尽管如此，Java依旧是市场需求量最大的语言。Java是一种严格的类型语言，这意味着必须显式声明变量名。相比之下，动态类型的Python则不需要声明变量。在编程语言上有许多关于动态和静态类型的争论。
scala和java很相似都是在jvm运行的语言，在开发过程中是可以无缝互相调用的。Scala在大数据领域的影响力大部分都是来自社区中的明星Spark和kafka，这两个东西大家应该都知道（后面我会有文章多维度介绍它们），它们的强势发展直接带动了Scala在这个领域的流行。
特别是在数据仓库和数据湖环境中，SQL用于查询和管理大规模数据集。除了上述三种语言，大数据领域还可能涉及其他编程语言，如C++、Scala等，它们在某些特定的大数据应用中有其独特优势。但Python、Java和SQL是大数据学习的基础和核心语言，掌握这些语言将为大数据领域的学习和发展打下坚实的基础。
如果要学习大数据，不管你是零基础，还是有一定的基础，都是要懂至少一种计算机编程语言，因为大数据的开发离不开编程语言，不仅要懂，还要精通！但这门编程语言不一定是java。比如说，如果你主攻Hadoop开发方向，是一定要学习java的，因为Hadoop是由java来开发的。
1、R语言和MATLAB一样，用于数据分析处理的，在某些方面比较MATLAB更加强力，在计算矩阵方面PYTHON完全没可比性，R语言还可以和Hadoop结合运行在集群上，做大规模数据统计必备。
2、当然，Python也具有强大的编程能力，这种编程语言不同于R或者matlab，python有些非常强大的数据分析能力，并且还可以利用Python进行爬虫，写游戏，以及自动化运维，在这些领域中有着很广泛的应用，这些优点就使得一种技术去解决所有的业务服务问题，这就充分的体现的Python有利于各个业务之间的融合。
3、接着说计算机语言，数据分析使用的语言只有两种，就是Python和R语言，并非是C语言或者Java语言。Python的基本语法一定要掌握好，学会使用Python爬虫获得数据，这样能够做好数据挖掘。最后要说的就是统计学以及sql，这两个属于数据分析师的必备技能。
