Json 格式是一种常见的格式，在NoSQL关系型数据库中比较常见，但是NoSQL与关系型数据库相比，SQL一般无法被使用，所以通常采用解析的方法。Scala中正好有这个包，如果有大规模数据，可以再Spark上部署。但是大数据情况下，Map、Reduce可能会因为数据异常导致报错，因此我们需要用try-catch 模块会解决之一问题。Scala中有Either[L,R]数据类型，能够表示操作的返回类型，来判断返回的结果。具体等我详细研究后，补充。
import scala.util.parsing.json.JSON
解析完之后，通常要判断是否具有解析内容，如果有，进行下一步操作，可以采用.toString方式，然后split字符串，利用代码抽取需要的数据.举个例子：最后你想要什么，再进行后续补充，在结果中进行抽取。
import scala.util.parsing.json.JSON
val str1 = "{\"et\":\"kanqiu_client_join\",\"vtm\":1435898329434,\"body\":{\"client\":\"866963024862254\",\"client_type\":\"android\",\"room\":\"NBA_HOME\",\"gid\":\"\",\"type\":\"\",\"roomid\":\"\"},\"time\":1435898329}"
val result = JSON.parseFull(str1)
val a = result.split(',')
val deal_data = a(1)
val need_data = deal_data.split(',')