Apache Spark 3.0 在并行处理能力上相比 Spark 2.x 版本有显著提升，这得益于 Spark 3.0 在多个方面的优化。以下是具体的对比分析：
Spark 2.x 并行处理能力
- 执行引擎：Spark 2.x 引入了新的执行引擎 Tungsten，相比 Spark 1.x，Tungsten 执行引擎的性能提高了10倍。
- 并行度设置：Spark 2.x 的并行度设置主要通过
spark.default.parallelism 和 spark.sql.shuffle.partitions 等参数进行配置，这些参数控制了数据分区和并行处理的程度。
Spark 3.0 并行处理能力
- 执行引擎：Spark 3.0 在 Spark 2.x 的基础上进一步优化了执行引擎，提高了处理大规模数据集时的性能和响应速度。
- 并行度设置：Spark 3.0 提供了更高的并行度设置，允许用户根据集群资源和应用需求更灵活地调整并行度，从而充分利用集群资源。
- 性能优化：Spark 3.0 引入了自适应查询执行和动态分区修剪等新特性，这些特性减少了数据倾斜和不必要的 shuffle 操作，提高了查询的执行效率。
其他改进
- 功能增强：Spark 3.0 增强了其机器学习库 MLlib，提供了更多的机器学习算法和工具，包括分类、回归、聚类等。
- 易用性改进：Spark 3.0 提供了更好的错误处理机制和新的 UI 界面，使得用户可以更加方便地管理和优化 Spark 作业。
综上所述，Spark 3.0 在并行处理能力上相比 Spark 2.x 有显著提升，特别是在执行效率、功能增强和易用性方面都有明显的改进。
