大数据是这近年来一直比较火的一个词语，让很多人都情不自禁走入大数据的学习中。可是你知道大数据用什么语言吗？Python语言 十多年来，Python在学术界当中一直很流行，尤其是在自然语言处理（NLP）等领域。
大数据的本质无非就是海量数据的计算、查询与存储，后台开发很容易接触到大数据量存取的应用场景，所以 Java 语言有着天然优势，现在大数据的组件很多都是用 Java 开发的，比如 HDFS、Yarn、HBase、MapReduce、ZooKeeper等等。
大数据学习主要涉及的编程语言包括Python、Java、SQL等。接下来详细解释这些语言在大数据领域的应用：Python语言在大数据领域扮演着核心角色。Python的简洁易读、高效开发和强大的数据处理能力使其成为大数据领域的首选语言。在大数据分析中，Python可以进行数据清洗、数据挖掘、机器学习等任务。
大数据专业需要学习哪些技术：编程语言 想要学习大数据技术，首先要掌握一门基础编程语言。Java编程语言的使用率最广泛，因此就业机会会更多一些，而Python编程语言正在高速推广应用中，同时学习Python的就业方向会更多一些。
二就是java语言本事了，天然的优势，因为大数据的组件很多都是用java开发的像HDFS，Yarn，Hbase，MR，Zookeeper等等，想要深入学习，填上生产环境中踩到的各种坑，必须得先学会java然后去啃源码。
Java基础 90%以上的大数据框架都使用Java开发语言，所以要想学习大数据技术，首先要掌握Java的基本语法和JavaEE的相关知识。MySQL数据库 这是学习大数据的必备知识之一。数据的操作语言是SQL，所以很多工具的开发目标都是在Hadoop上使用SQL。
Scala stand是在JVM上运行的Java编程语言的扩展。它是一种通用编程语言，具有面向对象技术和功能编程语言的功能。您可以将Scala与大数据平台Spark结合使用。当处理大量数据时，这使Scala成为理想的编程语言。Scala提供了与Java的完全互操作性，同时与Data保持了紧密的联系。
Python语言 Python往往在大数据处理框架中得到支持，但与此同时，它往往又不是一等公民。比如说，Spark中的新功能几乎总是出现在Scala/Java绑定的首位，可能需要用PySpark编写面向那些更新版的几个次要版本（对Spark Streaming/MLLib方面的开发工具而言尤为如此）。
更系统全面的学习资料，点击查看Python、SQL、Java、R语言、Scala、Julia、MATLAB这七种必备的语言。Python：学过Python数据分析的朋友都知道，在可视化的工具中，有很多优秀的三方库，比如matplotlib，seaborn，plotly，Boken，pyecharts等等，这些可视化库都有自己的特点，在实际应用中也广为大家使用。
Java编程技术 Java是一种广泛应用于大数据解决方案的编程语言。它具备跨平台的特性，能够支持从桌面应用程序到Web应用、分布式系统以及嵌入式系统应用程序的开发。作为大数据工程师，掌握Java是关键。 Linux命令 由于大数据开发通常在Linux环境中进行，熟悉Linux操作系统对大数据开发者来说至关重要。
1、Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。
2、Java编程技术。Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具，因此，想学好大数据，掌握Java基础是必不可少的！Linux命令。
3、大数据学习主要涉及的编程语言包括Python、Java、SQL等。接下来详细解释这些语言在大数据领域的应用：Python语言在大数据领域扮演着核心角色。Python的简洁易读、高效开发和强大的数据处理能力使其成为大数据领域的首选语言。在大数据分析中，Python可以进行数据清洗、数据挖掘、机器学习等任务。
大数据工程师要学习JAVA、Scala、Python等编程语言，不过这些语言都是相通的，掌握了一门编程语言其他的就很好学习了。大数据的学习需要掌握以下技术：Hadoop、spark、storm等核心技术。
需要有应用数学、统计学、数量经济学专业本科或者工学硕士层次水平的数学知识背景。至少熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析软件中的一门。至少能够用Acess等进行数据库开发；至少掌握一门数学软件：matalab，mathmatics进行新模型的构建。
数据工程师需要对数据库管理系统有比较熟悉的了解，而且深入了解SQL非常重要。同样其它数据库解决方案，例如Cassandra或BigTable也须熟悉，因为不是每个数据库都是由可识别的标准来构建。数据仓库和ETL工具 数据仓库和ETL经验对于数据工程师至关重要。
以下是大数据工程师需要掌握的一些重要领域和技能，详细解释如下： 大数据基础知识：大数据工程师需要了解大数据的基本概念、原理和技术体系。包括对分布式存储和计算的理解，熟悉Hadoop、Spark等大数据框架的使用和原理。 数据处理与分析：熟悉数据处理和分析技术，能够使用SQL语言进行数据查询和处理。
大数据开发工程师需要具备三方面的知识结构，包括大数据基础知识、大数据平台知识和大数据场景知识。那么其每一个方面又都需要具备哪一些技能呢？且看小编细细分解。大数据基础知识包括三个主要方面的内容，分别是数学基础、统计学基础和计算机基础。
1、大数据的本质无非就是海量数据的计算、查询与存储，后台开发很容易接触到大数据量存取的应用场景，所以 Java 语言有着天然优势，现在大数据的组件很多都是用 Java 开发的，比如 HDFS、Yarn、HBase、MapReduce、ZooKeeper等等。
2、大数据技术主要学：编程语言、Linux、SQL、Hadoop、Spark等等。编程语言：要学习大数据技术，首先要掌握一门基本的编程语言。Java编程语言应用最广泛，所以就业机会会更多，Python编程语言正在高速推广应用，学习Python的就业方向会也有很多。
3、Python语言 Python往往在大数据处理框架中得到支持，但与此同时，它往往又不是一等公民。比如说，Spark中的新功能几乎总是出现在Scala/Java绑定的首位，可能需要用PySpark编写面向那些更新版的几个次要版本（对Spark Streaming/MLLib方面的开发工具而言尤为如此）。
4、想要学习大数据技术，首先要掌握一门基础编程语言。Java编程语言的使用率最广泛，因此就业机会会更多一些，而Python编程语言正在高速推广应用中，同时学习Python的就业方向会更多一些。Linux 学习大数据一定要掌握一定的Linux技术知识，不要求技术水平达到就业的层次，但是一定要掌握Linux系统的基本操作。
