大数据的核心技术主要包括数据存储和数据处理。其中，数据存储技术主要包括分布式文件系统、分布式数据库和分布式存储技术；数据处理技术主要包括批处理、流处理和交互式处理等。
1. 分布式文件系统：分布式文件系统是一种将数据分散存储在多个节点上，以实现高可用性和可扩展性的解决方案。它通过将数据分散存储在多个节点上，可以有效地提高数据的可靠性和容错能力。常见的分布式文件系统有Hadoop HDFS、Ceph、GlusterFS等。
2. 分布式数据库：分布式数据库是一种将数据分散存储在多个节点上，以实现高可用性和可扩展性的解决方案。它通过将数据分散存储在多个节点上，可以有效地提高数据的可靠性和容错能力。常见的分布式数据库有HBase、Cassandra、MongoDB等。
3. 分布式存储技术：分布式存储技术是一种将数据分散存储在多个节点上，以实现高可用性和可扩展性的解决方案。它通过将数据分散存储在多个节点上，可以有效地提高数据的可靠性和容错能力。常见的分布式存储技术有DynamoDB、Cassandra、Google Cloud Storage等。
4. 批处理：批处理是一种将大量数据一次性加载到内存中进行处理的技术。它可以有效地提高数据处理的速度，减少数据传输的开销。常见的批处理技术有Apache Spark、Apache Flink等。
5. 流处理：流处理是一种实时处理和分析数据的技术。它可以有效地提高数据处理的效率，减少数据处理的延迟。常见的流处理技术有Apache Kafka、Apache Storm等。
6. 交互式处理：交互式处理是一种实时处理和分析数据的技术。它可以有效地提高数据处理的效率，减少数据处理的延迟。常见的交互式处理技术有Apache Flink、Apache Storm等。
总之，大数据的核心技术主要包括数据存储和数据处理。其中，数据存储技术主要包括分布式文件系统、分布式数据库和分布式存储技术；数据处理技术主要包括批处理、流处理和交互式处理等。这些技术共同构成了大数据处理的基础，为数据分析和应用提供了强大的支持。
