我的背景——在Hadoop世界工作了4周。使用Cloudera的Hadoop VM对Hive, Pig和Hadoop进行了一些尝试。已阅读谷歌关于Map-Reduce和GFS的论文(PDF链接)。
我明白——
猪的语言猪的拉丁语是一种转变 来自(适合程序员的思维方式) SQL喜欢声明式的 编程和Hive的查询语言密切相关 类似于SQL。 Pig位于Hadoop之上 原则也可以凌驾于之上 德律阿得斯。我可能错了，但蜂巢错了 与Hadoop紧密耦合。 都是Pig Latin和Hive命令 编译映射和减少作业。
我的问题是——当一个(比如猪)可以达到目的时，拥有两者的目标是什么?难道只是因为雅虎宣传了Pig !和Facebook的Hive ?
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我找到了下面有用的链接来探索如何以及何时使用HIVE和PIG。
http://www.hadoopwizard.com/when-to-use-pig-latin-versus-hive-sql/
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我找到了下面有用的链接来探索如何以及何时使用HIVE和PIG。
http://www.hadoopwizard.com/when-to-use-pig-latin-versus-hive-sql/
这里有一些使用Pig或Hive的附加链接。
http://aws.amazon.com/elasticmapreduce/faqs/#hive-8
http://www.larsgeorge.com/2009/10/hive-vs-pig.html
简单来说，Pig是一个高级平台，用于创建与Hadoop一起使用的MapReduce程序，使用Pig脚本我们将把大量数据处理成所需的格式。
一旦得到处理后的数据，这些处理后的数据就会保存在HDFS中，以便后续处理以获得所需的结果。
在存储的处理数据之上，我们将应用HIVE SQL命令来获得所需的结果，在内部这个HIVE SQL命令运行MAP Reduce程序。
〇蜂巢Vs猪
Hive是一个SQL接口，允许SQL精明的用户或其他工具，如Tableu/Microstrategy/任何其他工具或语言，有SQL接口。
PIG更像是一个ETL管道，有一步一步的命令，比如声明变量、循环、迭代、条件语句等。
当我想编写复杂的分步逻辑时，我更喜欢编写Pig脚本而不是hive QL。当我很舒服地写一个sql拉数据我想我使用Hive。对于hive，你需要在查询之前定义表(就像你在RDBMS中做的那样)
两者的目的不同，但在引子下，两者都做相同的，转换为映射减少程序。此外，Apache开源社区正在为这两个项目添加越来越多的特性
看看“dezyre”文章中关于猪和蜂巢的坚果壳比较
Hive在分区、服务器、Web接口和JDBC/ODBC支持方面优于PIG。
一些差异:
Hive is best for structured Data & PIG is best for semi structured data Hive is used for reporting & PIG for programming Hive is used as a declarative SQL & PIG as a procedural language Hive supports partitions & PIG does not Hive can start an optional thrift based server & PIG cannot Hive defines tables beforehand (schema) + stores schema information in a database & PIG doesn't have a dedicated metadata of database Hive does not support Avro but PIG does. EDIT: Hive supports Avro, specify the serde as org.apache.hadoop.hive.serde2.avro Pig also supports additional COGROUP feature for performing outer joins but hive does not. But both Hive & PIG can join, order & sort dynamically.
