Apache Spark 3 相較于 Spark 2 在多個方面展現了更快的更新速度，這得益于其在性能優化、新特性引入以及社區活躍度上的顯著提升。以下是對兩者在更新速度方面的具體比較：
更新速度
- Spark 3 的更新速度：Spark 3 在 2019 年發布，相比于 Spark 2，它在性能、易用性和安全性等方面進行了全面升級。Spark 3 的推出標志著 Spark 在大數據處理領域的又一重要進步。
- Spark 2 的更新速度：Spark 2 在 2018 年引入了新的執行引擎 Tungsten，相比 Spark 1，Tungsten 執行引擎的性能提高了 10 倍。
新特性對比
- Spark 3 的新特性：
- 動態分區裁剪（Dynamic Partition Pruning）
- 自適應查詢（Adaptive Query Execution）
- 感知調度（Accelerated Scheduling）
- 支持 Catalyst 的數據源 API（Data Source API with Catalyst Support）
- SparkR 中的向量化（Vectorization in SparkR）
- 支持 Hadoop 3/JDK 11/Scala 2.12 等等。
- Spark 2 的新特性：
- 引入了新的執行引擎 Tungsten，提高了 10 倍的執行速度。
- 機器學習庫（MLlib）相比 Spark 1 有了很大的改進，支持協同過濾等功能。
- 結構化流（Structured Streaming）模塊得到了進一步加強，允許實時處理無限數據流。
社區活躍度和維護
- Spark 3 的社區活躍度：Spark 3 在發布后得到了廣泛的關注和應用，社區活躍度高，不斷地有新的特性和優化被引入。
- Spark 2 的社區活躍度：雖然 Spark 2 在發布時也受到了廣泛關注，但隨著時間的推移，社區對 Spark 3 的支持和關注顯著增加，這在一定程度上反映了 Spark 3 在更新和維護上的速度優勢。
綜上所述，Spark 3 在更新速度、新特性引入以及社區活躍度方面都展現了比 Spark 2 更快的步伐。這些因素共同作用，使得 Spark 3 成為一個更加強大、靈活且高效的大數據處理工具。
