Hadoop是一个开源的分布式计算框架，可以用于处理大数据量的Excel文件。下面是一种使用Hadoop来解析大数据量Excel的方法：
将要解析的Excel文件拆分成多个小文件。这可以通过将大文件按行或按列拆分成多个小文件来实现。每个小文件的大小应该适中，以便在处理时可以在单个节点上完成。
使用Hadoop的MapReduce框架来处理这些小文件。MapReduce是一种将计算任务分布到多个节点上并在节点间进行数据交换和合并的编程模型。在Map阶段，可以将每个小文件的数据读取到内存中，并使用Excel解析库（例如Apache POI）来解析数据。在Reduce阶段，可以对解析后的数据进行聚合、过滤、统计等操作。
在MapReduce任务中使用适当的数据结构来存储解析后的Excel数据。例如，可以使用Hadoop的SequenceFile格式来存储解析后的数据，以便在后续的任务中进行处理。
如果需要对解析后的Excel数据进行进一步的处理，可以使用Hadoop的其他组件，如Hive、Pig等。这些组件提供了更高级的数据处理功能，可以方便地进行数据查询、转换、分析等操作。
需要注意的是，解析大数据量Excel文件可能会面临以下挑战：
Excel文件的格式复杂，可能包含多个工作表、多个单元格格式，需要仔细处理。
Excel文件的大小可能超过单个节点的内存容量，需要进行合理的拆分和处理。
解析大数据量Excel文件的性能可能较低，需要进行性能调优以提高处理速度。
在实际应用中，可以根据具体需求和数据特点选择合适的方法和工具来解析大数据量Excel文件。