5V大数据是指通过五个关键维度来处理和分析大数据，包括：
1. Volume（数据量）：大数据通常具有海量的数据量，需要高效的数据处理技术来存储、管理和分析这些数据。
2. Velocity（数据速度）：大数据源源不断地产生新的数据，需要实时或近实时的数据处理技术来应对数据的快速流动。
3. Variety（数据多样性）：大数据包含多种类型的数据，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，需要灵活的数据处理技术来适应不同类型数据的处理需求。
4. Veracity（数据真实性）：大数据中可能存在虚假或不准确的数据，需要可靠的数据清洗和验证技术来确保数据的准确性和可信度。
5. Value（数据价值）：大数据的价值在于通过对数据的分析和挖掘，为企业、政府和个人提供有价值的信息和见解，帮助他们做出更好的决策。因此，高效处理与智能分析的核心技术需要关注如何从大数据中提取有价值的信息和知识。
为了实现高效处理与智能分析，以下是一些关键技术和方法：
1. 分布式计算：通过将大数据任务分解为多个子任务，并在多个计算节点上并行执行，提高数据处理的速度和效率。分布式计算技术包括MapReduce、Spark等。
2. 数据仓库：将原始数据存储在数据仓库中，以便进行有效的查询和分析。数据仓库技术包括Hadoop HDFS、Amazon Redshift等。
3. 数据湖：将原始数据存储在一个统一的、可扩展的数据湖中，以支持各种类型的数据分析。数据湖技术包括Apache Hadoop、Apache Hive等。
4. 机器学习和人工智能：利用机器学习算法和人工智能技术对大数据进行模式识别、预测分析和决策支持。机器学习和人工智能技术包括TensorFlow、PyTorch等。
5. 数据可视化：将复杂的数据转换为易于理解和交流的图形和图表，帮助用户更好地理解数据和发现数据中的规律和趋势。数据可视化技术包括Tableau、Power BI等。
6. 数据治理：确保数据的质量和一致性，包括数据清洗、数据标准化、数据脱敏等。数据治理技术包括Data Lake House、Apache NiFi等。
7. 云计算：利用云计算平台提供的弹性计算资源和存储资源，实现大数据的高效处理和智能分析。云计算技术包括AWS、Azure、Google Cloud等。
8. 边缘计算：将数据处理和分析任务部署在离数据源更近的边缘设备上，减少数据传输延迟，提高数据处理速度。边缘计算技术包括NVIDIA Jetson系列、Intel Movidius Neural Network Compute Stick等。
总之，高效处理与智能分析的核心技术涉及多个方面，包括分布式计算、数据仓库、数据湖、机器学习和人工智能、数据可视化、数据治理、云计算和边缘计算等。这些技术的综合应用可以提高大数据的处理速度和质量，实现智能分析和决策支持。
