在比较Apache Spark 2.x和3.x版本的可靠性时，需要考虑多个因素，包括性能、新特性、社区支持以及特定用例的适应性。根据现有信息，以下是对两者可靠性的分析：
Spark 2.x的可靠性
- 稳定性：Spark 2.x是一个成熟的大数据处理框架，已经在生产环境中得到广泛应用和验证。它在ACID事务支持和微批处理延迟方面与专业数据库分析平台如Snowflake仍有一定差距，但通过缩小批次和引入自适应查询执行(AQE)可以提高性能。
- 社区支持：Spark 2.x有着丰富的文档和社区支持，这对于解决开发和运行时遇到的问题非常有帮助。
- 适用场景：对于需要稳定性和广泛社区支持的应用，Spark 2.x是一个可靠的选择。
Spark 3.x的可靠性
- 性能提升：Spark 3.x在性能上有显著提升，例如，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。
- 新特性：Spark 3.0引入了自适应查询执行(Adaptive Query Execution)，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。
- 社区支持：Spark 3.x同样拥有活跃的社区和丰富的文档资源，这对于新技术的采用和问题解决非常有利。
性能和功能对比
- 性能：Spark 3.x在处理速度和内存计算方面相比Spark 2.x有显著提升，这使得它更适合处理大规模数据和复杂的数据处理任务。
- 功能：Spark 3.x引入了许多新特性，如更好的Python API、改进的机器学习库等，这些新特性可以提供更高效的数据处理能力。
综上所述，Spark 3.x在性能、新特性和社区支持方面都表现出色，适合追求最新技术和性能提升的项目。而Spark 2.x则在稳定性和广泛的社区支持方面具有优势，适合对稳定性要求较高的应用。选择哪个版本取决于您的具体需求和环境。