在比较Spark 2和Spark 3的灵活性时，需要考虑多个方面，包括它们的特性、性能优化、以及新功能的引入。具体信息如下：
特性对比
- Spark 2的特性：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。它还支持结构化流处理，提供了更可靠的流处理方法，支持一次性处理语义，并更好地与Spark生态系统集成。
- Spark 3的特性：Spark 3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。它还支持动态分区裁剪，通过谓词下推和分区裁剪技术，在执行join操作前减少参与join的数据量，从而减少计算资源的消耗和提高执行效率。
性能优化
- Spark 2的性能优化：Spark 2通过whole-stage code generation(全流程代码生成)技术将spark sql和dataset的性能提升2~10倍。它还通过vectorization(向量化)技术提升parquet文件的扫描吞吐量。
- Spark 3的性能优化：Spark 3在性能方面进行了多项优化，包括自适应查询执行、动态分区修剪等，显著提高了处理大规模数据集时的性能和响应速度。
新功能引入
- Spark 2的新功能：Spark 2引入了结构化流处理，提供了更可靠的流处理方法，支持一次性处理语义，并更好地与Spark生态系统集成。
- Spark 3的新功能：Spark 3加强了对ANSI SQL标准的支持，使得用户可以使用标准的SQL语法来查询和分析数据。这一改进大大提高了Spark SQL的易用性和灵活性，降低了用户的学习成本。
灵活性与扩展性
- Spark 2的灵活性与扩展性：Spark 2在大数据处理领域具有广泛的应用前景，它支持批处理、流处理和图计算等多种数据处理模式，能够满足不同场景下的数据处理需求。
- Spark 3的灵活性与扩展性：Spark 3凭借其卓越的性能和丰富的生态系统，在大数据处理领域具有广泛的应用前景。它支持批处理、流处理和图计算等多种数据处理模式，能够满足不同场景下的数据处理需求。
Spark 3在灵活性方面相较于Spark 2有显著提升，特别是在新功能的引入和性能优化方面。然而，选择哪个版本更适合，还需根据具体的项目需求、团队技能以及是否愿意接受新挑战来决定。