大数据的核心技术主要包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析。这些技术共同构成了大数据的核心架构，使得海量、多样的数据得以有效管理和分析，从而为企业决策提供有力支持。
1. 数据采集：数据采集是大数据的基础，主要通过传感器、网络、日志等方式获取原始数据。数据采集技术包括分布式采集、实时采集、离线采集等。例如，物联网技术可以实现对环境、设备等数据的实时采集；日志收集技术可以收集网站访问、交易等数据。
2. 数据存储：数据存储是将采集到的原始数据进行整理、清洗、转换后存储在数据库或数据仓库中。数据存储技术包括分布式存储、缓存存储、列式存储等。例如，Hadoop生态系统中的HDFS（Hadoop Distributed File System）是一种分布式文件系统，可以处理PB级别的数据；Redis是一种高性能的键值存储系统，适用于缓存和热点数据。
3. 数据处理：数据处理是对存储在数据仓库中的数据进行分析、挖掘和转换的过程。数据处理技术包括批处理、流处理、交互式处理等。例如，Spark是一种基于内存计算的大数据处理框架，可以处理大规模数据集；Kafka是一种分布式消息队列，可以用于实时数据处理。
4. 数据分析：数据分析是通过统计学方法、机器学习算法等手段对数据进行深度挖掘和价值发现的过程。数据分析技术包括描述性分析、预测性分析、规范性分析等。例如，聚类分析可以帮助企业识别客户群体；关联规则挖掘可以帮助企业发现商品之间的关联关系；分类预测可以帮助企业预测未来趋势。
典型应用：
1. 金融行业：金融机构可以通过大数据分析技术来预测市场走势、评估信用风险、优化投资组合等。例如，通过分析客户的交易行为、信用记录等信息，金融机构可以为客户提供个性化的金融产品和服务；通过分析金融市场的历史数据，金融机构可以预测未来的市场走势，制定相应的投资策略。
2. 电商行业：电商平台可以通过大数据分析技术来了解消费者的需求、优化推荐算法、提高转化率等。例如，通过对用户浏览、购买、评价等行为数据的分析，电商平台可以了解消费者的喜好和需求，从而为用户提供更加精准的推荐；通过对历史销售数据的分析，电商平台可以优化库存管理，降低库存成本。
3. 医疗行业：医疗机构可以通过大数据分析技术来提高诊疗水平、优化资源配置、降低医疗成本等。例如，通过对患者的病历数据、检查结果等进行分析，医生可以更好地了解患者的病情，制定更加合理的治疗方案；通过对医疗资源的使用情况进行分析，医疗机构可以优化资源配置，提高医疗服务效率。
4. 智慧城市：城市管理者可以通过大数据分析技术来提高城市管理水平、优化交通规划、提升居民生活质量等。例如，通过对交通流量、环境污染等数据的分析，城市管理者可以优化交通规划，缓解交通拥堵问题；通过对居民生活数据的分析，城市管理者可以提升居民生活质量，改善城市环境。
总之，大数据的核心技术及典型应用涵盖了数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等多个方面，为各行各业提供了强大的数据支持和决策依据。随着大数据技术的不断发展和完善，相信未来大数据将在更多领域发挥更大的作用。
