大数据语言编程基础问题涉及多个方面，包括数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化等。以下是一些常见的大数据语言编程基础问题：
1. 数据存储问题：在大数据环境中，如何选择合适的数据存储解决方案？例如，Hadoop HDFS、HBase、Cassandra等。
2. 数据处理问题：如何处理大规模数据集？例如，使用MapReduce、Spark等分布式计算框架进行批处理或流处理。
3. 数据分析问题：如何从大量数据中提取有价值的信息？例如，使用机器学习算法（如分类、回归、聚类等）进行数据挖掘和分析。
4. 数据可视化问题：如何将复杂的数据以直观的方式展示出来？例如，使用Tableau、Power BI等工具进行数据可视化。
5. 数据安全与隐私问题：如何在大数据环境中保护数据的安全和隐私？例如，使用加密技术（如AES、RSA等）对数据进行加密，以及实施访问控制策略。
6. 性能优化问题：如何提高大数据程序的运行效率？例如，使用缓存、并行计算、分布式计算等技术来减少数据冗余和提高计算速度。
7. 资源管理问题：如何有效地管理和利用大数据资源？例如，使用资源调度器（如Kubernetes、Mesos等）来分配和管理计算资源。
8. 容错与高可用性问题：如何在大数据环境中实现高可用性和容错性？例如，使用分布式数据库（如Cassandra、HBase等）和备份机制来确保数据的可靠性。
9. 版本控制与协作问题：如何在大数据项目中进行有效的版本控制和团队协作？例如，使用Git、SVN等版本控制系统，以及GitHub、GitLab等代码托管平台来实现代码的版本控制和团队协作。
10. 数据治理问题：如何建立和维护良好的数据治理体系？例如，制定数据标准、规范数据质量、监控数据生命周期等。
总之，大数据语言编程基础问题涵盖了数据存储、数据处理、数据分析、数据可视化、安全与隐私、性能优化、资源管理、容错与高可用性、版本控制与协作以及数据治理等多个方面。解决这些问题需要深入理解大数据技术栈，并具备实践经验和理论知识。
