在Java中处理大数据时，K-means算法可能会遇到内存限制和计算效率问题。为了解决这些问题，可以采用以下策略：
分布式计算：使用分布式计算框架，如Apache Spark或Hadoop，将数据分片到多个节点上进行处理。这样可以充分利用集群的计算资源，提高计算效率。
数据采样：在进行K-means算法之前，可以对数据进行采样，以减少数据的存储和计算量。需要注意的是，采样可能会影响算法的精度。
使用外部存储：将数据存储在外部存储系统中，如Hadoop Distributed FileSystem（HDFS），这样可以避免将整个数据集加载到内存中。在Java中，可以使用Hadoop API与HDFS进行交互。
优化数据结构：使用适合大数据处理的数据结构，如压缩稀疏矩阵、分布式数组等。这些数据结构可以有效地减少内存占用和计算时间。
并行处理：利用多核处理器和多线程技术，将K-means算法的计算任务分解成多个子任务并行执行。这样可以提高算法的计算效率。在Java中，可以使用Java多线程编程和并行流API实现并行处理。
使用近似算法：当数据量非常大时，可以考虑使用近似算法，如局部敏感哈希（LSH）或MinHash，来加速K-means算法的收敛过程。这些算法在保证一定精度的前提下，可以大大降低计算复杂度。
调整K-means参数：合理调整K-means算法的参数，如K值、最大迭代次数等，可以提高算法的收敛速度和精度。在实际应用中，可以通过交叉验证等方法选择合适的参数。