大数据技术的核心体系包括多个关键方面，涵盖数据采集与预处理、分布式存储、数据库管理、数据仓库、机器学习、并行计算以及数据可视化等。
1. 数据采集与预处理：Flume是一种实时日志收集系统，支持多种数据发送方式的定制，以便有效收集数据。Zookeeper提供了分布式的协调服务，确保数据同步。
2. 数据存储：Hadoop框架以其开源性质成为离线和大规模数据分析的理想选择。HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛采用。HBase是一个分布式的列式数据库，基于HDFS，适用于数据存储和NoSQL数据库的需求。
3. 数据清洗：MapReduce作为Hadoop的查询引擎，专为处理大规模数据集的并行计算而设计。
4. 数据查询分析：Hive的工作原理是将SQL语句转换为MR程序，将结构化数据映射为数据库表，并提供HQL查询功能。Spark通过启用内存分布数据集，优化了迭代工作负载，同时支持交互式查询。
5. 数据可视化：通过与商业智能(BI)平台对接，将分析结果可视化，以便于指导决策过程。
