Pig运行在Hadoop上，是对大型数据集进行分析和评估的平台。它简化了使用Hadoop进行数据分析的要求，提供了一个高层次的、面向领域的抽象语言：PigLatin。通过PigLatin，数据工程师可以将复杂且相互关联的数据分析任务编码为Pig操作上的数据流脚本，通过将该脚本转换为MapReduce任务链，在Hadoop上执行。和Hive一样，Pig降低了对大型数据集进行分析和评估的门槛。

Apache Crunch 是基于 FlumeJava 实现的，它是一个基于 MapReduce 的数据管道库。Apache Crunch是一个 Java 类库，它用于简化 MapReduce 作业的编写和执行，并且可以用于简化连接和数据聚合任务API的Java类库。与 Pig 和 Hive 一样，Crunch 是为了降低 MapReduce 的入门成本。它们的区别是：Pig 是一个基于管道的框架，而 Crunch 则是一个 Java 库，它提供比 Pig 更高级别的灵活性。

Apache Ambari是一种基于Web的工具，支持Apache Hadoop集群的供应、管理和监控。Ambari已支持大多数Hadoop组件，包括HDFS、MapReduce、Hive、Pig、 Hbase、Zookeeper、Sqoop和Hcatalog等。但是这里的 Hadoop 是广义，指的是 Hadoop 整个生态圈（例如 Hive，Hbase，Sqoop，Zookeeper 等），而并不仅是特指 Hadoop。