哪种 Hadoop 编程模型适用于需要检查点和管道拆分的 ETL 管道？

PigLatin 是一种高级语言，用于在 Hadoop 上进行并行处理。它特别适合 ETL 管道，因为它支持数据流的检查点（通过 STORE 操作）和管道拆分（通过 SPLIT 操作），这些功能对于构建复杂且容错的 ETL 流程至关重要。HiveQL 主要用于数据仓库查询和分析，虽然也能处理 ETL，但其在检查点和管道拆分方面的原生支持不如 PigLatin 直接和灵活。MapReduce 的 Java 和 Python 实现是底层的编程模型，虽然可以实现任何逻辑，但需要编写更多代码来处理检查点和管道拆分，效率较低。