在Java中使用SQLParser处理大数据时，需要注意内存管理和性能优化。以下是一些建议：

使用流式解析：避免一次性将整个SQL查询加载到内存中，而是使用流式解析器逐行解析SQL文件或字符串。这样可以降低内存占用，提高处理速度。

分批处理：将大数据集分成较小的批次进行处理。这样可以避免一次性处理大量数据导致的内存溢出和性能问题。

使用索引：在处理大数据时，使用索引可以显著提高查询性能。确保数据库表有适当的索引，以便快速查找和过滤数据。

优化查询：优化SQL查询语句，避免使用复杂的子查询、全表扫描等低效操作。可以考虑使用物化视图、临时表等技术来提高查询性能。

使用多线程：在处理大数据时，可以考虑使用多线程来提高处理速度。但请注意，过多的线程可能会导致资源竞争和性能下降。

调整JVM参数：根据实际需求调整Java虚拟机的堆内存大小、垃圾回收策略等参数，以获得更好的性能。

使用外部库：可以考虑使用一些高性能的第三方库，如Apache Calcite、Presto等，它们专门针对大数据处理进行了优化。

分布式处理：如果数据量非常大，可以考虑使用分布式处理框架，如Apache Hadoop、Apache Spark等，将数据处理任务分散到多个节点上进行处理。

总之，在Java中使用SQLParser处理大数据时，需要关注内存管理、性能优化和查询优化等方面，以确保高效、稳定地处理大量数据。