一般来说大数据集群会有多少台主机配置，分别有什么作用

大数据集群的主机数量和配置因应用场景而异，一般来说，大型企业级集群可能会有数百台主机，而小型集群可能只有几十台。主机的配置也会因应用场景而异，一般包括计算节点、存储节点、网络节点等。计算节点用于处理数据，存储节点用于存储数据，网络节点用于连接各个节点。具体的配置可以根据实际需求进行调整。

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假设Hadoop集群中有3台主机,绘制hdfs和yarn的集群部署规划

好的，根据你的要求，我将回答你的问题并绘制Hadoop集群部署规划图。

首先，Hadoop集群中的3台主机需要分别安装Hadoop的各个组件，其中包括HDFS和YARN。

以下是Hadoop集群部署规划图：

+------------------+------------------+------------------+
|     NameNode     |    DataNode 1    |    DataNode 2    |
+------------------+------------------+------------------+
|     Resource     |     NodeManager  |     NodeManager  |
|     Manager      |                  |                  |
+------------------+------------------+------------------+
|     JobHistory   |     DataNode     |     DataNode     |
|     Server       |                  |                  |
+------------------+------------------+------------------+
|     Secondary    |
|     NameNode     |
+------------------+

在这个规划中，第一台主机充当NameNode和ResourceManager，第二台和第三台主机充当DataNode和NodeManager。其中，NameNode负责管理HDFS的元数据，ResourceManager负责管理YARN的资源。DataNode是HDFS的存储节点，而NodeManager是YARN的执行节点。

此外，还有一个JobHistory Server和一个Secondary NameNode。JobHistory Server负责存储和管理YARN作业历史信息，Secondary NameNode负责备份NameNode的元数据。

这就是Hadoop集群部署规划图，希望能对你有所帮助。

hadoop大数据集群

Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的存储和处理。它提供了一个可靠的、可扩展的、分布式的数据存储和处理解决方案。

Hadoop集群是指由多台计算机组成的集合，每台计算机都运行Hadoop软件，并共享数据和计算任务。集群中的计算机被称为节点，通常分为两类：主节点（NameNode）和从节点（DataNode）。

主节点负责管理整个集群的文件系统（HDFS）和资源管理（YARN）。它跟踪文件的位置和副本数量，以及分配计算任务给从节点。从节点负责存储和处理数据块，执行分配给它们的任务。

Hadoop大数据集群通过将数据划分成较小的块，并将这些块分布在不同的从节点上，实现了数据的并行处理。这种分布式存储和计算的方式使得Hadoop集群能够高效地处理大规模数据集，并具备容错性和可伸缩性。

除了HDFS和YARN，Hadoop生态系统还包括了其他工具和组件，如MapReduce、Hive、Pig、HBase等，用于实现数据处理、查询和分析等功能。通过这些组件的组合，可以构建强大的大数据处理解决方案。