请简述Spark中RDD和DAG的概念

RDD（Resilient Distributed Datasets）是Spark中最基本的概念之一，它是一个可以并行计算的分布式数据集合，可以在多个节点上进行分布式计算。RDD是一个只读数据集合，可以通过转换操作来创建新的RDD，也可以通过行动操作来触发计算并返回结果。

DAG（Directed Acyclic Graph）是Spark中的一个概念，它是一个有向无环图，用于描述Spark任务的依赖关系。Spark程序中的RDD和转换操作会形成一个DAG，每个节点代表一个RDD，每条边代表一个转换操作。Spark在运行时会根据DAG来确定任务的执行顺序，并将DAG拆分成多个阶段（Stage）来并行执行任务，从而实现高效的分布式计算。

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阐述Spark中RDD和DAG的概念

在Spark中，RDD是Resilient Distributed Datasets（弹性分布式数据集）的缩写，是Spark的核心数据抽象，代表一个不可变、可分区、可并行计算的数据集合。RDD可以从Hadoop HDFS、Hadoop的本地文件系统、Amazon S3等数据源中创建，也可以通过对已有的RDD进行转化得到，还可以通过类似MapReduce的操作进行计算和操作。

DAG是Directed Acyclic Graph（有向无环图）的缩写，是Spark中表示数据处理流程的一种方式。在Spark中，每个RDD都可以看作是DAG中的一个节点，RDD之间的转化操作则可以看作是DAG中的边。Spark会根据用户定义的RDD依赖关系生成DAG，然后根据DAG的拓扑结构进行任务的调度和执行，从而实现数据的并行处理。

总的来说，RDD是Spark中的数据抽象，而DAG则是Spark中的数据处理流程抽象，两者结合起来，可以实现高效的、可扩展的、分布式的数据处理和计算。

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

1. RDD（Resilient Distributed Datasets）：弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，是一个不可变的分布式对象集合，可以并行计算。RDD可以通过从Hadoop InputFormat中读取数据、在Spark中的其他RDD转换操作和从外部存储系统中获取数据创建。

2. DAG（Directed Acyclic Graph）：有向无环图，它表示Spark任务执行的依赖关系。每个Spark应用程序都会生成一个DAG，用于描述任务之间的依赖关系。

3. Executor：执行器，是Spark中执行计算任务的工作进程。一个Spark应用程序可以由多个Executor组成，每个Executor都运行在独立的JVM进程中，负责运行Spark应用程序中的任务。

4. Application：Spark应用程序，是一个包含了用户编写的Spark任务代码和Spark集群上的资源配置信息的集合。在Spark中，应用程序通常以JAR包的形式提交到Spark集群中运行。

5. Task：任务，是Spark应用程序中最小的计算单元，是对RDD的一个分区进行操作的一段代码。每个Task都会被分配到一个Executor上运行。

6. Job：作业，是由一组相关的Task组成的，这些Task可以并行执行，且它们之间存在依赖关系。Spark应用程序中的每个Action操作都会生成一个Job。

7. Stage：阶段，是Spark作业中的一个任务划分单元，是由若干个Task组成的。Spark会将一个Job划分成多个Stage，以便进行并行计算。一个Stage中的所有Task都可以并行执行，但是它们之间存在着依赖关系。Spark将具有相同的计算依赖关系的Task划分为同一个Stage。