为啥同一段sql,spark2和spark3得到不同的结果

Spark 从2.x到3.x版本之间，在处理数据的方式、优化策略以及SQL解析机制上可能会有显著变化。以下是可能导致SQL查询在Spark 2和Spark 3得到不同结果的一些原因：

1. **改进的执行计划优化**：Spark 3引入了新的优化算法或改进了现有的，这可能导致对于某些复杂的查询，Spark 3选择了一个更高效的执行路径。

2. **分区和广播变量的变化**：Spark 3对分区计算和广播变量的管理进行了优化，如果SQL涉及到这些特性，结果可能会不同。

3. **SQL方言支持**：尽管大部分SQL语法是兼容的，但版本间可能存在对特定功能的支持更新，如窗口函数、聚合表达式等。

4. **性能调整**：Spark 3可能会对默认配置做出一些改变，比如内存分配策略，这会影响任务的执行顺序和结果。

5. **Bug修复**：新版本中可能修复了一些导致结果错误的漏洞，特别是涉及到空值处理、类型转换等问题。

6. **DataFrame API升级**：Spark 3对DataFrame API做了增强，可能会引发行为的不同，尤其是在使用更高级特性时。

要解决这个问题，你可以尝试以下步骤：
1. 检查你的SQL是否在新版本中有任何改动，或者是否有依赖于旧版的行为。
2. 使用`explain`命令查看执行计划，对比两个版本的差异。
3. 调整Spark配置以匹配你的期望行为，或者查阅Spark官方文档了解新版本的变更说明。