Pig和Hive的区别
1. Pig:
Pig用于大量数据的分析。它是 MapReduce 的抽象。Pig 用于在 Hadoop 中执行各种数据操作操作。Pig提供了 Pig-Latin 语言来编写包含许多内置函数的代码,例如 join、filter 等。Apache Pig 的两个部分是 Pig-Latin 和 Pig-Engine。Pig Engine 用于将所有这些脚本转换为特定的 map 和 reduce 任务。猪抽象处于更高的层次。与 MapReduce 相比,它包含的代码行更少。
2. Hive:
Hive 构建在 Hadoop 之上,用于处理 Hadoop 中的结构化数据。Hive 是由 Facebook 开发的。它提供了各种类型的查询语言,通常称为 Hive 查询语言。Apache Hive 是一个数据仓库,它在用户和集成了 Hadoop 的 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 之间提供了一个类似 SQL 的接口。
Pig和Hive的区别:
编号 | Pig | Hive |
---|---|---|
1 | Pig 在集群的客户端运行。 | Hive 在集群的服务器端运行。 |
2 | Pig 使用Pig拉丁语。 | Hive 使用 HiveQL 语言。 |
3 | Pig 是一种过程数据流语言。 | Hive 是一种声明性 SQLish 语言。 |
4 | Pig是由雅虎开发的。 | Hive是由 Facebook 开发的。 |
5 | Pig供研究人员和程序员使用。 | Hive主要由数据分析师使用。 |
6 | Pig用于处理结构化和半结构化数据。 | Hive主要用于处理结构化数据。 |
7 | Pig用于编程。 | Hive用于创建报告。 |
8 | Pig 脚本以 .pig 扩展名结尾。 |
在 Hive 中,支持所有扩展。 |
9 | Pig不支持分区。 | Hive支持分区。 |
10 | Pig快速加载数据。 | Hive加载数据缓慢。 |
11 | Pig不支持JDBC。 | Hive支持 JDBC。 |
12 | Pig不支持ODBC。 | Hive支持 ODBC。 |
13 | Pig 没有专门的元数据数据库。 | Hive 通过预先定义表来利用专用 SQL-DDL 语言的精确变体。 |
14 | Pig支持Avro文件格式。 | Hive不支持 Avro 文件格式。 |
15 | Pig适用于复杂和嵌套的数据结构。 | Hive 适用于批处理 OLAP 系统。 |
16 | Pig不支持schema来存储数据。 | Hive 支持在表中插入数据的模式。 |
17 | Pig编写 UDF 来计算矩阵非常容易。 | Hive确实支持 UDF,但很难调试。 |