系统每秒钟接收1万笔数据，每一笔数据都要进行和前一笔数据进行比较、计算，生成新的1万笔结果数据，最后将这1万结果数据存储、展示。
系统接收数据全年24小时不间断。
如何进行架构设计？
针对这个场景，我建议你采用分布式系统架构进行设计。分布式系统可以通过将任务分散到多个处理节点来提高处理能力和可靠性。下面是一个可能的架构设计：
1、数据接收层：使用一个或多个数据接收节点，将原始数据从源头收集到系统中。
2、数据处理层：使用多个数据处理节点，并行计算每个数据和前一笔数据之间的差异，并生成新的1万笔结果数据。
3、数据存储层：使用分布式存储系统（例如Hadoop HDFS或Amazon S3）来存储1万个结果数据。
4、数据展示层：使用可扩展的Web应用程序服务器（例如Nginx或Apache），将结果数据展示给用户。
在实现这个系统的过程中，你需要考虑以下方面：
1、数据分区：将原始数据划分为适当大小的分区，并将它们分配给不同的数据处理节点。
2、数据复制：在分布式存储系统中，将数据复制到多个节点以提高可靠性和容错性。
3、负载均衡：使用负载均衡器，将接收数据和处理数据的请求分配到不同的节点上。
4、容错机制：通过备份节点和数据恢复机制来保证系统的可靠性和容错性。
5、监控和报警：使用监控工具对系统进行监控，并及时发送警报以处理故障和异常情况。
以上是一个大致的设计方案，具体实现需要根据具体的业务需求和系统性能指标进行调整和优化。