概述
本文介绍Saprk中DAGScheduler的基本概念。该对象实现了一个面向Stage的高层调度器。它为每个Job计算一个Stage的DAG图，并跟踪这些RDD和Stage的输出，并找到一个最小的代价的DAG图来运行该Job。
DAGScheduler介绍
在文章《spark2原理分析-Stage的实现原理》中，介绍了Stage的基本概念和Stage的提交实现原理。本文主要介绍 DAGScheduler调度器的实现。
DAGScheduler是spark的较高层次的调度器，它实现了stage-oriented（面向stage）的调度。它为每个job的stages计算并创建一个DAG，跟踪RDD和stage的输出。并找出一个最小代价的DAG去执行。然后，它把stage作为TaskSets提交给在集群上运行的TaskScheduler。一个TaskSet包含全部的可以立即执行的独立任务，这些任务基于目前集群中已经存在的数据运行，这些任务可能会执行失败。
RDD 2 Stage：
DAGScheduler的功能
- 为每个Job计算一个DAG图(根据rdd和父rdd的lineage来创建)
- 基于目前的cache的状态决定运行每个task的最佳位置，并把它们传递给TaskScheduler
- 处理由于shuffle输出文件丢失而产生的错误，可能会重新提交旧的stage。
为避免重复计算，DAGScheduler标记处哪些rdd已经被缓存。同样，会记录哪些在进行shuffle的map stage已经产生了输出文件，从而避免重复运行shuffle的map操作。
DAGScheduler会基于rdd的依赖关系，缓存或shuffling数据的位置来计算运行任务的最佳位置。
当任务运行完成后，所有的数据结构都会被清空。
为了从失败中恢复，同样的stage可能会运行多次。若由于前一个stage的map输出文件丢失，TaskScheduler报告了一个任务失败，DAGScheduler会重新提交丢失的stage。这是通过一个带有FetchFailed或ExecutorLost的CompletionEvent事件检测到的。DAGScheduler将等待一小段时间以查看其他节点或任务是否失败，然后为任何缺失的阶段(Stage)重新提交TaskSet(任务集)。
DAGScheduler的使用
DAGScheduler实例在SparkContext中创建，SparkContext会把自己的成员变量，作为参数传递给DAGScheduler的构造函数。
如下图所示：
总结
本文对DAGScheduler的功能和使用相关概念进行了介绍，接下来的文章会详细分析DAGScheduler的实现原理，并对实现代码进行相应的剖析。
