您可能有大量應用程式產生的json資料，您可能需要對這些json資料進行整理，去除不想要的字段，或者只保留想要的字段，或者僅僅是進行資料查詢。
那麼，利用阿里雲data lake analytics或許是目前能找到的雲上最為便捷的達到這一目標的服務了。僅僅需要3步，就可以完成對海量json資料的處理，或者更為複雜的etl流程。
利用各種手段，將json資料投遞到oss中。
通常，對於雲上日誌鏈路，還有一種json到oss的投遞鏈路，可以參考「雲原生日誌資料分析上手指南」其中的json部分。
參考上述「雲原生日誌資料分析上手指南」，其中已經有海量json資料的分割槽模式建表方法了。本例中，以非分割槽表為例，假設，資料檔案中每一行乙個json資料，json資料放置的oss路徑為：
oss://your_bucket/json_data/...create external table ******_json (
data string
)stored as textfile
location 'oss://your_bucket/json_data/';
從json中去除指定json path的資料。可以一次處理乙個json path，也可以一次處理多個json path。注意：目前還不支援「..」等json path的模糊匹配，不久後會支援。
json_remove(json_string, json_path_string) -> json_string
json_remove(json_string, array[json_path_string]) -> json_string
select json_remove(
', "glosssee": "markup"}}
}}
}', '$.glossary.glossdiv') a;
-> }
select json_remove(
', "glosssee": "markup"}}
}}
}', array['$.glossary.title', '$.glossary.glossdiv.title']) a;
,"id":"sgml","acronym":"sgml","abbrev":"iso 8879:1986"}}}}}
從json中保留指定json path的資料，去除其他的資料。可以一次處理乙個json path，也可以一次處理多個json path。注意：目前還不支援「..」等json path的模糊匹配，不久後會支援。
json_reserve(json_string, json_path_string) -> json_string
json_reserve(json_string, array[json_path_string]) -> json_string
select json_reserve(
', "glosssee": "markup"}}
}}
}', array['$.glossary.title']) a;
-> }
select json_reserve(
', "glosssee": "markup"}}
}}
}', array['$.glossary.title', '$.glossary.glossdiv.title', '$.glossary.glossdiv.glosslist.glossentry.id']) a;
-> "glossary":},"title":"s"}}}
遠離雲計算風險三步走
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