简述hadoop和spark大数据平台的基本构架和工作原理

Hadoop是一个分布式计算平台，它的基本构架包括HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算框架）。HDFS是一个分布式文件系统，它将大文件切分成多个块并存储在不同的节点上，实现了数据的高可靠性和可扩展性。MapReduce是一个分布式计算框架，它将数据分成多个小块并在不同的节点上进行计算，最后将结果合并输出。

Spark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，它的基本构架包括Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX。Spark Core是Spark的核心组件，它提供了分布式任务调度、内存计算和数据抽象等功能。Spark SQL是一个基于SQL的查询引擎，它支持SQL查询和DataFrame API。Spark Streaming是一个实时数据处理引擎，它支持流式数据处理和批处理数据处理。MLlib是一个机器学习库，它提供了常见的机器学习算法和工具。GraphX是一个图计算库，它支持图计算和图分析。

总的来说，Hadoop和Spark都是大数据平台，它们的基本构架和工作原理都是分布式计算和存储。不同的是，Hadoop更注重数据的存储和批处理，而Spark更注重数据的计算和实时处理。