ડીપ લર્નિંગ મોડલ પ્રોસેસિંગ જેવા વિતરિત ઓપરેશન્સ માટે Apache Spark ની અંદર UDF નો ઉપયોગ કરતી વખતે, સ્પાર્કની "SparkContext માત્ર ડ્રાઇવર પર જ વાપરી શકાય છે" સમસ્યાનો સામનો કરવો સામાન્ય છે. આ SparkContext ની કડક ડ્રાઈવર-બાઉન્ડ પ્રકૃતિને કારણે થાય છે, જે જોબ વિતરણને નિયંત્રિત કરે છે. વિતરિત ઇમેજ પ્રોસેસિંગ પાઇપલાઇન્સમાં સીરીયલાઇઝેશન તકરાર અટકાવીને અને દરેક નોડ પર પુનઃપ્રારંભ કર્યા વિના મૉડલ ઍક્સેસની બાંયધરી આપીને, બ્રૉડકાસ્ટ ચલો જેવા ઉકેલો અમને વર્કર નોડ્સ સાથે મોડલ શેર કરવા સક્ષમ કરે છે. કાર્યક્ષમ રીત. સ્કેલ પર જટિલ મશીન લર્નિંગ કાર્યોને હેન્ડલ કરવાની સ્પાર્કની ક્ષમતા બ્રોડકાસ્ટ અભિગમો દ્વારા મોટા પ્રમાણમાં સુધારેલ છે.