Hive字段类型主要有以下几种限制：
有限的类型选择：Hive支持有限的字段类型，包括原始类型（如INT、FLOAT、STRING等）和复杂类型（如STRUCT、ARRAY、MAP等）。这些类型在功能和使用上可能不如其他数据库系统丰富，但在大数据处理场景下仍能满足大部分需求。
精度限制：对于浮点类型（FLOAT、DOUBLE），Hive支持有限的精度和范围。例如，Hive中的FLOAT类型精度为32位，DOUBLE类型精度为64位。这可能会影响到对高精度计算和存储有要求的场景。
字符编码限制：Hive默认使用UTF-8字符编码，但在某些情况下，可能需要使用其他编码。如果数据源使用的字符编码与Hive不兼容，可能导致数据读取错误或者乱码。
长度限制：对于字符串类型（STRING），Hive允许的最大长度为2GB。这对于大多数场景来说已经足够，但在处理非常大的文本数据时可能会受到限制。
复杂类型的嵌套限制：虽然Hive支持STRUCT、ARRAY、MAP等复杂类型，但对于深层次的嵌套结构，可能会遇到性能和处理上的问题。
索引限制：Hive本身不支持索引，这可能会影响到查询性能。为了提高查询效率，可以考虑使用其他数据存储和查询系统，如Apache HBase、Apache Elasticsearch等。
数据类型转换：在将数据从其他数据源导入Hive时，可能需要进行类型转换。Hive支持一些基本的数据类型转换，但对于某些复杂类型，可能需要编写自定义的转换函数。
总之，在选择Hive字段类型时，需要根据实际业务场景和需求权衡各种限制因素。在必要时，可以考虑使用其他大数据处理技术和工具来弥补Hive的不足。