Spark六：Spark 底层执行原理SparkContext、DAG、TaskScheduler
SparkContext、DAG、TaskScheduler是Spark架构中的核心组件，以下是它们的简要说明和关系：
- SparkContext: 它是Spark应用程序的入口，负责启动Spark的任务调度和管理运行环境。它是连接Spark集群资源的桥梁，负责向集群管理器（如YARN、Mesos等）申请执行任务的资源，并监控任务的执行状态。
- DAG（Directed Acyclic Graph）: 它是Spark任务的DAG执行计划，描述了RDD之间的依赖关系和执行的先后顺序。Spark会将用户编写的逻辑以Action为界，分割成不同的Stage，每个Stage内部是一个TaskSet，代表了一组需要并行执行的任务。
- TaskScheduler: 它是Spark中负责任务调度的组件，负责将任务分配给集群中的执行器（Executor）执行。它会根据当前集群的状态（如执行器的数量、资源使用情况、任务的依赖关系等）来决定任务的分配策略。
关系：SparkContext负责初始化DAG和TaskScheduler，DAG根据RDD的依赖关系分解成不同的Stage，每个Stage被分配为一组TaskSet，TaskScheduler负责将这些Task分配给Executor执行。
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