简述DAG为什么适合Spark ？
参考答案：
DAG，即Directed Acyclic Graph，是一种特殊的有向无环图，其特点是拓扑结构方向确定且没有环路。DAG具有多种数学性质，例如具有拓扑顺序、可以排序节点、具有唯一的传递闭包和传递规约，以及可以高效地求解节点间的最短和最长路径。这些性质使得DAG在处理复杂关系和计算逻辑时具有高效性。
Spark是一个基于内存计算的大数据分布式计算框架，旨在提高交互式查询和迭代算法的效率。Spark的中间数据存放于内存中，因此具有更高的迭代运算效率。与传统的Hadoop MapReduce框架相比，Spark减少了硬盘读写的次数，从而显著提升了计算速度。
在Spark中，DAG被用来描述计算逻辑。具体来说，DAG的顶点代表RDD（弹性分布式数据集），而边则代表对RDD的一系列操作。这种表示方式使得Spark能够优化计算计划，例如减少shuffle数据的量，从而提高计算效率。
因此，DAG适合Spark的原因主要在于：
- DAG可以有效地描述Spark中的计算逻辑，包括数据的转换和操作。
- DAG的拓扑结构和性质使得Spark能够优化计算计划，减少不必要的操作和数据移动。
- DAG与Spark的内存计算模型相结合，进一步提高了计算效率。
综上所述，DAG与Spark的结合使得大数据处理更加高效和灵活，能够满足各种复杂的计算需求。