大数据技术涉及以下语言：1. sql：处理结构化数据；2. nosql：处理非结构化和半结构化数据（如 mongodb、cassandra、hbase、redis）；3. hadoop 编程语言：Java（核心语言）、pig（面向数据）、hive（基于 sql）；4. Python：数据分析、机器学习；5. r：统计编程；6. scala：高级算法和分布式系统。
大数据技术所涉及的语言
大数据技术是一个广泛的领域，涉及使用各种语言来处理和分析大量数据。以下是一些在大数据生态系统中常用的语言：
sql（结构化查询语言）是一种标准数据库语言，用于在关系数据库中检索和操作数据。在大数据环境中，sql 主要用于处理结构化数据，例如从传统关系数据库管理系统 (RDBMS) 导入的数据。
nosql（非关系型数据库）语言是针对大数据时代的非结构化和半结构化数据的处理而设计的。nosql 语言包括：
hadoop 编程语言
hadoop 是一个流行的大数据处理框架，由 Java 编写。其生态系统包括几个编程语言：
- Java：hadoop 的核心语言，用于编写 mapreduce 任务和数据处理管道。
- Pig：一种面向数据的编程语言，用于在 hadoop 中处理大数据集。
- hive：一个基于 sql 的语言，用于查询和分析存储在 hadoop 中的数据。
Python 是一种高级编程语言，在数据科学和机器学习领域非常流行。在大数据环境中，Python 用于数据分析、机器学习和数据可视化。
R
R 是一种统计编程语言，在大数据分析中用于处理和分析统计数据。
scala 是一种面向对象的编程语言，与 Java 兼容。在大数据领域中，scala 用于编写高级数据处理算法和分布式系统。
