处理大数据和高并发的方法很多，以下是一些常用的方法：
分布式存储和计算：使用分布式存储和计算技术，将数据分散存储在多个节点上，并利用分布式计算框架进行并行处理，从而提高处理速度和容量。
数据库优化：针对大数据量和高并发访问的需求，对数据库进行优化，包括索引优化、查询优化、分表分库等操作，以提升数据库的查询和处理性能。
缓存技术：使用缓存技术，将热点数据缓存在内存中，减少数据库的访问压力，提高系统的响应速度。常用的缓存技术包括Redis、Memcached等。
异步处理：对于高并发场景，可以使用异步处理技术，将请求放入消息队列中，由后台异步处理，从而降低系统的响应时间和并发压力。
负载均衡：通过负载均衡技术，将请求分发到多个服务器上，实现请求的分流和负载均衡，从而提高系统的并发处理能力。
并行计算：对于大数据处理，可以使用并行计算的方法，将数据分成多个小块，分配给多个处理节点同时进行计算，最后合并结果，提高处理效率。
数据预处理：对于大数据分析任务，可以在处理前进行数据预处理，包括数据清洗、去重、格式转换等操作，以提高后续处理的效率和准确性。
总结起来，处理大数据和高并发的方法主要包括分布式存储和计算、数据库优化、缓存技术、异步处理、负载均衡、并行计算和数据预处理等。根据具体的需求和场景，可以选择合适的方法来提高系统的性能和可靠性。