¿Qué modelo de programación de Hadoop es apropiado para pipelines de ETL que requieren checkpointing y división de pipelines?

PigLatin con Pig es ideal para pipelines de ETL complejos que necesitan checkpointing y división de pipelines. Pig permite definir flujos de datos en un lenguaje de alto nivel, y su ejecución se puede dividir en múltiples trabajos de MapReduce, lo que facilita el checkpointing (guardar el estado intermedio) y la reutilización de resultados. HiveQL es un lenguaje de consulta SQL para Hadoop, más adecuado para análisis de datos y data warehousing que para ETL procedimental. Java y Python con MapReduce son opciones de bajo nivel que requieren más código para implementar la lógica de ETL, haciendo que el checkpointing y la división de pipelines sean más complejos de gestionar manualmente.