Spark 3 相对于 Spark 2 在易用性方面有所提升，特别是在新特性的引入和性能优化方面。以下是对两者在易用性方面的比较：
新特性对比
- Spark 2：提供了结构化流处理等新特性，但在易用性方面可能不如 Spark 3 改进明显。
- Spark 3：引入了自适应查询执行（AQE）等新特性，这些特性使得 Spark 3 在处理复杂查询时更加智能和高效。此外，Spark 3 还改进了 Python API，提供了更好的性能、错误处理和 Python 3 支持。
性能提升
- Spark 2：通过引入新的执行引擎 Tungsten，相比于 Spark 1，性能提升了10倍。
- Spark 3：相比于 Spark 2.4，性能提升了2倍，主要体现在自适应查询执行和动态分区修剪等方面。
用户反馈和市场接受度
- 用户反馈显示，Spark 3 在易用性和性能上的提升得到了广泛认可。特别是自适应查询执行（AQE）的引入，极大地改善了查询优化能力，使得 Spark 3 在处理大规模数据时更加高效。
综上所述，Spark 3 在易用性和性能方面相较于 Spark 2 都有显著提升，特别是对于追求最新技术和高效数据处理的用户来说，Spark 3 是一个更好的选择。然而，对于需要稳定性和兼容性较高的项目，Spark 2 仍然是一个可靠的选择。