在大数据处理中，PL/SQL可以作为数据处理和分析的工具来帮助实现数据的插入、更新、删除和查询操作。PL/SQL可以与大数据处理平台如Hadoop、Spark等进行集成，通过调用存储过程和函数来进行数据处理和分析。

以下是一些PL/SQL在大数据处理中的应用场景：

数据清洗和转换：PL/SQL可以被用来对大数据进行清洗和转换，例如去除重复数据、处理缺失值、格式化数据等。

数据分析：PL/SQL可以被用来编写复杂的数据分析脚本，进行数据的聚合、计算和统计分析。

数据加载：PL/SQL可以被用来编写ETL（Extract, Transform, Load）脚本，将数据从不同数据源中提取、转换和加载到目标数据库中。

数据治理：PL/SQL可以被用来编写数据质量检查和验证规则，确保大数据处理过程中数据的准确性和完整性。

总的来说，PL/SQL在大数据处理中可以帮助开发人员简化数据处理流程、提高数据处理效率和准确性，从而更好地应对大数据处理的挑战。