在比较Spark 2和Spark 3哪个更高效时，需要考虑多个方面，包括性能提升、新功能添加、稳定性与兼容性等。总体而言，Spark 3在多个方面相较于Spark 2有显著的性能提升和优化。具体如下：
性能提升
- 执行引擎优化：Spark 3引入了新的执行引擎，相比Spark 2，其执行效率有了显著提升。特别是在处理大规模数据集时，Spark 3能够提供更高的性能和更低的延迟。
- 自适应查询执行（AQE）：Spark 3中的AQE能够动态地收集运行时的统计信息，并根据实际数据情况智能地调整和优化执行计划，从而提高查询执行的效率。
- 性能测试结果：例如，TPC-DS基准测试显示，与Spark 2.4相比，Spark 3的性能提升了2倍。
新功能添加
- 对ANSI SQL的支持：Spark 3引入了pandas UDF，使得Python用户可以更加方便地处理和分析数据，提高了易用性和灵活性。
- 更多的数据源和数据格式支持：Spark 3支持更多的数据源和数据格式，扩展了其应用场景。
稳定性与兼容性
- 稳定性：虽然Spark 3引入了多项新特性和优化，但它也经过了广泛的测试，确保了较高的稳定性。
- 兼容性：Spark 3在设计上考虑了与旧版本的兼容性，但为了充分利用其性能提升，建议升级到Spark 3。
综上所述，Spark 3在性能、新功能以及稳定性方面相较于Spark 2有明显的优势。然而，对于需要高度稳定性和兼容性的项目，Spark 2可能仍然是一个可靠的选择。用户在选择时应根据自己的具体需求和场景进行权衡。
