大数据的核心技术通常涉及以下几个重要方面：

1、大数据采集：这是大数据技术的基础，涉及到从各种数据源获取数据的能力。数据源可以是移动互联网、社交网络等，包括结构化和非结构化数据。采集技术需要能够处理海量数据的写入，以及将零散的数据整合在一起，为后续分析提供原料。

2、数据预处理：在数据被存储和分析之前，通常需要进行预处理，以清洗和转换数据。这个过程可能包括去除重复项、填补缺失值、格式化和归一化等工作，以确保数据质量和一致性。

3、分布式存储：由于大数据的体量巨大，传统的单一存储系统无法满足需求。分布式存储技术如Hadoop和NoSQL数据库，允许数据跨多个服务器分布存储，提高了存储效率和可扩展性。

4、数据查询分析：这涉及到对存储的数据进行查询和分析，以提取有价值的信息。技术如MapReduce、Hive和SparkSQL等，可以对大规模数据集进行高效的分析和处理。

5、并行计算：为了加快数据处理速度，大数据技术通常采用并行计算方法，将大型计算任务分解成小块，由多个处理器同时执行。

6、数据可视化：通过图形和图表等形式将数据分析结果直观展现，帮助用户理解和洞察数据背后的模式和趋势。

7、机器学习：利用算法模型对数据进行分析和学习，预测未来趋势或行为，是大数据分析中的一个重要组成部分。

8、数据安全：在大数据的采集、存储、传输和分析过程中，保护数据不被非法访问和篡改是至关重要的。数据安全技术确保数据的机密性、完整性和可用性。

9、数据管理：涉及到数据的治理、质量控制、元数据管理等，确保数据资产的有效管理和利用。

10、数据流通与应用：数据的价值在于其流通和应用，如何将数据转化为产品和服务，是大数据技术的关键部分。

综上所述，这些技术共同构成了大数据技术的核心体系，它们在不同的应用场景中发挥作用，支持从数据采集到分析和应用的整个生命周期。随着技术的发展，这些核心技术也在不断进步和创新，以适应日益增长的数据处理需求。