Avro是一種數據序列化格式，能夠將復雜的數據結構序列化、反序列化，并支持跨語言的數據傳輸。而解析JSON數據是Avro常見的一種用法。

在使用Avro解析JSON數據之前，首先需要定義Avro的Schema。

{
"namespace": "example.avro",
"type": "record",
"name": "User",
"fields": [
{"name": "name", "type": "string"},
{"name": "age", "type": "int"},
{"name": "address", "type": {"type":"record", "name":"Address", "fields":[
{"name": "street", "type": "string"},
{"name": "city", "type": "string"},
{"name": "country", "type": "string"}
]}}
]
}

上述Schema定義了一個User類型，包含了name、age和address三個字段。其中address是一個嵌套的record類型，包含了street、city和country三個字段。

接下來，就可以使用Avro提供的工具類將JSON數據轉換成Avro的GenericRecord對象：

import org.apache.avro.Schema;
import org.apache.avro.generic.GenericData;
import org.apache.avro.generic.GenericRecord;
import org.apache.avro.io.DatumReader;
import org.apache.avro.io.DatumWriter;
import org.apache.avro.io.Decoder;
import org.apache.avro.io.DecoderFactory;
import org.apache.avro.io.Encoder;
import org.apache.avro.io.EncoderFactory;
import org.apache.avro.specific.SpecificDatumReader;
import org.apache.avro.specific.SpecificDatumWriter;
import org.json.JSONObject;
public class AvroJsonParser {
public static GenericRecord parseJson(String json, Schema schema) throws Exception {
GenericRecord record = new GenericData.Record(schema);
JSONObject jsonObj = new JSONObject(json);
for (Schema.Field field : schema.getFields()) {
if (jsonObj.has(field.name())) {
Object value = jsonObj.get(field.name());
if (field.schema().getType().equals(Schema.Type.RECORD)) {
value = parseJson(value.toString(), field.schema());
}
record.put(field.name(), value);
}
}
return record;
}
}

上述代碼中的parseJson方法接收一個JSON字符串和一個Avro Schema作為參數，返回一個對應的GenericRecord對象。在方法中，會遍歷Schema中定義的所有字段，并從JSON對象中取出對應的值賦給GenericRecord。

具體實現中，需要注意對于嵌套的record類型，需要遞歸調用parseJson方法。

使用Avro解析JSON數據，可以方便地將JSON數據序列化成通用的格式，實現跨語言的數據傳輸。而通過定義好的Avro Schema，也可以確保數據的類型和結構是一致的。