Bij het gebruik van UDF's binnen Apache Spark voor gedistribueerde bewerkingen zoals de verwerking van deep learning-modellen, kom je vaak het probleem "SparkContext kan alleen op het stuurprogramma" van Spark tegen. Dit komt door het strikte driver-gebonden karakter van SparkContext, dat de taakverdeling regelt. Door serialisatieconflicten in gedistribueerde pijplijnen voor beeldverwerking te voorkomen en modeltoegang te garanderen zonder herinitialisatie op elk knooppunt, stellen oplossingen zoals broadcast-variabelen ons in staat modellen te delen met werkknooppunten in een efficiënte manier. Het vermogen van Spark om ingewikkelde machine learning-taken op schaal uit te voeren, wordt aanzienlijk verbeterd door broadcast-benaderingen.