在比较Apache Spark 2.x和3.x版本的稳定性时，我们需要考虑多个因素，包括社区反馈、用户经验、性能优化等。根据现有的信息，我们可以得出以下结论：
社区反馈和用户经验
- Spark 2.x：Spark 2.x系列在ACID方面与专业数据库分析平台如Snowflake仍有一定差距，主要是端到端的ACID支持。
- Spark 3.x：Spark 3.x引入了自适应查询执行(AQE)和统一API，解决了批流融合的问题，提高了性能。
性能优化
- Spark 2.x：Spark 2.x通过whole-stage code generation(全流程代码生成)技术将spark sql和dataset的性能提升2~10倍。
- Spark 3.x：Spark 3.x在性能上相比Spark 2.4提升了近2倍，这得益于其元数据管理和性能优化。
特性和改进
- Spark 2.x：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。
- Spark 3.x：Spark 3.x在元数据管理方面进行了改进，如基于metacat的元数据服务统一管理各种数据源，实时获取元数据，解决了旧平台表名不一致、schema不一致等痛点问题。
综上所述，Spark 3.x在性能、特性和改进方面都有显著的提升，尤其是在元数据管理和性能优化方面。然而，对于追求稳定性的用户来说，Spark 2.x已经非常成熟，社区支持良好，如果你的项目对稳定性要求较高，Spark 2.x可能是一个更稳妥的选择。最终的选择应根据你的具体需求、团队技能以及是否愿意接受新挑战来决定。
