实现 Web 上的 3D 可视化大数据，通常可以采用以下几种技术和方法：
WebGL（Web Graphics Library）：
WebGL 是一种基于 JavaScript 的 API，可以在浏览器中渲染 2D 和 3D 图形。它基于 OpenGL ES 2.0，并且可以直接在 HTML5 元素上进行操作。使用 WebGL 可以高效地渲染大规模的数据集合，适合需要高性能的数据可视化任务。
Three.js：
Three.js 是一个用于创建和显示 3D 图形的 JavaScript 库。它建立在 WebGL 之上，简化了在浏览器中创建复杂的 3D 场景的过程。Three.js 提供了丰富的功能和易于使用的 API，支持多种光照、阴影、材质和动画效果，非常适合用于大数据的可视化。
D3.js：
D3.js 是一个用于数据驱动文档的 JavaScript 库，尽管主要用于创建基于 SVG 的数据可视化，但也可以结合 WebGL 或者 Three.js 实现更复杂的 3D 可视化。D3.js 提供了强大的数据操作和绑定功能，可以帮助你有效地管理和操作大规模的数据集。
WebAssembly：
如果需要更高的性能和更复杂的算法支持，可以考虑使用 WebAssembly 技术。WebAssembly 允许在浏览器中运行基于 C/C++ 的高性能代码，可以用来加速复杂的计算过程或者图形渲染。
数据处理与优化：
大数据的可视化通常需要处理大量的数据。在 Web 环境中，为了保持良好的性能和响应速度，需要对数据进行合理的处理和优化。这可能涉及到数据的分块加载、压缩、聚合以及在客户端和服务器端之间的有效数据传输。
综上所述，实现 Web 上的 3D 可视化大数据需要结合 WebGL、Three.js 或者其他适合的前端库和技术，以及合理的数据处理和优化策略。