Apache Spark 3.0 相较于 Spark 2.x 版本，在性能、功能以及易用性方面都有显著的提升，因此更符合未来的发展趋势。以下是对比分析：
性能提升
- 自适应查询执行（AQE）：Spark 3.0 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。
- 动态分区修剪：通过谓词下推和分区裁剪技术，Spark 3.0 能够在执行 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。
- 性能提升：在TPC-DS基准测试中，Spark 3.0 的性能比 Spark 2.4 提升了2倍。
功能增强
- 对ANSI SQL的支持：Spark 3.0 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，大大提高了易用性和灵活性。
- Pandas UDF：Spark 3.0 引入了Pandas UDF(用户定义函数)，允许Python用户以Pandas DataFrame的形式处理数据，提高了PySpark的性能和灵活性。
- 新的UI界面：Spark 3.0 引入了新的UI界面，提供了更加直观和便捷的作业监控和管理功能。
易用性改进
- 更好的错误处理机制：Spark 3.0 提供了更好的Python错误处理机制，简化了PySpark的异常处理流程。
- 支持更多的数据源和数据格式：Spark 3.0 支持更多的数据源和数据格式，为开发者提供了更广泛的数据处理选择。
社区和生态支持
Spark开源项目，拥有庞大的社区支持和丰富的生态系统。随着版本的迭代，Spark不断吸收社区的贡献，改进和优化各项功能，这使得Spark在大数据处理领域保持领先地位。
综上所述，Spark 3.0 在性能、功能增强以及易用性改进方面都有显著的提升，更符合未来的发展趋势。然而，对于特定应用场景和需求，用户可能需要根据自身情况综合考虑。