当用户提交一个Spark应用程序时，DAG调度器会将应用程序中的RDD转换操作（如map、filter、reduce等）以及动作操作（如collect、count等）转化为有向无环图。这个DAG图描述了各个RDD之间的依赖关系，以及数据如何流动和转换的方式。
DAG调度器会根据这个DAG图中的依赖关系，将任务划分为多个阶段（Stage），每个阶段包含若干个可以并行执行的任务。然后，DAG调度器将这些阶段提交给任务调度器（Task Scheduler），由Task Scheduler将任务分配给Executor来执行。
通过DAG调度器，Spark可以实现更高效的任务调度和执行，提高资源利用率和执行效率。同时，DAG调度器还可以优化任务的执行顺序，减少数据混洗（Shuffle）的次数，从而提升整体的计算性能。
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