在Spark中：
driver是运行用户编写Application的main()函数的地方，具体负责DAG的构建、任务的划分、task的生成与调度等。job，stage，task生成都离不开rdd自身，rdd的相关的操作不能缺少driver端的sparksession/sparkcontext。
executor是真正执行task地方，而task执行离不开具体的数据，这些task运行的结果可以是shuffle中间结果，也可以持久化到外部存储系统。一般都是将结果、状态等汇集到driver。但是，目前executor之间不能互相通信，只能借助第三方来实现数据的共享或者通信。
那么，编写的Spark程序代码，运行在driver端还是executor端呢？
先看个简单例子：通常我们在本地测试程序的时候，要打印RDD中的数据。
在本地模式下，直接使用rdd.foreach(println)或rdd.map(println)在单台机器上，能够按照预期打印并输出所有RDD的元素。
但是，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，所以driver的stdout不会显示这些！
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，然后在调用foreach(println)（但需要注意一点，由于会把RDD中所有元素都加载到driver端，可能引起driver端内存不足导致OOM。如果你只是想获取RDD中的部分元素，可以考虑使用take或者top方法）
总之，在这里RDD中的元素即为具体的数据，对这些数据的操作都是由负责task执行的executor处理的，所以想在driver端输出这些数据就必须先将数据加载到driver端进行处理。
最后做个总结：所有对RDD具体数据的操作都是在executor上执行的，所有对rdd自身的操作都是在driver上执行的。比如foreach、foreachPartition都是针对rdd内部数据进行处理的，所以我们传递给这些算子的函数都是执行于executor端的。但是像foreachRDD、transform则是对RDD本身进行一列操作，所以它的参数函数是执行在driver端的，那么它内部是可以使用外部变量，比如在Spark Streaming程序中操作offset、动态更新广播变量等。
