运行大数据通常需要使用以下几种编程语言和框架：
Python：
Python是一种流行的编程语言，具有简单易学、灵活性强的特点。它拥有丰富的库和工具，如NumPy、Pandas和Scikit-learn等，可以帮助处理和分析大规模数据集。
R：
R是专门用于统计分析和数据可视化的编程语言。R拥有丰富的包和库，如dplyr、ggplot2和caret等，可以进行高效的数据处理和建模。
Java：
Java是一种通用的编程语言，具有跨平台性和稳定性。Java拥有许多开源的大数据处理框架，如Hadoop、Spark和Flink等，可以进行分布式数据处理和并行计算。
Scala：
Scala是一种运行在Java虚拟机上的多范式编程语言，它结合了面向对象编程和函数式编程的特点。Scala在大数据处理中也很常用，特别是与Apache Spark一起使用。
Hadoop：
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。它提供了分布式存储和分布式处理的能力，基于Java编写，包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算模型。
Spark：
Spark是另一个常用的大数据处理框架，与Hadoop相比，Spark在处理速度上更加快速，并且支持多种编程语言，如Java、Python和Scala。Spark提供了内存计算能力，适合快速数据处理。
Hive：
Hive是基于Hadoop的数据仓库基础设施，提供了类似于SQL的查询语言HiveQL，使用户能够使用标准SQL语句来处理大规模数据。
Pig：
Pig是另一个基于Hadoop的数据分析平台，使用Pig Latin脚本语言来描述数据处理过程，适合执行复杂的数据转换和分析任务。
SQL：
结构化查询语言（SQL）是一种用于管理和操作关系型数据库的编程语言。针对大数据处理，可以使用SQL语言进行数据查询、转换和汇总。常见的大数据处理平台如Apache Hive和Apache Impala都支持SQL查询。
TensorFlow：
TensorFlow是一个开源的机器学习框架，可以用于构建和训练各种深度学习模型。它提供了Python、C++和Java等多种编程语言的API，支持分布式计算和GPU加速。
根据具体需求和场景，可以选择合适的编程语言和框架来运行大数据处理任务。例如，对于快速数据处理和机器学习任务，可能会选择使用Python和Spark；而对于需要大规模数据存储和处理的场景，则可能会选择使用Hadoop和Hive。