您（作为spark开发人员）将“遇到”的第一个dag是将转换作为rdd应用到数据集时。
创建rdd（通过从外部存储加载数据集或从本地集合创建数据集）后，您将从单节点rdd沿袭开始。

val nums = sc.parallelize(0 to 9)
scala> nums.toDebugString
res0: String = (8) ParallelCollectionRDD[1] at parallelize at <console>:24 []

就在转变之后，就像 map ，则创建另一个rdd，初始rdd是其父rdd。

val even = nums.map(_ * 2)
scala> even.toDebugString
res1: String =
(8) MapPartitionsRDD[2] at map at <console>:26 []
 |  ParallelCollectionRDD[1] at parallelize at <console>:24 []

等等。通过使用转换操作符转换rdd，您可以构建一个转换图，它是rdd沿袭，只是rdd依赖项的有向无环图。
另一个可能会告诉你的dag是当你在rdd上执行一个操作，这将导致一个spark作业。rdd上的spark作业最终将Map到一组阶段（通过 DAGScheduler )再次创建一个阶段图，它是一个有向无环的阶段图。
spark中没有其他DAG。
我不能评论hadoop。

Spark lines = spark.textfile("hdfs://<file_path>",2) .
这里rdd有两个分区。在上图中，a、b、c和d是这样的RDD，每个RDD有2个分区（红色框）。如图所示，每个rdd都是转换的结果。RDD之间的依赖基本上分为窄依赖和宽依赖。在父rdd的每个分区只被子rdd的一个分区使用的情况下，形成了窄依赖关系，而数据的无序排列导致了宽依赖关系。
所有狭义依赖关系形成阶段1，而广义依赖关系形成阶段2。
这样的阶段形成有向无环图
然后将这些阶段提交给任务调度器。
希望这有帮助。