hadoop没有secondarynamenode

### 回答1：
Hadoop没有secondarynamenode是不正确的说法。在Hadoop中，Secondary NameNode（次要名称节点）是一个重要的组件，用于协助NameNode（名称节点）管理HDFS（Hadoop分布式文件系统）的元数据。Secondary NameNode会定期从NameNode获取元数据的快照，并将其存储在本地磁盘上，以便在NameNode发生故障时可以快速恢复。因此，Secondary NameNode在Hadoop集群中扮演着非常重要的角色。

### 回答2：
Hadoop是一个分布式的系统，可以用来处理非常大量的数据。在Hadoop的分布式文件系统HDFS中，文件被分成很多个块，这些块可以存储在不同的机器上。而为了保证数据的可靠性，每个块还会有多个副本，这些副本可以存储在不同的机器上。这就使得数据不容易丢失，即使某个机器出现了故障也可以保证数据的安全。

在HDFS中，有两个重要的节点，一个是NameNode，另一个是DataNode。NameNode维护着整个文件系统的命名空间，它记录了哪个文件分成了哪些块，这些块存储在哪些机器上等信息。而DataNode则是实际存储数据的地方，每个DataNode都存储着一部分块的副本。

那么，SecondaryNameNode是什么呢？我们可以简单地理解为NameNode的辅助节点。它的主要作用是定期与NameNode通信，将NameNode的元数据信息复制一份到自己的本地磁盘上，以防止NameNode故障或数据丢失。当NameNode故障后，SecondaryNameNode可以快速地恢复NameNode的数据，使得系统能够快速恢复正常工作状态。

但是在最新的Hadoop版本中，SecondaryNameNode已经被弃用了，取而代之的是NameNode的HA（高可用性）机制。这种机制通过将多个NameNode组成一个集群来实现，每个NameNode都可以独立工作并负责整个文件系统的管理，当某个NameNode出现故障时，其他节点可以立即接管整个集群，保证系统的正常运行。

综上所述，虽然Hadoop没有SecondaryNameNode了，但通过HA机制可以实现更稳定、可靠的分布式系统。

### 回答3：
Hadoop是一个开源的分布式文件系统和大数据处理框架，它具有高可靠性、高可扩展性、高效性等特点，在大数据领域非常受欢迎。在Hadoop中，secondarynamenode是一个重要的组件，它的作用是辅助namenode来管理Hadoop文件系统。但是，近年来，随着Hadoop的升级，secondarynamenode逐渐被弃用，取而代之的是另外一个组件——Checkpoint node。

那么，为什么Hadoop没有secondarynamenode呢？原因有以下几点：

第一，secondarynamenode存在单点故障的问题。在Hadoop早期版本中，如果namenode失效，那么所有的Hadoop文件系统都会停止工作。为了解决这个问题，Hadoop引入了secondarynamenode来备份日志信息并定期向namenode发送最新的文件系统快照。但secondarynamenode作为一个单独的节点，如果它本身失效，就会导致整个Hadoop集群出现故障。

第二，secondarynamenode的性能可能受限。虽然secondarynamenode的出现解决了namenode单点故障的问题，但它本身也可能成为性能瓶颈。由于secondarynamenode需要定期接收namenode的编辑日志以生成新的快照，因此其性能可能不足以处理大规模文件系统的数据量。

基于以上两个因素，Hadoop官方决定使用Checkpoint node来取代secondarynamenode。Checkpoint node是一个完全分布式的组件，可以部署在Hadoop集群中的任何节点上，因此避免了单点故障的问题。此外，Checkpoint node可以根据需要自动调整备份数量和备份频率，可以更好地适应不同的应用场景。

总之，Hadoop虽然没有secondarynamenode，但是它选择了更加适合当前大数据场景的Checkpoint node来取代它的作用，以更好地满足分布式文件系统和大数据处理的需求。