软件调用大数据通常涉及以下几种方法：
使用Python和相关库
pandas库：pandas是一个非常常用的Python数据分析库，可以处理各种数据类型和格式，如CSV、Excel等。通过pandas的`read_csv（）`和`read_excel（）`函数，可以轻松加载和处理大数据。
使用PHP处理大数据
fgetcsv（）函数：PHP中的`fgetcsv（）`函数可以逐行读取文本文件，并将其转化为数组格式。通过这种方式，可以对数据进行统计和分析。
使用Shell处理大数据
awk命令：Shell中的awk命令可以逐行读取文本文件，并进行各种操作，如数据过滤、统计等。
使用数据库
SQL查询：将数据存储在关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）中，然后使用SQL查询来检索和分析数据。这种方法适用于结构化数据，并且可以利用数据库的优化功能来提高处理效率。
使用大数据处理框架
Hadoop：Hadoop是一个分布式计算框架，可以处理大规模数据集。通过Hadoop的MapReduce或Spark等组件，可以实现数据的并行处理和分布式存储。
使用数据仓库和数据湖
数据仓库（如Amazon Redshift、Google BigQuery）：数据仓库是用于存储和管理大规模数据集的系统，支持复杂的查询和分析。
数据湖（如Amazon S3、Azure Data Lake Storage）：数据湖是一个集中存储原始数据的存储系统，支持多种数据类型和格式，便于后续的数据分析和处理。
选择哪种方法取决于具体的应用场景、数据量大小、处理复杂度以及系统的可扩展性和成本等因素。对于中小规模数据，Python和相关的数据分析库通常是一个简单且高效的选择。对于大规模数据，则需要考虑使用分布式计算框架或数据仓库等更高级的工具。