Java 如何使用ApacheCamel处理大型JSON数组

我想实现与CSV流式处理类似的功能：

//read input file
.split(body().tokenize("\n", 100, false)).streaming()
            .unmarshal(new BindyCsvDataFormat( ...

我可以控制输入文件的内容，例如，我可以将每个JSON对象放在新行上，每个对象后面不带JSON起始数组和逗号：

{"id": "foo1"}
{"id": "foo2"}
...

然后遵循CSV中的相同流程（拆分和流），但我无法使用

ListJacksonDataFormat

或

.json（JsonLibrary.Jackson）

如何做到这一点？ 或者有没有其他读取大JSON数组的方法

注意：

---

这种处理必须很快，因此我无法按照说明将csv解组然后封送JSON（这似乎是一个很好的解决办法）。

您可以使用jsonpath拆分JSON消息（并在拆分器EIP中为更大的消息启用流式处理）

---

我最终得到了以下解决方案：

.split(body().tokenize("\n", 1_000, false))
.streaming()
.process(exchange -> {
    String[] body = exchange.getIn().getBody(String.class).split("\n");
    var records = new ArrayList<FooBar>(body.length);
    for(String line: body) {
         records.add(objectMapper.readValue(line, FooBar.class));
    }
    exchange.getIn().setBody(records);
})

.split（body（）.tokenize（“\n”，1\u 000，false））
.streaming（）
.流程（交换->{
String[]body=exchange.getIn（）.getBody（String.class）.split（“\n”）；
var记录=新的ArrayList（body.length）；
for（字符串行：正文）{
add（objectMapper.readValue（line，FooBar.class））；
}
exchange.getIn（）.setBody（记录）；
})

objectMapper

是

com.fasterxml.jackson.databind.objectMapper

---

例如，一个3.5 GB的文件在大约1.2分钟内处理完毕。

在使用CSV时，我发现分批处理（例如，一次处理100个对象）比逐个处理快，但我不知道如何使用json path做到这一点。我只有一个大阵列，包含多达10k的小对象。