排序大型二进制文件可以分为以下步骤：

1. 将大型二进制文件拆分为多个较小的临时文件。这些临时文件的大小可以根据可用内存进行调整。

2. 遍历原始文件，将数据按照长度分组，并将每个数据块写入相应的临时文件中。可以使用桶排序或计数排序来实现这个步骤。

3. 对每个临时文件进行排序。这可以使用外部排序算法，如归并排序或堆排序。由于临时文件的大小较小，可以将其全部加载到内存中进行排序。

4. 将排序后的临时文件合并为一个输出文件。这可以使用归并排序的合并步骤来实现。

以下是一个示例代码，演示如何按长度对大型二进制文件进行排序：

import struct
import tempfile
import heapq

def sort_binary_file(input_file, output_file):
    chunk_size = 1000  # 每个临时文件的大小
    temp_files = []

    # 将原始文件拆分为临时文件
    with open(input_file, 'rb') as f:
        while True:
            chunk = f.read(chunk_size)
            if not chunk:
                break

            temp_file = tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False)
            temp_files.append(temp_file.name)

            # 将数据块写入临时文件
            temp_file.write(chunk)

    # 对每个临时文件进行排序
    sorted_files = []
    for temp_file in temp_files:
        with open(temp_file, 'rb') as f:
            data = []
            while True:
                chunk = f.read(4)  # 假设每个数据块长度为4字节
                if not chunk:
                    break

                # 解析二进制数据的长度
                length = struct.unpack('I', chunk)[0]
                data.append((length, chunk))

            # 使用堆排序对数据块按长度排序
            data.sort(key=lambda x: x[0])
            sorted_files.append(data)

    # 将排序后的临时文件合并为一个输出文件
    with open(output_file, 'wb') as f:
        for data in heapq.merge(*sorted_files, key=lambda x: x[0]):
            f.write(data[1])

这段代码首先将大型二进制文件拆分为多个临时文件，然后对每个临时文件进行排序，并最后将排序后的临时文件合并为一个输出文件。请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。