大数据核心包括以下几个方面：
1. 数据采集：在大数据时代，数据来自多个渠道，如IoT、社交媒体、日志记录等。因此，重点是在实时性、速度和准确性方面取得平衡，以确保数据的质量和完整性。
2. 数据存储：大型数据集需要分布式系统来存储和处理。Hadoop在这方面发挥了重要作用。它提供了一个可扩展的分布式文件系统，可存储海量数据。
3. 数据处理：大数据的处理需要进行统一编程模型，以便使用不同的语言和框架编写算法。基于这些算法，需要对数据进行聚合、清洗和处理。
4. 数据可视化：通过生成数据报告、可交互式仪表板和其他可视化工具，可以更好地理解和共享数据，从而使决策更加智能化。
5. 数据安全：随着数据集规模的增大，数据的安全性也变得更加关键。因此，安全措施应该跟进，并确保数据的隐私和保密性。
据此，大数据核心可概括为“采集-存储-处理-可视化-安全”。
