Apache Spark 3 相较于 Spark 2 在性能上有了显著提升，特别是在执行速度和资源利用率方面。以下是具体的性能对比分析：
执行速度
- Spark 2：引入了新的执行引擎 Tungsten，相比 Spark 1，Tungsten 执行引擎的性能提高了10倍。
- Spark 3：通过 whole-stage code generation(全流程代码生成)技术和 vectorization(向量化)技术，进一步提升了 Spark SQL 和 Dataset 的性能。
资源利用率
- Spark 2：通过内存计算和延迟计算机制，减少了磁盘I/O和任务调度的开销，提高了处理速度。
- Spark 3：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，进一步提高资源利用率。
新特性
- Spark 2：支持结构化流处理和机器学习库 MLlib，提供了丰富的API支持Scala、Java、Python和R等多种语言。
- Spark 3：引入了动态资源分配和更好的Python API，以及连续处理模式，支持精确一次性处理和端到端的 Exactly-Once 语义。
用户反馈
用户反馈显示，Spark 3 在使用上更加方便，且薄型设计可能提升了用户体验。尽管存在一些细微的差异，如屏幕耐用性，但总体而言，用户对 Spark 3 的性能和功能表示满意。
综上所述，Spark 3 在执行速度、资源利用率、新特性以及用户反馈方面都优于 Spark 2，是处理大规模数据集和复杂计算任务的更好选择。
