JAVA
在硅谷最大的科技公司里，Java 和基于 Java 的框架构成了其底层的技术骨架。Driscoll 说：“如果深入观察Twitter，Linkedin 或者 Facebook，你会发现 Java 是他们公司数据引擎架构的基础语言”。
Java 并没有 R 和 Python 那样的数据可视化的能力， 同时也不是最好的用于统计模型的语言。但是如果需要进行原型的基础开发和构建大规模系统， Java 往往是最好的选择。
HADOOP 和 HIVE
为了满足数据处理的巨大需求，基于 Java 的工具群涌而现。 作为基于 Java 的框架，Hadoop 在批处理领域成为热点。Hadoop 比其他处理工具速度要慢，但是它非常精确且被广泛的应用于后台分析，它很好的融合了 Hive， 一个运行在 Hadoop 上的基于查询的框架。
SCALA
Scala 是另一个基于 Java的语言，和 Java 很相似，它正在逐渐成长为大规模机器学习或高级算法的工具。它是函数式语言，也能够构建健壮的系统。
Driscoll 说：“Java 就像是直接用钢筋进行搭建， Scala 则像是在处理黏土原材料，可以将其放进窖中烧制成钢筋”。
KAFKA 和 STORM
当需要快速、实时分析时怎么办?Kafka 可以帮助你。它已经发展了大概五年时间，但最近才成为一个流处理的流行框架。
Kafka 诞生于 Linkedin 公司的内部项目，是一个快速查询系统。至于 Kafka 的缺点呢? 它太快了，实时的操作也导致了自身的错误，且偶尔还会遗失信息。
Driscoll 说：“在精度和速度之间总需要做权衡，所以硅谷所有的大公司一般都双管齐下： 用 kafka 和 Storm 进行实时处理，用 Hadoop 做批处理系统，虽然会慢一点但却十分精确”。
Storm 是另一个用 Scala 写的框架，且它在硅谷以擅长流处理而受到极大的关注。毫无疑问， Twitter， 一个对快速消息处理有着巨大兴趣的公司会收购了 Storm。
荣幸的提到：
MATLAB
MATLAB 已经存在很长时间了，尽管价格昂贵，但它仍在某些特定领域被广泛使用： 机器学习研究、信号处理、图像识别等领域。
OCTAVE
Octave 与 Matlab 非常相似，只不过它是免费的。然而除了信号处理的学术圈之外很少见到使用。
GO
GO 是另外一个获得关注的新手。它由 Google 开发，与 C 有一定渊源，且在构建稳定系统方面与 Java 和 Python 展开了竞争。