1 DAGScheduler

DAGScheduler把一个Spark作业转换成Stage的DAG（Directed Acyclic Graph有向无环图），根据RDD和Stage之间的关系找出开销最小的调度方法，然后把Stage以TaskSet的形式提交给TaskScheduler，下图展示了DAGScheduler的作用：

2 TaskScheduler

DAGScheduler决定了运行Task的理想位置，并把这些信息传递给下层的TaskScheduler。此外，DAGScheduler还处理由于Shuffle数据丢失导致的失败，这有可能需要重新提交运行之前的Stage（非Shuffle数据丢失导致的Task失败由TaskScheduler处理）。

TaskScheduler维护所有TaskSet，当Executor向Driver发送心跳时，TaskScheduler会根据其资源剩余情况分配相应的Task。另外TaskScheduler还维护着所有Task的运行状态，重试失败的Task。下图展示了TaskScheduler的作用：

在不同运行模式中任务调度器具体为：

1. Spark on Standalone模式为TaskScheduler；
2. YARN-Client模式为YarnClientClusterScheduler
3. YARN-Cluster模式为YarnClusterScheduler

参考文献

Spark计算过程分析
Spark的任务调度