Ao usar UDFs no Apache Spark para operações distribuídas, como processamento de modelo de aprendizado profundo, é comum encontrar o problema "SparkContext só pode ser usado no driver" do Spark. Isso ocorre devido à natureza rigorosa do SparkContext, que controla a distribuição de trabalhos. Ao evitar conflitos de serialização em pipelines de processamento de imagens distribuídos e garantir o acesso ao modelo sem reinicialização em cada nó, soluções como variáveis ​​de broadcast nos permitem compartilhar modelos com nós de trabalho em um maneira eficiente. A capacidade do Spark de lidar com tarefas complexas de aprendizado de máquina em escala é bastante aprimorada pelas abordagens de transmissão.