将一个21亿行的大型csv文件拆分成多个较小的文件，并以列作为ID

，可以通过以下步骤完成：

1. 首先，需要选择一种适合处理大型文件的编程语言，例如Python、Java或C++。这些语言都有强大的文件处理能力和丰富的库支持。
2. 使用所选的编程语言编写一个程序来读取大型csv文件。可以使用文件流或逐行读取的方式，以避免将整个文件加载到内存中。
3. 根据需要拆分的列作为ID，可以选择其中一个列作为唯一标识符。例如，如果有一个名为"ID"的列，可以将其作为拆分的依据。
4. 创建一个数据结构来存储拆分后的数据。可以使用字典、列表或其他适合存储大量数据的数据结构。
5. 遍历大型csv文件的每一行，根据拆分的列的值将行添加到相应的数据结构中。如果数据结构中不存在该值对应的键，则创建一个新的键，并将行添加到该键对应的值中。
6. 当数据结构中的数据量达到一定阈值时，将数据写入一个新的较小的csv文件。可以使用编程语言提供的文件写入功能，将数据写入新的文件中。
7. 重复步骤5和步骤6，直到遍历完整个大型csv文件。
8. 最后，得到多个较小的csv文件，每个文件包含根据拆分的列的值进行分类的行数据。

这是一个基本的处理大型csv文件并拆分成多个较小文件的方法。具体的实现细节和优化方式会根据所选的编程语言和具体需求而有所不同。在腾讯云的产品中，可以使用云服务器、云函数、对象存储等服务来支持文件处理和存储需求。