Hive是一個基于Hadoop的數據倉庫系統，能夠讀取大規模數據進行數據分析。對于JSON格式文件，Hive也有著很好的解析能力。

使用Hive解析JSON格式文件，需要用到官方提供的一個SerDe庫——org.apache.hadoop.hive.contrib.serde2.JsonSerDe。這個SerDe庫能夠將JSON格式的文本數據解析成Hive表中的列。

CREATE EXTERNAL TABLE `user_info`(
`name` string,
`age` int,
`email` string
)
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.contrib.serde2.JsonSerDe'
WITH SERDEPROPERTIES (
'ignore.malformed.json' = 'true',
'paths'='name,age,email'
)
LOCATION '/user/hive/warehouse/user_info';

以上代碼展示了如何創建一個名為user_info的Hive表，其中包含3個列：name、age、email。表使用JsonSerDe作為其ROW FORMAT SERDE，并指定了JsonSerDe的一些屬性。其中，ignore.malformed.json被設置為true，表示忽略格式不正確的JSON數據；paths被設置為'name,age,email'，表示需要解析的JSON數據的字段。

對于以下的JSON格式數據：

{
"name": "John Smith",
"age": 26,
"email": "john.smith@example.com"
}

使用以上的Hive表進行解析，得到的結果如下：

name        | age   | email                    |
|-------------|-------|--------------------------|
| John Smith  | 26    | john.smith@example.com

可以看到，JSON格式的數據已經成功地被解析成了Hive表中的3個列。這種解析方式可以大大地提升對于大規模JSON數據的處理效率，同時也可以更加方便地進行數據分析和處理。