选择大数据编程语言时，可以考虑以下因素：
岗位需求
大数据开发：Java是目前大数据开发中最常用的编程语言，依赖程度高，因为许多大数据处理框架（如Hadoop、Spark）都是用Java编写的。学习Java语言对于从事大数据开发岗位非常有必要。
数据分析：Python和R是数据分析领域的首选语言。Python拥有丰富的数据处理和分析库（如NumPy、Pandas、SciPy），并且有强大的大数据处理框架（如Apache Spark和Dask）。R语言则专注于数据分析和统计，拥有丰富的数据处理和可视化库（如ggplot2和dplyr）。
运维：对于大数据运维，Shell脚本和Python是常用的工具。Python因其简洁的语法和多用途性，在运维脚本编写中非常受欢迎。
编程语言特性
Java：具有跨平台能力、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。Java生态系统完善，扩展性强，适合处理大规模数据集和复杂的计算任务。
Python：易学易用，具有丰富的数据处理和分析库，语法简洁，可读性强，适合快速原型开发和数据处理任务。Python的生态系统非常强大，支持多种编程范式和框架。
R：专门用于数据分析和统计，拥有丰富的数据处理和可视化库，适合进行数据探索和建模分析。R在统计建模和机器学习方面表现出色，但在生产环境中的应用相对较少。
Scala：运行在Java虚拟机上，结合了面向对象和函数式编程的特性。Scala是Apache Spark的首选编程语言，提供了强大的大数据处理能力和易于使用的API。Scala可以与Java无缝集成，充分利用现有的Java生态系统。
SQL：用于管理和操作关系型数据库，适用于处理结构化数据。许多大数据处理框架（如Apache Hive和Apache Impala）都支持SQL查询。
团队技术栈
如果团队已经熟悉某种语言，那么继续使用该语言可以提高开发效率和团队协作。
考虑团队的技术背景和培训资源，选择适合团队学习曲线和技术栈的语言。
项目特点
对于需要高性能计算和大规模数据处理的项目，Java和Scala可能是更好的选择。
对于需要快速原型开发和数据探索的项目，Python可能更为合适。
对于需要深度统计分析和数据可视化的项目，R语言可能更适合。
总结：
如果你计划从事大数据开发，Java是必备技能。
对于数据分析，Python和R都是非常好的选择，具体选择哪种可以根据个人偏好和项目需求来决定。
Scala适合与Spark等大数据框架结合使用，具有很好的性能和开发效率。
SQL是处理结构化数据的基石，掌握它对于大数据项目非常重要。
根据以上因素，你可以选择最适合自己需求和团队技术栈的大数据编程语言。