大数据用什么编程语言写出来

大数据处理和分析通常需要使用多种编程语言，这些语言各有其特点和适用场景。以下是一些常用的大数据编程语言：

1. Python：Python是一种广泛使用的高级编程语言，特别适合数据分析和机器学习。它的语法简洁明了，易于学习，且拥有丰富的库支持，如Pandas、NumPy、SciPy等，这些都是进行数据处理和分析的利器。Python在大数据领域尤其受欢迎，因为它可以与Hadoop、Spark等大数据处理框架无缝集成。

2. Java：Java是一种静态类型、编译型、面向对象的语言，它在大数据领域同样具有重要地位。Java的跨平台特性使得它成为企业级应用的首选语言。Java可以与Hadoop、Spark等框架结合使用，进行大规模数据处理和分析。

3. Scala：Scala是一门函数式编程语言，它提供了一种简洁、优雅的方式来编写代码。Scala在大数据领域也有一定的应用，特别是在数据科学和机器学习领域。Scala的并行处理能力使其成为处理大规模数据集的理想选择。

4. R：R是一种用于统计分析、图形绘制和数据挖掘的编程语言。R语言以其强大的数据处理能力和可视化功能而闻名。R语言可以与Hadoop、Spark等大数据处理框架结合使用，进行复杂的数据分析任务。

5. C++：虽然C++不是主流的大数据编程语言，但它在性能敏感的应用场景中仍然非常重要。C++擅长于高性能计算，对于需要处理大量数据和进行复杂计算的任务，C++可能是最佳选择。然而，由于其学习曲线较陡峭，C++在大数据领域的普及程度相对较低。

6. Go：Go是一种新兴的、高效的编程语言，它在大数据领域也展现出了潜力。Go语言的设计注重速度和内存效率，这使得它在处理大规模数据集时表现出色。Go语言还具有很好的并发性，可以与Hadoop、Spark等框架结合使用，进行高效的数据处理和分析。

7. JavaScript：虽然JavaScript主要用于前端开发，但它也可以用于后端服务器端的开发。随着Node.js的出现，JavaScript已经成为了一个强大的后端开发语言，可以与Hadoop、Spark等大数据处理框架结合使用，进行数据处理和分析。

8. Shell：Shell是Unix和Linux系统下的一种命令行解释器，它可以用来执行各种命令和脚本。虽然Shell不是一种编程语言，但它在大数据领域仍然具有一定的应用价值。Shell可以用于自动化部署、监控和管理大数据集群。

9. SQL：SQL（结构化查询语言）是用于数据库查询和操作的语言。虽然SQL主要应用于关系型数据库，但它也可以用于非关系型数据库（如NoSQL数据库）。SQL在大数据领域具有重要的地位，因为它可以用于查询和分析存储在各种数据源（如Hadoop、Spark等）中的大量数据。

10. Prolog：Prolog是一种逻辑编程语言，它主要用于人工智能和专家系统的开发。虽然Prolog在大数据领域的应用相对较少，但它在逻辑推理和问题求解方面的能力使其在特定场景下具有潜在价值。

总之，选择哪种编程语言取决于具体的项目需求、团队技能和项目目标。一般来说，Python和Java是最受欢迎的大数据编程语言，因为它们具有良好的社区支持、丰富的库和框架以及广泛的应用场景。