大數據的核心技術通常涉及以下幾個重要方面：

1、大數據采集：這是大數據技術的基礎，涉及到從各種數據源獲取數據的能力。數據源可以是移動互聯網、社交網絡等，包括結構化和非結構化數據。采集技術需要能夠處理海量數據的寫入，以及將零散的數據整合在一起，為后續分析提供原料。

2、數據預處理：在數據被存儲和分析之前，通常需要進行預處理，以清洗和轉換數據。這個過程可能包括去除重復項、填補缺失值、格式化和歸一化等工作，以確保數據質量和一致性。

3、分布式存儲：由于大數據的體量巨大，傳統的單一存儲系統無法滿足需求。分布式存儲技術如Hadoop和NoSQL數據庫，允許數據跨多個服務器分布存儲，提高了存儲效率和可擴展性。

4、數據查詢分析：這涉及到對存儲的數據進行查詢和分析，以提取有價值的信息。技術如MapReduce、Hive和SparkSQL等，可以對大規模數據集進行高效的分析和處理。

5、并行計算：為了加快數據處理速度，大數據技術通常采用并行計算方法，將大型計算任務分解成小塊，由多個處理器同時執行。

6、數據可視化：通過圖形和圖表等形式將數據分析結果直觀展現，幫助用戶理解和洞察數據背后的模式和趨勢。

7、機器學習：利用算法模型對數據進行分析和學習，預測未來趨勢或行為，是大數據分析中的一個重要組成部分。

8、數據安全：在大數據的采集、存儲、傳輸和分析過程中，保護數據不被非法訪問和篡改是至關重要的。數據安全技術確保數據的機密性、完整性和可用性。

9、數據管理：涉及到數據的治理、質量控制、元數據管理等，確保數據資產的有效管理和利用。

10、數據流通與應用：數據的價值在于其流通和應用，如何將數據轉化為產品和服務，是大數據技術的關鍵部分。

綜上所述，這些技術共同構成了大數據技術的核心體系，它們在不同的應用場景中發揮作用，支持從數據采集到分析和應用的整個生命周期。隨著技術的發展，這些核心技術也在不斷進步和創新，以適應日益增長的數據處理需求。