Saat menggunakan UDF dalam Apache Spark untuk operasi terdistribusi seperti pemrosesan model pembelajaran mendalam, masalah "SparkContext hanya dapat digunakan pada driver" Spark biasanya terjadi. Hal ini terjadi karena sifat SparkContext yang terikat pada driver dan mengontrol distribusi pekerjaan. Dengan mencegah konflik serialisasi dalam pipeline pemrosesan gambar terdistribusi dan menjamin akses model tanpa inisialisasi ulang pada setiap node, solusi seperti variabel siaran memungkinkan kami berbagi model dengan node pekerja dalam sebuah cara yang efisien. Kapasitas Spark untuk menangani tugas-tugas pembelajaran mesin yang rumit dalam skala besar ditingkatkan secara signifikan dengan pendekatan siaran.