Spark DAG Scheduler对推测执行的支持是什么

Spark DAGScheduler支持推测执行（Speculative Execution），是一种通过在多个计算节点上并行执行同一个任务的方式来提高任务执行效率的技术。
在Spark中，当某个节点上的任务执行时间较长时，系统会自动启动一个备份任务，并在另一台计算节点上执行该任务，如果备份任务能够更快地完成，则将其结果返回给主节点，否则仍然采用主节点计算的结果。这样，即使某个节点出现了延迟，也可以在不影响整个计算进程的情况下提高整个计算任务的完成速度。
在源码中，Spark DAGScheduler通过调用TaskSetManager的addPendingTask方法来启动备份任务，同时通过调用TaskSetManager的handleTaskCompletion方法来判断任务是否已经完成。如果任务未完成，则通过TaskSetManager的speculatableTasks属性来获取备份任务，如果备份任务可用，则启动备份任务执行。