您可能有大量應用程序產生的JSON數據互動式宣講，您可能需要對這些JSON數據進行整理，去除不想要的字段模式，或者只保留想要的字段，或者僅僅是進行數據查詢提升。

那么高品質，利用阿里云DataLakeAnalytics或許是目前能找到的云上很為便捷的達到這一目標的服務了。僅僅需要3步支撐能力，就可以完成對海量JSON數據的處理資源優勢，或者更為復雜的ETL流程。

利用各種手段特征更加明顯，將JSON數據投遞到OSSs://www.aliyun.com/product/oss）中估算。

通常，對于云上日志鏈路的可能性，還有一種JSON到OSS的投遞鏈路不要畏懼，可以參考“云原生日志數據分析上手指南”其中的JSON部分。

參考上述“云原生日志數據分析上手指南”問題，其中已經有海量JSON數據的分區(qū)模式建表方法了逐漸顯現。本例中，以非分區(qū)表為例系統穩定性，假設拓展基地，數據文件中每一行一個JSON數據，JSON數據放置的OSS路徑為：

則，在DLA中執(zhí)行建表：

json_remove

從JSON中去除指定JSONPath的數據體系流動性√剿鲃撔?？梢砸淮翁幚硪粋€JSONpath，也可以一次處理多個JSONpath實現了超越。注重：目前還不支持“..”等JSONpath的模糊匹配新產品，不久后會支持。

示例：

json_reserve

從JSON中保留指定JSONPath的數據相對開放，去除其他的數據推進高水平。可以一次處理一個JSONpath拓展應用，也可以一次處理多個JSONpath好宣講。注重：目前還不支持“..”等JSONpath的模糊匹配，不久后會支持領先水平。

示例：

還可以利用DataLakeAnalytics強大的云上數據處理能力，進行多源數據融合處理、分析戰略布局，回流到其他數據庫事關全面、存儲系統(tǒng)中。

更多信息請參考：s://datalakeanalytics.console.aliyun.com/overview

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本文作者：Roin