1、Python
Python是目前开发人员比较常用的编程语言之一。有很多大企业都选择Python进行产品开发，比如：NASA，Google，Instagram，Spotify，Uber，Netflix等，而且很奇妙的一点是，无论是初学者还是专业人员，都很喜欢Python，由此可见它的受欢迎程度。如果你是大数据职业的技术专业人员，那么Python可以说是最合适的。
2、R
R是一种可以轻松连接到数据库管理系统(DBMS)的语言，但其实它本身不提供任何电子表格数据视图。不过，R语言比较大的特点是为数据表示提供了多种图形功能，例如条形图，饼图，时间序列，点图，3D表面，图像图，地图，散点图等。R语言可以帮助用户很容易地自定义图形，并开发有特点的新奇的图形。
3、Java
Java出现之后，它就以其在数据科学技术中的多功能性而广为人知。而且，用于处理和存储大数据应用程序的开源框架Hadoop HDFS已完全用Java编写。Java还被广泛用于构建各种ETL应用程序，例如Apache，Apache Kafka和Apache Camel等，这些应用程序用于运行数据提取，数据转换以及在大数据环境中的加载。
4、Scala
Scala是一种开源高级编程语言，目前主要是金融行业在着重使用。Scala的一个比较大的特点，是能够保证其在大数据可用性方面的重要性。总之，Apache Spark是用于大数据应用程序的集群计算框架，大数据从业者一般都需要具备Scala相关的丰富的知识和操作经验。
5、Kotlin
Kotlin是一款很不错的的Android应用开发语言，可以在JVM上运行，在一定程度上克服了Java的某些缺点，提供许多现代功能。Kotlin的主要特点在于它的语言设计，它提供了优秀的指针、安全性、类型推断等功能。现有Java库庞大的生态系统都可供Kotlin使用，因为Kotlin也运行在JVM中。
6、Go
Go编程语言具有很棒的并发支持，Go使用“ Goroutine”(轻量级绿色线程)和“ Channel”进行消息传递。它不通过线程和锁提供“共享内存”并发性，因为这样的话，编程难度会比较大。但它提供了基于CSP的消息传递并发性。
Go最让人喜爱的特点是简单，新手开发人员只需琢磨几天，就可以用它编写高效的代码，这点其实和Python很相似。而且，有些大规模的云原生项目也都是用Go编写的。
