王道数据结构2.3.7——22、查找两个用来表示单词的单链表的公共后缀结点

本文介绍了一种高效查找两个链表公共后缀节点的方法。首先比较两链表长度,移动较长链表指针至长度差处,然后两指针同步移动直至相遇,该节点即为公共后缀起始点。

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思路

比较两链表长度,较长者指针移动长度差个单位,两表指针再共同移动直到指针相同,即为公共后缀的第一个结点。

代码

<think>好的,用户想确定与Hadoop 2.10.2和Hive 2.3.7兼容的Spark版本。首先,我需要确认Hadoop的版本是否存在,因为Hadoop通常的版本号格式是主版本.次版本.修正版本,比如2.10.0,但用户提到的Hadoop 2.10.2可能是个笔误,或者可能是指某个特定发行版的版本?比如Apache Hadoop的官方发布版本中是否有2.10.2?我需要先核实这一点。根据引用[1]提到的内容,Hadoop的版本有0.20.x、0.23.x.y、1.x.y、2.x.y,可能用户指的是Hadoop 2.x.y中的某个版本,比如2.10.0?或者可能用户混淆了Hadoop和Hive的版本号? 接下来,Hive 2.3.7是存在的,属于Hive 2.x系列。Spark的兼容性需要同时考虑Hadoop和Hive的版本。通常,Spark的发布说明会列出支持的Hadoop和Hive版本。例如,Spark 2.4.x通常支持Hadoop 2.7+和Hive 1.2.1到2.3.x。但Hive 2.3.7可能需要更高版本的Spark,比如Spark 3.x系列。 另外,用户提供的引用[2]中提到了Hadoop安装的部分,但版本是flink-1.10.0,可能和用户的问题无关。引用[3]提到Log4j的问题,可能和版本兼容性中的安全补丁有关,但暂时可能不是重点。 根据经验,Spark 3.x版本通常需要Hadoop 3.x及以上,但有些Spark版本支持Hadoop 2.x。例如,Spark 3.1.2支持Hadoop 2.73.2,而Hive 2.3.7可能需要Spark的Hive支持版本匹配。需要查看Spark的官方文档,比如Spark 3.0.0开始支持Hive 2.3.x,因此可能推荐Spark 3.0.x或更高版本。但需要确认对应的Hadoop版本是否兼容Hadoop 2.10.2(假设用户是指Hadoop 2.10.0或类似)。 但可能存在版本混乱,因为Hadoop 2.x通常指2.7.x、2.8.x、2.9.x、2.10.x等,但官方是否真的有2.10.2?比如Hadoop 2.10.0是存在的吗?或者用户可能误将其他组件的版本号如Hive或Flink的版本号混淆了? 假设用户确实需要Hadoop 2.10.2(可能是一个内部版本或特定发行版),那么可能需要寻找Spark的预编译版本是否支持该Hadoop版本,或者需要用户自行编译Spark源码。通常,Spark的预编译版本会针对特定Hadoop版本,如“with Hadoop 2.7”或“with Hadoop 3.2”。 对于Hive 2.3.7,Spark需要对应的Hive依赖。例如,Spark内置的Hive支持版本可能默认是1.2.1,但可以通过配置使用外部Hive库。如果用户需要与Hive 2.3.7兼容,可能需要使用Spark 3.x,并配置Hive的依赖。 总结可能的步骤: 1. 确认Hadoop 2.10.2的正确性,可能用户指的是Hadoop 2.7.x或其他版本,需要进一步澄清。 2. 检查Spark版本发布说明,找到同时支持Hadoop 2.x和Hive 2.3.x的版本。 3. 推荐Spark 3.0.x或更高版本,因为它们支持Hive 2.3.x,并且可能兼容Hadoop 2.10.x(如果存在)。 4. 提醒用户可能需要自行编译Spark以适配特定的Hadoop版本,或选择预编译的Hadoop 2.x版本。 5. 建议用户参考官方文档和版本兼容性矩阵,以确保兼容性。 此外,需要处理用户的版本号可能存在的错误,例如Hadoop 2.10.2可能不存在,用户可能想表达的是Hadoop 2.7.x或另一个版本,或者可能Hive版本正确。需要提示用户确认版本号是否正确,或者是否存在拼写错误,以提供更准确的建议。</think>为了确定与Hadoop 2.10.2和Hive 2.3.7兼容的Spark版本,需综合版本依赖关系和官方文档进行匹配。以下是具体分析步骤: --- ### 1. **验证Hadoop版本** Hadoop的常见版本号格式为`主版本.次版本.修正版本`。根据Apache官方发布记录,**Hadoop 2.10.2可能不存在**,常见的版本包括2.7.x、2.8.x、2.9.x和2.10.0[^1]。 - 若用户实际使用的是**Hadoop 2.10.0**,则Spark 3.x系列(如3.0.33.1.3)支持Hadoop 2.7+。 - 若版本号为笔误(如应为Hadoop 2.7.2),则兼容性范围更广。 --- ### 2. **Spark与Hadoop的兼容性** Spark官方提供预编译版本,需根据Hadoop版本选择: - **Hadoop 2.x**:选择`spark-3.x.x-bin-hadoop2.7.tgz`(支持Hadoop 2.7+)。 - **Hadoop 3.x**:需对应更高版本Spark(如3.3.x)。 若需自定义Hadoop版本(如2.10.x),需从源码编译Spark[^2]。 --- ### 3. **Spark与Hive的兼容性** Spark内置Hive支持,默认依赖Hive 1.2.1,但可通过以下方式适配Hive 2.3.7: - **Spark 3.0+**:原生支持Hive 2.3.x,需配置`spark.sql.hive.metastore.version`和`spark.sql.hive.metastore.jars`指向Hive 2.3.7的库。 - **Spark 2.4.x**:需手动替换Hive依赖包,存在兼容性风险。 --- ### 4. **推荐版本组合** 假设Hadoop版本为**2.10.0**且Hive版本为**2.3.7**,推荐以下组合: - **Spark 3.1.2**:预编译支持Hadoop 2.7+,需额外配置Hive 2.3.7依赖。 - **Spark 3.3.0**:支持Hive 2.3.x,需验证Hadoop兼容性。 --- ### 5. **验证与配置** 1. **下载Spark**:选择Hadoop 2.7预编译版本(例如`spark-3.1.3-bin-hadoop2.7.tgz`)。 2. **配置Hive支持**:在`spark-defaults.conf`中添加: ```properties spark.sql.hive.metastore.version 2.3.7 spark.sql.hive.metastore.jars /path/to/hive-2.3.7/lib/* ``` 3. **验证兼容性**:运行测试任务,检查HDFS和Hive连接是否正常。 --- ### 注意事项 - **Log4j漏洞**:若使用Spark 3.x,需确保Log4j版本≥2.17.0以避免安全风险[^3]。 - **源码编译**:若Hadoop版本特殊,需通过Maven编译Spark并指定参数: ```bash ./dev/make-distribution.sh --tgz -Phadoop-2.7 -Phive -Phive-thriftserver -DskipTests ``` ---
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