金融大数据处理的关键技术主要包括以下几个方面：
1. 数据采集与整合：这是金融大数据处理的基础，需要从各种数据源中采集数据，并将其整合在一起。这包括金融机构的内部数据、外部数据（如社交媒体、搜索引擎等）以及第三方数据提供商的数据。数据采集和整合技术主要包括数据抓取、数据清洗、数据转换等。
2. 数据存储与管理：金融大数据通常具有高速度、高容量、高多样性的特点，因此需要采用分布式存储系统来存储和管理这些数据。此外，还需要对数据进行有效的管理和组织，以便在需要时能够快速找到和使用。数据存储与管理技术主要包括分布式文件系统、数据库管理系统、数据仓库等。
3. 数据分析与挖掘：金融大数据的价值在于其蕴含的大量信息，通过对这些信息进行分析和挖掘，可以发现潜在的规律和趋势，为金融机构提供决策支持。数据分析与挖掘技术主要包括统计分析、机器学习、深度学习等。
4. 数据可视化：将分析结果以直观的方式展示出来，可以帮助决策者更好地理解数据，从而做出更好的决策。数据可视化技术主要包括图表制作、数据地图、数据仪表盘等。
5. 数据安全与隐私保护：金融大数据涉及到大量的个人和企业信息，因此需要采取有效的措施来保护这些信息的安全和隐私。数据安全与隐私保护技术主要包括加密技术、访问控制、审计跟踪等。
6. 人工智能与机器学习：通过使用人工智能和机器学习技术，可以自动地从海量数据中提取有价值的信息，并预测未来的发展趋势。人工智能与机器学习技术主要包括自然语言处理、图像识别、语音识别等。
7. 云计算与边缘计算：随着技术的发展，云计算和边缘计算已经成为金融大数据处理的重要技术。云计算提供了弹性、可扩展的资源，而边缘计算则可以在数据产生的地方进行处理，减少数据传输的延迟。
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