍵值對作為CSV行輸出。

最后，Hadoop將生成處理器的輸出并將其保存在/user/hadoop/json-output目錄中。您可以使用Hadoop分布式文件系統命令將其取回并繼續處理。

$ hdfs dfs -get /user/hadoop/json-output /path/to/local/folder

上面的命令可以將結果從HDFS中取回并保存到本地文件系統。

總之，Hadoop是一個很好的大數據計算框架，可以處理任何類型的數據。JSON是現代Web應用程序中使用的最常見格式之一。本文介紹了如何使用Hadoop快速導入JSON文件，使其可以在Hadoop集群中進行處理。