对于如此大规模的数据排序，直接使用单机或简单的多机并行排序可能并不实际，因为内存和计算资源的限制。以下是对一个10GB文件和10TB数据进行排序的推荐方法：

1. 对于10GB的文件：

对于相对较小的数据集（如10GB），可以使用分布式计算或外部排序的方法。

a. **分布式计算**：

* 使用Hadoop、Spark等分布式计算框架。这些框架可以处理大规模数据，并且具有高效的排序算法。

* 将文件分割成多个小文件或数据块，然后每个节点或机器处理一部分数据并本地排序。最后，使用某种策略（如归并排序）合并所有节点的排序结果。

b. **外部排序**：

* 外部排序通常涉及将大文件分割成多个小文件，对每个小文件进行排序，然后合并这些已排序的小文件。

* 可以使用像TeraSort或QuickSort这样的算法来处理大文件。这些算法特别设计用于处理外部存储中的数据。

2. 对于10TB的数据：

对于如此大规模的数据，需要更高级的解决方案，包括使用专门的硬件和软件工具。

a. **使用专门的硬件**：

* 使用高性能的存储系统，如固态硬盘（SSD）或分布式文件系统（如HDFS、Google File System等），以加快I/O操作。

* 使用多核或多机并行计算资源来加速排序过程。

b. **使用专门的软件工具**：

* 继续使用Hadoop、Spark等分布式计算框架，它们已经为大规模数据处理和排序进行了优化。

* 考虑使用像Apache Flink、Apache Beam等流处理框架来处理实时或近实时的大规模数据。

c. **增量和归档**：

* 如果是需要长时间保持的、不断增长的数据集，可能需要考虑采用增量处理和归档策略。这涉及对新数据进行定期增量处理，并将其与旧的归档数据进行合并。这样可以在处理和存储上达到更高效的平衡。

d. **优化排序算法**：

* 对于这种规模的排序任务，可以采取不同的算法策略。例如，归并排序可能是个好选择，因为其I/O复杂度相对较低，尤其当涉及多轮归并时。另外，可以使用特殊的压缩技术来减少数据的I/O操作次数。

总之，对于大规模数据的排序任务，需要结合硬件、软件和算法优化来达到高效和快速的结果。最重要的是根据具体的场景、资源、数据类型等来选择最合适的解决方案。