Apache Spark 3 相较于 Spark 2 在多个方面展现出更高的成熟度和优势。以下是对两者在技术特性、性能优化、新功能以及社区支持等方面的详细比较：
技术特性
- Spark 2：Spark 2 引入了第二代 Tungsten 引擎，大幅度调整和增强了 ANSI-SQL 支持和 DataFrame/Dataset API，并发布了测试版的 Structured Streaming 模块。
- Spark 3：Spark 3 引入了自适应查询执行和动态分区裁剪等新特性，显著提高了处理大规模数据集时的性能和响应速度。
性能优化
- Spark 2：提供了多项性能改进，如优化了任务调度的延迟，减少了内存消耗。
- 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
- Spark 2：支持结构化流式处理，提供了更稳定的数据处理和更多的流式数据源。
- 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。此外，引入了 Pandas UDF，允许 Python 用户以 Pandas DataFrame 的形式处理数据。
社区支持
- Spark 2：Spark 2 是一个非常稳定的版本，已经广泛应用于生产环境，社区支持广泛。
- Spark 3：作为更新的版本，Spark 3 在社区中的接受度越来越高，许多新的项目和应用都在使用 Spark 3。
综上所述，Spark 3 在技术特性、性能优化、新功能以及社区支持等方面都展现出了更高的成熟度和优势。如果你正在考虑升级你的 Spark 版本，Spark 3 将是一个值得考虑的选择。