简述Spark重要术语：RDD；DAG；Executor；Application；Task；Job；Stage。

当然，我会为您解答这个问题。下面是Spark重要术语的简述：

1. RDD（Resilient Distributed Datasets）：弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据结构。它是一个分布式的只读数据集合，可分区、可并行计算，并可在节点之间缓存。RDD在Spark的计算中起到了重要的作用，它是Spark的核心组件之一。

2. DAG（Directed Acyclic Graph）：有向无环图，是Spark中的一个概念，描述了Spark中的计算过程。Spark将整个计算过程抽象成一个DAG，每个节点表示一个RDD，每个边表示一个转换操作。

3. Executor：执行器，是Spark中运行在集群节点上的计算进程。每个Executor都负责运行作业中的一部分任务，同时缓存数据，以便之后的计算可以更快地访问数据。

4. Application：应用程序，是Spark中的一个概念，表示一个由Spark程序员编写的Spark程序。应用程序可以包含多个作业（Job），每个作业可以包含多个阶段（Stage）。

5. Task：任务，是Spark中最小的并行计算单元。每个任务都会处理一个RDD分区中的数据，并生成一个新的分区。

6. Job：作业，是Spark中的一个概念，表示一个RDD转换操作的集合。当Spark程序员调用一个转换操作时，Spark会将这个操作添加到一个作业中。

7. Stage：阶段，是Spark中的一个概念，表示一组并行计算任务。每个阶段都由一个或多个相同的RDD分区组成，并且可以并行计算。阶段是Spark中的并行计算单元。