在Spark中，DAG（Directed Acyclic Graph）Scheduler的输出形式为B: Stage。

专业分析：

1. **DAG图**：DAG图是由Spark的逻辑执行计划生成的，它表示了RDD（Resilient Distributed Dataset）之间的依赖关系。DAG图本身不是DAG Scheduler的输出，而是输入之一。

2. **Stage**：DAG Scheduler的主要任务是将DAG图划分为多个Stage。每个Stage是一个任务集，这些任务可以并行执行。Stage是DAG Scheduler的直接输出，因为它负责将逻辑执行计划转换为物理执行计划，通过Stage来管理任务的执行。

3. **TaskSet**：TaskSet是由Task组成的集合，通常与Stage密切相关。每个Stage会被划分为多个TaskSet，这些TaskSet会被提交给Task Scheduler执行。虽然TaskSet是DAG Scheduler处理的一个部分，但它更准确地说是Task Scheduler的输出。

4. **Task**：Task是Spark中最小的执行单元，它是由Task Scheduler负责调度和执行的。Task是Stage的组成部分，但不是DAG Scheduler的直接输出。

综上所述，DAG Scheduler的输出形式为Stage，因为它负责将DAG图分解为多个可以并行执行的Stage。