要处理大批量的数据而不出现I/O异常，你可以考虑以下几种方法：
- 增加缓冲区大小：在读取或写入数据时，增加缓冲区的大小可以减少I/O操作的次数，提高效率。你可以使用更大的缓冲区来处理数据，例如使用BufferedReader和BufferedWriter类进行读写操作。
- 使用批量操作：某些数据处理框架（如Apache Kafka、Apache Flink等）提供了批量操作的功能，可以将多个数据记录一次性处理，减少I/O操作的次数。这可以显著提高处理大批量数据的效率。
- 使用流式处理：如果你的数据是连续流式产生的，可以考虑使用流式处理框架（如Apache Storm、Apache Spark等），它们可以实时处理数据流，避免了对大量数据进行存储和读写的过程。
- 使用合适的数据存储方式：选择适合大批量数据处理的数据存储方式也很重要。例如，使用数据库的批量插入功能、使用分布式文件系统等，可以提高数据的读写效率。
- 使用多线程或异步处理：将数据处理任务分解成多个子任务，并使用多线程或异步处理方式来并行执行这些子任务，可以减少I/O等待时间，提高整体处理速度。
- 预留足够的系统资源：确保你的系统有足够的内存和处理能力来处理大批量数据。如果系统资源不足，容易导致I/O异常或性能下降。
- 对数据进行分片处理：将大批量数据分成多个较小的数据块，分别处理每个数据块，可以减少单次读写的数据量，降低I/O异常的概率。
综合考虑以上方法，可以根据具体情况选择适合的方式来处理大批量数据，并避免I/O异常的发生。
