大数据用什么编程语言写的

大数据处理和分析通常需要使用多种编程语言，这些语言各有特点，适用于不同的场景。以下是一些常用的大数据编程语言：

1. Python：Python是一种高级编程语言，具有丰富的库和框架，如Pandas、NumPy、SciPy等，用于数据处理和分析。Python在数据分析领域非常流行，因为它易于学习且功能强大。

2. Java：Java是一种面向对象的编程语言，常用于大数据处理框架如Hadoop、Spark等。Java的生态系统庞大，提供了许多现成的工具和库，使得Java成为处理大规模数据集的理想选择。

3. C++：C++是一种通用编程语言，具有高性能和内存管理的优势。C++可以编写高效的算法和数据结构，用于大数据计算和分析。然而，C++的学习曲线较陡峭，需要深入理解内存管理和性能优化。

4. R：R是一种统计编程语言，主要用于统计分析和图形绘制。R语言在数据挖掘、机器学习等领域有广泛的应用，特别是在处理大规模数据集时，R语言可以与各种大数据处理框架（如Hadoop、Spark）集成。

5. JavaScript：JavaScript是一种脚本语言，常用于Web开发。随着云计算和大数据技术的发展，JavaScript在数据处理和分析领域也变得越来越重要。JavaScript可以通过Node.js等技术与Hadoop、Spark等大数据框架集成。

6. SQL：SQL是一种关系型数据库查询语言，用于处理结构化数据。虽然SQL主要用于数据库操作，但它也可以用于数据清洗和预处理，以及与大数据框架（如Hive、Presto）集成。

7. Scala：Scala是一种函数式编程语言，具有强大的并行处理能力。Scala在大数据处理领域也有应用，特别是在处理大规模数据集时，Scala可以与Spark等框架集成。

8. Go：Go是一种静态类型、编译型的编程语言，具有高性能和简洁性。Go语言在并发编程和网络编程方面表现出色，可以用于构建高性能的大数据处理系统。

9. Erlang：Erlang是一种事件驱动、并发编程的编程语言，具有高吞吐量和低延迟的特点。Erlang在实时数据处理和流处理领域有广泛应用，可以与Hadoop、Spark等框架集成。

10. Haskell：Haskell是一种纯粹函数式编程语言，具有强大的抽象表达能力。Haskell在数据类型系统和模式匹配方面表现出色，可以用于构建高效、可扩展的大数据处理系统。

总之，大数据处理和分析通常需要结合多种编程语言和技术，以适应不同场景的需求。选择合适的编程语言取决于项目的具体需求、团队的技能和资源等因素。