大数据处理的核心技术主要包括以下几个方面：
1. 数据采集与存储：数据采集是大数据处理的第一步，需要从各种数据源中采集大量的数据。常用的数据采集工具有Flume、Kafka等。数据采集完成后，需要将数据存储在合适的数据仓库中，如Hadoop HDFS、Amazon S3等。
2. 数据处理：数据处理是大数据处理的核心，包括数据的清洗、转换、整合和分析等。常用的数据处理工具有Hadoop MapReduce、Spark等。这些工具可以有效地处理大规模数据集，进行复杂的数据分析和挖掘。
3. 数据分析与挖掘：数据分析和挖掘是大数据处理的高级阶段，通过对数据进行深入的分析和挖掘，提取出有价值的信息和知识。常用的数据分析工具有R、Python等。这些工具可以进行复杂的统计分析、机器学习和深度学习等任务。
4. 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，帮助用户更好地理解和解释数据。常用的数据可视化工具有Tableau、PowerBI等。这些工具可以将复杂的数据关系和趋势以直观的方式呈现出来，提高数据的可读性和可用性。
5. 数据安全与隐私保护：在大数据处理过程中，数据安全和隐私保护是非常重要的问题。常用的数据安全工具有Sentry、OWASP ZAP等。这些工具可以帮助检测和防御网络攻击，保护数据的安全和隐私。
6. 数据治理：数据治理是对数据生命周期的管理，包括数据的采集、存储、处理、分析、可视化和销毁等各个环节。常用的数据治理工具有Apache Hadoop Distributed File System（HDFS）、Apache Hive等。这些工具可以帮助企业建立统一的数据管理平台，实现数据的标准化和规范化。
7. 数据质量监控：数据质量监控是对数据质量和完整性的持续评估和改进。常用的数据质量监控工具有Apache Zeppelin、Apache Flink等。这些工具可以帮助企业及时发现和解决数据质量问题，保证数据的准确性和可靠性。
8. 数据服务与API：数据服务与API是将数据以服务的形式提供给其他系统或应用，实现数据的共享和复用。常用的数据服务与API工具有Apache Kafka、Apache Storm等。这些工具可以帮助企业构建灵活的数据服务架构，提高数据的可用性和可扩展性。
总之，大数据处理的核心技术涵盖了数据采集与存储、数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化、数据安全与隐私保护、数据治理、数据质量监控和数据服务与API等多个方面。通过这些技术的协同工作，可以实现对大数据的有效处理和利用，为企业带来更大的价值。
