大数据技术核心包括数据存储、处理与分析。其中，数据存储是大数据技术的基础，它涉及到数据的采集、传输、存储和备份等方面。数据处理则是对原始数据进行清洗、转换和整合的过程，以便进行分析和挖掘。数据分析则是通过对数据进行统计分析、模式识别和预测等操作，以获取有价值的信息和知识。
在数据存储方面，大数据技术通常采用分布式文件系统（如Hadoop的HDFS）来存储大规模数据集。这些系统能够处理海量数据，并支持高吞吐量的数据读写操作。此外，为了提高数据的可访问性和可靠性，大数据技术还采用了分布式计算框架（如Apache Spark）来处理和分析数据。这些框架提供了丰富的数据结构和算法，使得开发人员能够轻松地编写高效的数据处理和分析代码。
在数据处理方面，大数据技术采用了多种数据清洗和预处理方法，以提高数据的质量和可用性。这些方法包括去重、去噪、归一化、特征提取等。通过这些方法，可以确保数据的准确性和一致性，并为后续的分析工作打下坚实的基础。
在数据分析方面，大数据技术采用了多种统计分析和机器学习算法，以从数据中提取有价值的信息和知识。这些算法包括回归分析、聚类分析、分类算法等。通过这些算法，可以对数据进行深入的挖掘和分析，发现潜在的规律和趋势。此外，大数据技术还采用了可视化工具（如Tableau、Power BI等），将分析结果以直观的方式展示出来，帮助用户更好地理解和应用数据。
总之，大数据技术的核心在于数据存储、处理与分析。通过合理的数据存储和处理，可以确保数据的质量和可用性；通过高效的数据分析，可以从数据中提取有价值的信息和知识。这些技术和方法共同构成了大数据技术的体系结构，为各行各业提供了强大的数据驱动能力。
