深層学習モデル処理などの分散操作にApache Spark 内で UDF を使用する場合、Spark の「SparkContext はドライバーでのみ使用できる」問題がよく発生します。これは、ジョブの分散を制御する SparkContext の厳密なドライバー バインドの性質により発生します。分散画像処理 パイプラインでのシリアル化の競合を防ぎ、各ノードで再初期化せずにモデルへのアクセスを保証することで、ブロードキャスト 変数などのソリューションにより、モデルをワーカー ノードと共有できるようになります。効率的なやり方。複雑な機械学習タスクを大規模に処理する Spark の能力は、ブロードキャスト アプローチによって大幅に向上します。 💡