Hadoop主要用于处理和存储大规模数据，其核心组件包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。然而，对于复杂数据结构的处理，如嵌套数据、多类型数据等，Hadoop的原生支持并不充分。但是，通过一些工具和技术，可以在Hadoop上实现对复杂数据结构的处理。
Avro: Avro是一种数据序列化系统，它支持丰富的数据结构并且可以进行模式演进。在Hadoop中，Avro可以用来定义复杂的数据结构，并且将这些数据以二进制格式存储和传输，非常适合大数据的处理。
Parquet: Parquet是一种列式存储格式，支持复杂的嵌套数据结构，如数组和映射。它被设计用于高效地读取和写入大量数据，尤其适合于Hadoop环境。
ORC (Optimized Row Columnar): ORC是另一种列式存储格式，专门设计用于Hadoop，它可以处理复杂的数据类型，如嵌套结构和可变长度数组。
Pig and Hive: 这两个工具提供了SQL-like的查询语言，可以用来处理复杂的数据结构。Pig和Hive都支持嵌套数据类型，如数组、映射和结构体。
Spark SQL and DataFrames: Spark是一个快速的大数据处理框架，它的DataFrames API提供了一种灵活的方式来处理复杂的数据结构。Spark SQL允许你用SQL语句来查询和操作DataFrame。
Apache Drill: Drill是一个分布式SQL查询引擎，可以查询复杂的数据结构而无需预定义模式。
总的来说，虽然Hadoop本身可能不直接支持复杂的数据结构，但通过上述工具和技术，我们可以在Hadoop环境中有效地处理和分析复杂的数据。
