Apache Spark 3 相较于 Spark 2 在多个方面展现了更快的更新速度，这得益于其在性能优化、新特性引入以及社区活跃度上的显著提升。以下是对两者在更新速度方面的具体比较：
更新速度
- Spark 3 的更新速度：Spark 3 在 2019 年发布，相比于 Spark 2，它在性能、易用性和安全性等方面进行了全面升级。Spark 3 的推出标志着 Spark 在大数据处理领域的又一重要进步。
- Spark 2 的更新速度：Spark 2 在 2018 年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。
新特性对比
- Spark 3 的新特性：
- 动态分区裁剪（Dynamic Partition Pruning）
- 自适应查询（Adaptive Query Execution）
- 感知调度（Accelerated Scheduling）
- 支持 Catalyst 的数据源 API（Data Source API with Catalyst Support）
- SparkR 中的向量化（Vectorization in SparkR）
- 支持 Hadoop 3/JDK 11/Scala 2.12 等等。
- Spark 2 的新特性：
- 引入了新的执行引擎 Tungsten，提高了 10 倍的执行速度。
- 机器学习库（MLlib）相比 Spark 1 有了很大的改进，支持协同过滤等功能。
- 结构化流（Structured Streaming）模块得到了进一步加强，允许实时处理无限数据流。
社区活跃度和维护
- Spark 3 的社区活跃度：Spark 3 在发布后得到了广泛的关注和应用，社区活跃度高，不断地有新的特性和优化被引入。
- Spark 2 的社区活跃度：虽然 Spark 2 在发布时也受到了广泛关注，但随着时间的推移，社区对 Spark 3 的支持和关注显著增加，这在一定程度上反映了 Spark 3 在更新和维护上的速度优势。
综上所述，Spark 3 在更新速度、新特性引入以及社区活跃度方面都展现了比 Spark 2 更快的步伐。这些因素共同作用，使得 Spark 3 成为一个更加强大、灵活且高效的大数据处理工具。
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