尽管Hive和Pig都是用于处理大数据的Hadoop生态系统的工具，但它们之间的主要目标和使用方法有很大的差异。以下是对两者的一些比较：
数据处理：Hive更像是一个用于进行数据分析的工具。它提供了一种名为HQL的查询语言，语法类似于SQL，因此对于熟悉SQL的人来说，使用Hive是非常自然的。另一方面，Pig更像是一个用于进行数据处理和转换的脚本语言。如果你需要对数据进行复杂的转换或处理任务，那么Pig可能是更好的选择。
语言灵活性：Hive的HQL更像是声明性语言，你只需要指定你想要的结果是什么，Hive会为你决定如何得到这个结果。相比之下，Pig Latin是一种过程式语言，你需要明确指定你的数据处理步骤。
使用的场景：Pig主要用于编写ETL（Extract, Transform, Load）任务，即数据抽取、转换和加载。而Hive比较适合用于数据查询和数据分析任务。
实时查询：Hive支持Tez和Spark引擎进行实时查询，而Pig本质上是批处理工具，不支持实时查询。
用户群体：Hive通常比较适合于具有SQL背景的数据分析师或者业务分析师使用进行数据摘要和查询。而Pig更加偏向于开发者，因为它提供的Pig Latin语言更加灵活，然而需要一定编程经验。
总的来说，选择Hive还是Pig取决于你的具体需求和你团队的技能背景。