使用 Jackson API 解析非常大的 JSON 文件的最佳策略是什么？-java教程-PHP中文网

使用 Jackson API 解析非常大的 JSON 文件的最佳策略是什么？

Susan Sarandon

发布： 2024-12-11 01:12:11

原创

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What's the Optimal Strategy for Parsing Very Large JSON Files Using Jackson API?

解析大量 JSON 文件的最佳策略

简介

解析大型 JSON 文件由于其庞大的大小和复杂的结构可能会带来挑战。本文探讨了处理此类文件的最有效方法，利用 Jackson API 的流式处理和树模型解析功能。

最佳方法

Jackson API 为解析大量文件提供了强大的解决方案。 JSON 文件。它支持流式和树模型解析的组合方法。这种方法涉及流式传输整个文件，然后将各个对象读入树结构。该技术优化了内存使用，同时允许轻松处理巨大的 JSON 文件。

示例

让我们考虑以下 JSON 输入：

{ 
  "records": [ 
    {"field1": "aaaaa", "bbbb": "ccccc"}, 
    {"field2": "aaa", "bbb": "ccc"} 
  ] ,
  "special message": "hello, world!" 
}

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Jackson API 实现

以下 Java 代码片段演示了如何使用 Jackson 解析此文件API：

import org.codehaus.jackson.map.*;
import org.codehaus.jackson.*;

import java.io.File;

public class ParseJsonSample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        JsonFactory f = new MappingJsonFactory();
        JsonParser jp = f.createJsonParser(new File(args[0]));
        JsonToken current;
        current = jp.nextToken();
        if (current != JsonToken.START_OBJECT) {
            System.out.println("Error: root should be object: quiting.");
            return;
        }
        while (jp.nextToken() != JsonToken.END_OBJECT) {
            String fieldName = jp.getCurrentName();
            // move from field name to field value
            current = jp.nextToken();
            if (fieldName.equals("records")) {
                if (current == JsonToken.START_ARRAY) {
                    // For each of the records in the array
                    while (jp.nextToken() != JsonToken.END_ARRAY) {
                        // read the record into a tree model,
                        // this moves the parsing position to the end of it
                        JsonNode node = jp.readValueAsTree();
                        // And now we have random access to everything in the object
                        System.out.println("field1: " + node.get("field1").getValueAsText());
                        System.out.println("field2: " + node.get("field2").getValueAsText());
                    }
                } else {
                    System.out.println("Error: records should be an array: skipping.");
                    jp.skipChildren();
                }
            } else {
                System.out.println("Unprocessed property: " + fieldName);
                jp.skipChildren();
            }
        }
    }
}

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