处理上亿条数据时，可以使用以下几种程序或工具：
Pandas
Pandas是一个强大的Python数据分析库，适用于处理大规模数据集。通过分块读取数据（例如，使用`chunksize`参数），可以有效地处理上亿条数据，而无需一次性将整个数据集加载到内存中。
SQLuldr2
SQLuldr2是一个用于从Oracle数据库中导出大量数据的工具。它可以处理上千万甚至上亿条数据，并支持将数据导出为CSV、Excel等格式。
WebHarvy
WebHarvy是一个用于从网页中提取数据的工具，支持自动化操作和高度自定义。它适用于从复杂网站中抽取结构化数据。
Octoparse
Octoparse是另一款数据提取软件，能够高效便捷地从各类网站中提取结构化数据，并支持保存为Excel、CSV等格式。它具有简单的操作模式，易于使用，即使没有编程经验的人也能轻松上手。
Import.io
Import.io是一个可以从多个网络资源或API中获取数据的工具。它能够迅速将数据统合，并进行有效的清洁与转换处理，具备优越的数据解析能力。
Scrapy
Scrapy是一个用Python编写的网络爬虫框架，适用于抓取网站和提取结构化数据。它具备丰富的特性和良好的可拓展性，适合处理复杂的数据收集任务。
Data Miner
Data Miner是一个浏览器插件工具，可以从各种网站中抽取所需数据，并轻松导出为Excel及CSV格式文件。
ParseHub
ParseHub是一个用于从网页中提取数据的工具，具有直观的用户界面，适合处理简单的数据提取任务。
Apify
Apify是一个平台，提供开源Web抓取和浏览器自动化工具。Crawlee库简化了数据提取过程，适用于构建可靠的数据抓取工具。
根据具体需求和数据规模，可以选择上述工具中的一种或几种来处理上亿条数据。对于Python用户来说，Pandas结合分块读取的方法是一个高效且常用的解决方案。