简述DAGScheduler如何划分？
在Spark中，DAGScheduler（有向无环图调度器）的主要职责是将用户程序转换成为一个个的Stage，并安排这些Stage的执行顺序。DAGScheduler如何划分Stage的过程基本上遵循以下步骤：
- 转换为DAG：首先，
DAGScheduler会将用户的Spark作业转换为一个DAG，这个DAG由RDD之间的依赖关系构成。在DAG中，节点代表RDD，边代表RDD之间的转换关系。 -
识别Shuffle边界：接着，
DAGScheduler会在DAG中识别出shuffle操作的位置。Shuffle操作，如reduceByKey或groupBy，引入了宽依赖（wide dependency），因为这些操作需要读取多个分区的数据。每个宽依赖的位置都会成为一个Stage的边界。 -
分割Stage：基于这些宽依赖（即shuffle边界），
DAGScheduler会将DAG分割成多个Stage。每个Stage包含了一系列可以并行执行的任务，这些任务对应于RDD的分区。 -
确定Stage的顺序和任务调度：
DAGScheduler还负责确定这些Stage的执行顺序。由于Stage之间可能存在依赖关系（一个Stage的输出可能是另一个Stage的输入），因此DAGScheduler会根据这些依赖关系来调度Stage的执行。通常，没有未完成依赖的Stage会优先执行。 -
容错机制：如果在执行过程中出现错误（如某个节点失败），
DAGScheduler还负责重新调度任务到其他节点，以实现容错。
应用场景示例
假设有一个Spark作业，它包含了一系列的RDD转换：首先是map操作，接着是reduceByKey（引入shuffle），然后是另一个map操作，最后是groupBy（又一次shuffle）。在这种情况下：
DAGScheduler首先创建一个DAG，表示所有RDD的转换和依赖关系。- 它识别出两次shuffle操作（
reduceByKey和groupBy），并在这些点将DAG分割成三个Stage。 - 第一个Stage包含第一个
map操作，第二个Stage包含reduceByKey和第二个map操作，第三个Stage包含groupBy操作。 DAGScheduler会根据依赖关系安排这三个Stage的执行顺序，确保数据处理的正确性。