大数据必学编程技术：Hadoop、Spark、Python、SQL等

大数据需要学习以下编程技术：

'Hadoop'：这是一个开源的分布式数据处理框架，用于存储和处理大量数据。学习'Hadoop'可以帮助你理解分布式计算和数据处理的基本原理。
'Spark'：这是一个快速的、通用的大数据处理引擎，用于执行批处理、流处理和机器学习等任务。学习'Spark'可以帮助你开发高效的数据处理应用程序。
'Python'：这是一种流行的编程语言，用于数据科学和机器学习等领域。学习'Python'可以帮助你编写高效的数据处理和分析代码。
'SQL'：这是一种结构化查询语言，用于管理和查询关系数据库。学习'SQL'可以帮助你在处理大数据时更好地管理和查询数据。
'Java'：这是一种流行的编程语言，用于开发大型企业应用程序。学习'Java'可以帮助你开发可扩展的大数据应用程序。
'Scala'：这是一种混合了面向对象和函数式编程风格的编程语言，被广泛用于'Spark'和其他大数据处理框架。学习'Scala'可以帮助你编写高效的分布式计算代码。
'R'：这是一种统计分析和数据可视化的编程语言，被广泛用于数据科学和机器学习领域。学习'R'可以帮助你更好地理解数据和进行数据分析。