大数据开发通常涉及以下几种编程语言和工具：
Hadoop
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。它包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算模型。
Spark
Spark是另一个常用的大数据处理框架，支持多种编程语言如Java、Python和Scala。Spark在处理速度上比Hadoop的MapReduce更快，并且提供了丰富的API，可以进行数据的批处理、流处理、机器学习等各种任务。
SQL
结构化查询语言（SQL）用于管理和操作关系型数据库。在大数据处理中，可以使用SQL进行数据查询、转换和汇总。常见的大数据处理平台如Apache Hive和Apache Impala都支持SQL查询。
Python
Python是一种通用编程语言，在大数据处理中应用广泛。Python有丰富的数据处理库，如Pandas和NumPy，可以进行数据清洗、分析和可视化等操作。
R
R是一种流行的统计分析和数据可视化语言，适用于大数据分析。R拥有丰富的数据处理和统计分析库，可以进行数据清洗、建模、可视化等任务。
其他工具
除了上述编程语言和框架外，还有一些其他工具和平台常用于大数据处理和分析，例如Hive、Pig、Flink、Kafka等。
建议
选择合适的工具：根据具体的项目需求和团队技能选择合适的大数据处理工具和编程语言。例如，如果需要快速处理和分析数据，Spark可能是一个好选择；如果需要构建复杂的数据仓库和进行数据挖掘，Hive和Pig可能更适合。
学习资源：建议深入学习这些工具和语言的官方文档和教程，以便更好地掌握它们的使用方法和最佳实践。
实践项目：通过实际项目来应用所学知识，不断积累经验，提高自己在大数据开发方面的能力。