[Hadoop]Pig與Hive的區別

請允許我很無聊的把飛機和火車拿來做比較，因爲2者根本沒有深入的可比性，雖然兩者都是一種高速的交通工具，但是具體的作用範圍是截然不同的，就像Hive和Pig都是Hadoop中的項目，並且Hive和pig有很多共同點，但Hive還似乎有點數據庫的影子，而Pig基本就是一個對MapReduce實現的工具(腳本)。兩者都擁有自己的表達語言，其目的是將MapReduce的實現進行簡化，並且讀寫操作數據最終都是存儲在HDFS分佈式文件系統上。看起來Pig和Hive有些類似的地方，但也有些不同，來做一個簡單的比較，先來看一張圖： 

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再讓我說幾句廢話： 
Language 
在Hive中可以執行  插入/刪除 等操作，但是Pig中我沒有發現有可以 插入 數據的方法，請允許我暫且認爲這是最大的不同點吧。 

Schemas 
Hive中至少還有一個“表”的概念，但是Pig中我認爲是基本沒有表的概念，所謂的表建立在Pig Latin腳本中，對與Pig更不要提metadata了。 

Partitions 
Pig中沒有表的概念，所以說到分區對於Pig來說基本免談，如果跟Hive說“分區”(Partition)他還是能明白的。 

Server 
Hive可以依託於Thrift啓動一個服務器，提供遠程調用。 找了半天壓根沒有發現Pig有這樣的功能，如果你有新發現可以告訴我，就好像有人開發了一個Hive的REST 

Shell 
在Pig 你可以執行一些個 ls 、cat 這樣很經典、很cool的命令，但是在使用Hive的時候我壓根就沒有想過有這樣的需求。 

Web Interface 
Hive有，Pig無 

JDBC/ODBC 
Pig無，Hive有