大数据主要使用以下编程语言，结合不同场景和需求选择：
Python 
- 优势：语法简洁、库丰富（如Pandas、NumPy、PySpark），适合快速开发和原型设计。 - 应用：数据清洗、处理、机器学习及Spark框架开发。
Java
- 优势：稳定性强、生态系统成熟，是Hadoop、Spark等核心框架的底层语言。 - 应用：构建大规模分布式系统、处理海量数据。
Scala
- 优势：结合面向对象与函数式编程，性能优越，与Spark框架高度兼容。 - 应用：高性能数据处理、Spark核心组件开发。
R
- 优势：统计分析功能强大，适合复杂数据建模和可视化。 - 应用：数据探索、统计建模及科学计算。
SQL
- 优势：结构化查询语言，用于关系型数据库管理和数据查询。 - 应用：数据提取、转换及分析（如Hive、Spark SQL）。
总结：
Python和Java因通用性和生态优势成为主流，Scala在高性能场景中占优，R专注于统计分析，SQL用于数据查询。实际项目中常根据具体需求混合使用这些语言。