图数据库：neo4j。谢谢邀请！大部分具备落地能力的编程语言都可以直接进行数据库编程，对于大数据系统的NoSQL数据库往往也有针对性的解决方案，而且目前大部分情况下都有针对数据库的映射框架可以使用，比如MyBatis等，所以数据库编程对于上层语言往往并没有什么具体的要求。
大数据最厉害的是什么？
谢邀，是的世界进入了数据链时代，那么大量的判读数据链的人工智能一定是精英中的精英了！如同计算机当中最出色的云计算一样，人工智能可以把海量的数据做处理分类，筛选，归纳，分档，当分成可能成千上万份条信息一条一条被分类存放加以积累后，在同一种类海量信息储存非常之多后从量变到质变，专业人员就可以从人工智能上的判读和人脑综合，使一些有可能是不太引人注意的普通信息上，发现研判出表面看不出大问题，实际背后要要达到今人错锷和惊讶之目的，(情报部门)。
而这一结论的获得，就是人工智能从民用生活中人人都能看得见的，看起来都是些很非常不起眼的信息中获得的，而这些信息又根本不是什么保密信息，这样看来未大数据中最厉害的就要数人工智能的大分辨率，分类，筛选，归纳，分档等等快捷运算，提取，处理等等系统(若能达到云计算每秒可以无穷大)或许将来有，更新型人工智出现，秒秒钟处理海量信息，令人无法相信的快捷速度来提取非常重要的各类有价值的情报信息时，那将是最厉害的了。
大数据平台的软件有哪些？
这个要分好几块来讲，首先我要说明的是大数据项目也是要有很多依赖的模块的。每个模块的软件不一样，下面分别聊一下。一、大数据处理这个是所谓大数据项目中最先想到的模块。主要有spark，hadoop，es，kafka，hbase，hive等。当然像是flume，sqoop也都很常用。这些软件主要是为了解决海量数据处理的问题。
软件很多，我只列几个经典的，具体可以自行百度。二、机器学习相关大部分大数据项目都和机器学习相关。因此会考虑到机器学习的一些软件，比如说sklearn，spark的ml，当然还有自己实现的代码。三、web相关技术大部分项目也都跑不了一个web的展示，因此web就很重要的，java的ssh，python的django都可以，这个看具体的项目组习惯了。
四、其它还有一些很常用的东西，个人感觉不完全算是大数据特定使用范围。反正我在做大数据项目的时候也都用到了。比如说数据存储：redis，mysql。数据可视化：echart，d3js。图数据库：neo4j。再来说说大数据平台的软件或者工具：1、 数据库，大数据平台类，星环，做Hadoop生态系列的大数据平台公司。
Hadoop是开源的，星环主要做的是把Hadoop不稳定的部分优化，功能细化，为企业提供Hadoop大数据引擎及数据库工具。2、 大数据存储硬件类，浪潮，很老牌的IT公司，国资委控股，研究大数据方面的存储，在国内比较领先。3、 云计算，云端大数据类，阿里巴巴，明星产品-阿里云，与亚马逊AWS抗衡，做公有云、私有云、混合云。
实力不差，符合阿里巴巴的气质，很有野心。4、 数据应用方面这个有很多，比如帆软旗下的FineReport报表系统和FineBI大数据分析平台等。帆软是商业智能和数据分析平台提供商，从报表工具到商业智能，有十多年的数据应用的底子，在这个领域很成熟，目前处于快速成长期，但是很低调，是一家有技术有实力而且对客户很真诚的公司。
做大数据必须要用Java吗？
你好，我是Lake，专注大数据技术、程序员经验、互联网科技见解分享。学习大数据是否一定要学Java?我个人认为主要还是要看你所选择的工作方向。如果你选择大数据运维，那不一定要学习Java。大数据运维平时比较多的是对各种机器进行配置修改、安装部署集群、服务安装、对机器运维等等，所涉及到的Java开发方面会很少。
同样，如果你选择ETL(数据处理)开发工程师，也不一定要学习Java语言，你需要更多关注的是数据仓库方面的理论知识以及业务数据模型构建。但是如果你选择大数据应用或平台开发工程师，那么Java语言你是一定要学的，很多日常需求开发你都会使用到Java。目前很多大数据开源项目底层都是使用Java进行开发，比如Hadoop、HBase、Flink等等。
