大数据开发用什么技术好呢

大数据开发涉及的技术栈非常广泛，包括但不限于编程语言、框架、工具、数据处理和分析等。以下是一些常见的大数据开发技术：

1. 编程语言：

（1） javascript：用于前端开发，处理数据交互和可视化。

（2） python：流行的大数据编程语言，具有强大的数据处理库如pandas, numpy, scipy, matplotlib等。

（3） java：企业级应用中常用的语言，有强大的数据处理能力。

（4） scala：一种函数式编程语言，适合大数据分析和机器学习。

（5） go：新兴的系统编程语言，性能高，易于学习。

2. 框架：

（1） hadoop：一个开源框架，用于大规模数据的分布式存储和处理。

（2） spark：apache提供的快速通用计算引擎，适用于批处理和流处理。

（3） spark streaming：基于spark的流处理框架，适合实时数据处理。

（4） flink：apache提供的一个流处理框架，支持事件时间处理。

（5） kafka：一个分布式消息队列，用于实时数据处理和数据流。

3. 工具：

（1） hive：建立在hadoop之上的数据仓库服务，提供sql查询功能。

（2） impala：一个面向sql的数据分析引擎，运行在hdfs上。

（3） pig：apache的一个数据挖掘工具，使用mapreduce进行数据处理。

（4） mapreduce：大数据编程模型，提供了一种高效处理大规模数据集的方法。

（5） elasticsearch：一个分布式搜索和分析引擎，可以用于日志管理和数据发现。

（6） mongodb：一种高性能的文档型数据库，可用于存储结构化和非结构化数据。

4. 数据处理和分析：

（1） 数据清洗：去除重复、错误和无关的数据。

（2） 数据集成：将不同来源的数据整合到一起。

（3） 数据转换：将数据转换成适合分析的格式。

（4） 数据建模：建立数据分析所需的数据模型。

（5） 数据可视化：将数据以图形的方式展现，帮助理解数据。

5. 机器学习和人工智能：

（1） 机器学习算法：用于从数据中学习和做出预测或决策。

（2） 自然语言处理：用于解析和处理文本数据。

（3） 计算机视觉：用于分析和理解图像数据。

6. 云计算平台：

（1） aws：提供弹性计算、存储、数据库和网络服务的平台。

（2） azure：微软提供的云服务平台，支持多种类型的服务和应用。

（3） google cloud platform：谷歌提供的云服务平台，提供计算、存储、分析和大数据服务。

总之，选择哪种技术取决于项目的具体需求、团队的技能水平、预算以及项目的规模。通常，大数据项目会涉及到多种技术和工具的组合，因此需要根据具体情况进行技术选型和架构设计。