Teradata处理大数据的方法包括以下几个核心技术和方法：

并行处理：Teradata采用共享架构，通过并行处理和分布式计算来处理大规模数据。它可以将数据分布到多个节点进行并行处理，从而提高计算性能和扩展性。

数据压缩：Teradata使用数据压缩技术来减小存储空间和提高数据读取速度。通过对数据进行压缩，可以减少磁盘I/O操作，加快数据访问速度。

数据分区：Teradata可以将数据按照不同的分区方式进行组织和存储，以提高查询性能和优化数据访问。数据分区可以根据业务需求和查询模式进行灵活配置。

并行加载：Teradata支持并行加载数据到数据库中，可以快速地将大量数据加载到数据库中，提高数据导入的效率。

数据压缩：Teradata使用数据压缩技术来减小存储空间和提高数据读取速度。通过对数据进行压缩，可以减少磁盘I/O操作，加快数据访问速度。

总的来说，Teradata处理大数据的方法主要包括并行处理、数据压缩、数据分区、并行加载等技术和方法，通过这些方法可以提高数据处理的效率和性能，适应大规模数据处理的需求。