ডিপ লার্নিং মডেল প্রসেসিং-এর মতো ডিস্ট্রিবিউটেড ক্রিয়াকলাপগুলির জন্য Apache Spark-এর মধ্যে UDF ব্যবহার করার সময়, Spark-এর "SparkContext শুধুমাত্র ড্রাইভারে ব্যবহার করা যেতে পারে" সমস্যার সম্মুখীন হওয়া সাধারণ। এটি SparkContext এর কঠোর ড্রাইভার-বাউন্ড প্রকৃতির কারণে ঘটে, যা কাজের বন্টন নিয়ন্ত্রণ করে। বিতরণ করা ইমেজ প্রসেসিং পাইপলাইনে সিরিয়ালাইজেশন দ্বন্দ্ব প্রতিরোধ করে এবং প্রতিটি নোডে পুনরায় আরম্ভ না করেই মডেল অ্যাক্সেসের গ্যারান্টি দিয়ে, সমাধান যেমন সম্প্রচার ভেরিয়েবল আমাদেরকে কর্মী নোডগুলির সাথে মডেলগুলি ভাগ করতে সক্ষম করে দক্ষ পদ্ধতি। স্কেলে জটিল মেশিন লার্নিং কাজগুলি পরিচালনা করার জন্য স্পার্কের ক্ষমতা সম্প্রচার পদ্ধতির দ্বারা ব্যাপকভাবে উন্নত হয়েছে। 💡