presto架构详解？

一、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。

二、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。

三、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。

四、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。

五、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。

六、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。

七、iptv架构详解？

PTV平台架构在总体结构上分为5层：

内容运营、业务运营、业务网络、承载网络和家庭网络。

整个系统首先由内容和业务运营平台进行内容、服务以及用户的接入、管理和控制；通过CDN分发网络对内容和服务进行视频处理、存储、均衡调度和分发；然后利用已有的承载网络传输内容和服务；最后由机顶盒解码、播放媒体文件，显示到用户视频终端上，并响应和上传用户服务请求，完成用户所需的服务。

八、linkis架构详解？

Linkis 架构概述

Linkis 是一个分布式数据分析框架，把复杂的数据分析过程分解成可并行和可缩放的任务，使用户能够在分布式环境中实现快速的数据分析。

架构组件

Linkis 架构的组件分为三个部分：

系统调度器：负责调度用户任务的执行和资源的管理，确保任务的高效执行；

资源管理器：负责管理集群中的资源（如：计算节点、存储节点等）；

虚拟计算引擎：负责执行用户任务，支持高效处理大规模数据集。

工作流程

Linkis 架构的工作流程如下：

用户首先通过前端页面或 API 接口提交任务；

系统调度器接受并解析任务，分解任务为可并行的基本任务，然后将任务发送到集群中的计算节点；

计算节点收到任务，从资源管理器请求资源，之后使用虚拟计算引擎对任务进行处理；

处理完成后，系统调度器将处理结果发送给用户系统；

用户接收结果，并通过前端页面或 API 接口查看处理结果。

九、webrtc架构详解？

webrtc是一个支持网页浏览器进行实时语音对话或视频对话的API。

它于2011年6月1日开源并在Google、Mozilla、Opera支持下被纳入万维网联盟的W3C推荐标准。

webrtc实现了基于网页的视频会议，标准是WHATWG 协议，目的是通过浏览器提供简单的javascript就可以达到实时通讯能力。

webrtc的最终目的主要是让Web开发者能够基于浏览器轻易快捷开发出丰富的实时多媒体应用，而无需下载安装任何插件；

Web开发者也无需关注多媒体的数字信号处理过程，只需编写简单的Javascript程序即可实现，W3C等组织正在制定Javascript 标准API，目前是WebRTC 1.0版本，Draft状态；

另外webrtc还希望能够建立一个多互联网浏览器间健壮的实时通信的平台，形成开发者与浏览器厂商良好的生态环境。

同时，Google也希望和致力于让webrtc的技术成为HTML5标准之一，可见Google布局之深远。

webrtc提供了视频会议的核心技术，包括音视频的采集、编解码、网络传输、显示等功能，并且还支持跨平台：windows，linux，mac，android。

十、gpt架构详解？

GPT架构是一种基于深度学习的自然语言处理模型，它可以用来解决自然语言处理中的语言理解和生成问题。GPT架构由三个主要组件组成：词嵌入层、多层双向Transformer和输出层。词嵌入层将输入的文本转换为词向量，多层双向Transformer则用来捕捉文本中的上下文关系，最后输出层则用来生成最终的输出结果。