当在 Apache Spark 中使用 UDF 进行分布式操作（例如深度学习模型处理）时，经常会遇到 Spark 的“SparkContext 只能在驱动程序上使用”问题。发生这种情况是由于 SparkContext 严格的驱动程序绑定性质，它控制作业分配。通过防止分布式图像处理管道中的序列化冲突并保证模型访问无需在每个节点上重新初始化，广播变量等解决方案使我们能够与工作节点共享模型有效的方式。通过广播方法，Spark 大规模处理复杂机器学习任务的能力得到了极大提高。 💡