动态分区裁剪

即Dynamic Partition Pruning，在3.0以前不支持动态分区，所谓的动态分区是针对分区表中多个表进行join的时候运行时（runtime）推断出来的信息，在on后面的条件语句满足一定的要求后就会进行自动动态分区裁剪优化。
3.0以前：

3.0以后：

自适应查询执行

即Adaptive Query Execution，指对执行计划安装实际数据分布和组织情况，评估其执行所消耗的时间和资源，从而选择代价最小的计划执行。
执行计划：

3.0以前：

3.0以后：

加速器感知调度

即Accelerator-aware Scheduling，在Spark3.0版本，支持在Standalone、YARN以及Kubernetes资源管理器下支持GPU，并且对现有正常的作业基本没影响。后续将支持TPU

更好的API扩展

即BetterAPI-Extensions-DataSourceV2，更好的支持交互。

更好的ANSI-SQL兼容

即ANSI SQL Compatible，Spark SQL和函数更加接近ANSI标准，那么Spark会得到更加广泛的应用。

SparkR想量化读写

即Vectorization，更加友好支持R语言。