鸿蒙系统架构详解？
一、鸿蒙系统架构详解？
鸿蒙系统是华为自主研发的全场景分布式操作系统，其架构包括三层：底层核心内核、中间的分布式能力框架和顶层的应用框架。
底层核心内核提供高性能、低延迟的操作系统基础服务；分布式能力框架实现设备间的协同工作和资源共享；应用框架提供开发者友好的开发环境和丰富的应用生态。鸿蒙系统采用分布式架构，能够实现设备之间的无缝连接和协同工作，为用户提供更流畅、智能的体验。
二、推荐系统架构详解？
推荐系统架构是一个复杂的系统，通常包括数据收集、特征工程、模型训练和推荐结果生成等环节。
数据收集阶段负责收集用户行为数据和物品信息，特征工程阶段将原始数据转化为可供模型使用的特征表示，模型训练阶段使用机器学习算法训练推荐模型，最后在推荐结果生成阶段根据用户的需求和上下文信息生成个性化推荐结果。架构设计需要考虑数据规模、实时性、可扩展性和用户体验等因素。
三、通信系统架构详解？
通信系统架构指的是将不同层次的功能模块相互连接，以实现通信业务的场景。通信系统的常见架构有三层架构、五层架构、七层架构等。
三层架构由应用层、传输层和网络层组成，分别负责应用程序的开发与分发、数据的传输以及网络的物理连接和数据传输控制等功能。
五层架构则基于三层架构进行拓展，补充会话层和表示层，分别负责会话建立、释放，以及数据的表示与解释。
七层架构则比五层架构出现得更晚，又称OSI参考模型，它将五层架构的会话层和表示层划分为多个子层，从而更加精细化地分解和明确通信系统的各个组成部分，如应用层、会话层、表示层等。
四、大屏数据可视化系统架构？
大屏数据可视化系统是一种基于数据分析和可视化技术的监控、分析和管理工具。其架构主要包括以下几个部分：
1. 数据采集层：负责从各个数据源采集数据，并将采集的数据进行清洗、处理、转换和存储。常见的数据源包括数据库、API接口、文件、第三方服务等。
2. 数据处理层：负责将采集的数据进行加工处理、计算和分析，并将分析结果存储到数据存储层中。数据处理层通常也包括数据预处理、数据挖掘、数据建模等功能模块。
3. 数据存储层：负责存储采集的数据和处理后的结果。数据存储层可以采用关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库等技术。
4. 可视化展示层：负责将处理后的数据通过可视化手段展示出来，供用户进行数据分析和决策。可视化展示层包括大屏幕展示、Web界面、移动端应用等。
5. 用户管理和数据权限控制：负责对用户进行权限管理，确保用户只能看到其有权限查看的数据。用户管理和数据权限控制可以基于角色、用户、数据分类等进行授权管理。
针对大屏数据可视化系统，一般采用分布式架构可以加强系统的可扩展性和性能。同时，为了保证系统的稳定性，还需要考虑高可用性和容灾备份。
五、presto架构详解？
Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，可以在多种数据源上进行高速查询和分析，包括HDFS、Hive、MySQL、PostgreSQL等。其架构可以分为以下几个组件：
1. Coordinator节点：Presto集群中的一个节点，负责接收和处理查询请求，以及协调和管理集群中的其他节点。Coordinator节点还负责查询优化、查询计划生成和分发任务等功能。
2. Worker节点：Presto集群中的多个节点，负责执行查询任务。每个Worker节点都包含多个任务执行器，可以进行并行处理，以提高查询速度。
3. Discovery服务：Presto集群中的一个服务，负责管理和维护集群中的节点信息，包括Coordinator节点和Worker节点。
4. Query Planner：Presto中的一个组件，负责将查询语句转换成查询计划，并进行优化和调整，以提高查询效率和性能。
5. Connector：Presto中的一个组件，用于连接和管理各种数据源，包括HDFS、Hive、MySQL、PostgreSQL等。每个Connector都实现了Presto的接口，以提供标准的查询和数据交互能力。
6. Execution Engine：Presto中的一个组件，用于执行查询任务，包括数据读取、数据过滤、数据聚合和数据排序等。Execution Engine使用基于内存的模型，以提高查询速度和性能。
7. Query Monitor：Presto中的一个组件，用于监控和管理查询任务，包括查询状态、查询进度和资源使用情况等。Query Monitor还提供了查询日志和查询统计信息等功能，以帮助用户进行查询优化和调整。
综上所述，Presto的架构是一个分布式的、多节点的查询引擎，支持多种数据源和查询语句，具有高效、灵活和可扩展的特点。
六、bvi架构详解？
bvi架构是英属维尔京群岛的构架，bvi是英属维尔京群岛的英文简称，bvi公司就是依照当地法律在英属维尔京群岛注册的公司。常见于为在境外或香港上市而搭建的VIE交易架构中。该地是国际著名的避税中心，很多国际知名的大公司为了其避税的运作，均在该岛设立避税公司，并展开复杂的国际避税业务活动。
七、ofbiz架构详解？
OFBiz是一个非常著名的电子商务平台，提供了创建基于最新J2EE/XML规范和技术标准，是构建大中型企业级、跨平台、跨数据库、跨应用服务器的多层、分布式电子商务类WEB应用系统的框架。
OFBiz最主要的特点是提供了一整套的基于Java的web应用程序的组件和工具。包括实体引擎, 服务引擎, 消息引擎, 工作流引擎, 规则引擎等。
八、restful架构详解？
restful即表象层状态转变。
restful七大原则:
1. C-S架构
数据的存储在Server端，Client端只需使用就行。两端彻底分离的好处使client端代码的可移植性变强，Server端的拓展性变强。两端单独开发，互不干扰。
2. 无状态
http请求本身就是无状态的，基于C-S架构，客户端的每一次请求带有充分的信息能够让服务端识别。
请求所需的一些信息都包含在URL的查询参数、header、body，服务端能够根据请求的各种参数，无需保存客户端的状态，将响应正确返回给客户端。
无状态的特征大大提高的服务端的健壮性和可拓展性。
当然这总无状态性的约束也是有缺点的，客户端的每一次请求都必须带上相同重复的信息确定自己的身份和状态，造成传输数据的冗余性，但这种确定对于性能和使用来说，几乎是忽略不计的。
3.统一的接口
这个才是REST架构的核心，统一的接口对于RESTful服务非常重要。客户端只需要关注实现接口就可以，接口的可读性加强，使用人员方便调用。
4.一致的数据格式
服务端返回的数据格式要么是XML，要么是Json，或者直接返回状态码，有兴趣的可以看看博客园的开放平台的操作数据的api，post、put、patch都是返回的一个状态码 。
5.系统分层
客户端通常无法表明自己是直接还是间接与端服务器进行连接，分层时同样要考虑安全策略。
6.可缓存
在万维网上，客户端可以缓存页面的响应内容。因此响应都应隐式或显式的定义为可缓存的，若不可缓存则要避免客户端在多次请求后用旧数据或脏数据来响应。
管理得当的缓存会部分地或完全地除去客户端和服务端之间的交互，进一步改善性能和延展性。
7.按需编码、可定制代码（可选）
服务端可选择临时给客户端下发一些功能代码让客户端来执行，从而定制和扩展客户端的某些功能。
比如服务端可以返回一些 Javascript 代码让客户端执行，去实现某些特定的功能。
九、openshift架构详解？
主要包含以下组件：
Kubernetes：OpenShift基于Kubernetes构建，提供了Kubernetes所有功能，并且扩展了更多的特性。OpenShift集成了Kubernetes的API Server、Scheduler、Controller Manager和etcd等组件，同时添加了更多的控制面和数据面扩展，例如基于网络的路由和负载均衡、SDN网络、存储管理等。
Docker：OpenShift使用Docker容器来打包应用程序，并提供了构建、部署和管理Docker镜像的功能。
OpenShift Origin：OpenShift Origin是OpenShift的开源版本，它提供了所有OpenShift的核心功能，包括多租户管理、应用程序构建和部署、自动伸缩等。
OpenShift Enterprise：OpenShift Enterprise是Red Hat提供的商业版本，提供了更多的安全性和管理特性，并且支持更多的云平台和部署选项。
OpenShift Client Tools：OpenShift Client Tools是OpenShift提供的命令行工具，可以帮助用户创建和管理OpenShift的应用程序、路由、服务等。
OpenShift Marketplace：OpenShift Marketplace是OpenShift提供的应用程序市场，可以帮助用户快速构建和部署常见的应用程序，例如WordPress、Drupal、Jenkins等。
十、osgearth架构详解？
osgEarth是一种开源地理信息系统，它是一种高性能低成本的信息可视化系统。它将GIS数据以2D和3D形式展示出来，这些数据可以存储在多种格式中，如街景、智能地图、地形数据等。
osgEarth的架构内部由核心API、Elevation、Node和Resource四个部分组成，它们负责地图的显示、添加地理信息和管理数据等不同要求。
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