Hive的复杂数据类型，如STRUCT、ARRAY和MAP，提供了更丰富的数据处理能力，但同时也存在一些限制：
- 性能开销：复杂数据类型，特别是嵌套层次较深的结构，可能会导致额外的性能开销。这是因为Hive在处理这些数据类型时需要进行更复杂的数据解析和转换操作。
- 存储空间：复杂数据类型通常需要更多的存储空间来存储其内部结构和元素。例如，一个包含多个字段的STRUCT类型可能需要更多的磁盘空间来存储这些字段的数据。
- 查询复杂性：虽然复杂数据类型提供了更灵活的数据表示方式，但也增加了查询的复杂性。例如，要查询一个包含嵌套数组的表，可能需要使用更复杂的SQL语句或函数来实现。
- 兼容性问题：Hive对复杂数据类型的支持可能受到不同版本和配置的影响。在不同的Hive版本或配置下，复杂数据类型的语法和行为可能会有所不同，这可能会导致兼容性问题。
- 工具支持：虽然Hive本身支持复杂数据类型，但并非所有的Hive工具都完全支持这些类型。例如，某些可视化工具或BI工具可能无法正确解析或显示复杂数据类型的数据。
- 数据倾斜：在使用复杂数据类型时，如果数据分布不均匀，可能会导致数据倾斜问题。例如，如果一个STRUCT类型的字段中某个特定值出现的频率远高于其他值，那么在处理这个字段时可能会遇到性能瓶颈。
- 更新和维护：对于包含复杂数据类型的表，更新和维护操作可能会更加复杂和耗时。例如，要更新一个嵌套数组中的元素，可能需要使用更复杂的SQL语句或函数来实现。
请注意，这些限制并非绝对，而是根据实际使用情况和配置环境而有所不同。在使用Hive的复杂数据类型时，建议根据具体需求进行评估和选择。