关于如何打开bak文件以及如何处理2000万数据的问题，我将分别给出建议。
### 打开bak文件
bak文件通常是一种备份文件，用于存储数据的副本。打开bak文件的方法取决于其原始类型和用途。以下是一些常见的打开方法：
1. **使用相关软件打开**：
- 如果知道bak文件的原始软件（如Word、Excel、SQL Server等），尝试使用该软件打开。例如，如果是Word文档的备份，可以使用Microsoft Word打开。
- 对于数据库备份（如SQL Server的bak文件），需要使用相应的数据库管理工具（如SQL Server Management Studio）进行还原。
2. **更改文件扩展名**：
- 有时bak文件只是被赋予了bak扩展名，实际上可能是其他类型的文件。尝试将bak扩展名更改为原始文件类型的扩展名，然后用相应软件打开。但请注意，这种方法并不总是有效，因为bak文件可能是特定软件的专有备份格式。
3. **使用文本编辑器打开**：
- 如果bak文件是文本文件的备份，可以使用文本编辑器（如Notepad++、Sublime Text等）尝试打开。但如果是二进制文件的备份，可能会看到乱码或不可读的内容。
4. **使用数据恢复软件**：
- 如果bak文件是意外删除或损坏的文件的备份，可以尝试使用数据恢复软件（如Recuva、EaseUS Data Recovery Wizard等）来恢复原始文件。
### 处理2000万数据
处理如此庞大的数据集需要高效的数据处理方法和工具。以下是一些建议：
1. **使用数据库管理软件**：
- 使用数据库管理软件（如MySQL、Oracle、SQL Server等）来存储和管理数据。这些软件支持大数据处理，能够快速导入、查询和管理大量数据。
2. **分批处理**：
- 如果数据集过大，无法一次性处理，可以采用分批处理的方法。将数据集划分为多个小文件，逐一处理，最后进行合并。
3. **使用编程语言和数据处理库**：
- 使用Python、R等编程语言配合高效的数据处理库（如Pandas、NumPy等）来处理数据。这些工具能够在短时间内完成大量数据的处理任务。
4. **分布式计算**：
- 对于计算密集型任务，可以考虑使用分布式计算框架（如Hadoop、Spark等）。分布式计算能够将任务分散到多个节点，提高数据处理速度。
5. **内存数据库**：
- 如果实时性要求较高，可以使用内存数据库（如Redis、Memcached等）。内存数据库将数据存储在内存中，能够大大提高数据读写速度。
综上所述，打开bak文件和处理2000万数据都需要根据具体情况选择合适的方法和工具。希望以上建议能对您有所帮助。