当我们探讨 Spark2 和 Spark3 哪个更符合未来趋势时，这无疑是一个引人深思的话题，在大数据处理和分析领域，Spark 一直占据着重要的地位，而其版本的不断更新也反映了技术的不断演进和市场需求的变化。

Spark2 在过去的一段时间里为数据处理带来了显著的改进和优化，它在性能、稳定性和功能方面都有不错的表现，使得许多企业能够高效地处理大规模的数据，随着技术的飞速发展和数据量的持续爆炸式增长，对数据处理框架的要求也越来越高。

Spark3 的出现正是为了应对这些新的挑战和需求，它在多个方面进行了重大的改进和创新，在性能方面，Spark3 对执行引擎进行了优化，提高了数据处理的速度和效率，尤其是在处理大规模数据和复杂计算任务时，其性能优势更为明显。

从功能角度来看，Spark3 引入了一些新的特性，如自适应查询执行、动态分区裁剪等，这些功能使得数据处理更加灵活和智能，它能够根据数据的分布和计算的需求，自动调整执行计划，从而获得更好的性能和资源利用效率。

在兼容性和扩展性方面，Spark3 也表现出色，它能够更好地与其他大数据技术和框架进行集成，为构建完整的大数据生态系统提供了更有力的支持。

我们不能简单地认为 Spark3 就一定完全优于 Spark2，在某些特定的场景和应用中，Spark2 可能仍然是更合适的选择，如果企业的现有系统和架构已经基于 Spark2 进行了深度的定制和优化，迁移到 Spark3 可能会带来较大的成本和风险。

判断 Spark2 和 Spark3 哪个更符合未来趋势，不能一概而论，这需要根据具体的业务需求、技术环境和发展战略来综合考虑，但从技术发展的大方向来看，Spark3 在性能、功能和扩展性等方面的优势，使其更有可能在未来的大数据处理领域中占据主导地位，不过，无论选择哪个版本，持续的技术创新和优化都是保持竞争力的关键，只有不断适应市场的变化和需求，才能在大数据的浪潮中乘风破浪，勇往直前。