工作机制

1. Read阶段：MapTask通过RecordReader解析输入InputSplit中的key/value。
2. Map阶段：用户编写的map()函数处理key/value，生成新的key/value。
3. Collect阶段：map()函数处理完成后，调用OutputCollector.collect()输出结果，生成的key/value被分区并写入环形内存缓冲区。
4. Spill阶段：环形缓冲区满后，数据经过排序和可能的合并、压缩后写入本地磁盘的临时文件。此阶段包括：
   • 利用快速排序算法对数据进行排序，先按分区编号Partition排序，再按key排序。
   • 按分区编号将数据写入临时文件output/spillN.out。
   • 将分区数据的元信息写入内存索引数据结构SpillRecord。
5. Merge阶段：所有数据处理完成后，MapTask将所有临时文件合并成一个大文件，保存到文件output/file.out中，并生成相应的索引文件output/file.out.index。