Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它支持结构化的数据存储和SQL-like查询语言。在Hive中，我们可以使用CREATE TABLE语句来创建表，并通过LOAD DATA语句将数据从外部存储加载到表中。对于存储在JSON格式的文本文件中的数据，我们也可以使用Hive来读取和处理。

在Hive中，我们可以通过使用EXTERNAL关键字来创建外部表。外部表不会将数据复制到Hive的本地文件系统，而是保存在外部存储中。对于存储在JSON文件中的数据，我们可以使用如下的代码来创建一个外部表：

CREATE EXTERNAL TABLE json_table (
field1 STRING,
field2 STRING,
field3 INT,
field4 ARRAY)
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.JsonSerDe'
WITH SERDEPROPERTIES ('ignore.malformed.json' = 'true')
LOCATION '/path/to/json/files/'

上述代码中，我们使用ROW FORMAT SERDE引擎指定了JsonSerDe类对JSON数据进行反序列化。与此同时，我们通过设置SERDEPROPERTIES参数来忽略了无效的JSON格式数据。最后，我们指定了存放JSON文件的位置。在实际使用中，我们需要将LOCATION的值替换为实际的存储位置。

当我们创建了外部表之后，我们可以使用SELECT语句来读取JSON格式的文本数据。例如，我们可以使用如下代码来查询json_table中的所有数据：

SELECT * FROM json_table;

在执行查询语句之后，Hive会自动将JSON格式的文本数据解析为表格数据，并将其返回给用户。由于Hive支持SQL-like查询语言，我们也可以使用各种聚合、过滤、排序等SQL操作对读取到的表格数据进行处理。

总的来说，使用Hive来读取JSON格式的文本数据非常简单。通过使用JsonSerDe类，我们可以方便地将JSON数据反序列化为Hive表格数据，并使用SQL-like查询语言进行数据处理。对于需要处理JSON格式数据的大数据应用场景，Hive是一个非常优秀的选择。