超大規(guī)模數(shù)據(jù)處理中并行計(jì)算技術(shù)的應(yīng)用研究

摘" 要：隨著人工智能和大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，超大規(guī)模數(shù)據(jù)處理成了一個(gè)重要的研究領(lǐng)域。該文主要探討并行計(jì)算技術(shù)在超大規(guī)模數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用，首先詳細(xì)闡述并行計(jì)算和超大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的基本理論與概念，特別是并行計(jì)算的編程模型與工具，最后通過分析并行計(jì)算在搜索引擎、氣象預(yù)報(bào)和金融分析等中的實(shí)際案例，闡述并行計(jì)算技術(shù)在超大規(guī)模數(shù)據(jù)處理中的實(shí)際應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：并行計(jì)算技術(shù)；超大規(guī)模數(shù)據(jù)處理；編程模型與工具；實(shí)際案例；具體應(yīng)用

中圖分類號(hào)：TP309" " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" " " " " 文章編號(hào)：2095-2945（2024）17-0181-04

Abstract： With the advent of artificial intelligence and big data era， ultra-large-scale data processing has become an important research field. This paper mainly discusses the application of parallel computing technology in ultra-large-scale data processing. Firstly， the basic theories and concepts of parallel computing and ultra-large-scale data processing are described in detail， especially the programming models and tools of parallel computing. Finally， through the analysis of practical cases such as search engine， weather forecast and financial analysis， the practical application of parallel computing technology in ultra-large-scale data processing is described.

Keywords： parallel computing technology; very large-scale data processing; programming models and tools; practical cases; specific applications

隨著自媒體技術(shù)、人工智能技術(shù)和信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，各行各業(yè)、各大平臺(tái)都在不斷產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)的規(guī)模已經(jīng)達(dá)到了超大規(guī)模，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方法已經(jīng)無法滿足需求。為了高效處理這些超大規(guī)模數(shù)據(jù)，就需要采用更為高效的計(jì)算方法和技術(shù)。而并行計(jì)算技術(shù)[1]是一種可以同時(shí)處理多個(gè)計(jì)算任務(wù)的技術(shù)，被廣泛應(yīng)用于超大規(guī)模數(shù)據(jù)處理中。

在超大規(guī)模數(shù)據(jù)處理中，傳統(tǒng)的序列化算法不僅耗時(shí)長，而且在處理海量數(shù)據(jù)時(shí)效率也不高。而并行計(jì)算技術(shù)可以將一個(gè)大問題分解為許多小問題，可以將處理時(shí)間和計(jì)算量分散到許多并行的計(jì)算節(jié)點(diǎn)，顯著加速數(shù)據(jù)處理速度。

目前，國內(nèi)外對于并行計(jì)算技術(shù)在超大規(guī)模數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用及其性能優(yōu)化已經(jīng)進(jìn)行了大量的研究。比如，南京航空航天大學(xué)梁維泰教授等[2]在《對稱帶狀矩陣的并行Cholesky分解及相應(yīng)線性方程組的并行計(jì)算》一文中提出算法MPLDLT，發(fā)現(xiàn)在YH-1機(jī)上通過對實(shí)例的計(jì)算，當(dāng)矩陣的階數(shù)僅為1666階時(shí)，算法MPLDLT比相應(yīng)串行算法計(jì)算速度快25倍，算法MCSA比相應(yīng)串行算法計(jì)算速度快47倍。此外，中國科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所開發(fā)的曙光系列超級(jí)計(jì)算機(jī)[3]，也采用了最先進(jìn)的并行計(jì)算技術(shù)，用于進(jìn)行超大規(guī)模數(shù)據(jù)分析和計(jì)算。

在并行計(jì)算技術(shù)應(yīng)用方面，國外研究起步較早，成果豐碩。例如，美國斯坦福大學(xué)和美國加州大學(xué)伯克利分校合作開發(fā)的BOINC（Berkeley Open Infrastructure for Network Computing）平臺(tái)[4]，是一個(gè)基于網(wǎng)格計(jì)算的并行計(jì)算平臺(tái)，可以用于進(jìn)行超大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和科學(xué)計(jì)算。此外，美國橡樹嶺國家實(shí)驗(yàn)室開發(fā)的Cray系列超級(jí)計(jì)算機(jī)，采用并行計(jì)算技術(shù)進(jìn)行超大規(guī)模數(shù)據(jù)分析和計(jì)算。

未來，并行計(jì)算技術(shù)在超大規(guī)模數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用及其性能優(yōu)化將繼續(xù)成為研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。研究將更加注重并行計(jì)算的可解釋性和透明度、并行計(jì)算的安全性和隱私保護(hù)、并行計(jì)算的自適應(yīng)性和靈活性。為了在有限的時(shí)間內(nèi)高效地完成處理任務(wù)，并行計(jì)算技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。本文主要探討了并行計(jì)算技術(shù)在超大規(guī)模數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用。

1" 并行計(jì)算技術(shù)與超大規(guī)模數(shù)據(jù)處理

1.1" 并行計(jì)算技術(shù)

并行計(jì)算利用多個(gè)計(jì)算資源（如處理器、計(jì)算機(jī)或計(jì)算集群）并行執(zhí)行計(jì)算任務(wù)，提高計(jì)算效率。使用如消息傳遞接口（MPI）、OpenMP、CUDA等不同編程模型來實(shí)現(xiàn)。并行計(jì)算的計(jì)算模型有很多。PRAM模型[5]（Parallel Random Access Machine）就是一種理想的并行計(jì)算模型，有多個(gè)處理器同時(shí)訪問一個(gè)共享存儲(chǔ)器時(shí)，包括同步PRAM和異步PRAM 2種。另外，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的并行計(jì)算模型MapReduce模型[6]，將計(jì)算任務(wù)劃分為2個(gè)階段：Map階段和Reduce階段。在Map階段，每個(gè)處理器都獨(dú)立地處理一部分?jǐn)?shù)據(jù)，并將結(jié)果寫入一個(gè)共享存儲(chǔ)器。在Reduce階段，每個(gè)處理器將Map階段處理的結(jié)果進(jìn)行合并和分析總結(jié)處理，再得到最終的結(jié)果。

1.2" 并行計(jì)算的編程模型與工具

并行計(jì)算的編程模型與工具也有很多。像提到的并行編程模型MPI，應(yīng)用非常廣泛，非常適合于分布內(nèi)存的多處理器系統(tǒng)，優(yōu)點(diǎn)是靈活性和可移植性，缺點(diǎn)是需要程序員手動(dòng)管理通信和數(shù)據(jù)傳輸。而使用一組編譯器指令來實(shí)現(xiàn)并行化模型OpenMP，這些編譯器指令可以插入到C、C++或Fortran代碼中，優(yōu)點(diǎn)是易于使用和高效，但是不適合于分布內(nèi)存系統(tǒng)。此外，CUDA可以說非常著名，在人工智能領(lǐng)域同樣廣受青睞，機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型實(shí)現(xiàn)及深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練測試也都有其身影。

再有，開放的并行計(jì)算框架OpenCL[7]，該計(jì)算框架應(yīng)用相當(dāng)廣泛，涉及面也很寬，其允許開發(fā)者可以使用不同類型的硬件（如CPU、GPU、FPGA等）進(jìn)行并行計(jì)算。同樣，OpenCL同CUDA一樣，也使用類似于C的語言進(jìn)行編程，支持多種數(shù)據(jù)類型和算法，并且也提供了豐富的數(shù)學(xué)庫和工具包，兩者在性能上有諸多區(qū)別，應(yīng)用的方向大同小異。

并行計(jì)算的變成模型和工具還有Hadoop，其是大數(shù)據(jù)集群不可或缺的一部分，主要基于MapReduce模型進(jìn)行并行計(jì)算，使用Java語言，支持多種數(shù)據(jù)類型和算法，集群包含的工具組件也非常多，比如Flume、Flink等，并且Hadoop提供了豐富的工具和庫。還有Spark[8]分布式計(jì)算框架，其是一種基于內(nèi)存計(jì)算和優(yōu)化了迭代算法，使用的是Scala語言，支持多種數(shù)據(jù)類型和算法，如機(jī)器學(xué)習(xí)算法決策樹、隨機(jī)森林、聚類等都可以通過其實(shí)現(xiàn)，Spark也提供了如SparkCore、SparkSQL、SparkStreaming、MLlib等非常豐富的工具和庫，其中MLlib就是常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫。此外，這些編程模型和工具各有其優(yōu)點(diǎn)和適用范圍，當(dāng)然，選擇合適的模型和工具取決于具體的應(yīng)用場景和需求。

1.3" 超大規(guī)模數(shù)據(jù)處理

超大規(guī)模數(shù)據(jù)處理目標(biāo)是從海量的數(shù)據(jù)中提取有用、關(guān)鍵、感興趣、有價(jià)值的信息，以解決實(shí)際問題或支持決策制定。因此，具有數(shù)據(jù)規(guī)模巨大、處理復(fù)雜、數(shù)據(jù)類型多樣、實(shí)時(shí)性要求高等特點(diǎn)。

超大規(guī)模數(shù)據(jù)處理技術(shù)在搜索引擎中，需要將網(wǎng)頁文檔切分為多個(gè)小片，并在數(shù)千個(gè)處理器上同時(shí)進(jìn)行處理和分析，以實(shí)現(xiàn)高效的索引和搜索；在氣象預(yù)報(bào)中，需要將氣象數(shù)據(jù)分割為多個(gè)區(qū)域，并在數(shù)百個(gè)處理器上同時(shí)進(jìn)行處理和分析，以快速地生成氣象預(yù)報(bào)；在金融分析中，需要將數(shù)據(jù)分割為多個(gè)部分，并在多個(gè)處理器上同時(shí)進(jìn)行處理和分析，以實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的投資決策和風(fēng)險(xiǎn)管理。

然而，面臨挑戰(zhàn)也是必然的。首先，海量的數(shù)據(jù)量本身就是一種挑戰(zhàn)，需要解決數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、計(jì)算成本和管理等問題。其次，數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和多樣性也需要考慮，這需要開發(fā)更加先進(jìn)的數(shù)據(jù)處理和分析方法。此外，數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性和安全性也是需要考慮的問題，現(xiàn)如今已經(jīng)有很多相關(guān)的技術(shù)來解決此類問題，比如，本文闡述的并行計(jì)算技術(shù)和超大規(guī)模數(shù)據(jù)處理技術(shù)，大算力、大模型、大數(shù)據(jù)都是為了解決這些問題做準(zhǔn)備的。

總的來說，超大規(guī)模數(shù)據(jù)處理是一項(xiàng)非常重要及關(guān)鍵核心的技術(shù)，在現(xiàn)代社會(huì)中得到了廣泛的應(yīng)用，并為企業(yè)和組織提供了巨大的商業(yè)價(jià)值和社會(huì)價(jià)值。比如，智能推薦、大數(shù)據(jù)分析、用戶畫像刻畫和用戶行為分析等。而且，超大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理與分析需要使用高效、可靠的并行計(jì)算技術(shù)和算法進(jìn)行處理，以提高數(shù)據(jù)處理的速度和效率。

2" 實(shí)際案例分析

本文通過一些具體案例闡述并行計(jì)算在超大規(guī)模數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用。

2.1" 搜索引擎

搜索引擎（圖1）是一個(gè)典型的超大規(guī)模數(shù)據(jù)處理應(yīng)用場景，其需要處理海量的網(wǎng)頁文檔和用戶查詢請求。為了快速響應(yīng)用戶查詢請求并返回相關(guān)結(jié)果，搜索引擎采用了并行計(jì)算技術(shù)對網(wǎng)頁文檔進(jìn)行索引和搜索。具體來說，搜索引擎利用并行計(jì)算技術(shù)進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)處理主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。

1）數(shù)據(jù)預(yù)處理。搜索引擎將原始網(wǎng)頁數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去重、索引和異常值檢測等預(yù)處理操作。具體做法：分析網(wǎng)頁文件的HTML代碼中的各個(gè)元素，去除標(biāo)簽、程序等元素，提取出可以用于網(wǎng)頁排名的文字內(nèi)容。將抓取到的頁面中的文字提取出來后，對文字進(jìn)行拆分重組。根據(jù)頁面被指向鏈接的數(shù)量，以及頁面內(nèi)容的原創(chuàng)性來進(jìn)行綜合判斷，從而計(jì)算出頁面的重要程度。

2）索引構(gòu)建。將預(yù)處理后的網(wǎng)頁數(shù)據(jù)構(gòu)建成索引，建立關(guān)鍵詞和頁面之間的對應(yīng)關(guān)系，以便于用戶可以通過關(guān)鍵詞搜索快速找到相關(guān)的網(wǎng)頁。索引構(gòu)建是搜索引擎的核心技術(shù)之一，采用并行計(jì)算技術(shù)可以提高索引的構(gòu)建速度和處理能力。

3）搜索查詢處理。當(dāng)用戶輸入查詢請求時(shí)，搜索引擎需要快速處理查詢請求，并在索引中查找相關(guān)的網(wǎng)頁。為了提高查詢速度和處理效率，搜索引擎采用并行計(jì)算技術(shù)對查詢請求進(jìn)行處理和優(yōu)化。

4）并行搜索。為了提高搜索速度和響應(yīng)時(shí)間，搜索引擎采用并行搜索技術(shù)對多個(gè)查詢請求同時(shí)進(jìn)行處理。這種技術(shù)利用多個(gè)處理器同時(shí)進(jìn)行搜索計(jì)算，從而實(shí)現(xiàn)高效的并行搜索。在搜索引擎中采用并行計(jì)算技術(shù)可以大幅提高搜索速度和響應(yīng)時(shí)間，但是也存在一些挑戰(zhàn)和技術(shù)難點(diǎn)。比如，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)分割和任務(wù)調(diào)度，如何保證搜索結(jié)果的準(zhǔn)確性和一致性等等。這些還都需要更為深入的研究和探索。

2.2" 氣象預(yù)報(bào)

氣象預(yù)報(bào)是一種涉及大量數(shù)據(jù)的場景，需要對氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行快速處理和分析以生成氣象預(yù)報(bào)結(jié)果。氣象預(yù)報(bào)采用了并行計(jì)算技術(shù)來提高處理效率和分析精度。具體來說，氣象預(yù)報(bào)利用并行計(jì)算技術(shù)進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)處理主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。

1）數(shù)據(jù)收集和處理。氣象預(yù)報(bào)處理包括氣象觀測數(shù)據(jù)、衛(wèi)星數(shù)據(jù)、氣象模型數(shù)據(jù)等，其從中國氣象共享網(wǎng)站獲取。將收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、數(shù)據(jù)糾錯(cuò)，保證數(shù)據(jù)的可靠性和準(zhǔn)確性，可采用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)中的特征工程和數(shù)據(jù)清洗方法，或者大數(shù)據(jù)技術(shù)中的數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)。但是，使用本文提出的超大規(guī)模數(shù)據(jù)處理中的并行計(jì)算技術(shù)完全可以加快數(shù)據(jù)預(yù)處理的速度和效率。

2）數(shù)據(jù)分析和預(yù)測。在傳統(tǒng)的方法中，氣象預(yù)報(bào)通常采用串行算法進(jìn)行計(jì)算，這往往會(huì)受到數(shù)據(jù)規(guī)模大、計(jì)算時(shí)間長、精度不足等問題的影響。使用并行計(jì)算技術(shù)分割任務(wù)，將其分割成多個(gè)區(qū)域利用Hadoop集群進(jìn)行數(shù)據(jù)計(jì)算、分析和預(yù)測，以提高計(jì)算效率和準(zhǔn)確性。

3）并行計(jì)算模型。氣象預(yù)報(bào)中常用的并行計(jì)算模型包括網(wǎng)格計(jì)算、集群計(jì)算、分布式計(jì)算等。例如，網(wǎng)格計(jì)算可以將全球氣象數(shù)據(jù)分割成多個(gè)網(wǎng)格進(jìn)行并行計(jì)算，提高計(jì)算速度和效率。此外，基于高性能計(jì)算（HPC）和并行計(jì)算原理，進(jìn)行任務(wù)分解，然后計(jì)算節(jié)點(diǎn)分配實(shí)際情況，各任務(wù)實(shí)行并行計(jì)算方法，也就是每個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)獨(dú)立處理一部分?jǐn)?shù)據(jù)，并通過高速網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)交換和協(xié)同計(jì)算。

4）并行算法優(yōu)化。為了更好地利用并行計(jì)算技術(shù)，氣象預(yù)報(bào)還需要對并行算法進(jìn)行優(yōu)化。這包括數(shù)據(jù)分割策略的優(yōu)化、任務(wù)調(diào)度策略的優(yōu)化、通信開銷的優(yōu)化等。通過對這些方面進(jìn)行優(yōu)化，進(jìn)一步提高氣象預(yù)報(bào)的計(jì)算效率和準(zhǔn)確性。

2.3" 金融分析

金融分析是一種涉及大量數(shù)據(jù)的場景，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析以支持投資決策和風(fēng)險(xiǎn)管理。金融分析同樣可以采用并行計(jì)算技術(shù)來提高處理效率和分析精度。具體來說，金融分析將數(shù)據(jù)分割為多個(gè)部分，并在多個(gè)處理器上同時(shí)進(jìn)行處理和分析，這恰好就是本文所提出的觀點(diǎn)。此外，金融分析還采用了基于輪轉(zhuǎn)法的任務(wù)調(diào)度策略對任務(wù)進(jìn)行調(diào)度以進(jìn)一步提高處理效率和分析精度，具體來說，金融分析利用并行計(jì)算技術(shù)進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)處理主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。

1）數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理。金融分析需要處理包括股票價(jià)格數(shù)據(jù)、市場行情數(shù)據(jù)、公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)等等。金融分析特別注重?cái)?shù)據(jù)質(zhì)量、時(shí)間序列和隱私安全問題，所以存儲(chǔ)采用分布式文件系統(tǒng)和分布式數(shù)據(jù)庫技術(shù)，還會(huì)用到云存儲(chǔ)技術(shù)來處理海量數(shù)據(jù)，對于缺失數(shù)據(jù)、異常值、噪聲等問題，利用工具進(jìn)行去重、檢驗(yàn)和消除，包括數(shù)據(jù)歸一化、標(biāo)準(zhǔn)化、特征編碼等處理方法，特別是使用并行計(jì)算技術(shù)，可以提高數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理的效率。

2）數(shù)據(jù)分析和挖掘。金融分析和挖掘，使用并行計(jì)算技術(shù)將大規(guī)模數(shù)據(jù)分割成多個(gè)部分進(jìn)行并行處理和分析，利用已經(jīng)處理好的數(shù)據(jù)，提取特征、設(shè)立目標(biāo)標(biāo)簽，選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型，比如，回歸模型用來輔助做趨勢預(yù)測，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系列模型輔助進(jìn)行分類預(yù)測，提高分析效率和分析精度。

3）模型構(gòu)建和優(yōu)化。金融分析可構(gòu)建各種模型對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，比如股票價(jià)格預(yù)測模型、風(fēng)險(xiǎn)管理模型等等，使用并行計(jì)算技術(shù)對模型進(jìn)行并行處理和評(píng)估，提高模型的效率和準(zhǔn)確性。

4）并行算法優(yōu)化。為了更好地利用并行計(jì)算技術(shù)，金融分析還需要對并行算法進(jìn)行優(yōu)化。這同樣也包括數(shù)據(jù)分割策略的優(yōu)化、任務(wù)調(diào)度策略的優(yōu)化、通信開銷的優(yōu)化等。通過對這些方面進(jìn)行優(yōu)化，提高金融分析的計(jì)算效率和準(zhǔn)確性。

3" 面臨的挑戰(zhàn)與未來的發(fā)展方向

并行計(jì)算技術(shù)在超大規(guī)模數(shù)據(jù)處理中應(yīng)用廣泛，但仍面臨一些挑戰(zhàn)和發(fā)展方向。首先是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和訪問問題。海量的數(shù)據(jù)需要高效地存儲(chǔ)和讀取，如何設(shè)計(jì)更為優(yōu)化的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和訪問策略，以減少存儲(chǔ)和訪問的開銷，提高計(jì)算效率，是亟待解決的重要問題。

其次，并行算法的設(shè)計(jì)和優(yōu)化問題。針對不同類型的數(shù)據(jù)和計(jì)算任務(wù)，需要設(shè)計(jì)更為高效和穩(wěn)定的并行算法，以滿足實(shí)際應(yīng)用的需求。同時(shí)，還需要進(jìn)一步優(yōu)化并行算法的性能，提高計(jì)算效率。

再者，系統(tǒng)性能的優(yōu)化問題。并行計(jì)算技術(shù)需要處理海量的數(shù)據(jù)，如何提高系統(tǒng)的性能，減少計(jì)算任務(wù)的等待時(shí)間，是并行計(jì)算技術(shù)的重要挑戰(zhàn)。需要進(jìn)一步研究和優(yōu)化并行計(jì)算系統(tǒng)的性能，提高計(jì)算效率。

還有，數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)。隨著數(shù)據(jù)量的不斷增加，數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)問題越來越突出。如何在實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)高效處理的同時(shí)，保障數(shù)據(jù)的安全和隱私，是并行計(jì)算技術(shù)需要考慮的重要問題。

最后，適應(yīng)性并行計(jì)算技術(shù)的研究方面。針對不同類型的數(shù)據(jù)和計(jì)算任務(wù)，需要研究更為智能和自適應(yīng)的并行計(jì)算技術(shù)，以自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)特征和計(jì)算任務(wù)類型，自動(dòng)選擇合適的并行算法和策略，提高計(jì)算效率和穩(wěn)定性。

總的來說，并行計(jì)算技術(shù)在超大規(guī)模數(shù)據(jù)處理中具有重要的應(yīng)用價(jià)值和前景。未來需要不斷加強(qiáng)研究和探索，解決面臨的挑戰(zhàn)，提高并行計(jì)算技術(shù)的效率和穩(wěn)定性，以更好地滿足實(shí)際應(yīng)用的需求。

4" 總結(jié)與展望

本文主要研究了并行計(jì)算技術(shù)在超大規(guī)模數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用，通過詳細(xì)描述并行計(jì)算和超大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的理論知識(shí)理清思路。通過對3個(gè)實(shí)際案例的處理過程的深入分析，闡述了并行計(jì)算技術(shù)在超大規(guī)模數(shù)據(jù)處理中的實(shí)際應(yīng)用，并指出了現(xiàn)如今還面臨的挑戰(zhàn)，最后指明了未來的發(fā)展方向。

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