大数据核心技术栈是指在大数据处理和分析领域中使用的关键技术和工具集合。以下是大数据核心技术栈的主要组成部分：

1. 分布式文件系统（Distributed File System）：
- Hadoop Distributed File System（HDFS）

2. 分布式计算框架（Distributed Computing Framework）：
- Apache Hadoop
- Apache Spark：支持内存计算的分布式计算框架，具有更高的性能和灵活性。

3. 数据存储和处理：
- Apache Hive：基于Hadoop的数据仓库基础设施，提供类似SQL的查询语言（HiveQL）用于数据分析和处理。
- Apache HBase：分布式、可扩展的NoSQL数据库，适用于海量数据的随机读写操作。
- Apache Cassandra：高度可扩展的分布式NoSQL数据库，用于处理大规模分布式数据。

4. 数据流处理和实时分析：
- Apache Kafka
- Apache Flink：流式处理框架，支持事件驱动、实时计算和批处理作业。

5. 数据查询和分析：
- Apache Hadoop MapReduce：分布式计算模型，用于大规模数据的批量处理和分析。
- Apache Pig：高级数据流脚本语言，用于批量处理和分析大规模数据。
- Apache Drill：分布式SQL查询引擎，可在多个数据源上执行高性能的交互式查询。

6. 数据可视化和报表：
- Apache Zeppelin：交互式数据分析和可视化笔记本，支持多种数据源和可视化图表。
- Tableau：数据可视化和分析工具，可连接各种数据源并创建交互式报表和仪表盘。

7. 机器学习和数据挖掘：
- Apache Mahout：分布式机器学习库，用于大规模数据集的机器学习和数据挖掘任务。
- Apache Spark MLlib：Spark的机器学习库，提供了丰富的机器学习算法和工具。

8. 日志处理和搜索引擎：
- Apache Flume：分布式日志收集和聚合系统，用于大规模日志数据的收集和传输。
- Elasticsearch：分布式实时搜索和分析引擎，用于存储、搜索和分析大规模数据。