这是一个非常经典的分布式计算面试题。简单来说，DAG 是 Spark 任务调度的核心逻辑。 以下是关于 DAG（有向无环图） 的详细解释及其在 Spark 中的作用： --- 1. 什么是 DAG？ DAG 是 Directed Acyclic Graph 的缩写，中文称为 有向无环图。它是一个图论中的概念，由顶点（Nodes）和边（Edges）组成。 我们可以拆解这三个词来理解： Graph（图）：由节点和连接节点的线组成的结构。 Directed（有向）：连接线是有方向的（单行道），从一个节点指向另一个节点（例如 A $\to$ B）。 Acyclic（无环）：图中不存在闭环。也就是说，你不能从一个点出发，顺着箭头走，最后又回到起点。流程必须是向前推进的。 生活中的类比： 这就好比做一道菜的流程图： 1. 洗菜 $\to$ 切菜 $\to$ 炒菜 $\to$ 装盘。 2. 这是一个有方向的流程，你不能在“装盘”之后又回到“洗菜”（无环），且必须按顺序进行（有向）。 --- 2. DAG 在 Spark 中的具体形态 在 Spark 中，DAG 用来描述任务的执行逻辑： 节点（...
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