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云計(jì)算及其實(shí)踐教程 版權(quán)信息
- ISBN：9787560645124
- 條形碼：9787560645124 ; 978-7-5606-4512-4
- 裝幀：暫無(wú)
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類(lèi)：>>
云計(jì)算及其實(shí)踐教程 本書(shū)特色
本書(shū)系統(tǒng)、全面地介紹了面向教學(xué)的云計(jì)算理論、平臺(tái)和應(yīng)用實(shí)踐。云計(jì)算理論部分主要包括SPI服務(wù)模型、虛擬化、云存儲(chǔ)、云安全、云標(biāo)準(zhǔn)化、云計(jì)算與物聯(lián)網(wǎng)通信等方面的知識(shí)；平臺(tái)部分主要包括Google、OpenStack、Windows Azure、Hadoop、Spark等主流云平臺(tái)；應(yīng)用實(shí)踐部分主要包括基于Windows Azure和Hadoop、Spark的九個(gè)實(shí)驗(yàn)，并給出了云實(shí)踐的路徑建議。附錄包括習(xí)題答案、習(xí)題增補(bǔ)和中英文術(shù)語(yǔ)對(duì)照表等內(nèi)容。全書(shū)既重視基本概念、基本理論的闡述，也重視主流產(chǎn)品、應(yīng)用方案、編程實(shí)現(xiàn)的介紹。在出版社網(wǎng)站上提供本書(shū)教學(xué)和實(shí)驗(yàn)所用的課件與相關(guān)素材。 本書(shū)可作為高等學(xué)校物聯(lián)網(wǎng)工程、通信與信息系統(tǒng)、電子科學(xué)與技術(shù)、電子工程、計(jì)算機(jī)等專(zhuān)業(yè)的本科生教材，也可作為相近專(zhuān)業(yè)的教學(xué)參考書(shū)
云計(jì)算及其實(shí)踐教程 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書(shū)系統(tǒng)、全面地介紹了面向教學(xué)的云計(jì)算理論、平臺(tái)和應(yīng)用實(shí)踐。云計(jì)算理論部分主要包括SPI服務(wù)模型、虛擬化、云存儲(chǔ)、云安全、云標(biāo)準(zhǔn)化、云計(jì)算與物聯(lián)網(wǎng)通信等方面的知識(shí)；平臺(tái)部分主要包括Google、Amazon、OpenStack、Windows Azure、Hadoop、Spark等主流云平臺(tái)；應(yīng)用實(shí)踐部分主要包括基于Windows Azure和Hadoop、Spark的九個(gè)實(shí)驗(yàn)，并給出了云實(shí)踐的路徑建議。附錄包括習(xí)題答案、習(xí)題增補(bǔ)和中英文術(shù)語(yǔ)對(duì)照表等內(nèi)容。全書(shū)既重視基本概念、基本理論的闡述，也重視主流產(chǎn)品、應(yīng)用方案、編程實(shí)現(xiàn)的介紹。在出版社網(wǎng)站上提供本書(shū)教學(xué)和實(shí)驗(yàn)所用的課件與相關(guān)素材。 本書(shū)可作為高等學(xué)校物聯(lián)網(wǎng)工程、通信與信息系統(tǒng)、電子科學(xué)與技術(shù)、電子工程、計(jì)算機(jī)等專(zhuān)業(yè)的本科生教材，也可作為相近專(zhuān)業(yè)的教學(xué)參考書(shū)。
云計(jì)算及其實(shí)踐教程 目錄
第1章 云計(jì)算概論
1.1 云計(jì)算的定義和特征 1
1.1.1 云計(jì)算的定義 1
1.1.2 云計(jì)算的特征 3
1.1.3 云計(jì)算系統(tǒng)的組成 3
1.1.4 云計(jì)算的部署模式 4
1.2 云計(jì)算應(yīng)用實(shí)例 5
1.3 服務(wù)理論 9
1.3.1 服務(wù)的概念 9
1.3.2 幾種常見(jiàn)的服務(wù) 10
1.3.3 服務(wù)概念的特征 11
1.3.4 面向服務(wù)的開(kāi)發(fā) 12
1.4 云計(jì)算的SPI服務(wù)模型 14
1.4.1 IaaS 14
1.4.2 PaaS 15
1.4.3 SaaS 17
1.4.4 IaaS、PaaS和SaaS的比較 18
1.5 云計(jì)算與相關(guān)領(lǐng)域的關(guān)系 18
1.5.1 云計(jì)算與網(wǎng)格計(jì)算的關(guān)系 18
1.5.2 云計(jì)算與P2P計(jì)算的關(guān)系 20
1.5.3 云計(jì)算與集群計(jì)算的關(guān)系 22
1.5.4 云計(jì)算與物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)系 23
本章小結(jié) 24
習(xí)題與思考 24
第2章 主流云平臺(tái) 26
2.1 云平臺(tái)綜述 26
2.2 Amazon云平臺(tái) 26
2.2.1 彈性計(jì)算云EC2 27
2.2.2 簡(jiǎn)單存儲(chǔ)服務(wù)S3 33
2.2.3 簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)Simple DB 35
2.2.4 簡(jiǎn)單隊(duì)列服務(wù)SQS 37
2.3 Google云平臺(tái) 39
2.3.1 Google文件系統(tǒng)GFS 40
2.3.2 分布式計(jì)算編程模型MapReduce 42
2.3.3 分布式鎖服務(wù)Chubby 43
2.3.4 分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)Bigtable 45
2.3.5 Google App Engine 49
2.4 OpenStack云平臺(tái) 51
2.4.1 計(jì)算服務(wù)Nova 54
2.4.2 存儲(chǔ)服務(wù)Swift 58
2.4.3 鏡像服務(wù)Glance 63
2.4.4 身份服務(wù)Keystone 63
2.4.5 用戶(hù)界面服務(wù)Horizon 64
本章小結(jié) 65
習(xí)題與思考 65
第3章 Windows Azure云平臺(tái) 67
3.1 微軟云計(jì)算服務(wù)概述 67
3.1.1 面向消費(fèi)者的云服務(wù) 68
3.1.2 面向企業(yè)的云服務(wù) 69
3.1.3 平臺(tái)發(fā)展目標(biāo) 70
3.2 Windows Azure平臺(tái)簡(jiǎn)介 70
3.3 云操作系統(tǒng)Windows Azure 71
3.3.1 Windows Azure的組成 71
3.3.2 Windows Azure計(jì)算服務(wù) 72
3.3.3 Windows Azure存儲(chǔ)服務(wù) 74
3.3.4 Windows Azure Fabric控制器 78
3.3.5 Windows Azure應(yīng)用場(chǎng)景 80
3.4 SQL Azure 81
3.4.1 SQL Azure概述 81
3.4.2 SQL Azure數(shù)據(jù)庫(kù)體系結(jié)構(gòu) 82
3.4.3 SQL Azure數(shù)據(jù)庫(kù)和SQL Server
數(shù)據(jù)庫(kù)的對(duì)比 84
3.5 Windows Azure AppFabric 86
3.5.1 Windows Azure AppFabric概述 86
3.5.2 服務(wù)總線 87
3.5.3 訪問(wèn)控制服務(wù) 90
3.5.4 分布式緩存 90
本章小結(jié) 91
習(xí)題與思考 92
第4章 虛擬化 93
4.1 虛擬化概述 93
4.2 服務(wù)器虛擬化 95
4.2.1 服務(wù)器虛擬化概述 95
4.2.2 服務(wù)器虛擬化的類(lèi)型 95
4.2.3 服務(wù)器虛擬化的架構(gòu) 99
4.2.4 服務(wù)器虛擬化的核心技術(shù) 99
4.3 虛擬化的主要功能 100
4.3.1 虛擬機(jī)的基本功能 100
4.3.2 虛擬機(jī)的遷移 102
4.3.3 虛擬化應(yīng)用舉例 103
4.4 服務(wù)器虛擬化主流廠商及產(chǎn)品 105
4.4.1 VMware ESX 105
4.4.2 Citrix XenServer 106
4.4.3 Microsoft Hyper-V 108
4.4.4 RedHat KVM 109
4.4.5 主流虛擬化產(chǎn)品的比較 110
4.5 服務(wù)器虛擬化應(yīng)用方案設(shè)計(jì) 112
4.5.1 需求分析 112
4.5.2 方案準(zhǔn)備 113
4.5.3 方案設(shè)計(jì) 114
4.5.4 方案實(shí)施 115
4.5.5 方案效益 116
4.6 網(wǎng)絡(luò)虛擬化 117
4.6.1 傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)虛擬化 117
4.6.2 虛擬以太網(wǎng)交換機(jī)VEB 118
4.6.3 VEPA和VN-Tag技術(shù) 119
4.7 桌面虛擬化 122
4.7.1 桌面虛擬化的概念和技術(shù) 122
4.7.2 網(wǎng)絡(luò)顯示協(xié)議及其實(shí)例 123
4.7.3 桌面虛擬化實(shí)例 124
4.8 應(yīng)用虛擬化 125
4.8.1 應(yīng)用虛擬化概述 125
4.8.2 應(yīng)用虛擬化實(shí)例 125
本章小結(jié) 126
習(xí)題與思考 126
第5章 Hadoop云平臺(tái) 128
5.1 并行計(jì)算 128
5.1.1 并行計(jì)算概述 128
5.1.2 并行計(jì)算的體系結(jié)構(gòu) 128
5.1.3 集群計(jì)算 130
5.1.4 并行計(jì)算的進(jìn)程模型 133
5.1.5 并行編程模型 134
5.2 Hadoop概述 136
5.2.1 Hadoop的由來(lái) 136
5.2.2 Hadoop的特點(diǎn) 136
5.2.3 Hadoop的基本結(jié)構(gòu) 137
5.2.4 Hadoop的應(yīng)用 138
5.3 HDFS 138
5.3.1 HDFS的功能 138
5.3.2 HDFS的結(jié)構(gòu) 138
5.3.3 HDFS文件讀/寫(xiě)操作流程 139
5.3.4 HDFS如何實(shí)現(xiàn)可靠存儲(chǔ)、
副本管理 141
5.4 MapReduce 142
5.4.1 MapReduce原理 142
5.4.2 MapReduce執(zhí)行流程 143
5.4.3 MapReduce數(shù)據(jù)流程 144
5.4.4 MapReduce的容錯(cuò)機(jī)制 145
5.5 YARN 146
5.5.1 YARN是一個(gè)資源管理平臺(tái) 146
5.5.2 原MapReduce框架存在的問(wèn)題 147
5.5.3 YARN架構(gòu) 148
5.5.4 YARN工作流程 148
5.5.5 YARN框架相對(duì)于舊的
MapReduce框架的優(yōu)勢(shì) 149
5.6 HBase 149
5.6.1 HBase概述 149
5.6.2 HBase與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的比較 150
5.6.3 HBase的數(shù)據(jù)模型 150
5.6.4 HBase Shell命令的應(yīng)用 150
5.7 Zookeeper 152
5.7.1 Zookeeper的功能 152
5.7.2 Zookeeper的數(shù)據(jù)模型 152
5.7.3 Zookeeper的典型應(yīng)用場(chǎng)景 153
5.8 Hadoop的程序?qū)嵗\(yùn)行與分析 155
5.8.1 WordCount實(shí)例 155
5.8.2 每年*高氣溫實(shí)例 158
5.8.3 基于Hadoop的數(shù)據(jù)挖掘
開(kāi)源平臺(tái)——Mahout 160
本章小結(jié) 162
習(xí)題與思考 162
第6章 Spark平臺(tái) 164
6.1 三種計(jì)算框架 164
6.1.1 批處理(Batch)計(jì)算 165
6.1.2 流式(Streaming)計(jì)算 165
6.1.3 交互式(Interactive)計(jì)算 165
6.2 Spark產(chǎn)生背景 166
6.3 Spark特點(diǎn) 166
6.3.1 高效 167
6.3.2 易用 168
6.3.3 與Hadoop集成 169
6.4 Spark生態(tài)系統(tǒng) 170
6.4.1 Spark生態(tài)系統(tǒng)概述 170
6.4.2 Alluxio 171
6.4.3 Mesos和YARN 172
6.4.4 Shark和Spark SQL 172
6.4.5 Spark Streaming 172
6.4.6 GraphX 173
6.4.7 MLBase和MLlib 173
6.5 Spark核心概念RDD 174
6.5.1 Spark的核心概念 174
6.5.2 利用本地文件或HDFS文件
創(chuàng)建RDD 174
6.5.3 對(duì)RDD進(jìn)行操作 174
6.5.4 RDD Transformation舉例 176
6.5.5 RDD Action舉例 177
6.5.6 Key/Value類(lèi)型的RDD 177
6.6 Spark程序設(shè)計(jì)實(shí)例 178
6.6.1 實(shí)例1：WordCount 178
6.6.2 Spark程序設(shè)計(jì)的基本流程 180
6.6.3 Spark程序設(shè)計(jì)的Scala語(yǔ)言 180
6.6.4 實(shí)例2：用蒙特卡洛算法
分布式估算Pi 180
6.6.5 程序架構(gòu)及相關(guān)概念 182
6.6.6 體驗(yàn)Spark交互式模式
Spark-shell 183
6.6.7 提交Spark程序 183
6.7 進(jìn)一步理解Spark核心概念RDD 185
6.7.1 RDD與DAG 185
6.7.2 劃分Stage 185
6.7.3 劃分Stage舉例 186
6.8 進(jìn)一步理解Spark新概念 187
6.8.1 Dataset的概念和使用 188
6.8.2 SparkSession的概念和使用 189
本章小結(jié) 191
習(xí)題與思考 191
第7章 云存儲(chǔ) 193
7.1 云存儲(chǔ)概述 193
7.1.1 云存儲(chǔ)的概念 193
7.1.2 云存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)模型 194
7.1.3 云存儲(chǔ)國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀 195
7.1.4 云存儲(chǔ)相比傳統(tǒng)存儲(chǔ)的優(yōu)勢(shì) 197
7.2 存儲(chǔ)結(jié)構(gòu) 198
7.2.1 DAS(直接連接存儲(chǔ)) 198
7.2.2 NAS(網(wǎng)絡(luò)附加存儲(chǔ)) 198
7.2.3 SAN(存儲(chǔ)區(qū)域網(wǎng)絡(luò)) 199
7.2.4 集群存儲(chǔ) 200
7.3 存儲(chǔ)設(shè)備 203
7.3.1 存儲(chǔ)設(shè)備概述 203
7.3.2 磁盤(pán)陣列(RAID) 203
7.4 存儲(chǔ)接口 206
7.4.1 SCSI接口 206
7.4.2 FC接口 208
7.4.3 iSCSI接口 211
7.4.4 InfiniBand接口 212
7.4.5 Myrinet接口 213
7.4.6 FCoE接口 214
7.5 NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù) 216
7.5.1 數(shù)據(jù)庫(kù)的分類(lèi)和NoSQL簡(jiǎn)介 216
7.5.2 關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的問(wèn)題和NoSQL的
出現(xiàn) 218
7.5.3 NoSQL的特點(diǎn) 219
7.5.4 NoSQL的實(shí)例 219
7.5.5 NoSQL的常見(jiàn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 220
7.6 云存儲(chǔ)上傳和下載文件的設(shè)計(jì) 221
7.6.1 概要設(shè)計(jì) 221
7.6.2 MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì) 222
7.6.3 詳細(xì)設(shè)計(jì) 223
7.7 存儲(chǔ)虛擬化 225
7.7.1 存儲(chǔ)虛擬化的概念與分類(lèi) 225
7.7.2 服務(wù)器級(jí)別的存儲(chǔ)虛擬化 226
7.7.3 存儲(chǔ)設(shè)備級(jí)別的存儲(chǔ)虛擬化 226
7.7.4 存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)級(jí)別的存儲(chǔ)虛擬化 227
本章小結(jié) 228
習(xí)題與思考 228
第8章 云安全 230
8.1 云安全概述 230
8.1.1 云安全的定義 230
8.1.2 云安全與傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全的差別 231
8.1.3 云安全發(fā)展現(xiàn)狀 231
8.2 云安全技術(shù) 232
8.2.1 災(zāi)難備份和恢復(fù) 232
8.2.2 可信計(jì)算 235
8.2.3 云支付 237
8.2.4 應(yīng)用方案和設(shè)計(jì)實(shí)例 240
本章小結(jié) 242
習(xí)題與思考 242
第9章 云標(biāo)準(zhǔn) 243
9.1 云計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化的意義 243
9.2 云計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化的現(xiàn)狀 244
9.3 云計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化組織 244
9.3.1 美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究院 244
9.3.2 開(kāi)放云計(jì)算聯(lián)盟 245
9.3.3 分布式管理任務(wù)組 245
9.3.4 企業(yè)云買(mǎi)方理事會(huì) 246
9.3.5 云安全聯(lián)盟 246
9.3.6 《云開(kāi)放宣言》 246
9.3.7 存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)工業(yè)協(xié)會(huì) 247
9.3.8 歐洲電信標(biāo)準(zhǔn)協(xié)會(huì) 247
9.3.9 開(kāi)放網(wǎng)格論壇 247
9.3.10 開(kāi)放云計(jì)算工作組 248
9.3.11 云計(jì)算互操作論壇 248
9.3.12 電信管理論壇 248
9.3.13 ISO/IEC 249
9.3.14 IEEE 249
9.3.15 ITU-T 249
本章小結(jié) 250
習(xí)題與思考 250
第10章 云計(jì)算與物聯(lián)網(wǎng)通信 251
10.1 物聯(lián)網(wǎng)三層體系結(jié)構(gòu) 251
10.1.1 感知層關(guān)鍵技術(shù) 252
10.1.2 網(wǎng)絡(luò)層關(guān)鍵技術(shù) 254
10.1.3 應(yīng)用層關(guān)鍵技術(shù) 254
10.2 物聯(lián)網(wǎng)通信概述 255
10.3 ZigBee技術(shù) 258
10.3.1 ZigBee技術(shù)的來(lái)源與優(yōu)勢(shì) 258
10.3.2 ZigBee技術(shù)的協(xié)議架構(gòu) 259
10.3.3 ZigBee技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用 262
10.4 藍(lán)牙(Bluetooth)技術(shù) 265
10.4.1 藍(lán)牙技術(shù)的來(lái)源與特點(diǎn) 265
10.4.2 藍(lán)牙技術(shù)的應(yīng)用及產(chǎn)品 269
10.5 超寬帶(UWB)技術(shù) 270
10.5.1 超寬帶的定義 270
10.5.2 超寬帶技術(shù)的特點(diǎn)與應(yīng)用 272
10.5.3 超寬帶技術(shù)的兩大技術(shù)標(biāo)準(zhǔn) 274
10.5.4 超寬帶技術(shù)與其他無(wú)線
通信技術(shù)的比較 276
10.6 60 GHz通信技術(shù) 277
10.6.1 60 GHz通信技術(shù)的特點(diǎn) 277
10.6.2 60 GHz標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)程 279
10.6.3 60 GHz組網(wǎng)中的非視距傳輸 281
10.7 無(wú)線LAN通信技術(shù) 282
10.7.1 無(wú)線LAN通信技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn) 282
10.7.2 無(wú)線LAN通信技術(shù)的
應(yīng)用和組網(wǎng) 285
10.8 無(wú)線MAN通信技術(shù) 287
10.8.1 WiMAX的概念和特點(diǎn) 287
10.8.2 WiMAX的演進(jìn) 288
10.8.3 WiMAX系統(tǒng)的結(jié)構(gòu) 289
10.9 移動(dòng)通信網(wǎng) 289
10.9.1 移動(dòng)通信網(wǎng)的基本組成 289
10.9.2 移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程 290
10.9.3 WCDMA技術(shù) 294
10.9.4 CDMA 2000技術(shù) 295
10.9.5 TD-SCDMA技術(shù) 296
10.9.6 LTE技術(shù) 297
本章小結(jié) 299
習(xí)題與思考 299
第11章 云計(jì)算實(shí)踐 303
11.1 建立和啟動(dòng)Windows Azure程序
開(kāi)發(fā)環(huán)境 303
11.1.1 實(shí)驗(yàn)?zāi)康?303
11.1.2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境 303
11.1.3 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容 303
11.1.4 上機(jī)思考題 306
11.2 創(chuàng)建Windows Azure Web角色
應(yīng)用程序 306
11.2.1 實(shí)驗(yàn)?zāi)康?306
11.2.2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境 307
11.2.3 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容 307
11.2.4 上機(jī)思考題 315
11.3 編寫(xiě)WCF云后臺(tái)輔助角色
應(yīng)用程序 315
11.3.1 實(shí)驗(yàn)?zāi)康?315
11.3.2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境 315
11.3.3 實(shí)驗(yàn)原理 315
11.3.4 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容 316
11.3.5 上機(jī)思考題 327
11.4 編寫(xiě)Table存儲(chǔ)服務(wù)應(yīng)用程序 328
11.4.1 實(shí)驗(yàn)?zāi)康?328
11.4.2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境 328
11.4.3 實(shí)驗(yàn)原理 328
11.4.4 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容 329
11.4.5 上機(jī)思考題 347
11.5 編寫(xiě)基于Blob的云存儲(chǔ)應(yīng)用程序 348
11.5.1 實(shí)驗(yàn)?zāi)康?348
11.5.2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境 348
11.5.3 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容 348
11.5.4 上機(jī)思考題 358
11.6 Hadoop的偽分布式部署 358
11.6.1 實(shí)驗(yàn)?zāi)康?358
11.6.2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境 358
11.6.3 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容 359
11.6.4 上機(jī)思考題 366
11.7 支持YARN的Hadoop在兩個(gè)虛擬機(jī)中
分布式運(yùn)行 366
11.7.1 實(shí)驗(yàn)?zāi)康?366
1.7.2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境 366
11.7.3 實(shí)驗(yàn)原理 366
11.7.4 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容 367
11.7.5 上機(jī)思考題 383
11.8 Spark安裝部署及上機(jī)操作 383
11.8.1 實(shí)驗(yàn)?zāi)康?383
11.8.2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境 383
11.8.3 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容 384
11.8.4 上機(jī)思考題 388
11.9 云中的Spark實(shí)驗(yàn) 388
11.9.1 實(shí)驗(yàn)?zāi)康?388
11.9.2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境 389
11.9.3 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容 389
11.9.4 上機(jī)思考題 394
11.10 云實(shí)踐路徑推薦 394
11.10.1 從一份調(diào)查問(wèn)卷談云實(shí)
踐路徑 394
11.10.2 結(jié)合翻轉(zhuǎn)課堂進(jìn)行云實(shí)踐 396
11.10.3 亞馬遜AWS云服務(wù)的
申請(qǐng)步驟 397
11.10.4 在VMWare上安裝Linux
虛擬機(jī) 403
附錄 1 習(xí)題答案 407
附錄 2 增補(bǔ)習(xí)題及其答案 415
附錄 3 中英文術(shù)語(yǔ)對(duì)照表 432
參考文獻(xiàn) 441
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