大数据方面核心技术有哪些这个问题提问的很有深度，目前大数据是个比较广义的概念，涉及的方方面面很大，若要给个很官方的说法是比较难，简单说一下偶知道的理解：
一是数据采集与预处理，也就是说你不管是任何的大数据分析，首先要有数据支撑，但是数据是很广的，你需要的数据得按关键词或者一定的分类把数据进行预处理，以便分析时提供调用。数据采集分很多很多种，可以是网络资源抓取、硬件采集、人工录入、数据对接、购买第三方资源等等，技术很多种Flume NG、NDC、Logstash、Sqoop、Strom、Zookeeper等。
二是数据存储，这是个很消耗硬件资源的本质问题，既然是大数据，说明是一个大型量化的过程，随着你分析需求，数据会随着时间的推移变得庞大，应用多技术方法有Hadoop、HBase、Phoenix、Yarm、Mesos、Redis、Atlas、Kudu等。
三是数据清洗，你的数据庞大会让你的整体响应速度受到极大考验，读写分离，负载均衡等等问题就需要你去想应对方案，应用到的查询引擎工作流调度引擎技术有MapReduce、Oozie、Azkaban等。
四是数据查询分析，这个依据你的业务数据需求，比如现在应用比较广泛成熟的有商城产品信息推送、头条新闻推送、广告推送等等，都是以收集用户历史信息唯独去分析，应用到的技术有Hive、Impala、Spark、Nutch、Solr、Elasticsearch等，当然还有一些机器学习语言，机器学习算法如贝叶斯、逻辑回归、决策树、神经网络和协同过滤等等。
五是数据可视化，这也是数据分析的最终目的，如何去更好的呈现你的数据，使你的数据变得有价值是你做这个分析平台的制高点，当下应用比较成熟的技术有BI Tableau、Qlikview、PowrerBI、SmallBI等。
总结起来就是你需要实现分析，首先要有来源，然后要有方法，其次要有目的，最后你要面向用户，这可能是个漫长而又考验技术的过程，人力物力环境时间都将可能是你面临的难题。
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