Który model programowania Hadoop jest odpowiedni dla potoków ETL, które wymagają punktów kontrolnych i dzielenia potoków?

PigLatin, używany z Pig, jest odpowiedni do potoków ETL wymagających punktów kontrolnych i dzielenia potoków, ponieważ Pig jest językiem wysokiego poziomu, który kompiluje się do zadań MapReduce. Upraszcza złożone operacje ETL, oferując składnię podobną do SQL, ale z większą elastycznością do transformacji danych. Pig automatycznie zarządza wieloma etapami MapReduce, co ułatwia implementację logiki biznesowej i zarządzanie przepływem danych, w tym dzielenie potoków i obsługę punktów kontrolnych. HiveQL (Hive) jest bardziej nastawiony na zapytania analityczne i hurtownie danych, a mniej na złożone transformacje ETL. Bezpośrednie użycie Javy lub Pythona z MapReduce wymagałoby ręcznego zarządzania wszystkimi aspektami zadań MapReduce, co jest bardziej złożone i czasochłonne dla typowych scenariuszy ETL.