处理Hadoop数据倾斜的方法包括：

数据预处理：在将数据加载到Hadoop集群之前，可以对数据进行预处理，包括数据清洗、数据转换等，以减少数据倾斜的可能性。

数据分片：将数据按照不同的键进行分片，使得不同的键分布更均匀，可以减少数据倾斜的问题。

数据随机化：对数据进行随机化处理，将数据打乱顺序，可以减少数据倾斜的发生。

增加Reducer数目：增加Reducer的数量，可以将数据分散到更多的Reducer中处理，减少数据倾斜的影响。

使用Combiner函数：在Map阶段将相同的键进行合并操作，减少数据在Shuffle阶段的传输量，减轻数据倾斜的压力。

使用自定义Partitioner：自定义Partitioner函数，根据业务逻辑将数据均匀分布到不同的Reducer中，减少数据倾斜的影响。

以上方法可以结合使用，根据实际情况选择合适的方法来处理Hadoop数据倾斜问题。