Hive是一個在Hadoop上運行的數據倉庫軟件，它被廣泛應用于數據分析和數據挖掘工作。Hive的一大優點就是它能夠解析非常復雜的JSON數據，這對于處理日志等非結構化數據非常有幫助。

在Hive中，我們可以使用JSON Serde來解析JSON數據。JSON Serde是一個序列化/反序列化工具，它能夠將JSON數據轉換成Hive的內部數據結構，從而能夠進行數據分析和查詢。

要使用JSON Serde，我們需要手動添加Serde庫，如下所示：

ADD JAR /path/to/json-serde.jar;

接下來，我們可以使用CREATE TABLE語句來定義一個表格，并指定JSON Serde為它的序列化/反序列化工具。示例代碼如下所示：

CREATE TABLE myTable (
id INT,
name STRING,
address STRUCT<
street:STRING,
city:STRING,
state:STRING,
zip:INT
>) ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.contrib.serde2.JsonSerde';

在上面的代碼中，我們定義了一個名為myTable的表格，該表格有三個字段，其中address是一個嵌套的復雜數據類型。我們使用了STRUCT關鍵字來定義一個結構體，從而能夠處理嵌套的JSON數據。

接下來，我們就可以使用INSERT語句來向我們剛剛定義的myTable表格中插入數據了。示例代碼如下所示：

INSERT INTO myTable
SELECT
json_extract_scalar(json, '$.id'),
json_extract_scalar(json, '$.name'),
named_struct(
'street', json_extract_scalar(json, '$.address.street'),
'city', json_extract_scalar(json, '$.address.city'),
'state', json_extract_scalar(json, '$.address.state'),
'zip', json_extract_scalar(json, '$.address.zip')
)
FROM
myJsonTable;

在上面的代碼中，我們使用了json_extract_scalar函數來提取JSON數據的特定字段，并將其插入到我們的myTable表格中。我們還使用named_struct來處理復雜的嵌套JSON數據。

總而言之，Hive能夠輕松地解析復雜的JSON數據，并將其轉換成Hive的內部數據結構。通過使用JSON Serde，我們可以將非結構化的JSON數據轉換成可以進行數據分析和查詢的結構化數據。