Spark DAGScheduler是如何优化执行计划的？

宽依赖转换为窄依赖：DAGScheduler将宽依赖（即操作之间的依赖关系需要对数据进行混洗）转换为窄依赖（即操作之间的依赖关系不需要对数据进行混洗）。这样可以减少混洗操作，提高执行效率。
任务合并：DAGScheduler会尝试将多个任务合并为单个任务，以减少通信开销并提高执行效率。
任务共享：DAGScheduler会尝试在多个操作之间共享任务，以减少任务的创建和启动开销，并提高执行效率。
数据本地化：DAGScheduler会将任务调度到数据所在的节点上执行，以减少数据传输开销，并提高执行效率。
通过这些优化，DAGScheduler可以生成一个高效的物理执行计划，并在集群上执行Spark作业，从而提高作业的执行效率。