大数据技术的两个核心需求是数据的存储和处理。
首先，数据的存储是大数据技术的基础。传统的数据库系统虽然能够存储大量的数据，但是它们在处理速度、可扩展性、容错性和数据一致性等方面存在一些限制。因此，为了满足大数据的需求，我们需要使用一种能够支持高并发、高吞吐量的分布式存储系统。这种系统通常采用分布式文件系统（如Hadoop HDFS）或者分布式数据库（如HBase、Cassandra等）来存储和管理数据。
其次，数据处理是大数据技术的核心。传统的数据处理方法通常需要对数据进行预处理、清洗、转换和整合等步骤，这些步骤通常需要人工完成，效率低下且容易出错。而大数据技术则采用了分布式计算框架（如MapReduce、Spark等）和机器学习算法（如深度学习、自然语言处理等），可以自动地处理大量数据，并从中提取出有价值的信息。此外，大数据技术还支持实时数据分析和流数据处理，可以快速响应业务需求的变化。
总的来说，大数据技术的两个核心需求是数据的存储和处理。为了实现这两个需求，我们需要使用分布式存储系统和分布式计算框架，以及各种机器学习算法和实时数据分析工具。同时，我们还需要考虑数据的隐私保护、安全性和可扩展性等问题，以确保大数据技术能够在实际应用中发挥最大的价值。
