При использовании пользовательских функций в Apache Spark для распределенных операций, таких как обработка моделей глубокого обучения, часто возникает проблема Spark «SparkContext может использоваться только в драйвере». Это происходит из-за жесткой привязки к драйверу SparkContext, который контролирует распределение заданий. Предотвращая конфликты сериализации в распределенных конвейерах обработки изображений и гарантируя доступ к модели без повторной инициализации на каждом узле, такие решения, как широковещательные переменные, позволяют нам обмениваться моделями с рабочими узлами в эффективный способ. Способность Spark решать сложные задачи машинного обучения в больших масштабах значительно улучшается за счет широковещательных подходов.