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
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
其他回答
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
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。
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。
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。
