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DAGScheduler主要用于在任务正式提交给TaskSchedulerImpl提交之前做一些准备工作，包括：创建job,将DAG中的RDD划分到不同的Stage,提交Stage等等。SparkContext中创建DAGScheduler的代码如下所示：
/** * 模拟数据 数据格式如下： * * 日期 卡口ID 摄像头编号 车牌号 拍摄时间 车速 道路ID 区域ID * date
在SparkSQL中Spark为我们提供了两个新的抽象，分别是DataFrame和DataSet。他们和RDD有什么区别呢？首先从版本的产生上来看：RDD —> Dataframe —> Dataset. 如果同样的数据都给到这三个数据结构，
通过继承AccumulatorV2可以实现自定义累加器。下面是我自己写的一个统计卡种数量的案例。override def merge: Unit = other match {. 通过上面代码，就可以同时统计两个变量的值了，当然如果需要更多，可以扩展。
* 导入包，支持把一个RDD隐式转换为DataFrame,
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