डीप लर्निंग मॉडेल प्रोसेसिंग सारख्या वितरीत ऑपरेशन्ससाठी Apache Spark मध्ये UDF वापरताना, स्पार्कच्या "स्पार्क कॉन्टेक्स्टचा वापर फक्त ड्रायव्हरवर केला जाऊ शकतो" ही ​​समस्या सामान्य आहे. हे SparkContext च्या कठोर ड्रायव्हर-बाउंड स्वरूपामुळे होते, जे जॉब वितरण नियंत्रित करते. वितरित इमेज प्रोसेसिंग पाइपलाइनमधील सीरियलायझेशन विरोधाभास रोखून आणि प्रत्येक नोडवर पुन्हा-सुरुवात न करता मॉडेल प्रवेशाची हमी देऊन, ब्रॉडकास्ट व्हेरिएबल्ससारखे उपाय आम्हाला कामगार नोड्ससह मॉडेल सामायिक करण्यास सक्षम करतात. कार्यक्षम रीतीने. ब्रॉडकास्ट पध्दतीने क्लिष्ट मशीन लर्निंग टास्क हाताळण्याची स्पार्कची क्षमता मोठ्या प्रमाणात सुधारली आहे.