大数据技术是当今信息时代的一项关键技术，它涉及到数据的采集、存储、处理、分析和应用等多个方面。大数据技术的核心技术主要包括以下几个方面：
1. 数据采集与存储：数据采集是大数据技术的基础，需要通过各种手段从各种数据源中获取大量的数据。这些数据可以是结构化的（如关系型数据库中的表格数据），也可以是非结构化的（如文本、图片、音频等）。数据采集完成后，需要将这些数据存储在合适的存储系统中，以便后续的处理和分析。常用的存储系统有Hadoop分布式文件系统HDFS、NoSQL数据库等。
2. 数据处理与分析：大数据技术的核心在于对海量数据的处理和分析。这包括数据的清洗、转换、集成、变换和挖掘等操作。通过对数据的处理和分析，可以发现数据中的价值，为企业决策提供支持。常用的数据处理和分析工具有Hadoop MapReduce、Spark等。
3. 数据可视化：数据可视化是将数据分析结果以图形化的方式展示出来，帮助人们更直观地理解数据。数据可视化可以帮助企业更好地了解业务状况，发现问题，制定策略。常用的数据可视化工具有Tableau、Power BI等。
4. 数据安全与隐私保护：随着大数据技术的发展，数据安全问题日益突出。如何保护数据的安全和用户的隐私，是大数据技术必须解决的问题。常用的数据安全技术有加密、访问控制、审计等。
5. 大数据平台与架构：大数据技术需要构建一个能够支持大规模数据处理和分析的平台。这个平台需要具备高可用性、可扩展性和高性能等特点。常见的大数据平台有Hadoop、Spark等。
6. 人工智能与机器学习：大数据技术与人工智能、机器学习等技术相结合，可以实现更加智能化的数据分析和预测。例如，通过机器学习算法，可以从历史数据中学习到规律，对未来的数据进行预测。常用的人工智能和机器学习技术有深度学习、自然语言处理等。
7. 云计算与边缘计算：云计算和边缘计算是大数据技术的重要支撑。云计算提供了强大的计算资源和存储能力，使得大数据的处理和分析变得可能。边缘计算则将数据处理和分析部署在离数据源更近的地方，降低了数据传输的成本和延迟。
总之，大数据技术的核心技术涵盖了数据采集与存储、数据处理与分析、数据可视化、数据安全与隐私保护、大数据平台与架构、人工智能与机器学习以及云计算与边缘计算等多个方面。这些技术相互关联，共同构成了大数据技术体系。
