ڈیپ لرننگ ماڈل پروسیسنگ جیسے تقسیم شدہ آپریشنز کے لیے Apache Spark کے اندر UDFs کا استعمال کرتے وقت، Spark کے "SparkContext کو صرف ڈرائیور پر استعمال کیا جا سکتا ہے" کے مسئلے کا سامنا کرنا عام ہے۔ یہ SparkContext کی سخت ڈرائیور کے پابند فطرت کی وجہ سے ہوتا ہے، جو کام کی تقسیم کو کنٹرول کرتا ہے۔ تقسیم شدہ امیج پروسیسنگ پائپ لائنوں میں سیریلائزیشن تنازعات کو روکنے اور ہر نوڈ پر دوبارہ شروع کیے بغیر ماڈل تک رسائی کی ضمانت دے کر، براڈکاسٹ متغیرات جیسے حل ہمیں ورکر نوڈس کے ساتھ ماڈلز کا اشتراک کرنے کے قابل بناتے ہیں۔ موثر انداز.