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 ?
当前回答
您可以通过pig/hive查询实现类似的结果。主要的区别在于理解/编写/创建查询的方法。
Pig倾向于创建数据流:在每个步骤中进行一些处理的小步骤 Hive提供了类似SQL的语言来操作数据，因此从RDBMS转换更容易(Pig对于没有SQL经验的人来说更容易)
同样值得注意的是，对于Hive来说，你可以很好的界面来处理这些数据(Beeswax for HUE，或Hive web界面)，它还为你提供了关于你的数据的信息(模式等)的亚metastore，这是关于你的数据的一个有用的中心信息。
我同时使用Hive和Pig，用于不同的查询(我使用它可以更快/更容易地编写查询，我这样做主要是临时查询)-它们可以使用相同的数据作为输入。但目前我的大部分工作都是通过Beeswax完成的。
其他回答
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/
Pig允许在管道中的任何位置加载数据和用户代码。如果数据是流数据，例如来自卫星或仪器的数据，这一点可能特别重要。
Hive是基于RDBMS的，它需要首先导入(或加载)数据，然后才能对其进行处理。因此，如果您在流数据上使用Hive，您将不得不不断填充桶(或文件)，并在每个填充桶上使用Hive，同时使用其他桶来继续存储新到达的数据。
Pig也使用惰性求值。它使编程变得更加容易，人们可以用它来以不同的方式分析数据，比在像Hive这样的SQL类语言中更自由。因此，如果你真的想分析一些你拥有的非结构化数据中的矩阵或模式，并想对它们进行有趣的计算，使用Pig你可以走得很远，而使用Hive，你需要其他东西来处理结果。
Pig在数据导入方面更快，但在实际执行方面比像Hive这样的RDBMS友好语言要慢。
Pig非常适合并行化，因此它可能在数据集庞大的系统中具有优势，即在您更关心结果吞吐量而不是延迟(获得任何特定结果数据的时间)的系统中。
看看这篇来自Alan Gates的文章，他是Yahoo!，这与使用Hive而不是Pig这样的SQL进行了比较。他给出了一个非常有说服力的例子，说明了像Pig这样的过程性语言(相对于声明性SQL)的有用性，以及它对数据流设计人员的实用性。
您可以通过pig/hive查询实现类似的结果。主要的区别在于理解/编写/创建查询的方法。
Pig倾向于创建数据流:在每个步骤中进行一些处理的小步骤 Hive提供了类似SQL的语言来操作数据，因此从RDBMS转换更容易(Pig对于没有SQL经验的人来说更容易)
同样值得注意的是，对于Hive来说，你可以很好的界面来处理这些数据(Beeswax for HUE，或Hive web界面)，它还为你提供了关于你的数据的信息(模式等)的亚metastore，这是关于你的数据的一个有用的中心信息。
我同时使用Hive和Pig，用于不同的查询(我使用它可以更快/更容易地编写查询，我这样做主要是临时查询)-它们可以使用相同的数据作为输入。但目前我的大部分工作都是通过Beeswax完成的。
当我们在使用Hadoop时，从某种意义上说，这意味着我们正在尝试大量的数据处理，数据处理的最终目标将是从中生成内容/报告。
所以它内部由两个主要活动组成:
1)加载数据处理
2)生成内容并用于报告等。
加载/数据处理->猪将是有帮助的。
这有助于ETL(我们可以使用pig脚本执行ETL操作)。
一旦处理了结果，我们可以使用hive根据处理的结果生成报告。
Hive:它构建在hdfs之上，用于仓库处理。
我们可以很容易地使用hive从pig生成的经过处理的内容生成adhoc报告。
