大数据计算引擎在处理和分析海量数据时扮演着至关重要的角色。它的核心问题通常可以概括为以下几个方面：
1. 数据处理: 大数据计算引擎需要能够高效地存储、管理和检索大量数据集。这涉及到数据的预处理，包括清洗（去除噪声）、转换（格式统一）和规约（降维），以便后续的分析工作。
2. 数据存储: 随着数据量的增加，如何有效地存储这些数据是一个核心问题。传统的关系型数据库可能无法应对日益增长的数据量和复杂的查询需求，而分布式存储系统如 Hadoop Distributed File System (HDFS) 或 Amazon S3 提供了可扩展的存储解决方案。
3. 数据分析: 大数据计算引擎要能够处理各种类型的分析任务，包括统计分析、机器学习模型训练、预测分析等。这要求引擎具备高性能的计算能力，能够快速处理大规模数据集并执行复杂的算法。
4. 实时数据处理: 对于需要即时反馈的应用，如金融交易、社交媒体监控等，实时数据处理成为了一个关键挑战。大数据计算引擎需要能够支持实时或近实时的数据处理和分析，以提供快速的洞察和决策支持。
5. 隐私保护和安全: 在处理敏感数据时，如何确保数据的安全性和隐私性是一个重要问题。大数据计算引擎需要遵守相关的法律法规，如欧盟的通用数据保护条例(GDPR)，以及行业标准，如ISO/IEC 27001，来确保数据的安全。
6. 可扩展性和容错性: 大数据计算需要能够在不同规模的数据集上运行，同时保持高可用性和容错性。这要求引擎能够灵活地扩展资源，并在出现故障时快速恢复。
7. 成本效益: 在追求数据处理效率的同时，企业还需要考虑到成本问题。大数据计算引擎需要在保证性能的前提下，优化资源使用，降低运营成本。
8. 数据质量: 数据的质量直接影响到分析结果的准确性。大数据计算引擎需要能够识别和纠正错误、异常或不一致的数据，以确保分析结果的可靠性。
9. 多源数据融合: 在实际应用中，往往需要处理来自不同来源的数据。大数据计算引擎需要能够融合这些不同类型的数据，以便进行统一的分析和理解。
10. 数据可视化: 将分析结果转化为直观的图表和报告，以便用户理解和使用，是大数据计算的另一个重要方面。
综上所述，大数据计算引擎解决的核心问题涵盖了数据处理、存储、分析、实时性、隐私保护、可扩展性、成本效益、数据质量和可视化等多个方面。随着技术的发展，这些问题也在不断演变和解决，以满足不断变化的业务需求和技术挑战。
