Hive是一個開源數據倉庫解決方案，用于管理和分析大規模的結構化和非結構化數據。Hive提供了一種基于SQL的編程模型來查詢數據。Hive支持從不同的數據源中導入數據，其中包括JSON數據。

JSON(JavaScript Object Notation)是一種輕量級的數據交換格式。JSON數據通常有嵌套結構，而且不同的JSON數據可能具有不同的嵌套深度和結構。在處理JSON數據時，常常需要考慮數據的缺失結構，即一些JSON數據中可能缺少某些屬性或對象。

Hive支持從JSON數據中導入數據，同時根據需求忽略缺失結構。在Hive中，使用“json_tuple”函數來解析JSON數據。下面是一個使用json_tuple函數的示例：

create table json_table (
name string,
age int,
address struct,
phone array)
row format serde 'org.apache.hive.hcatalog.data.JsonSerDe';
insert into json_table
select json_tuple(column_name, 'name', 'age', 'address.street',
'address.city', 'address.zip', 'phone')
from json_file;

在上面的示例中，“JsonSerDe”被用來將JSON格式反序列化為Hive表。json_tuple函數用來指定要從JSON數據中提取的字段（第二個參數以逗號分隔）以及對應的Hive變量名稱（第三個以后的參數）。

在使用json_tuple函數時，我們可以指定缺失字段的默認值。例如，在下面的示例中，如果“address”字段缺失，缺失字段將被設置為“unknown”：

insert into json_table
select json_tuple(column_name, 'name', 'age', 
coalesce(address.street, 'unknown'), 
coalesce(address.city, 'unknown'), 
coalesce(address.zip, -1), phone)
from json_file;

在上面的示例中，“coalesce”函數用來檢查字段值是否為空。如果字段值為空，則返回指定的默認值。

總之，在使用Hive處理JSON數據時，要考慮缺失結構的問題。可以使用json_tuple函數來解析JSON數據，并通過指定默認值來忽略缺失結構。