Quan s'utilitzen UDF dins d'Apache Spark per a operacions distribuïdes com el processament de models d'aprenentatge profund, és habitual trobar-se amb el problema "SparkContext només es pot utilitzar al controlador" de Spark. Això es produeix a causa de la naturalesa estricta del controlador de SparkContext, que controla la distribució de treballs. En evitar conflictes de serialització en canalitzacions de processament d'imatges distribuïts i garantir l'accés al model sense reinicialització a cada node, solucions com les variables de emissió ens permeten compartir models amb nodes de treball en una manera eficient. La capacitat de Spark per gestionar tasques complexes d'aprenentatge automàtic a escala es millora molt gràcies als enfocaments de difusió.