1、首先一点，对于海量数据处理，思路基本上是确定的，必须分块处理，然后再合并起来。
2、对于每一块必须找出10个最大的数，因为第一块中10个最大数中的最小的，可能比第二块中10最大数中的最大的还要大。
3、分块处理，再合并。也就是Google MapReduce 的基本思想。Google有很多的服务器，每个服务器又有很多的CPU，因此，100亿个数分成100块，每个服务器处理一块，1亿个数分成100块，每个CPU处理一块（此处可以使用堆排序处理TopK）。然后再从下往上合并。注意：分块的时候，要保证块与块之间独立，没有依赖关系，否则不能完全并行处理，线程之间要互斥。另外一点，分块处理过程中，不要有副作用，也就是不要修改原数据，否则下次计算结果就不一样了。
4、上面讲了，对于海量数据，使用多个服务器，多个CPU可以并行，显著提高效率。对于单个服务器，单个CPU有没有意义呢？
也有很大的意义。如果不分块，相当于对100亿个数字遍历，作比较。这中间存在大量的没有必要的比较。可以举个例子说明，全校高一有100个班，我想找出全校前10名的同学，很傻的办法就是，把高一100个班的同学成绩都取出来，作比较，这个比较数据量太大了。应该很容易想到，班里的第11名，不可能是全校的前10名。也就是说，不是班里的前10名，就不可能是全校的前10名。因此，只需要把每个班里的前10取出来，作比较就行了，这样比较的数据量就大大地减少了。