在Java中处理大数据量时，可以采用以下几种方法和技巧：
使用合适的数据结构：选择合适的数据结构对于处理大数据量非常重要。例如，使用HashSet而不是ArrayList来查找元素，因为HashSet的查找时间复杂度为O(1)，而ArrayList为O(n)。
使用流式处理：Java 8引入了Stream API，可以方便地处理大数据量。流式处理可以有效地利用多核处理器，提高处理速度。例如，使用parallelStream()方法可以将计算任务分解成多个子任务并行执行。
分批处理：将大数据量分成多个小批次进行处理，可以避免一次性加载过多数据导致内存溢出。例如，使用数据库的分页查询功能，或者将文件分成多个小块进行处理。
使用缓存：对于重复计算的结果，可以使用缓存来存储，避免重复计算。例如，使用Java的HashMap或第三方库如Guava的Cache。
使用多线程：利用多线程可以充分利用多核处理器，提高处理速度。例如，使用Java的ExecutorService来创建和管理线程池。
使用外部库：有许多优秀的Java库可以帮助处理大数据量，例如Apache Hadoop、Apache Spark、Apache Flink等。这些库提供了分布式计算、内存计算等功能，可以有效地处理大数据量。
优化数据库查询：使用合适的数据库索引、优化查询语句等手段，可以提高从数据库中读取数据的效率。
使用JVM调优：通过调整JVM参数，例如堆内存大小、垃圾回收器等，可以提高Java应用程序的性能。
避免不必要的对象创建：频繁创建对象会导致垃圾回收器频繁工作，影响性能。尽量重用对象，避免在循环中创建大量临时对象。
使用压缩技术：对于存储和传输大数据量，可以使用压缩技术来减少数据量，提高处理速度。例如，使用Java的Deflater类进行压缩和解压缩。