这篇文章给大家介绍BIRT中文本与 JSON 关联该怎么做，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。

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BIRT对于两个数据源的联合提供了Joint DataSet的解决方案，它具有图形化的操作界面，可以完成简单的内外关联，但功能非常局限（几乎没有二次计算的能力，Join 后再计算只限于简单查询和固定查询，难以实现自由的组合查询和变量查询，更不能进行分组汇总再过滤这类多步骤计算）。

BIRT虽然支持CSV/TXT等文件作为数据源，但不能构建JSON数据源，一些开源社区提供了解析JSON数据源插件，几乎所有插件都非常底层，使用起来很不方便。

从能力上讲，只有自定义数据源可以完整的解决这个问题，但BIRT JAVA bean data source这种硬编码方式比较复杂，工作量巨大。

比如要处理这么个场景：sales.txt是tab分割的结构化文本，city.json是非结构化的JSON串，sales.txt的第2列和city.json的部分文本存在外键关系，需要将两个文件连接为二维表。示意图如下：

建议使用集算器，它是独立的数据计算引擎，拥有不依赖于数据库的计算能力，可以从多种多样的文件获取数据并混合关联运算，事实上，可以把集算器看作是语法更简单的BIRT JAVA bean data source。比如实现上面的问题，集算器脚本只需5行：

	A
1	=json(file("/workspace/city.json").read())
2	=A1.new(name,#1.(#1):desc,(firstblank=pos(desc," "),left(desc,firstblank-1)):key,right(desc,len(desc)-firstblank):value)
3	=file("/workspace/sales.txt").import@t()
4	=join(A3:sales,#2;A2:city,key)
5	=A4.new(sales.OrderID,sales.Client,sales.Amount,sales.OrderDate,city.name,city.value)

关联之后还能更方便地实施计算，比如：统计每个城市的销售额；只需在此基础上增加1行：=A5.groups(name;sum(Amount):amount)

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