大数据技术常用的编程语言包括以下几种：
Java：
Java是目前使用广泛的编程语言之一，特别适合作为大数据应用的开发语言。Java具有跨平台应用能力、简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程和动态性等特点。Hadoop以及其他大数据处理技术很多都是用Java编写的，例如Apache的基于Java的HBase和Accumulo以及Elasticsearch。
Python：
Python是管理大数据的最好的编程语言之一，因为它具有统计分析能力和易读性。Python有丰富的数据处理库（如NumPy、Pandas和SciPy），以及强大的机器学习和人工智能库（如TensorFlow和PyTorch）。Python的简洁语法和丰富的第三方库使得它成为处理大数据的流行选择。
Scala：
Scala是一种混合了面向对象和函数式编程特性的编程语言，也是大数据处理框架Spark的首选语言。Scala运行在Java虚拟机上，可以无缝地与Java代码交互，具有高性能和可伸缩性。
R：
R是一种专门用于统计分析和数据可视化的编程语言。由于其丰富的统计分析函数和绘图库，R在大数据分析领域有着广泛的应用。
SQL：
虽然SQL是一种查询语言而非编程语言，但在大数据处理中也扮演着重要的角色。SQL用于对结构化数据进行查询和分析，常用于关系型数据库和数据仓库。
建议
Java：如果你打算从事大数据开发岗位，学习Java语言是非常有必要的。Java在大数据领域有广泛的应用，并且有很多成熟的大数据处理框架和工具都是用Java编写的。
Python：Python是数据科学家和分析师的首选语言之一，因为它的语法简洁易读，并且有丰富的数据处理和分析库。如果你需要处理大规模数据并且希望快速上手，Python是一个很好的选择。
Scala：如果你对高性能和分布式计算有较高要求，并且希望与Java生态系统无缝集成，那么Scala是一个很好的选择。
R：如果你主要关注统计分析和数据可视化，R语言是一个非常适合的选择。它在统计学界和学术界非常流行，并且有丰富的扩展包和功能。
SQL：对于处理结构化数据，SQL是不可或缺的工具。许多大数据处理框架都支持SQL语言，因此掌握SQL对于大数据工作也是非常重要的。
根据你的具体需求和兴趣，可以选择最适合你的编程语言进行大数据技术的学习和应用。