处理千万级数据可以使用以下方法：
1. 使用合适的数据结构：选择合适的数据结构来存储和处理数据，例如使用ArrayList、LinkedList、HashMap等。根据具体的需求和数据特点，选择最适合的数据结构可以提高数据处理的效率。
2. 分块处理：将大规模的数据分成若干个较小的数据块，分别进行处理。这样可以减小内存占用和提高处理速度。可以使用分片算法将数据划分为多个子集，然后分别处理每个子集，并将结果进行合并。
3. 并行处理：利用多线程或分布式计算的方式，将数据分成多个部分并行处理，以提高处理速度。可以使用线程池来管理多个线程，并使用并发库来处理多线程之间的同步和数据共享问题。
4. 压缩和存储优化：如果数据量太大无法全部加载到内存中，可以考虑使用压缩算法将数据进行压缩，然后在需要的时候再解压缩处理。此外，可以使用一些优化技术来减小数据的存储空间，例如使用位图、压缩编码等。
5. 数据库优化：如果数据存储在数据库中，可以通过调优数据库的配置参数、建立合理的索引、使用分区表等方式来提高数据查询和处理的效率。
6. 使用外部存储：如果数据量过大无法全部加载到内存中，可以考虑使用外部存储，如磁盘、网络文件系统等，将数据存储在硬盘上，然后按需读取和处理数据。
需要注意的是，处理千万级数据可能会面临内存不足、计算时间过长等问题，因此在处理大规模数据时要合理规划和使用资源，并进行性能测试和优化。