MapReduce结构图中，组合结构图的优化应用与挑战有哪些？

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|   |     Mapper      |   |         Reducer       |   |
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|   |   Input Split   |   |   Shuffle & Sort      |   |
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|   |  Combiner       |   |        Output        |   |
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详细说明：

1、MapReduce框架：

MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的处理。

它将数据分割成小块，通过Map和Reduce操作来处理这些数据。

2、Mapper：

Mapper接收输入数据，将其转换为键值对（KeyValue）对。

每个输入数据块都会由一个Mapper处理。

3、Shuffle & Sort：

Shuffle阶段负责将Mapper输出的键值对按照键进行排序，并将具有相同键的值发送到同一个Reducer。

Sort确保Reducer能够接收到有序的数据。

4、Reducer：

Reducer接收来自所有Mapper的键值对，并生成最终的输出。

Reducer的输出是全局的，因此需要能够处理来自多个Mapper的数据。

5、Combiner：

Combiner是一个可选的组件，它在Mapper和Reducer之间工作。

Combiner的作用是对Mapper的输出进行局部聚合，减少网络传输的数据量。

6、Output：

Reducer的输出是最终的MapReduce作业结果。

这些结果可以被存储在文件系统、数据库或其他存储系统中。

这个结构图展示了MapReduce作业的基本流程，从输入数据的分割，到Map操作，再到Shuffle和Sort，最后到Reduce操作和输出。