Driver是运行用户编写Application main() 方法的地方，具体负责DAG的构建，任务的划分，task的生成和调度等

    在集群模式下，由executor执行输出写入的是executor的stdout，而不是driver上的stdout。要想在driver端打印所有元素，可以使用collect()方法先将RDD数据带到driver节点，然后再调用foreach

    1. // driver端
    2. resultRdd.map{ _._1 }.collect.toSet

    所有对RDD具体数据的操作都是在executor上执行，所有对rdd自身的操作都是在driver上执行。比如，foreach，foreachPartition都是针对rdd内部数据进行处理的，所以他们都执行于executor端；而foreachRDD（开启对任务的启动，当执行到算子的时候开始任务的执行），transform则是对RDD本身进行操作，他的函数是执行于driver端的
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    在SparkStreaming中引入了DStream，DStream的action方法中的代码只有在处理rdd时才会在worker端执行，其他对dstream进行的操作就运行在driver节点

    常见在Driver端执行

    parallelize, createDataFrame等API创建数据集

    take, show, collect等算子把结果收集到Driver端