大数据技术的核心关键核心技术主要包括以下几个方面：
1. 数据采集与存储：这是大数据的基础，需要采集大量的数据并进行有效的存储。常用的数据采集工具有Flume、Kafka等，而存储方式则包括Hadoop分布式文件系统HDFS、NoSQL数据库如MongoDB、Cassandra等。
2. 数据处理与分析：在采集和存储大量数据后，如何对这些数据进行有效的处理和分析是大数据技术的关键。常用的数据处理工具有Hadoop MapReduce、Spark等，而数据分析方法则有机器学习、深度学习等。
3. 数据安全与隐私保护：随着大数据的广泛应用，如何保证数据的安全和用户的隐私成为了一个重要的问题。常用的数据安全技术包括加密技术、访问控制技术等。
4. 数据可视化：将复杂的数据以直观的方式展示出来，可以帮助人们更好地理解和使用大数据。常用的数据可视化工具有Tableau、PowerBI等。
5. 数据挖掘与推荐系统：通过对大量数据的挖掘，可以发现数据中的规律和模式，从而为决策提供支持。常用的数据挖掘技术有聚类、分类、关联规则等。而推荐系统则是根据用户的行为和偏好，为用户推荐他们可能感兴趣的内容或产品。
6. 云计算与分布式计算：大数据的处理和分析通常需要大量的计算资源，云计算提供了一种灵活、可扩展的解决方案。分布式计算则是通过将计算任务分配到多个节点上，提高计算效率。
7. 大数据平台与生态系统：为了方便开发者和企业使用大数据技术，出现了各种大数据平台和生态系统。这些平台提供了丰富的API和工具，使得开发者可以更方便地构建自己的大数据应用。
8. 大数据标准与规范：为了确保不同系统和设备之间的兼容性，需要制定一些大数据的标准和规范。例如，Hadoop的HDFS、MapReduce等都有相应的标准。
9. 大数据法律与伦理问题：随着大数据技术的发展，也出现了一些法律和伦理问题，如数据所有权、数据泄露、隐私侵犯等。这些问题需要通过法律和伦理规范来解决。
10. 大数据人才与教育：大数据技术的发展需要大量的专业人才，因此，加强大数据教育和人才培养也是关键。
