在选择Spark 2还是Spark 3时，需要考虑多个因素，包括性能、新特性、稳定性以及项目需求等。以下是两者的区别：
性能提升
- 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。
- Spark 3：在Spark 2的基础上，性能进一步提升，特别是在处理大规模数据和实时数据处理方面。
新特性
- Spark 2：支持Structured Streaming，引入了低延迟的连续处理模式，支持stream-to-stream joins，并通过改善pipes UDFs的性能来提升PySpark。
- Spark 3：引入了自适应查询执行（AQE），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。此外，Spark 3还支持动态资源分配，可以更好地利用集群资源。
稳定性与兼容性
- Spark 2：成熟的版本，Spark 2在稳定性和兼容性方面有较好的表现，适合对稳定性要求较高的项目。
- Spark 3：作为更新的版本，Spark 3在稳定性方面有所提升，同时引入了更多的新特性和优化。但是，对于需要高度兼容性的项目，可能需要考虑升级的风险。
项目需求
- 如果你的项目需要处理大规模数据或实时数据，并且追求最新的技术特性，那么Spark 3可能是更好的选择。
- 如果你的项目对稳定性有较高要求，或者需要与现有的Spark 2生态系统兼容，那么Spark 2可能更适合。
综上所述，选择Spark 2还是Spark 3应根据项目的具体需求和团队的技术栈来决定。如果追求最新的技术特性和性能提升，并且愿意承担一定的升级风险，那么Spark 3是一个值得考虑的选择。如果更看重稳定性和兼容性，并且项目不需要最新的特性，那么Spark 2可能更适合。