处理大规模数据集时，可以采用以下方法：
使用数据分块处理：将大规模数据集分成多个小块，逐块加载并处理，减少内存占用和提高计算效率。
使用并行计算：利用多核处理器或集群计算资源，实现并行计算，加快数据处理速度。
使用数据压缩：对数据进行压缩存储，减少磁盘空间占用和加快数据读取速度。
优化代码和算法：对代码和算法进行优化，提高计算效率和减少内存占用。
使用外部存储和数据库：将数据存储在外部存储或数据库中，通过数据库操作语言（如SQL）对数据进行处理和分析。
使用专门的大数据处理工具：如Hadoop、Spark等，可以处理海量数据并实现分布式计算。
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