在处理 JSON 数据时，我们经常需要对特定字段的数值进行聚合计算，例如求和、平均值等。Jolt 提供了灵活的转换规则来应对这类需求。本文将以一个具体的例子，演示如何利用 Jolt 将一个 JSON 对象中所有子字段的数值进行求和，并将总和作为一个新字段添加到输出中。
场景描述与目标
假设我们有如下的输入 JSON 数据，其中 accounts 对象包含了多个账户及其对应的数值：
{
"accounts": {
"canara": 1,
"sbi": 0,
"axis": 1,
"hdfc": 0
}
}我们的目标是计算 accounts 对象中所有数值（1, 0, 1, 0）的总和，并将这个总和作为名为 "total accounts" 的新字段添加到 JSON 的根级别，同时保留原始的账户信息。期望的输出如下：
{
"canara": 1,
"sbi": 0,
"axis": 1,
"hdfc": 0,
"total accounts": 2
}Jolt 转换规则详解
为了实现上述目标，我们将构建一个包含三个操作步骤的 Jolt 规范。这三个步骤协同工作，分别负责数据的提取、计算和最终的结构整理。
步骤一：提取并收集数值
首先，我们需要将 accounts 对象中的所有键值对提升到根级别，并同时将所有的数值收集到一个临时的数组中，以便后续进行求和。
Jolt 规范片段：
[
{
"operation": "shift",
"spec": {
"accounts": {
"*": [
".&",
"accountsAccumulator"
]
}
}
}
]解释：
本文档主要讲述的是Android数据格式解析对象JSON用法；JSON可以将Java对象转成json格式的字符串，可以将json字符串转换成Java。比XML更轻量级，Json使用起来比较轻便和简单。JSON数据格式，在Android中被广泛运用于客户端和服务器通信，在网络数据传输与解析时非常方便。希望本文档会给有需要的朋友带来帮助；感兴趣的朋友可以过来看看
- "operation": "shift"：这是一个 shift 操作，用于重塑 JSON 结构。
- "accounts": { ... }：匹配输入 JSON 中的 accounts 字段。
- "*": [".&", "accountsAccumulator"]：这是核心的映射规则。
- "*"：匹配 accounts 对象下的所有键（例如 "canara", "sbi"）。
- ".&"：将匹配到的值（例如 1）映射到其原始键（例如 "canara"）在输出的根级别。这意味着 {"canara": 1} 会被提升为 {"canara": 1}。
- "accountsAccumulator"：同时，将匹配到的值（例如 1）收集到一个名为 accountsAccumulator 的数组中。由于 accountsAccumulator 没有指定键，Jolt 会自动将其作为数组处理，每次匹配到的值都会被追加到这个数组中。
经过此步骤后的中间结果：
{
"canara": 1,
"sbi": 0,
"axis": 1,
"hdfc": 0,
"accountsAccumulator": [1, 0, 1, 0]
}步骤二：计算总和
接下来，我们将使用 modify-overwrite-beta 操作来计算 accountsAccumulator 数组中所有数值的总和，并将结果赋值给一个新的字段 "total accounts"。
Jolt 规范片段：
[
{
"operation": "modify-overwrite-beta",
"spec": {
"total accounts": "=intSum(@(1,accountsAccumulator))"
}
}
]解释：
- "operation": "modify-overwrite-beta"：这是一个 modify 操作的变体，用于在现有数据上进行计算并可能覆盖现有值。
- "total accounts": "=intSum(@(1,accountsAccumulator))"：
- "total accounts"：定义了要创建或修改的新字段名。
- "=intSum(...)"：调用 Jolt 内置的 intSum 函数来计算整数和。
- @(1,accountsAccumulator)：这是一个 Jolt 的引用路径表达式。
- @ 表示引用当前上下文的数据。
- (1,accountsAccumulator) 表示从当前层级向上回溯一层（即根级别），查找名为 accountsAccumulator 的字段。这将引用到上一步生成的 [1, 0, 1, 0] 数组。
经过此步骤后的中间结果：
{
"canara": 1,
"sbi": 0,
"axis": 1,
"hdfc": 0,
"accountsAccumulator": [1, 0, 1, 0],
"total accounts": 2
}步骤三：清理与整理
最后一步是清理掉在转换过程中创建的临时字段 accountsAccumulator，并确保所有其他字段都保留在最终输出中。
Jolt 规范片段：
[
{
"operation": "shift",
"spec": {
"accountsAccumulator": null,
"*": "&"
}
}
]解释：
- "operation": "shift"：再次使用 shift 操作进行结构整理。
- "accountsAccumulator": null：将 accountsAccumulator 字段映射到 null，这在 shift 操作中意味着该字段将被移除。
- "*": "&"：这是一个通配符规则，表示将所有其他字段（即 canara, sbi, axis, hdfc, total accounts）原样保留在当前层级。& 表示将匹配到的键和值都保持不变。
经过此步骤后的最终结果：
{
"canara": 1,
"sbi": 0,
"axis": 1,
"hdfc": 0,
"total accounts": 2
}完整的 Jolt 规范
将上述三个步骤组合起来，就得到了完整的 Jolt 转换规范：
[
{
"operation": "shift",
"spec": {
"accounts": {
"*": [
".&",
"accountsAccumulator"
]
}
}
},
{
"operation": "modify-overwrite-beta",
"spec": {
"total accounts": "=intSum(@(1,accountsAccumulator))"
}
},
{
"operation": "shift",
"spec": {
"accountsAccumulator": null,
"*": "&"
}
}
]使用示例
输入 JSON：
{
"accounts": {
"canara": 1,
"sbi": 0,
"axis": 1,
"hdfc": 0
}
}Jolt 规范：
[
{
"operation": "shift",
"spec": {
"accounts": {
"*": [
".&",
"accountsAccumulator"
]
}
}
},
{
"operation": "modify-overwrite-beta",
"spec": {
"total accounts": "=intSum(@(1,accountsAccumulator))"
}
},
{
"operation": "shift",
"spec": {
"accountsAccumulator": null,
"*": "&"
}
}
]输出 JSON：
{
"canara": 1,
"sbi": 0,
"axis": 1,
"hdfc": 0,
"total accounts": 2
}注意事项与总结
- 操作顺序至关重要：Jolt 规范中的操作是按顺序执行的。本例中，必须先使用第一个 shift 收集数据，然后 modify-overwrite-beta 才能计算，最后再用第二个 shift 清理。
- 数学函数选择：Jolt 的 modify 操作提供了多种数学函数，如 intSum (整数求和), doubleSum (浮点数求和), intMax (最大整数), doubleMin (最小浮点数) 等。根据数据类型选择合适的函数。
- 临时字段的使用：为了实现复杂的转换，创建临时字段（如 accountsAccumulator）是一种常见且有效的策略。在转换完成后，记得清理这些临时字段以保持输出的整洁。
- 路径表达式的灵活运用：@(1,fieldName) 这种路径表达式在 Jolt 中非常强大，它允许我们从当前操作的上下文向上或向下引用数据。
- 可扩展性：如果 accounts 内部的结构发生变化，或者需要对其他类似的数值集合进行求和，只需要调整 shift 规则中的路径即可。
通过上述教程，我们详细了解了如何利用 Jolt 的 shift 和 modify-overwrite-beta 操作，高效地实现 JSON 对象中数值的聚合计算。掌握这些核心概念和技巧，将有助于您在数据处理中更灵活地运用 Jolt 进行复杂的 JSON 转换。
