快速、高效处理海量数据的方法有分布式计算、数据分区和分片、内存计算和缓存技术等。
1、分布式计算
分布式计算是处理大规模数据的关键技术之一。它通过将数据和计算任务分布到多个计算节点上，从而实现数据的并行处理。分布式计算系统通常由多台计算机组成，每台计算机都可以处理一部分数据和计算任务。这样一来，不仅可以提高数据处理的速度，还可以实现更高的可扩展性和容错性。
2、数据分区和分片
在处理海量数据时，数据分区和分片是非常重要的技术。数据分区将数据划分为较小的块，每个块可以在不同的计算节点上并行处理。分区可以根据数据的某种特征进行，例如按照关键字、时间戳或地理位置进行分区。这样可以更好地利用分布式计算环境的资源，提高数据处理的效率。
3、内存计算和缓存技术
内存计算和缓存技术是加快海量数据处理速度的重要手段之一。传统的磁盘存储具有较高的访问延迟，而内存存储具有更快的读写速度。因此，将数据加载到内存中进行计算和查询可以显著提高数据处理的效率。
大数据的架构列举如下：
1、数据存储层
数据存储层是指用来存储大规模数据的技术和系统。常见的数据存储技术包括关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等。其中，NoSQL数据库在处理非结构化数据方面具有优势，而分布式文件系统则适用于大规模数据的存储和管理。
2、数据处理层
数据处理层是指用来处理大规模数据的技术和系统。常见的数据处理技术包括MapReduce、Spark、Storm等。这些技术可以对大规模数据进行分布式处理，从而提高数据处理的效率和速度。
3、数据分析层
数据分析层是指用来分析大规模数据的技术和系统。常见的数据分析技术包括数据挖掘、机器学习、深度学习等。这些技术可以帮助企业和组织从大规模数据中挖掘有价值的信息，并进行数据预测和决策支持。
以上内容参考：百度百科-数据