在選擇Spark 2還是Spark 3時，需要考慮多個因素，包括性能、新特性、穩定性以及項目需求等。以下是兩者的區別：
性能提升
- Spark 2：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。
- Spark 3：在Spark 2的基礎上，性能進一步提升，特別是在處理大規模數據和實時數據處理方面。
新特性
- Spark 2：支持Structured Streaming，引入了低延遲的連續處理模式，支持stream-to-stream joins，并通過改善pipes UDFs的性能來提升PySpark。
- Spark 3：引入了自適應查詢執行（AQE），可以根據數據和硬件資源的情況自動調整查詢執行計劃，提高查詢性能。此外，Spark 3還支持動態資源分配，可以更好地利用集群資源。
穩定性與兼容性
- Spark 2：成熟的版本，Spark 2在穩定性和兼容性方面有較好的表現，適合對穩定性要求較高的項目。
- Spark 3：作為更新的版本，Spark 3在穩定性方面有所提升，同時引入了更多的新特性和優化。但是，對于需要高度兼容性的項目，可能需要考慮升級的風險。
項目需求
- 如果你的項目需要處理大規模數據或實時數據，并且追求最新的技術特性，那么Spark 3可能是更好的選擇。
- 如果你的項目對穩定性有較高要求，或者需要與現有的Spark 2生態系統兼容，那么Spark 2可能更適合。
綜上所述，選擇Spark 2還是Spark 3應根據項目的具體需求和團隊的技術棧來決定。如果追求最新的技術特性和性能提升，并且愿意承擔一定的升級風險，那么Spark 3是一個值得考慮的選擇。如果更看重穩定性和兼容性，并且項目不需要最新的特性，那么Spark 2可能更適合。
