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
在这个链接中阅读PIG和HIVE的区别。
http://www.aptibook.com/Articles/Pig-and-hive-advantages-disadvantages-features
给出了所有的方面。如果你不知道该选择哪个，那么你必须看看那个网页。
其他回答
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)
有什么是HIVE可以做到的，而PIG做不到的?
分区可以使用HIVE完成，但不能在PIG中完成，这是一种绕过输出的方式。
什么是PIG可以做的，而在HIVE中是不可能的?
位置引用-即使你没有字段名，我们也可以使用像$0这样的位置来引用第一个字段，$1用于第二个字段，等等。
另一个基本区别是，PIG不需要一个模式来写值，但HIVE需要一个模式。
您可以使用JDBC和其他方法从任何外部应用程序连接到HIVE，但不能使用PIG。
注意:两者都运行在HDFS (hadoop分布式文件系统)上，语句被转换为Map Reduce程序。
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.
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。
Hive的设计是为了吸引一个熟悉SQL的社区。它的哲学是我们不需要另一种脚本语言。Hive支持用户选择语言的map和reduce转换脚本(可以嵌入到SQL子句中)。它在Facebook上被熟悉SQL的分析人员以及使用Python编程的数据挖掘人员广泛使用。在Pig中SQL兼容性的努力已经被放弃了，所以这两个项目之间的区别是非常明显的。
支持SQL语法也意味着它可以与现有的BI工具(如Microstrategy)集成。Hive有一个ODBC/JDBC驱动程序(这是一个正在进行的工作)，应该可以在不久的将来实现这一点。它还开始添加对索引的支持，这应该允许支持在这种环境中常见的向下钻取查询。
最后——这与问题无关——Hive是一个执行分析查询的框架。虽然它的主要用途是查询平面文件，但它没有理由不能查询其他存储。目前，Hive可以用于查询存储在Hbase中的数据(它是一个键值存储，就像大多数RDBMS内部的键值存储一样)，HadoopDB项目已经使用Hive来查询联邦RDBMS层。
