Apache spark には、そのアプリケーションをどの環境で実行させるかを指定するための設定値として、master(master URL)というものがあります。
その目的に合わせて指定する必要があるので、それぞれのモードをまとめておきたいと思います。

1.ローカルモード

1つのインスタンス(driverプロセス)で処理を行います。
実行中の spark アプリケーション上の ExecutorID には、driver という表記しか存在せず、分散処理では Executor が担当する計算処理もすべてこのインスタンスで処理されます。
アプリケーションの単体テストで指定されることをよく見かけます。
master URL には "local" と指定するが、その指定の仕方によって、実行時に作成されるスレッド数などに影響があります。

値	スレッド数	最大試行回数(n回以上何らかのタスクが失敗するとジョブが失敗と見なされる)
local	１	１
local[2]	２	１
local[*]	cpuのコア数と同じ	１
local[*,3]	cpuのコア数と同じ	３

２.ローカルクラスターモード

ローカル環境において所謂、疑似分散モードで処理を行います。
実際に使われている場面を見ることが少ないのですが、単体テストで上手く使えれば、パフォーマンスの向上につなげられるかもしれません。

値	Executor数	cpu コア数	メモリサイズ
local-cluster[2,2,1024]	2	2	1024

３.yarn client モード

yarn によるリソース管理の元で実行します。
ただし、driver プロセスはクライアント側のプロセスとして実行されます。
アウトプットを素早く確認するための対話モードやデバッグに向いているため、開発中に指定することがあります。

値	補足
yarn-client	Yarn Resource Managerの場所は、Hadoopの設定ファイルで指定するため、マスターURLにIPアドレス等は指定する必要がない

４.yarn cluster モード

yarn によるリソース管理の元で実行します。
driver プロセスもYarn管理下のアプリケーションMaster 内で実行されます。
driver プロセスに異常が発生した場合に自動的に再割り当てされるため、本番環境で実行するのに適しています。

値	補足
yarn-cluster	Yarn Resource Managerの場所は、Hadoopの設定ファイルで指定するため、マスターURLにIPアドレス等は指定する必要がない

５.Spark Standalone Cluster モード

SparkにはHadoopやリソース管理のYarnなしで、ローカルで簡易クラスターを実行させるためのモードが用意されています。
Sparkのクライアントに付属している Master と Worker を起動させることで、そのクラスターを作成することが可能です。
ローカルで動かすという点では、ローカルモードと同じであるため、間違えやすい。
実際、Spark Standalone Cluster を構築しているにも関わらず、ローカルモードで動かしているという勘違いを何度か経験しています。
ローカルクラスターモードは、1台のサーバ上で複数のExecutorを動作させるモードで、Spark Standalone Cluster モードは、複数のサーバ（コンテナ）に亘って複数のdriver もしくはExecutorを動作させます。
そのため、HadoopやYarnの環境はないけれど、少数のサーバで簡易クラスタを構築させたい上では使用できると思われます。

値	補足
spark://ホスト:ポート	ホストにはホスト名もしくはIPアドレスを指定する。ポートはデフォルトで7077

※Yarnの他に Apache Mesos など他にもリソース管理する仕組みがあります