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
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
其他回答
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
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。
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
一般来说，Pig对于ETL类型的工作负载很有用。例如，您每天需要对数据进行的一组转换。
当你需要运行特别的查询或只是想要探索数据时，Hive就会发挥作用。它有时可以作为可视化层(Tableau/Qlikview)的接口。
两者都是必不可少的，但目的不同。
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。
