在Spark中，DAG調(diào)度器（Directed Acyclic Graph Scheduler）是負(fù)責(zé)將用戶提交的Spark應(yīng)用程序轉(zhuǎn)換為有向無(wú)環(huán)圖（DAG），并根據(jù)任務(wù)之間的依賴關(guān)系來(lái)進(jìn)行任務(wù)調(diào)度和執(zhí)行的組件。
當(dāng)用戶提交一個(gè)Spark應(yīng)用程序時(shí)，DAG調(diào)度器會(huì)將應(yīng)用程序中的RDD轉(zhuǎn)換操作（如map、filter、reduce等）以及動(dòng)作操作（如collect、count等）轉(zhuǎn)化為有向無(wú)環(huán)圖。這個(gè)DAG圖描述了各個(gè)RDD之間的依賴關(guān)系，以及數(shù)據(jù)如何流動(dòng)和轉(zhuǎn)換的方式。
DAG調(diào)度器會(huì)根據(jù)這個(gè)DAG圖中的依賴關(guān)系，將任務(wù)劃分為多個(gè)階段（Stage），每個(gè)階段包含若干個(gè)可以并行執(zhí)行的任務(wù)。然后，DAG調(diào)度器將這些階段提交給任務(wù)調(diào)度器（Task Scheduler），由Task Scheduler將任務(wù)分配給Executor來(lái)執(zhí)行。
通過(guò)DAG調(diào)度器，Spark可以實(shí)現(xiàn)更高效的任務(wù)調(diào)度和執(zhí)行，提高資源利用率和執(zhí)行效率。同時(shí)，DAG調(diào)度器還可以優(yōu)化任務(wù)的執(zhí)行順序，減少數(shù)據(jù)混洗（Shuffle）的次數(shù)，從而提升整體的計(jì)算性能。
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