Jackson API を使用して大量の JSON ファイルを効率的に解析するにはどうすればよいですか?

大量の JSON ファイルの効率的な解析

提供された Auction.json ファイル ( 80k 行など)、最適なアプローチを選択すると、パフォーマンスと効率に大きな影響を与える可能性があります。この記事では、いくつかの戦略を検討し、データと利用可能なリソースの特性に基づいて最適なアプローチを推奨します。

無効なアプローチ

1. 行-行ごとの読み取り: JSON データを 1 行ずつ手動で解析することは、特に大規模なデータの場合、非現実的でエラーが発生しやすい可能性があります。 files.
2. JSON ファイルの分割: ファイルを複数の小さなファイルに分割することは、この目的のために特別に設計された利用可能な Java API が不足しているため、実現できない可能性があります。

推奨アプローチ: ストリーミングとツリーモデルを使用した Jackson API解析

Jackson API は、大きな JSON ファイルを効率的に解析するための強力なソリューションを提供します。これにより、ストリーミングとツリーモデル解析技術を組み合わせて利用できるようになります。このハイブリッド アプローチでは、ファイルをストリームとして処理し、順番に消費すると同時に、個々のオブジェクトを階層ツリー構造として表現する柔軟性が提供されます。

Jackson API の例

次のコード スニペットは、Jackson API を使用してストリーミング内の JSON ファイルを解析する方法を示しています。ファッション:

JsonFactory f = new MappingJsonFactory();
JsonParser jp = f.createJsonParser(new File(args[0]));
JsonToken current;
current = jp.nextToken();
while (jp.nextToken() != JsonToken.END_OBJECT) {
    String fieldName = jp.getCurrentName();
    current = jp.nextToken();
    if (fieldName.equals("records")) {
        if (current == JsonToken.START_ARRAY) {
            while (jp.nextToken() != JsonToken.END_ARRAY) {
                JsonNode node = jp.readValueAsTree();
                System.out.println("field1: " + node.get("field1").getValueAsText());
                System.out.println("field2: " + node.get("field2").getValueAsText());
            }
        } else {
            jp.skipChildren();
        }
    } else {
        jp.skipChildren();
    }
}

Jackson API アプローチの利点:

• 増分解析: データをロードせずに順次処理できます。ファイル全体がメモリに格納され、メモリ使用量が削減されます。
• 選択的読み方: API は、 ключно считывать необходимые данные, игнорируя ненужные ключи или элементы.
• 高パフォーマンス: Jackson は、効率的で最適化された JSON 処理機能で知られています。
• 柔軟な階層管理: ツリーモデル構造ネストされたオブジェクトと配列へのアクセスを、その順序に関係なく提供します。ファイル。

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