大数据BI处理海量数据主要通过以下方法：

一、数据存储与管理

1、分布式存储系统

采用分布式文件系统将海量数据分散存储在多台计算机节点上。这些节点协同工作，共同管理和存储数据。

这种存储方式具有高可扩展性，能够轻松应对数据量的不断增长。随着企业业务的发展，新的节点可以方便地添加到集群中，从而扩大存储容量。同时，分布式存储还提供了数据冗余机制，即使部分节点出现故障，数据也不会丢失，保证了数据的可靠性。

2、数据仓库技术

构建数据仓库来整合和管理海量数据。数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的且随时间变化的数据集合。它将来自不同数据源的数据进行抽取、转换和加载(ETL)，使其适合于分析。

通过数据仓库，企业可以将复杂的数据进行结构化处理，提高数据的质量和一致性。同时，数据仓库支持高效的查询和分析操作，为大数据BI提供了良好的数据基础。

二、数据处理与分析

1、MapReduce编程模型

这是一种用于大规模数据集并行计算的编程模型。它将数据处理任务分解为Map(映射)和Reduce(归约)两个阶段。在Map阶段，数据被分割成多个小块，每个小块由一个映射任务进行处理，生成键值对。然后，在Reduce阶段，具有相同键的值会被聚合和处理。

MapReduce模型能够在分布式环境下并发处理大量数据，充分利用集群的计算资源，提高数据处理速度。它的编程接口相对简单，使得开发人员可以方便地实现复杂的数据处理逻辑。

2、Spark内存计算框架

Spark是一种基于内存的分布式并行计算框架。与传统的磁盘计算不同，它尽可能地将数据和计算任务缓存在内存中。Spark提供了多种编程语言的API，如Java、Scala和Python。在处理海量数据时，它可以创建分布式数据集，如弹性分布式数据集(RDD)，通过对RDD的操作来实现数据的处理和分析。

由于Spark是基于内存计算的，其处理速度比传统的磁盘计算框架快很多。它适用于需要多次迭代计算的机器学习算法和交互式数据分析场景，能够大大缩短数据分析的时间。

3、数据采样与分层

面对海量数据，有时不需要对所有数据进行分析，而是采用数据采样的方法。随机抽样是从总体数据中随机选取一部分样本进行分析，如简单随机抽样、分层抽样等。分层抽样则是将数据按照某些特征划分成不同的层，然后从每层中抽取样本

这种方法可以在保证一定精度的前提下，大大减少数据处理量，提高分析效率。对于一些探索性的数据分析或者对精度要求不是特别高的应用场景非常有效。

三、数据可视化与展示

1、可视化工具优化

使用专门的大数据可视化工具来呈现海量数据的分析结果。这些工具采用了各种先进的可视化技术，如数据压缩、分级显示等。

通过优化可视化工具，能够让用户更直观地理解海量数据中的复杂信息。同时，这些工具还可以与用户进行交互，使用户能够根据自己的需求动态地探索数据。

2、实时数据更新与交互

为了及时反映海量数据的动态变化，大数据BI系统支持实时数据更新和交互功能。通过与数据源建立实时连接或者采用流数据处理技术，系统可以不断地获取最新数据并更新可视化展示。

实时数据更新和交互功能使大数据BI能够为企业提供及时、准确的决策支持信息，帮助企业快速响应市场变化。