编写大数据程序通常涉及以下步骤和技术：
选择编程语言
Java：由于其可移植性和丰富的类库，Java是大数据处理领域最常用的编程语言之一。
Python：因其简洁易学且功能强大，Python在大数据开发中也非常流行，拥有NumPy、Pandas和SciPy等库。
Scala：结合了面向对象和函数式编程特性，特别适合于大数据开发，运行在Java虚拟机上。
R：在统计分析和数据可视化方面非常流行。
选择处理框架
批处理：如Hadoop MapReduce和Apache Spark的Batch API，适用于离线数据处理。
流式处理：如Apache Flink、Apache Kafka和Spark Streaming，适用于实时数据处理。
混合处理：如Apache Beam和Apache Apex，结合批处理和流式处理，适用于需要同时处理批量和实时数据的场景。
分布式计算
利用分布式文件系统（如Hadoop的HDFS）和分布式计算框架（如Hadoop、Spark）进行数据处理。
设计合适的数据分发策略和任务调度，以保证程序的并发性和可扩展性。
数据处理流程
数据采集：从各种数据源中采集数据。
数据清洗：进行去重、去噪、格式转换等操作。
数据存储：将清洗后的数据存储到分布式文件系统或数据库中。
数据分析：利用机器学习、数据挖掘等技术对数据进行挖掘和分析。
数据可视化：将分析结果以图表等形式展示出来。
开发和优化
使用JDK的Java大数据API或其他大数据框架提供的API编写数据处理程序。
配置环境，包括集群配置、数据源配置等。
监控程序的运行情况，根据需要对程序进行优化，提高性能和效率。
工具和库
使用Hadoop、Spark、Flink等工具进行数据处理和分析。
利用数据可视化工具（如Tableau、Power BI）展示分析结果。
学习资源
学习Java语言和Linux操作系统，这是大数据技术的基础。
通过实践项目和在线课程学习大数据处理框架和工具。
总结来说，编写大数据程序需要选择合适的编程语言和处理框架，并利用分布式计算和数据处理技术进行开发。同时，需要关注程序的性能和效率，并通过监控和优化来提高程序的表现。
