10G文件如何对里面单词出现排序的问题（只要文件系统支持，不限大小）。
其实这个问题很简单，10G文件是很大，但是出现的字符或单词是很有限的。
单字符只有那么一百多个，单词数量满打满算，以英文单词总数65万个为例。全部，统称为单词。单词数量按65万个计算。仅仅每个单词的重复出现（频率）扩大了文件容量而已。即便是100G的文件，出现的单词也是这些。
文件绝对不需要全载入内存，只需要顺次读取扫描过滤单词即可。这样才不会占用到多大的内存。
假如我们以平均每个单词10个字节计算，65万*10字节=650万字节，就按6.5M内存计算。然后统计频率用integer，65万*4 = 260万字节，就按2.6M内存计算，合计9.1M内存。算上进程其他开销分配的内存，满打满算，50M总足够了吧。
建一个以单词为key，以频率为value的 map，map的总项数，就是65万个。
每当都扫描到一个单词，就把 mapname['该单词']++，这样一遍扫描下来，其实这个map就已经完成了所有的单词的频率统计了。
然后只需要对这个map进行一下排序即可。前面算过内存满打满算10M足够。
这样下来，速度也不低，关键是内存用的非常少。