关于一道海量数据面试题的疑问, 希望大佬能给我看看

我在 csdn 看到的一个博客 里面有一道这样的题

1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个 IP。

首先是这一天，并且是访问百度的日志中的 IP 取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到 IP 是 32 位的，最多有个 2^32 个 IP。同样可以采用映射的方法，比如模 1000，把整个大文件映射为 1000 个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的 IP （可以采用 hash_map 进行频率统计，然后再找出频率最大的几个）及相应的频率。然后再在这 1000 个最大的 IP 中，找出那个频率最大的 IP，即为所求。

或者如下阐述： 算法思想：分而治之+Hash 1.IP 地址最多有 2^32=4G 种取值情况，所以不能完全加载到内存中处理；  2.可以考虑采用“分而治之”的思想，按照 IP 地址的 Hash(IP)%1024 值，把海量 IP 日志分别存储到 1024 个小文件中。这样，每个小文件最多包含 4MB 个 IP 地址；  3.对于每一个小文件，可以构建一个 IP 为 key，出现次数为 value 的 Hash map，同时记录当前出现次数最多的那个 IP 地址； 4.可以得到 1024 个小文件中的出现次数最多的 IP，再依据常规的排序算法得到总体上出现次数最多的 IP ；

在算法思想中的第二步骤:

把海量 IP 日志分别存储到 1024 个小文件中。这样，每个小文件最多包含 4MB 个 IP 地址
我的理解,就是遍历一个海量的 log 文件,然后根据 hash(ip)%1024 到多个文件中,关键有一地方为特别不理解就是,当我遍历的过程中不就相当于我从海量文件中把数据读取到了内存中,这样内存不是还是装不下吗? 希望大佬们能给我这个 noob 一个指点.