Hive 是一个大数据处理框架，专门用于在线分析处理 OLAP。在 Hive 中，我们经常需要处理嵌套的结构化数据，其中最常见的数据类型就是多层 JSON。

对于多层 JSON，处理起来会比较复杂，需要使用 Hive 中提供的一些函数和语法来解析 JSON 数据。

下面是一个简单的例子：

{
"person": {
"name": "Tom",
"age": 25,
"address": {
"city": "Beijing",
"province": "Beijing"
}
}
}

以上是一个嵌套的 JSON 数据，可以通过如下方式在 Hive 中进行处理：

CREATE EXTERNAL TABLE json_data (
data STRING
);
LOAD DATA LOCAL INPATH 'path/to/data.json' INTO TABLE json_data;
SELECT j.get_json_object(data, '$.person.name') AS name,
j.get_json_object(data, '$.person.age') AS age,
j.get_json_object(data, '$.person.address.city') AS city,
j.get_json_object(data, '$.person.address.province') AS province
FROM json_data;

在上述代码中，我们首先创建了一个外部表json_data，用于存储嵌套的 JSON 数据。然后，通过 Hive 内置的j.get_json_object()函数来解析 JSON 数据，并将其转换为对应的列。

上述代码中，j.get_json_object()函数的第一个参数是要解析的 JSON 数据列，第二个参数是 JSON 数据的路径，可以是嵌套的多层结构。

对于复杂的多层 JSON，我们需要使用更复杂的语法来处理。下面是一个更复杂的例子：

{
"people": [
{
"name": "Tom",
"age": 25,
"address": {
"city": "Beijing",
"province": "Beijing"
}
},
{
"name": "Jerry",
"age": 30,
"address": {
"city": "Shanghai",
"province": "Shanghai"
}
}
]
}

以上是一个包含多个人信息的 JSON 数据，可以通过如下方式在 Hive 中进行处理：

SELECT j.get_json_object(data, '$.people[1].name') AS name,
j.get_json_object(data, '$.people[1].age') AS age,
j.get_json_object(data, '$.people[1].address.city') AS city,
j.get_json_object(data, '$.people[1].address.province') AS province
FROM json_data;

以上的代码中，我们通过j.get_json_object()函数的第二个参数中加入[]的方式，来处理一个嵌套的 JSON 数组。

以上即是 Hive 多层 JSON 数据处理的基础内容，开发者可以根据实际需求进行更复杂的处理。