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Spark的DAG（有向无环图）是其执行模型的关键，将作业分解为Stage和Task实现并行处理。DAG调度器负责转换操作为DAG，通过血缘关系实现容错。理解并优化DAG有助于提升Spark作业的性能和容错能力。
DAG简介
百度百科对DAG的解释用一句话概括：无回路有向图。
Spark的DAG（有向无环图）是一个基本概念，在Spark执行模型中起着至关重要的作用。DAG是“定向的”，因为操作是按特定顺序执行的，而“非循环的”是因为执行计划中没有循环或循环。这意味着每个阶段都取决于前一阶段的完成情况，并且一个阶段中的每个任务都可以独立运行。
在高层，DAG表示Spark作业的逻辑执行计划。提交Spark应用程序时，Spark会将应用程序代码中指定的高级操作（如transformation和action）转换为stage和task的DAG。
DAG在Spark中的重要性
Spark中对DAG的需求源于这样一个事实，即Spark是一个分布式计算框架，这意味着它被设计为在多台服务器组成的集群上运行。为了在集群中有效地执行Spark作业
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