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
简而言之，要对两者进行一个非常高水平的概述:
1) Pig是hadoop上的关系代数
2) Hive是一个SQL over hadoop(比Pig高一级)
其他回答
我相信你的问题的真正答案是，它们是/是独立的项目，没有集中协调的目标。他们在早期处于不同的空间，随着两个项目的扩展，随着时间的推移逐渐重叠。
摘自Hadoop O'Reilly的书:
Pig:一种数据流语言 探索环境非常大 数据集。 Hive:分布式数据仓库
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。
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/
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
从链接: http://www.aptibook.com/discuss-technical?uid=tech-hive4&question=What-kind-of-datawarehouse-application-is-suitable-for-Hive?
Hive不是一个完整的数据库。Hadoop和HDFS的设计约束和局限性限制了Hive的功能。
Hive最适合数据仓库应用，其中
1)分析相对静态的数据，
2)不需要快速响应时间，并且
3)当数据变化不迅速时。
Hive没有提供OLTP(在线事务处理)所需的关键特性。它更接近于OLAP工具，在线分析处理。 因此，Hive最适合数据仓库应用程序，其中维护和挖掘大型数据集以获得见解、报告等。
