Spark 3 相较于 Spark 2 在多个方面都展现出了更优秀的性能和适应性，尤其是在处理大规模数据集和复杂计算任务时。以下是对两者在大数据处理方面的对比分析：
Spark 2 的特点和优势
- 执行引擎：Spark 2 引入了新的执行引擎 Tungsten，相比 Spark 1，Tungsten 执行引擎的性能提高了10倍。
- 结构化流处理：Spark 2 提供了结构化流处理能力，支持低延迟的流处理，适用于需要实时决策和处理数据的场景。
- 机器学习和图计算：Spark 2 支持复杂的数据分析和机器学习算法，可以帮助用户更好地理解和利用数据。
- 交互式查询：提供了交互式查询功能，可以在数据分析过程中快速进行查询和探索数据，提高工作效率。
Spark 3 的特点和优势
- 自适应查询执行（AQE）：Spark 3.0 引入了自适应查询执行，可以根据数据和硬件资源的情况自动调整查询执行计划，提高查询性能。
- 动态分区裁剪：当优化器在编译时无法识别可跳过的分区时，可以使用动态分区裁剪，即基于运行时推断的信息来进一步进行分区裁剪，这在星型模型中很常见。
- 增强的 Python API：Spark 3.1.1 版本中，Python API 得到了大幅度的改进，包括更好的性能、更好的错误处理和更好的 Python 3 支持。
- 性能提升：在 TPC-DS 基准测试中，Spark 3.0 的性能超过 Spark 2.4 版本，达到了 2 倍的提升。
适用场景对比
- Spark 2 更适合需要实时数据处理、复杂分析以及交互式查询的场景。
- Spark 3 在处理大规模数据集、执行复杂的机器学习任务以及需要高度优化查询性能的场景中表现更佳。
综上所述，如果你需要在大数据处理中追求更高的性能、更智能的优化以及更广泛的数据处理能力，Spark 3 将是更好的选择。而如果你更侧重于实时性、交互性以及复杂分析，Spark 2 仍然是一个强大且可靠的工具。