我对 Apache Hive 的理解是它是一个类似 SQL 的工具层，用于查询 Hadoop 集群。我的理解 Apache Pig是它是一种用于查询 Hadoop 集群的过程语言。因此，如果我的理解是正确的，Hive 和 Pig 似乎是解决同一问题的两种不同方法。
但是，我的问题是，我不理解他们首先要解决的问题!
假设我们有一个 DB(关系型、NoSQL，无关紧要)将数据馈送到 HDFS，以便可以针对该输入数据运行特定的 MapReduce 作业:
我对 Hive/Pig 正在查询的系统感到困惑!他们在查询数据库吗？他们是否查询存储在 HDFS 上 DataNode 中的原始输入数据？他们是否正在运行一些临时的、即时的 MR 作业并报告他们的结果/输出？
这些查询工具、存储在HDFS上的MR作业输入数据和MR作业本身是什么关系？
最佳答案
Apache Pig 和 Apache Hive 从 HDFS 加载数据，除非您在本地运行它，在这种情况下，它会在本地加载数据。它如何从数据库中获取数据？它不是。您需要其他框架将传统数据库中的数据导出到您的 HDFS，例如 Sqoop。
一旦您的 HDFS 中有了数据，您就可以开始使用 Pig 和 Hive。他们从不查询数据库。例如，在 Apache Pig 中，您可以使用 Pig 加载程序加载数据:
A = LOAD 'path/in/your/HDFS' USING PigStorage('\t');
对于Hive，需要创建一个表，然后将数据加载到表中:
LOAD DATA INPATH 'path/in/your/HDFS/your.csv' INTO TABLE t1;
同样，数据必须在 HDFS 中。
至于它是如何工作的，这取决于。传统上它一直与 MapReduce 执行引擎一起工作。 Hive 和 Pig 都会解析您在 PigLatin 或 HiveQL 中编写的语句，并将其转换为由一定数量的 MapReduce 作业组成的执行计划，具体取决于计划。然而，现在它也可以将其转化为 Tez，一种新的执行引擎，可能太新而无法正常工作。
为什么需要 Pig 或 Hive？好吧，您真的不需要这些框架。他们可以做的一切，您也可以编写自己的 MapReduce 或 Tez 作业来完成。然而，例如在 MapReduce 中编写一个 JOIN 操作可能需要成百上千行代码(真的)，而在 Pig 或 Hive 中只需要一行代码。
关于java - Hadoop的Hive/Pig、HDFS和MapReduce的关系，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/31053506/
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