以下是一个使用Apache Spark的示例代码，展示了驱动程序、应用程序和计算资源的概念：

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object SparkExample {
  def main(args: Array[String]) {
    // 创建Spark配置
    val conf = new SparkConf().setAppName("SparkExample").setMaster("local")
    
    // 创建Spark上下文
    val sc = new SparkContext(conf)
    
    // 定义数据集
    val data = Array(1, 2, 3, 4, 5)
    
    // 将数据集并行化为RDD
    val rdd = sc.parallelize(data)
    
    // 驱动程序逻辑
    val sum = rdd.reduce(_ + _)
    println("Sum: " + sum)
    
    // 关闭Spark上下文
    sc.stop()
  }
}

上述代码中，我们首先创建了一个SparkConf对象，用来设置应用程序的名称和运行模式。然后，我们使用SparkConf对象创建了一个SparkContext，它是与Spark集群通信的入口点。接下来，我们定义了一个整数数组作为数据集，并使用sc.parallelize方法将其转换为一个RDD（Resilient Distributed Dataset）。RDD是Spark中的基本数据结构，它可以在集群中分布和并行处理。

在驱动程序逻辑中，我们使用reduce操作对RDD的元素进行求和。这个操作是在集群上并行执行的，每个节点上的部分数据都会被处理。最后，我们打印出求和的结果。最后，我们使用sc.stop方法关闭Spark上下文，释放资源。

请注意，这只是一个简单的示例，仅演示了驱动程序、应用程序和计算资源的基本概念。实际使用Apache Spark时，可能需要更复杂的逻辑和大量的数据处理操作。