注：本文方案适用于 4.1.6.2 之前版本。
1. 概述
1.1 应用场景
用户的 JSON 数据中包含多个数组字段，如下图所示：
希望解析数组字段，且解析后的字段一一对应。如下图所示：
1.2 实现思路
「JSON 解析」算子中，选择要解析的 JSON 字段后，修改 JSON 路径。
1.3 任务展示
FineDataLink 中的数据处理过程，详情参见：https://demo.finedatalink.com/ 「解析并关联多个JSON数组字段」。
2. 示例
2.1 获取 JSON 数据
用户实际环境中 JSON 数据的来源多样，本示例直接创建一个包含数组的 JSON 数据。
1）新建定时任务，拖入「数据转换」节点，进入「数据转换」节点。
2）拖入「Spark SQL」算子，模拟用户场景，创建包含数组的 JSON 数据。如下图所示：
SQL 语句如下所示：
| 点击展开更多 |
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2.2 解析数据
拖入「JSON 解析」算子，解析 JSON 数据。
1）选择源字段为 json，JSON 节点选择 sum、fields。
此时点击「数据预览」效果如下图所示：
解析后的数据为数组格式。我们需要修改 JSON 路径，解析数组字段，使得解析后的字段一一对应。
2）JSON 路径修改如下图所示：
| JSON 表达式 | 说明 |
|---|---|
| [0][*] | [0]：表示访问数组中的第一个元素。在 JSON 数组中，索引通常从 0 开始，所以 [0] 表示访问数组中的第一个元素 [*]：表示通配符，用于表示匹配数组中的所有元素，即匹配当前位置处的数组的所有元素 [0][*] 表达式的含义是：访问 JSON 数组中的第一个元素，并获取该元素的所有子元素。这通常在嵌套的 JSON 结构中使用，以获取特定元素的子元素集合 |
JSON 路径更多介绍请参见：https://github.com/json-path/JsonPath
点击「数据预览」，效果如下图所示：
3）用户根据实际情况，继续数据进行处理或输出。
上一篇：JSON解析算子典型示例
