面对阿里云百炼平台上传文档数量限制的问题，当您的数据量超过10,000个文档时，可以采取以下几种策略来有效管理和上传大规模数据集：
1. 分批上传
将大数据集分割成多个较小的批次进行上传。这不仅能够规避单一操作的限制，还可以提高上传过程的稳定性和可管理性。确保每个批次的大小适中，既能充分利用资源，又不至于因数据量过大而导致上传失败。
2. 使用API自动化上传
阿里云百炼通常会提供API接口，利用这些API，您可以编写脚本或程序自动化地分批次上传文档。这样可以减少人工操作，提高效率，并且更容易监控上传进度和处理异常。
3. 数据预处理和优化
在上传之前，对数据进行筛选和优化，去除冗余或不必要的文档，减少上传量。同时，确保文档格式标准化，减少解析时的错误和复杂性。
4. 利用云存储中间层
先将数据上传至阿里云的对象存储服务（如OSS），然后通过百炼平台提供的功能或API从OSS中导入数据。这样可以利用OSS的大规模数据存储和高可用性优势，简化数据迁移流程。
5. 联系技术支持
如果您的数据量极大，且上述方法仍不能满足需求，建议直接联系阿里云的技术支持。他们可能会提供定制化的解决方案，比如暂时提升账户的上传限制，或者指导如何高效利用高级功能和API来处理大规模数据。
6. 采用分布式或并行处理
如果您的数据处理逻辑允许，考虑在数据上传和处理阶段采用分布式或并行处理技术。虽然这可能需要更复杂的编程和架构设计，但对于超大规模数据集来说，这可能是最有效的途径之一。
7. 数据压缩与解压
在上传前对数据进行压缩，可以显著减少传输时间和存储空间需求。上传至阿里云后，再通过云上的计算资源进行解压和处理。确保所选的压缩算法在压缩效率和解压速度之间达到平衡。
8. 优化数据模型和索引策略
在百炼平台上，针对大量数据的索引构建和查询优化也非常重要。合理设计索引结构，比如利用别名、分片和副本机制，可以提高数据导入速度和查询效率。
综上所述，处理大规模数据上传到阿里云百炼时，需要综合考虑数据的组织、处理效率、存储策略和技术支持等多个方面，以确保数据能够高效、安全地导入并发挥最大价值。