在大数据自学中，以下几种编程语言和工具是比较适合学习的，并且就业前景较好：

Python

特点：Python是一种简单易学的编程语言，被广泛应用于数据分析和机器学习领域。它有丰富的数据处理库和工具，如NumPy、Pandas和SciPy等，能够处理大规模数据集并进行数据分析、可视化和建模。

就业方向：Python的就业需求非常高，可以从事大数据工程师、数据分析师、机器学习工程师等岗位。

Java

特点：Java是一种跨平台的编程语言，在大数据领域也有广泛应用。Hadoop和Spark等大数据处理框架都是用Java编写的，因此掌握Java语言能够让你更好地理解和应用这些框架。此外，Java在企业级应用开发中也非常流行。

就业方向：掌握Java可以让你在大数据开发工程师、大数据维护工程师、企业级应用开发工程师等岗位上有更多的就业机会。

R

特点：R是一种专门用于统计分析和数据可视化的编程语言。它拥有丰富的统计库和图形库，适用于大规模数据分析和建模。在数据科学和数据挖掘领域，R是非常重要的工具之一。

就业方向：掌握R语言可以让你在数据分析师、数据挖掘工程师等岗位上有更多的就业机会。

SQL

特点：SQL是用于管理和查询关系型数据库的标准语言。在大数据处理中，SQL是必不可少的技能，用于数据的存储、查询和优化。

就业方向：掌握SQL可以让你在数据仓库管理员、数据分析师等岗位上有更多的就业机会。

Hadoop和Spark

特点：Hadoop和Spark是大数据处理框架，分别用于批处理和流处理。掌握这些框架可以让你在大数据开发领域有更强的竞争力。

就业方向：Hadoop开发工程师、Spark开发工程师等岗位对掌握这些技术的人才需求较大。

其他工具和技术

Hive：用于数据仓库和查询的语言。

Pig：用于大数据分析的平台。

Scala：一种多范式编程语言，常用于大数据处理框架如Spark。

数据可视化工具：如Tableau、Power BI等，用于将数据以图形化方式展示。

机器学习算法：如线性回归、决策树、随机森林等，用于数据挖掘和预测建模。

建议

选择一门编程语言：根据个人兴趣和职业规划选择一门编程语言进行深入学习，如Python适合初学者和数据科学领域，Java适合企业级应用和大数据开发。

学习数据处理和分析工具：掌握数据处理和分析工具，如Pandas、NumPy、Hadoop、Spark等，能够提高你的数据处理能力和工作效率。

实践项目：通过实际项目来巩固所学知识，可以在GitHub等平台上参与开源项目，或者自己做一些数据分析项目。

持续学习：大数据领域技术更新迅速，需要不断学习和跟进行业的最新技术和趋势，以保持竞争力。

通过学习上述编程语言和工具，你将能够在大数据领域找到更多的就业机会，并且具备较强的竞争力。