大数据分析编程语言有很多，以下是一些常见的编程语言：
1. Python：Python是一种高级编程语言，广泛应用于数据分析、机器学习和人工智能领域。它具有简单易学、功能强大的特点，被广泛用于大数据分析。
2. R：R是一种用于统计分析和图形绘制的编程语言，也可用于数据挖掘和机器学习。R语言在数据可视化方面表现尤为出色，可以生成高质量的图表和报告。
3. Scala：Scala是一种静态类型、编译型编程语言，主要用于处理大数据和高并发场景。它支持分布式计算和并行处理，适用于大规模数据处理和分析。
4. Java：Java是一种广泛使用的编程语言，具有跨平台、高性能等特点。Java在大数据领域也有广泛应用，如Hadoop生态系统中的MapReduce等。
5. JavaScript：JavaScript是一种脚本语言，用于前端开发。近年来，随着Web大数据分析的需求增加，JavaScript在数据预处理和实时数据分析方面也得到了广泛应用。
6. C++：C++是一种面向对象的编程语言，具有性能优越、可移植性强等特点。在大数据领域，C++常用于构建高性能的分布式计算框架和存储系统。
7. Shell：Shell是一种命令行解释器，用于运行操作系统命令和脚本。在大数据领域，Shell常用于编写批处理脚本，实现数据的收集、清洗和预处理。
8. Perl：Perl是一种通用的编程语言，具有强大的文本处理能力。在大数据领域，Perl常用于编写数据处理脚本，实现数据的提取、转换和加载。
9. Go：Go是一种简洁、高效的编程语言，主要用于网络编程和并发处理。在大数据领域，Go常用于构建分布式计算系统和API接口。
10. PHP：PHP是一种流行的服务器端脚本语言，主要用于Web开发。近年来，随着大数据技术的发展，PHP也在大数据分析领域得到了广泛应用，如构建Web爬虫和数据抓取工具。
这些编程语言各有特点和优势，可以根据具体需求和应用场景选择合适的语言进行大数据分析。
