在大數據時代，數據通常以JSON數據格式進行存儲和交互。每個JSON文件可能包含數十KB甚至數MB的數據，但在許多情況下，需要解析成更小的數據塊或數據模型。處理這樣的數據量可能會帶來一定的復雜性和資源消耗。

當我們需要處理10W數據量級的JSON數據時，我們需要使用高效的JSON解析器。許多編程語言都提供內置的JSON解析器。使用這些內置的解析器，可以輕松地將JSON數據解析為對象或數組，然后在應用程序中進行使用。

import json
with open('data.json', 'r') as f:
data = json.load(f)
# 處理 data 數據

上述Python代碼使用內置JSON解析器將數據從JSON文件中加載到Python中的變量“data”中。

當然，針對較大的JSON數據文件，我們也可以采用一些優化措施。例如，我們可以將JSON文件劃分為多個小文件，以便更快地加載和處理。還可以使用多線程或異步處理來加速JSON解析過程。

總之，面對大量的JSON數據，需要使用高效的JSON解析器并進行必要的優化和分割，以便更高效地處理數據。