Lors de l'utilisation d'UDF dans Apache Spark pour des opérations distribuées telles que le traitement de modèles d'apprentissage profond, il est courant de rencontrer le problème « SparkContext ne peut être utilisé que sur le pilote » de Spark. Cela se produit en raison de la nature stricte de SparkContext, liée au pilote, qui contrôle la distribution des tâches. En empêchant les conflits de sérialisation dans les pipelines de traitement d'images distribués et en garantissant l'accès aux modèles sans réinitialisation sur chaque nœud, des solutions telles que les variables broadcast nous permettent de partager des modèles avec des nœuds de travail de manière manière efficace. La capacité de Spark à gérer des tâches complexes d'apprentissage automatique à grande échelle est grandement améliorée par les approches de diffusion.