大数据应用的核心技术主要包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化。
1. 数据采集：这是大数据应用的第一步，需要通过各种手段获取大量的数据。这些数据可以是结构化数据（如数据库中的数据），也可以是非结构化数据（如文本、图片、音频等）。数据采集的方式有很多，包括网络爬虫、API调用、文件上传下载等。
2. 数据存储：采集到的数据需要被存储起来，以便后续的数据处理和分析。数据存储的方式有很多种，包括传统的关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等。其中，分布式文件系统（如HDFS）是大数据应用中常用的一种数据存储方式，它能够支持大规模数据的存储和访问。
3. 数据处理：在数据采集和存储之后，接下来需要进行数据处理。数据处理的目的是将原始数据转换为可用的信息，以便于分析和决策。数据处理的方法有很多，包括数据清洗、数据转换、数据整合等。例如，数据清洗主要是去除数据中的噪声和异常值；数据转换是将原始数据转换为适合分析的格式；数据整合是将来自不同来源的数据进行合并和关联。
4. 数据分析：数据处理完成后，接下来需要进行数据分析。数据分析的目的是从数据中提取有价值的信息，以便于发现规律和趋势。数据分析的方法有很多，包括统计分析、机器学习、深度学习等。例如，统计分析主要是对数据进行描述性统计和推断性统计；机器学习是通过算法模型来预测和分类数据；深度学习则是通过神经网络来处理复杂的数据。
5. 数据可视化：数据分析完成后，接下来需要将分析结果以图形化的形式展示出来，以便于理解和交流。数据可视化的方法有很多，包括柱状图、折线图、饼图、热力图等。例如，柱状图可以展示各个类别的比例；折线图可以展示时间序列的变化趋势；饼图可以展示各个类别的占比；热力图可以展示各个类别的温度分布。
总之，大数据应用的核心技术包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化。这些技术相互配合，共同构成了大数据应用的基础。
