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
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。
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。
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
猪什么都吃!这意味着它可以使用非结构化数据。
Hive需要一个模式。
Pig-latin is data flow style, is more suitable for software engineer. While sql is more suitable for analytics person who are get used to sql. For complex task, for hive you have to manually to create temporary table to store intermediate data, but it is not necessary for pig. Pig-latin is suitable for complicated data structure( like small graph). There's a data structure in pig called DataBag which is a collection of Tuple. Sometimes you need to calculate metrics which involve multiple tuples ( there's a hidden link between tuples, in this case I would call it graph). In this case, it is very easy to write a UDF to calculate the metrics which involve multiple tuples. Of course it could be done in hive, but it is not so convenient as it is in pig. Writing UDF in pig much is easier than in Hive in my opinion. Pig has no metadata support, (or it is optional, in future it may integrate hcatalog). Hive has tables' metadata stored in database. You can debug pig script in local environment, but it would be hard for hive to do that. The reason is point 3. You need to set up hive metadata in your local environment, very time consuming.
