大數據技術涉及以下語言：1. sql：處理結構化數據；2. nosql：處理非結構化和半結構化數據（如 mongodb、cassandra、hbase、redis）；3. hadoop 編程語言：Java（核心語言）、pig（面向數據）、hive（基于 sql）；4. Python：數據分析、機器學習；5. r：統計編程；6. scala：高級算法和分布式系統。
大數據技術所涉及的語言
大數據技術是一個廣泛的領域，涉及使用各種語言來處理和分析大量數據。以下是一些在大數據生態系統中常用的語言：
sql（結構化查詢語言）是一種標準數據庫語言，用于在關系數據庫中檢索和操作數據。在大數據環境中，sql 主要用于處理結構化數據，例如從傳統關系數據庫管理系統 (RDBMS) 導入的數據。
nosql（非關系型數據庫）語言是針對大數據時代的非結構化和半結構化數據的處理而設計的。nosql 語言包括：
hadoop 編程語言
hadoop 是一個流行的大數據處理框架，由 Java 編寫。其生態系統包括幾個編程語言：
- Java：hadoop 的核心語言，用于編寫 mapreduce 任務和數據處理管道。
- Pig：一種面向數據的編程語言，用于在 hadoop 中處理大數據集。
- hive：一個基于 sql 的語言，用于查詢和分析存儲在 hadoop 中的數據。
Python 是一種高級編程語言，在數據科學和機器學習領域非常流行。在大數據環境中，Python 用于數據分析、機器學習和數據可視化。
R
R 是一種統計編程語言，在大數據分析中用于處理和分析統計數據。
scala 是一種面向對象的編程語言，與 Java 兼容。在大數據領域中，scala 用于編寫高級數據處理算法和分布式系統。
