大数据开发主要使用的语言有以下几种：
1. Python：Python是一种高级编程语言，广泛应用于大数据领域。它拥有丰富的数据科学库和框架，如Pandas、NumPy、SciPy、Matplotlib等，可以帮助开发者处理和分析大量数据。Python在数据分析、机器学习和人工智能等领域具有广泛的应用。
2. Java：Java是一种面向对象的编程语言，常用于大数据领域的数据处理和存储。Java语言的多线程特性使得它在处理大规模数据集时具有较高的性能。常用的Java大数据框架有Hadoop（Apache Hadoop项目）和Spark（阿里巴巴开发的分布式计算系统）。
3. C++：C++是一种通用编程语言，广泛应用于操作系统、编译器和数据库等领域。C++语言的性能较高，可以用于编写高性能的大数据处理程序。常用的C++大数据框架有OpenMP（一种并行编程模型）和Intel TBB（一种基于共享内存的并行编程模型）。
4. R：R是一种统计分析编程语言，常用于数据挖掘和统计分析。R语言支持多种数据结构和算法，可以方便地实现复杂的数据分析和可视化。R语言在数据科学领域具有广泛的应用。
5. Scala：Scala是一种函数式编程语言，常用于大数据领域的分布式计算和机器学习。Scala语言的简洁性和易读性使其在大数据开发中具有较高的实用性。常用的Scala大数据框架有Apache Spark。
6. JavaScript：JavaScript是一种客户端脚本语言，常用于Web应用开发。随着云计算和大数据技术的发展，JavaScript逐渐被应用于大数据领域。例如，Google的BigQuery API允许开发者使用JavaScript编写查询语句来访问和处理大规模数据集。
7. SQL：SQL是结构化查询语言，常用于关系型数据库管理系统。虽然SQL主要用于数据查询和操作，但它也被用于大数据领域的数据清洗和整合。例如，Apache Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以用于执行SQL查询和数据转换。
8. Shell：Shell是一种命令行解释器，常用于Linux系统。Shell脚本可以用来自动化大数据环境的搭建和管理，提高开发效率。常见的Shell脚本包括Ansible、Puppet和Chef等。
9. Clojure：Clojure是一种函数式编程语言，常用于大数据领域的分布式计算和机器学习。Clojure语言的并发性和模式匹配特性使其在大数据开发中具有较高的实用性。常用的Clojure大数据框架有Apache Spark。
10. Go：Go是一种静态类型、编译时间语言，常用于大数据领域的分布式计算和微服务架构。Go语言具有高性能、低内存消耗和简单易用的特点，适合开发可扩展的大规模分布式系统。常用的Go大数据框架有Kubernetes（容器编排工具）和Prometheus（监控告警工具）。
总之，大数据开发主要使用的语言包括Python、Java、C++、R、Scala、JavaScript、SQL、Shell、Clojure和Go等。这些语言各有特点，适用于不同的大数据场景和需求。在实际开发中，开发者需要根据项目需求和个人技能选择合适的编程语言进行开发。
