实时图像识别与 Apache Spark
本文档主要介绍了使用 Apache Spark 进行实时图像识别的技术，包括模型训练、特征向量提取、相似图像搜索等方面的知识点。
实时图像识别
实时图像识别是指对图像进行实时的识别和处理，以满足实时处理和分析的需求。在本文档中，作者使用 Apache Spark 和 TensorFlow framework 进行实时图像识别。
模型训练
在实时图像识别中，模型训练是第一步。作者使用 Apache Spark 和 TensorFlow framework 进行模型训练，以生成一个可以识别图像的模型。模型训练的过程中，作者使用了 MemSQL Table 存储特征向量。
特征向量提取
在模型训练后，下一步是从图像中提取特征向量。作者使用模型和图像生成特征向量，并将其存储在 MemSQL 表中。特征向量的存储结构包括图像 ID 和 normalized feature vector。
相似图像搜索
为了搜索相似图像，作者使用 Dot Product 进行相似度计算。Dot Product 是一种代数操作，用于计算两个向量之间的相似度。在本文档中，作者使用 SQL query 进行相似图像搜索。
性能优化技术
为了提高性能，作者使用了多种技术，包括 SIMD 加速、数据压缩、查询并行、扩展等。这些技术可以显著地提高计算速度和处理能力。
MemSQL 介绍
MemSQL 是一种实时数据仓库，提供了 petabyte 级别的可扩展性、高并发性和实时处理能力。MemSQL 支持多种数据源，包括 ETL、Business Intelligence、Kafka 和 Spark 等。MemSQL 的 Community Edition 版本提供了无限制的扩展性，但限制了高可用性和安全性。
Spark 介绍
Apache Spark 是一种开源的大数据处理引擎，提供了高效的数据处理能力。Spark 支持多种数据源，包括 HDFS、Hive、Kafka 等。Spark 的主要特点是高效、灵活和可扩展性。
本文档主要介绍了使用 Apache Spark 进行实时图像识别的技术，包括模型训练、特征向量提取、相似图像搜索等方面的知识点。同时，本文档还介绍了 MemSQL 和 Spark 的基本概念和特点。
