要解决本地IDE将Spark任务提交到远程Yarn时，远程Yarn无法访问本地驱动程序的问题，可以使用以下代码示例中的方法：

from pyspark import SparkConf, SparkContext

# 创建SparkConf对象
conf = SparkConf()
conf.setMaster("yarn")  # 设置Spark任务运行模式为YARN
conf.setAppName("RemoteSparkJob")  # 设置应用程序名称
conf.set("spark.executor.memory", "2g")  # 设置Executor内存大小
conf.set("spark.executor.cores", "2")  # 设置Executor核心数

# 创建SparkContext对象
sc = SparkContext(conf=conf)

# 将本地驱动程序文件添加到Spark任务的classpath中
sc.addFile("path_to_driver_file")

# 在远程Yarn上执行Spark任务
rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])
result = rdd.reduce(lambda a, b: a + b)

# 打印结果
print("Result:", result)

# 关闭SparkContext对象
sc.stop()

在以上代码示例中，首先创建一个SparkConf对象，并设置运行模式为YARN，然后设置应用程序名称、Executor内存大小和Executor核心数等参数。接下来，创建一个SparkContext对象，并将本地驱动程序文件添加到Spark任务的classpath中，以便远程Yarn可以访问。然后，使用parallelize方法创建一个RDD，并执行reduce操作来计算结果。最后，打印结果并关闭SparkContext对象。

请确保将"path_to_driver_file"替换为实际的本地驱动程序文件路径。此外，还可以根据需要设置其他Spark配置参数来满足具体的需求。