處理大數據量的集合交集可以使用Java中的Stream API和ParallelStream來提高性能。以下是一個示例代碼：

import java.util.HashSet;
import java.util.Set;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        Set<Integer> set1 = new HashSet<>();
        Set<Integer> set2 = new HashSet<>();

        // 添加大量數據到集合中
        for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
            set1.add(i);
            set2.add(i * 2);
        }

        // 使用Stream API和ParallelStream計算交集
        long startTime = System.currentTimeMillis();

        Set<Integer> intersection = set1.stream()
                .parallel()
                .filter(set2::contains)
                .collect(Collectors.toSet());

        long endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("Intersection: " + intersection);
        System.out.println("Time taken: " + (endTime - startTime) + "ms");
    }
}

在這個示例中，我們首先創建了兩個包含大量數據的HashSet集合。然后使用Stream API和ParallelStream來計算兩個集合的交集。通過并行處理可以提高處理大數據量集合的性能。