集群版使用流程及执行模式#

OpenMLDB 针对线上线下的特征工程全流程，在不同阶段提供了不同的执行模式。尤其在生产环境下所使用的集群版，针对不同阶段做了较为复杂的执行模式的划分。本文集中说明在集群版 OpenMLDB 中，从特征开发到上线的全流程，及其相应的执行模式。

Note

本文所述内容均以 OpenMLDB 最新发布的版本 v0.5.0 版本为准，部分功能的支持在持续迭代开发中，欢迎关注。

1. OpenMLDB 使用流程概览#

1.1 特征工程开发上线全流程#

我们首先对基于 OpenMLDB 的特征工程的开发和上线全流程做总结概述，以下为使用的典型流程：

  1. 离线数据导入：导入离线数据用于离线特征工程开发和调试。

  2. 离线开发：开发特征工程脚本，调试到效果满意为止。注意在这个步骤里会牵涉到机器学习模型的联合调试（比如 XGBoost, LightGBM 等），本篇文章内容主要集中于 OpenMLDB 相关部分的特征工程开发。

  3. 特征方案部署：得到满意的特征脚本以后，部署上线。

  4. 冷启动在线数据导入：在正式上线之前需要导入在线存储引擎的必需的窗口内数据。比如特征方案是对于过去三个月内的数据做特征聚合计算，那么冷启动就需要导入之前三个月的数据。

  5. 实时数据接入：系统上线以后，随着时间推移，需要汇入最新数据来维持窗口计算逻辑，因此需要进行实时数据接入。

  6. 在线数据预览（可选）：可以通过支持的 SQL 命令进行线上数据的预览检查。

  7. 实时请求服务：方案部署，并且数据正确接入以后，即得到一个可以相应在线请求的实时特征计算服务。

1.2 集群版执行模式概览#

由于离线和线上场景的操作数据对象不同，其底层的存储和计算节点亦不同。因此，OpenMLDB 设置了几种不同的执行模式来支持完成以上步骤。以下表格总结了各个步骤所使用的执行模式，稍后将会详细介绍关于执行模式的重要概念。

步骤

执行模式

开发工具

说明

1. 离线数据导入

离线模式

CLI

- LOAD DATA 命令

2. 离线特征开发

离线模式

CLI

- 支持 OpenMLDB 所有的 SQL 语法
- 部分 SQL （如 SELECT）非阻塞式异步运行方式

3. 特征方案部署

离线模式

CLI

- DEPLOY 命令

4. 冷启动在线数据导入

在线模式

CLI，导入工具

- CLI 使用 LOAD DATA 命令
- 也可使用独立导入工具 openmldb-import

5. 实时数据接入

在线模式

REST APIs, Java/Python SDK

- 第三方数据源调用 OpenMLDB 的相关数据插入 API，引入实时数据

6. 在线数据预览（可选）

在线模式

CLI, Java/Python SDK

- 目前仅支持 SELECT 列、表达式、以及单行处理函数用于数据预览
- 不支持 LAST JOIN, GROUP BY, HAVING, WINDOW 等复杂计算

7. 实时特征计算

请求模式

REST APIs, Java/Python SDK

- 支持 OpenMLDB 所有的 SQL 语法
- REST APIs 以及 Java SDK 支持单行或者批请求
- Python SDK 仅支持单行请求

从以上的总结表格上可以看到，执行模式分为 离线模式，在线模式，以及请求模式。在后面的章节中，我们将对这几种模式展开详细介绍。下图总结示意了全流程开发和对应的执行模式。

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1.3 单机版执行模式说明#

虽然本文集中讲解集群版，但是有必要也简单介绍单机版的执行模式。单机版的执行模式相对简单，主要其离线数据和在线数据的存储和计算节点统一，因此单机版并不区分离线模式和在线模式。即我们可以直观的理解为，在 CLI 下，单机版并没有执行模式的概念，任何可以支持的 SQL 语法均可以在 CLI 下直接运行。因此，单机版特别适合用来快速试用或者实验学习 SQL 使用。在实时特征计算阶段，单机版和集群版一样，依然运行于在线请求模式下。

Note

如果你只是在非生产环境想试用 OpenMLDB，或者学习实验相关 SQL，强烈建议使用单机版，可以更加快捷方便的部署体验。

2. 离线模式#

按照之前总结，集群版的离线数据导入、离线特征开发、特征方案部署上线均在离线模式下执行。离线模式是针对离线数据进行管理和计算，所涉及到的计算节点是由针对特征工程优化的 OpenMLDB Spark 发行版所支持，存储节点支持 HDFS 等常见存储系统。

离线模式有以下主要特点：

  • 离线模式支持所有 OpenMLDB 提供的 SQL 语法，包括扩展优化的 LAST JOIN, WINDOW UNION 等复杂 SQL 语法。

  • 离线模式的部分 SQL 运行是基于非阻塞式的异步执行，包括 LOAD DATA, SELECT, 以及SELECT INTO 命令。

  • 非阻塞式执行的 SQL 执行是由内部的 TaskManager 进行管理，可以通过 SHOW JOBS, SHOW JOB, STOP JOB 命令进行查看和管理。

Tip

和很多关系型数据库系统不同，SELECT 在离线模式下为异步执行。因此在离线特征开发阶段，强烈建议使用 SELECT INTO 语句进行开发调试，可以将结果导出到文件，方便进行查看。

特征方案部署的命令（DEPLOY）亦在离线模式下执行。其部署规范对于 SQL 还有一定的限制，详细可以参阅 OpenMLDB SQL上线规范和要求。

离线模式可以通过以下形式设置：

  • CLI： SET @@execute_mode='offline'；CLI 启动以后的默认模式也为离线模式。

  • REST APIs, Java/Python SDK：不支持离线模式

3. 在线模式#

冷启动在线数据导入、实时数据接入、以及在线数据预览在在线模式下执行。在线模式主要是针对线上数据进行管理和预览，线上数据的存储和计算是由 tablet server 支持。

在线模式有以下主要特点：

  • 在线数据导入（LOAD DATA）和离线模式下一样，属于非阻塞式的异步执行 SQL，其余均为同步执行。

  • 在线模式目前仅支持简单的 SELECT 列相关操作来查看相关数据，并不支持复杂的 SQL 查询。因此在线模式并不支持 SQL 特征的开发调试，相关开发工作应该在离线模式或者单机版进行。

在线模式通过以下形式进行设置：

  • CLI： SET @@execute_mode='online'

  • REST APIs, Java/Python SDK：默认只支持在线模式下执行，无需进行设置。

4. 请求模式#

在特征脚本被部署以及接入线上数据以后，实时特征计算服务就已经准备就绪，可以通过请求模式来进行实时特征抽取。请求模式在 REST APIs 以及 SDK 下支持。请求模式是 OpenMLDB 特有的支撑线上实时计算的模式，和常见数据库的 SQL 查询非常不同。

请求模式需要三个输入：

  • SQL 特征脚本，即为特征部署上线过程中所使用的 SQL 脚本，其规定了做特征抽取的计算逻辑。

  • 在线数据，即为冷启动导入或者实时接入的线上数据，一般其为配合 SQL 的窗口计算的最新数据。比如 SQL 脚本的聚合函数会定义一个最近三个月的时间窗口，那么在线存储就需要保留相应的最新三个月数据。

  • 实时请求行（a request row），包含了当前正在发生的实时行为，用于实时特征抽取，比如反欺诈场景下的刷卡信息，或者是推荐场景下的搜索关键字等。

基于这三个输入，对于每一个实时请求行，请求模式都会返回一条特征抽取的结果。其计算逻辑为：请求行会依据 SQL 脚本的逻辑（如 PARTITION BY, ORDER BY 等），被虚拟的插入在线数据表格的正确位置中，然后只针对该行进行特征聚合计算，返回唯一对应的抽取结果。下图直观的解释了在线请求模式的运算过程。

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请求模式通过以下形式支持：

  • CLI：不支持

  • REST APIs：支持单行或者多行 request rows 的请求，详见：REST APIs

  • Java SDK：支持单行或者多行 request rows 的请求，详见：Java SDK 快速上手

  • Python SDK：仅支持单行的 request row 请求，详见：Python SDK 快速上手