大数据的核心环节包括数据采集、存储、处理、分析与应用。这些环节相互关联，共同构成了大数据的完整流程。以下是对这些环节的解析：
1. 数据采集：数据采集是大数据的基础，它涉及到从各种来源收集数据的过程。数据采集可以采用多种方式，如网络爬虫、API接口、文件上传等。数据采集的目标是从各个渠道获取尽可能多的数据，以便后续进行处理和分析。
2. 存储：存储是将采集到的数据进行保存和管理的过程。大数据存储需要具备高吞吐量、高可用性、高扩展性和低成本等特点。常见的大数据存储技术有Hadoop分布式文件系统（HDFS）、NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra）和关系型数据库（如MySQL、Oracle）。
3. 处理：数据处理是对采集到的数据进行清洗、转换和整合的过程。数据处理的目的是将原始数据转化为有用的信息，以便进行分析和挖掘。数据处理通常包括数据清洗、数据转换、数据整合等步骤。
4. 分析：数据分析是对处理后的数据进行挖掘和发现的过程。数据分析的目标是从大量数据中提取有价值的信息，以便为企业决策提供支持。数据分析方法包括统计分析、机器学习、深度学习等。
5. 应用：数据分析结果的应用是将分析结果转化为实际行动的过程。数据分析的结果可以为业务决策、产品设计、市场营销等方面提供依据。应用过程中需要考虑数据的隐私保护、数据安全等问题。
总之，大数据的核心环节包括数据采集、存储、处理、分析与应用。这些环节相互关联，共同构成了大数据的完整流程。在实际应用中，需要根据具体需求选择合适的技术和工具，以实现数据的高效采集、存储、处理、分析和应用。
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