随着互联网的不断发展，越来越多的人开始学习大数据技术，今天我们就来看看学习大数据需要什么样的开发语言。

　　老实说，对于新手来说，总会有这样的问题：“你需要为大数据学习Java吗?”不能用Java吗?“我需要学多少。。。我的回答是“需要!”，“不可能”，“熟练”。当然，新手不可能让你精通Java。我已经有十年半不敢说熟练的Java了，但是你必须走上“熟练”的道路。收到的钱是成比例的。

　　其实，我想表达的是，不要以为大数据是为了搭建环境，使用组件，大数据只是为了开发而需要编写代码，对代码能力的要求也比较高，为什么这么说，因为大数据生态系统中有很多优秀的开源组件，如果您的Java是半级的，那么我可以非常清楚地说，您可以理解的代码不能超过100行。如果你不相信，你可以找到一个开源项目。

　　Java可以说是大数据开发的主要语言，至少目前是这样，尽管垃圾收集的问题经常受到大家的批评，但这里有一个巨大的生态系统，Java将在一段时间内成为世界。”您需要学习什么级别的Java?”JavaSE必须掌握，JVM、多线程等都是基本的，面试系列一定要问;JavaEE一定要熟悉，抛出一个Javaweb项目给你，不要问你到底理解得有多彻底，但一定要写出来，因为大数据开发的实际工作离不开编写接口。

　　SQL语言。如果有一种语言可能动摇Java的地位，那么它肯定是SQL。尽管SQL和Java都不是一种语言，但它太重要了。太多人写的SQL太糟糕了。顺便说一下，太多人在编写SQL时不考虑底层优化。注意了，兄弟们，这不是通过添加、删除、检查和修改来完成的。有朋友问如何提高编写SQL的能力?哪一个可以做出一个巧合，写更多，了解基本原则，并考虑更多的优化计划。

　　Scala应该学什么阶段?语法上理解，除了基础知识，什么是隐式转换，什么是curring，什么闭包等等。学习Scala的目的是编写Spark。Spark在大数据生态系统中的生存感太强了。学习一门语言的好方法是练习。写更多关于Spark相关项目的信息或者去看看Spark的源代码。

　　成都大数据开发学校小编认为shell也是必不可少的。事实上，大数据开发一般会承担大数据集群的运营和维护。在操作和维护方面，外壳的重要性不需要我多说。

　　语言是程序员的武器。武器越锋利，种类就越多。弓、箭、剑、剑、盾都有自己的场景。程序员不应该走运，也不应该路过。对于技术，要有意识并知道原因。如果你达不到这一点，你必须朝这个方向走。