简述Spark的DAG以及它的生成过程 ？

Spark中的DAG（Directed Acyclic Graph，有向无环图）是一个核心概念，它用来表示Spark作业的执行计划。在Spark中，DAG中的节点表示数据的转换操作，而边表示数据之间的依赖关系。具体来说，每个节点代表一个RDD（Resilient Distributed Dataset，弹性分布式数据集）操作，例如map、filter、reduce等。这些操作按照它们之间的依赖关系进行组织，以确保每个操作在其所有依赖的操作完成后才能执行。

DAG的生成过程起始于通过SparkContext创建的RDD。当对RDD执行一系列的转换操作时，如map、filter等，这些操作会被记录并构建成一个DAG。这个DAG反映了RDD之间的依赖关系，以及这些操作如何相互连接以形成整体的计算逻辑。

根据RDD之间依赖关系的不同，DAG会被划分成不同的Stage（调度阶段）。窄依赖（即一个RDD的分区仅依赖于另一个RDD的一个分区）允许在同一个Stage中进行计算。然而，对于宽依赖（即一个RDD的分区依赖于另一个RDD的多个分区），由于存在Shuffle操作，只能在父RDD处理完成后才能开始接下来的计算。因此，宽依赖是划分Stage的主要依据。

Spark引擎会根据生成的DAG来优化和执行作业。DAGScheduler会根据每个Stage生成TaskSet，并将这些TaskSet提交给TaskScheduler。TaskScheduler负责具体的task调度，最后在Worker节点上启动这些task。通过这个过程，Spark能够有效地管理和调度作业的执行，从而提高作业的性能和效率。

总的来说，Spark的DAG是表示作业执行计划的关键结构，其生成过程反映了RDD之间的依赖关系和转换操作，为Spark引擎的优化和执行提供了基础。