1. SQL（Structured Query Language）：用于管理和操作关系型数据库中的数据。
2. Python：一种通用编程语言，广泛用于数据处理和分析领域。
3. R：一种专门用于统计分析和数据可视化的语言。
4. Scala：一种多范式编程语言，通常与Apache Spark等大数据处理框架结合使用。
5. Java：一种常用的编程语言，也可以用于大数据处理。
大数据处理的第一个步骤就是数据抽取与集成。这是因为大数据处理的数据来源类型丰富，大数据处理的第一步是对数据进行抽取和集成，从中提取出关系和实体，经过关联和聚合等操作，按照统一定义的格式对数据进行存储。现有的数据抽取和集成方法有三种，分别是基于物化或ETL方法的引擎、基于联邦数据库或中间件方法的引擎、基于数据流方法的引擎。这些引擎都是很重要的。
大数据处理的第二个步骤就是数据分析。数据分析是大数据处理流程的核心步骤，通过数据抽取和集成环节，我们已经从异构的数据源中获得了用于大数据处理的原始数据，用户可以根据自己的需求对这些数据进行分析处理，比如数据挖掘、机器学习、数据统计等，数据分析可以用于决策支持、商业智能、推荐系统、预测系统等。通过数据分析我们能够掌握数据中的信息。
大数据处理的第三个步骤就是数据解释。大数据处理流程中用户最关心的是数据处理的结果，正确的数据处理结果只有通过合适的展示方式才能被终端用户正确理解，因此数据处理结果的展示非常重要，可视化和人机交互是数据解释的主要技术。这个步骤能够让我们知道我们分析数据的结果。
大数据覆盖频率因不同行业、应用场景而异。对于流量大、数据变化快的场景，覆盖频率可能会更高。一般来说，大数据覆盖周期在一周到一月不等。但是，需要注意的是，覆盖周期并不是固定的，可以根据业务需求和数据变化情况适当调整，确保大数据具有实时性和高质量性。此外，还需要注意数据采集和处理的有效性和准确性，以确保数据分析的可靠性和有效性。