在Spark中,DAG调度器(Directed Acyclic Graph Scheduler)是负责将用户提交的Spark应用程序转换为有向无环图(DAG),并根据任务之间的依赖关系来进行任务调度和执行的组件。
当用户提交一个Spark应用程序时,DAG调度器会将应用程序中的RDD转换操作(如map、filter、reduce等)以及动作操作(如collect、count等)转化为有向无环图。这个DAG图描述了各个RDD之间的依赖关系,以及数据如何流动和转换的方式。
DAG调度器会根据这个DAG图中的依赖关系,将任务划分为多个阶段(Stage),每个阶段包含若干个可以并行执行的任务。然后,DAG调度器将这些阶段提交给任务调度器(Task Scheduler),由Task Scheduler将任务分配给Executor来执行。
通过DAG调度器,Spark可以实现更高效的任务调度和执行,提高资源利用率和执行效率。同时,DAG调度器还可以优化任务的执行顺序,减少数据混洗(Shuffle)的次数,从而提升整体的计算性能。
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