Quel modèle de programmation Hadoop est approprié pour les pipelines ETL qui nécessitent des points de contrôle (checkpointing) et la division de pipeline ?

PigLatin avec Pig est le choix le plus approprié car Pig est conçu pour les pipelines ETL et supporte nativement le checkpointing et la division de pipeline. Le checkpointing permet de sauvegarder l'état intermédiaire d'un job, ce qui est crucial pour la résilience et la reprise en cas d'échec dans les pipelines ETL complexes. La division de pipeline (ou pipelining) permet d'enchaîner plusieurs opérations de transformation de données. HiveQL avec Hive est excellent pour l'analyse de données et les requêtes SQL, mais moins optimisé pour les transformations de données étape par étape avec checkpointing. Java et Python avec MapReduce sont des options de bas niveau qui nécessiteraient un développement manuel considérable pour implémenter le checkpointing et la gestion des pipelines, ce qui est moins efficace que d'utiliser un outil comme Pig conçu à cet effet.