一、思路：
首先上千万级别的数据量的文件，大概有几十G的大小（考虑到里面有重复出现的IP），内存肯定是不够用的。所以要拆分处理。大概分为如下三个步骤
1、大文件拆分小文件
所以要先把文件分为小文件，例如分为100个文件。然后要有顺序的把IP分类存入小文件，这里用到了hash，IP对100取余，并且保证相同IP在同一个文件中，分成了100份，先对数据经过hash计算，然后让相同的值放入100个文件中。
2、在拆分的小文件中统计
在小文件（一般小于1G）中，对每个相同的IP进行统计，在这100个文件中用HashMap结构进行统计每个IP出现的次数。具体细节，每次读取一个，如果该字串不在Table中，那么加入该值，并且将Value值设为1；如果该字串在Table中，那么将该字串的计数加一，最终我们在O(N)的时间复杂度内用Hash表完成了统计；
下面是来自其他地方的对IP进行hash计算的算法，有兴趣的可以研究一下。
for ( ;; ) {
for (i = 0; i < 3; i++) {
hash = (hash * 113 + iphp->addr[i]) % 6271; //iphp->addr[i]为ip的点分十进制法的第i段
}
p = hash % iphp->rrp.peers->number;
n = p / (8 * sizeof(uintptr_t));
m = (uintptr_t) 1 << p % (8 * sizeof(uintptr_t));
if (!(iphp->rrp.tried[n] & m)) {
ngx_log_debug2(NGX_LOG_DEBUG_HTTP, pc->log, 0,
"get ip hash peer, hash: %ui %04XA", p, m);
peer = &iphp->rrp.peers->peer[p];
/* ngx_lock_mutex(iphp->rrp.peers->mutex); */
if (!peer->down) {
if (peer->max_fails == 0 || peer->fails < peer->max_fails) {
break;
}
if (now - peer->accessed > peer->fail_timeout) {
peer->fails = 0;
break;
}
}
iphp->rrp.tried[n] |= m;
/* ngx_unlock_mutex(iphp->rrp.peers->mutex); */
pc->tries--;
}
if (++iphp->tries >= 20) {
return iphp->get_rr_peer(pc, &iphp->rrp);
}
}3、堆排序
借助堆这个数据结构，找出Top K，时间复杂度为N‘logK。即借助堆结构，我们可以在log量级的时间内查找和调整/移动。因此，维护一个K(该题目中是10)大小的小根堆，然后遍历300万的Query，分别和根元素进行对比。所以，我们最终的时间复杂度是：O（N） + N' * O（logK），（N为1000万，N’为300万）。
总结：
要解决该问题首先要进行分类，把重复出现的IP都放到一个文件里面，一共分成100份，这可以通过把IP对100取模得到，具体方法如把IP中的点转化为整型long型变量，这样取模为0,1,2...99的IP都分到一个文件了，但是要考虑一个问题，如果某个文件的IP取余之后还是特别多无法放入内存中，可以再对这一类IP做一次取模，直到每个小文件足够载入内存为止。这个分类很关键，如果是随便分成100份，相同的IP被分在了不同的文件中，接下来再对每个文件统计次数并做归并，这个思路就没有意义了，起不到“大而化小，各个击破，缩小规模，逐个解决”的效果了。
接下来把每个小文件载入内存，建立哈希表将每个IP作为关键字映射为出现次数，这个哈希表建好之后也得先写入硬盘，因为内存就那么多，一共要统计100个文件。
在统计完100个文件之后，我再建立一个小顶堆，大小为100，把建立好并存在硬盘哈希表载入内存，逐个对出现次数排序，挑出出现次数最多的100个，由于次数直接和IP是对应的，找出最多的次数也就找出了相应的IP。