大数据开发主要使用的编程语言有以下几种：
1. Python：Python是一种高级编程语言，具有丰富的数据科学库和框架，如Pandas、NumPy、SciPy、Matplotlib等。Python在数据处理、机器学习、数据分析等领域有着广泛的应用。
2. Java：Java是一种面向对象的编程语言，被广泛应用于大数据处理领域。Java有强大的JVM（Java Virtual Machine）支持，可以运行在多种平台上，如Windows、Linux、macOS等。Java的生态系统中有很多优秀的大数据处理工具，如Apache Hadoop、Apache Spark等。
3. JavaScript：JavaScript是一种脚本语言，主要用于前端开发。然而，随着Node.js的出现，JavaScript也可以用于后端开发。Node.js是一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行时环境，可以运行在服务器端，实现与浏览器的交互。Node.js在大数据处理领域也有一些应用，如使用Node.js进行实时数据处理和分析。
4. C++：C++是一种通用的编程语言，具有高性能、可移植性等特点。C++在大数据处理领域也有广泛应用，特别是在需要高性能计算的场景，如使用C++编写Hadoop MapReduce作业。
5. R：R是R语言的简称，是一种用于统计分析、图形绘制和数据可视化的编程语言。R语言在大数据处理领域也有应用，如使用R语言进行数据挖掘、机器学习等。
6. SQL：SQL是结构化查询语言（Structured Query Language），主要用于数据库的操作和管理。虽然SQL主要用于数据库操作，但在大数据处理领域也有一些应用，如使用SQL进行数据清洗、数据转换等。
7. Shell Script：Shell Script是一种简单的脚本语言，主要用于执行命令行操作。虽然Shell Script在大数据处理领域应用较少，但在某些情况下，如自动化部署、监控等场景，Shell Script仍然有一定的应用价值。
总之，大数据开发主要使用的编程语言有Python、Java、JavaScript、C++、R和Shell Script等。这些编程语言各有特点，可以根据实际需求选择适合的开发语言。
