డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్ ప్రాసెసింగ్ వంటి పంపిణీ ఆపరేషన్‌ల కోసం Apache Sparkలో UDFలను ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు, స్పార్క్ యొక్క "SparkContextని డ్రైవర్‌లో మాత్రమే ఉపయోగించవచ్చు" సమస్యను ఎదుర్కోవడం సాధారణం. ఉద్యోగ పంపిణీని నియంత్రించే SparkContext యొక్క కఠినమైన డ్రైవర్-బౌండ్ స్వభావం కారణంగా ఇది జరుగుతుంది. పంపిణీ చేయబడిన ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్ పైప్‌లైన్‌లలో సీరియలైజేషన్ వైరుధ్యాలను నివారించడం ద్వారా మరియు ప్రతి నోడ్‌లో పునఃప్రారంభించకుండా మోడల్ యాక్సెస్‌కు హామీ ఇవ్వడం ద్వారా, బ్రాడ్‌కాస్ట్ వేరియబుల్స్ వంటి పరిష్కారాలు మోడల్‌లను వర్కర్ నోడ్‌లతో షేర్ చేయడానికి మాకు సహాయపడతాయి సమర్థవంతమైన పద్ధతి. బ్రాడ్‌కాస్ట్ విధానాల ద్వారా సంక్లిష్టమైన మెషిన్ లెర్నింగ్ టాస్క్‌లను స్కేల్‌లో నిర్వహించగల స్పార్క్ సామర్థ్యం బాగా మెరుగుపడింది.