處理千萬級數據可以使用以下方法：
1. 使用合適的數據結構：選擇合適的數據結構來存儲和處理數據，例如使用ArrayList、LinkedList、HashMap等。根據具體的需求和數據特點，選擇最適合的數據結構可以提高數據處理的效率。
2. 分塊處理：將大規模的數據分成若干個較小的數據塊，分別進行處理。這樣可以減小內存占用和提高處理速度。可以使用分片算法將數據劃分為多個子集，然后分別處理每個子集，并將結果進行合并。
3. 并行處理：利用多線程或分布式計算的方式，將數據分成多個部分并行處理，以提高處理速度。可以使用線程池來管理多個線程，并使用并發庫來處理多線程之間的同步和數據共享問題。
4. 壓縮和存儲優化：如果數據量太大無法全部加載到內存中，可以考慮使用壓縮算法將數據進行壓縮，然后在需要的時候再解壓縮處理。此外，可以使用一些優化技術來減小數據的存儲空間，例如使用位圖、壓縮編碼等。
5. 數據庫優化：如果數據存儲在數據庫中，可以通過調優數據庫的配置參數、建立合理的索引、使用分區表等方式來提高數據查詢和處理的效率。
6. 使用外部存儲：如果數據量過大無法全部加載到內存中，可以考慮使用外部存儲，如磁盤、網絡文件系統等，將數據存儲在硬盤上，然后按需讀取和處理數據。
需要注意的是，處理千萬級數據可能會面臨內存不足、計算時間過長等問題，因此在處理大規模數據時要合理規劃和使用資源，并進行性能測試和優化。
