当Spark处理的数据量激增时，可以考虑以下几种处理方式：
增加集群资源：可以增加集群的节点数、内存和CPU资源，以提高Spark作业的处理能力。
使用合适的存储格式：选择合适的存储格式和压缩方式可以减少数据的存储空间，并提高数据的读取和处理速度。
数据分区和分片：合理地进行数据分区和分片可以提高Spark作业的并行度，从而加快数据处理的速度。
使用缓存和持久化：通过对数据进行缓存和持久化，可以避免重复计算，并提高查询和分析的速度。
使用数据压缩：对数据进行压缩可以减少数据的存储空间，从而提高数据的读取和处理速度。
优化Spark作业：对Spark作业进行优化，如调整作业的配置参数、避免数据倾斜等，可以提高作业的执行效率。