Akka Streams是一个用于处理流数据的工具包，它提供了一种简单且高效的方式来处理大型表格数据。下面是一个使用Akka Streams处理大型表格的示例解决方案。

首先，我们需要导入所需的Akka Streams库和相关的依赖项：

import akka.actor.ActorSystem
import akka.stream.ActorMaterializer
import akka.stream.scaladsl.{FileIO, Flow, Framing, Keep, Sink, Source}
import akka.util.ByteString
import java.nio.file.Paths
import scala.concurrent.Future

然后，我们需要创建一个ActorSystem和ActorMaterializer，这些是Akka Streams的核心组件：

implicit val system = ActorSystem("TableProcessingSystem")
implicit val materializer = ActorMaterializer()

接下来，我们可以定义一个处理大型表格的函数，该函数将读取一个包含表格数据的文件，并对每一行进行处理。这里我们使用了FileIO.fromPath来创建一个Source来读取文件数据。

def processTable(filePath: String): Future[Unit] = {
  val source: Source[ByteString, Future[IOResult]] =
    FileIO.fromPath(Paths.get(filePath))

  val processLine: Flow[ByteString, String, NotUsed] =
    Framing.delimiter(ByteString("\n"), maximumFrameLength = 1024)
      .map(_.utf8String)

  val sink: Sink[String, Future[Unit]] =
    Sink.foreach(println)

  val runnableGraph: RunnableGraph[Future[Unit]] =
    source
      .via(processLine)
      .toMat(sink)(Keep.right)

  runnableGraph.run()
}

在上面的代码中，我们将文件数据源（source）通过Framing.delimiter进行行分割，并将每一行数据转换为字符串。然后，我们将转换后的数据通过Sink.foreach打印出来。

最后，我们可以调用processTable函数来处理指定的大型表格文件：

val filePath = "path/to/table.csv"
val result: Future[Unit] = processTable(filePath)

result.onComplete(_ => system.terminate())

在上面的代码中，我们将大型表格文件的路径传递给processTable函数，并在处理完成后终止ActorSystem。

请注意，上述示例中的代码仅提供了一个简单的示例，以演示如何使用Akka Streams处理大型表格数据。您可以根据实际需求进行修改和扩展。