本文深入解析Spark中的两种关键调度机制——DAGScheduler与TaskScheduler。阐述二者如何协作以实现高效的任务调度，包括它们的工作原理、职责划分及相互之间的交互过程。
这2个概念很容易混淆，需要写一遍文章梳理
spark的 DAGschedule & task schedule 区别以及相互联系
在我们的应用程序的mian 方法中我们定义了sparkcontext ，sparcontext 会帮我们生成这两个调度器 DAGschedule（高级调度器） & task schedule（低级调度器）
DagScheduler：DagScheduler是一个高级的scheduler 层，他实现了基于stage的调度，他为每一个job都计算stage，跟踪哪一个rdd和stage的输出被物化（固化），以及寻找到执行job的最小的调度，然后他会将stage作为tasksets提交给底层的TaskScheduler，由TaskScheduler执行。
TaskScheduler:每一个taskScheduler只为一个单独的SparkContext进行调度安排tasks，DAGScheduler会为每一个stage向TaskScheduler提交Tasksets（也就是说TaskSets是在DAGScheduler完成组装），TaskScheduler会负责向cluster发送tasks，并且调用backend来运行task。并且在tasks失败的时候，重试，然后会将运行task，重试task的事件返回给DAGScheduler。
以上内容是这两个schedule 的主要区别 ，但不是全部 ，梳理中,,,,,
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