Când utilizați UDF-uri în cadrul Apache Spark pentru operațiuni distribuite, cum ar fi procesarea modelului de învățare profundă, este obișnuit să întâlniți problema Spark „SparkContext poate fi folosit doar pe driver”. Acest lucru se întâmplă din cauza naturii stricte legate de driver a SparkContext, care controlează distribuția joburilor. Prin prevenirea conflictelor de serializare în conductele distribuite de procesare a imaginii și garantând accesul la model fără re-inițializare pe fiecare nod, soluții precum variabilele de difuzare ne permit să partajăm modele cu nodurile lucrătoare într-un mod eficient. Capacitatea Spark de a gestiona sarcini complexe de învățare automată la scară este mult îmbunătățită prin abordările de difuzare.