大数据技术的核心内容主要包括以下几个方面：
1. 数据采集与存储：数据采集是大数据的基础，需要通过各种手段从各种数据源中采集到大量的、多样化的数据。这些数据通常具有海量、高速、多样、低价值等特点。数据采集的方式包括网络爬虫、API接口、文件传输等。数据采集完成后，需要对这些数据进行存储，以便后续的数据分析和处理。常见的存储方式有分布式文件系统（如HDFS）、关系型数据库（如MySQL、Oracle）等。
2. 数据处理与分析：在大数据时代，数据的处理和分析变得尤为重要。通过对海量数据的处理和分析，可以发现数据中的规律、趋势和异常，从而为企业或组织提供有价值的信息和决策支持。数据处理和分析的方法和技术有很多，如数据挖掘、机器学习、深度学习等。
3. 数据可视化：数据可视化是将数据以图形化的方式展示出来，使人们能够直观地了解数据的特点、趋势和关联。数据可视化可以帮助人们更好地理解数据，提高数据分析的效率和准确性。常见的数据可视化工具有Tableau、PowerBI、D3.js等。
4. 数据安全与隐私保护：随着大数据技术的发展，数据安全问题日益突出。如何保护数据的安全和隐私，防止数据泄露、篡改和滥用，是大数据技术需要重点关注的问题。这包括数据加密、访问控制、审计追踪等技术和措施。
5. 大数据平台与工具：为了方便用户对大数据进行处理和分析，出现了很多大数据平台和工具。这些平台和工具可以帮助用户快速搭建大数据环境，实现数据的采集、处理、分析和可视化等操作。常见的大数据平台有Hadoop、Spark、Flink等。
6. 大数据应用：大数据技术的应用非常广泛，涵盖了金融、医疗、交通、教育、政务等多个领域。在这些领域中，大数据技术可以帮助企业或组织提高效率、降低成本、创造价值。例如，在金融领域，通过大数据分析可以发现市场趋势、风险预测；在医疗领域，通过大数据分析可以辅助医生诊断疾病、制定治疗方案；在交通领域，通过大数据分析可以优化交通流量、提高道路通行效率等。
