大数据领域使用的编程语言包括Java和Python。学习哪种编程语言通常取决于您的特定需求、背景和目标。然而，从大数据生态系统和就业前景的角度来看，Java是更常用的编程语言。
以下是一些原因：
1、大数据生态系统中的Java：Java语言已被广泛应用于大数据生态系统中的多个工具和技术中，如Apache Hadoop、Apache Spark等。Java也是Apache Storm、Apache Flink等其他工具和框架的首选语言之一。
2、企业级应用程序的支持：Java是企业应用程序的首选语言之一，这使得Java开发成为了大型机构和企业中最需要的技能之一。在处理数据的同时，大数据的应用程序需要一个健壮的基础架构，这就涉及到Java的沉稳和分布式计算能力。
3、学习资源：Java是一种较为传统的计算机语言，因此有许多开源和贡献的文档、案例和代码库。这些资源很容易获得，这使得Java更容易学习。
虽然Python也可以用于大数据分析，但与Java相比，它在分布式系统中的应用较少。然而，Python是一种相对容易学习的编程语言，并且被广泛应用于数据科学和机器学习的领域，这使得它是处理大数据的理想语言之一。如果您对机器学习和数据处理等领域比较感兴趣，Python也是一个值得学习的选择。
因此，如果你想从事大数据开发，建议学习Java和Python两种编程语言。
学习大数据开发方向需要的时间因人而异，主要取决于你的学习进度和目标。如果你已经有编程经验，学习Java或Python的语法可能只需要几个月的时间，但要成为一名专业的大数据开发人员则需要更多的时间和实践。如果你是零基础学习，那么需要的学习时间就更长了，可能需要一年或更久的时间来掌握大数据相关的技能。同时，要注意不仅要掌握编程语言的基础知识，还需要了解大数据处理的相关技术和工具，比如Hadoop、Spark、Hive、Pig等。因此，建议在学习之前要制定一个详细的学习计划，包括学习内容、学习时间以及实践项目的安排等，以便更好地掌握相关技能。
