Apache Spark 3.0 相较于 Spark 2.0 在性能、功能和易用性方面都有显著提升。以下是它们的主要区别：
性能提升
- 自适应查询执行：Spark 3.0 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，提高查询性能。
- 动态分区修剪：通过谓词下推和分区裁剪技术，Spark 3.0 能够在执行 join 操作前减少参与 join 的数据量，从而减少计算资源的消耗和提高执行效率。
- 性能优化：Spark 3.0 在性能方面进行了多项优化，包括对结构化流的新 UI、调用 R 用户定义函数的速度提高了 40 倍等。
功能增强
- 支持更多的数据源和数据格式：Spark 3.0 加强了对 ANSI SQL 标准的支持，使得用户可以使用标准的 SQL 语法来查询和分析数据。
- 引入新的 API 和函数：Spark 3.0 引入了 Pandas UDF(用户定义函数)，允许 Python 用户以 Pandas DataFrame 的形式处理数据。
- 更好的易用性改进：Spark 3.0 提供了更好的错误处理机制、新的 UI 界面等。
易用性改进
- Python 错误处理机制：Spark 3.0 提供了更好的 Python 错误处理机制，简化了 PySpark 的异常处理流程。
- 新的 UI 界面：Spark 3.0 引入了新的 UI 界面，提供了更加直观和便捷的作业监控和管理功能。
社区和生态
- Spark 3.0 在开源社区的巨大贡献帮助下，解决了 3400 多张门票，显示了其强大的社区支持和生态发展。
综上所述，Spark 3.0 在性能、功能和易用性方面都有显著提升，对于追求最新技术和高效数据处理的用户来说，是一个值得升级的选择。
