以下是一个解决大文本文件并发处理的示例代码：

import concurrent.futures

# 并发处理函数
def process_line(line):
    # 处理每一行文本的逻辑
    # 这里只是简单地将文本转为大写并返回
    return line.upper()

def process_file(file_path):
    processed_lines = []
    with open(file_path, 'r') as file:
        lines = file.readlines()
    
    # 创建线程池
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
        # 提交任务到线程池并获取结果
        results = executor.map(process_line, lines)

        # 迭代处理结果
        for result in results:
            processed_lines.append(result)

    # 将处理结果写入新的文件
    with open('output.txt', 'w') as output_file:
        output_file.writelines(processed_lines)

# 主函数
if __name__ == '__main__':
    process_file('input.txt')

这个示例代码中，首先定义了一个处理每一行文本的函数process_line()，它接受一行文本作为参数，在这里简单地将文本转为大写并返回。然后定义了一个process_file()函数，它接受一个文件路径作为参数。在process_file()函数中，首先使用open()函数打开文件，并使用readlines()方法读取所有行文本。然后，使用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor()创建线程池，调用executor.map()方法提交任务并获取结果。executor.map()方法将process_line()函数和所有行文本作为参数，这样线程池会自动创建并行的线程来处理每一行文本。最后，将处理结果写入新的文件。主函数调用process_file()函数并传入输入文件路径作为参数，即可开始并发处理大文本文件。