上手必读

由于OpenMLDB是分布式系统，多种模式，客户端丰富，初次使用可能会有很多疑问，或者遇到一些运行、使用问题，本文从新手使用的角度，讲解如何进行诊断调试，需求帮助时如何提供有效信息给技术人员等等。

创建OpenMLDB与连接

首先，我们建议不熟悉分布式多进程管理的新手使用docker创建OpenMLDB，方便快速上手。熟悉OpenMLDB各组件之后，再尝试分布式部署。

docker创建OpenMLDB见快速上手，请注意文档中有两个版本，单机版和集群版。请清楚自己要创建哪个版本，不要混合使用。

启动成功的标准是可以使用CLI连接上OpenMLDB服务端（即使用/work/openmldb/bin/openmldb连接OpenMLDB，单机或集群均可以通过CLI连接），并且执行show components;可以看到OpenMLDB服务端组件的运行情况。

如果CLI无法连接OpenMLDB，请先确认进程是否运行正常，可以通过ps f|grep bin/openmldb确认nameserver和tabletserver进程，集群版还需要通过ps f | grep zoo.cfg来确认zk服务，ps f | grep TaskManagerServer来确认taskmanager进程。

如果所有服务进程都运行中，但CLI连接服务端失败，请确认CLI运行的参数。如果仍有问题，请联系我们并提供CLI的错误信息。

See also

如果我们还需要OpenMLDB服务端的配置和日志，可以使用诊断工具获取，见下文。

源数据

LOAD DATA

从文件导入数据到OpenMLDB，通常使用LOAD DATA命令，详情参考LOAD DATA INFILE。LOAD DATA可使用的数据源和数据格式，与OpenMLDB版本（单机/集群）、执行模式、导入模式（即LOAD DATA配置项load_mode）都有一定关系。集群版默认 load_mode 为cluster，也可设置为local；单机版默认 load_mode 为local，不支持cluster。所以我们分为三种情况讨论：

LOAD DATA类型	支持执行模式（导入目的地）	支持异步/同步	支持数据源	支持数据格式
集群版 load_mode=cluster	在线、离线	异步、同步	file(有条件限制，请参考具体文档)/hdfs/hive	csv/parquet(hive源不限制格式)
集群版 load_mode=local	在线	同步	客户端本地file	csv
单机版（only local)	在线	同步	客户端本地file	csv

当LOAD DATA的源数据为csv格式时，还需额外注意列类型为timestamp列的格式问题。timestamp格式可分为”int64”(以下称为int64型)和”yyyy-MM-dd’T’HH:mm:ss[.SSS][XXX]”(以下称为年月日型)。所以我们分为三种讨论：

LOAD DATA类型	支持int64	支持年月日
集群版 load_mode=cluster	✓	✓
集群版 load_mode=local	✓	X
单机版（only local)	✓	X

Hint

csv文件格式有诸多不便，更推荐使用parquet格式，需要OpenMLDB集群版并启动taskmanager组件。

SQL限制

OpenMLDB并不完全兼容标准SQL。所以，部分SQL执行会得不到预期结果。如果发现SQL执行不符合预期，请先查看下SQL是否满足功能边界。

SQL执行

OpenMLDB所有命令均为SQL，如果SQL执行失败或交互有问题（不知道命令是否执行成功），请先确认SQL书写是否有误，命令并未执行，还是命令进入了执行阶段。

例如，下面提示Syntax error的是SQL书写有误，请参考sql reference纠正错误。

127.0.0.1:7527/db> create table t1(c1 int;
Error: Syntax error: Expected ")" or "," but got ";" [at 1:23]
create table t1(c1 int;
                      ^

如果是命令进入执行阶段，但执行失败或交互有问题，需要明确以下几点：

• OpenMLDB是单机还是集群？

• 执行模式是什么？CLI运行命令时可以使用show variable获取，但注意单机版的执行模式没有意义。

我们需要特别注意集群版的一些使用逻辑。

集群版SQL执行

离线

如果是集群离线命令，默认异步模式下，发送命令会得到job id的返回。可使用show job <id>来查询job执行情况。

离线job如果是异步SELECT（并不INTO保存结果），也不会将结果打印在客户端（同步SELECT将会打印结果）。可以通过show joblog <id>来获得结果，结果中包含stdout和stderr两部分，stdout为查询结果，stderr为job运行日志。如果发现job failed或者其他状态，不符合你的预期，请仔细查看job运行日志。

Note

日志地址由taskmanager.properties的job.log.path配置，如果你改变了此配置项，需要到配置的目的地寻找日志。stdout日志默认在/work/openmldb/taskmanager/bin/logs/job_x.log，job运行日志默认在/work/openmldb/taskmanager/bin/logs/job_x_error.log(注意有error后缀)，

如果taskmanager是yarn模式，而不是local模式，job_x_error.log中的信息会较少，不会有job错误的详细信息。需要通过job_x_error.log中记录的yarn app id，去yarn系统中查询job的真正错误原因。

在线

集群版在线模式下，我们通常只推荐使用DEPLOY创建deployment，HTTP访问APIServer执行deployment做实时特征计算。在CLI或其他客户端中，直接在在线中进行SELECT查询，称为“在线预览”。在线预览有诸多限制，详情请参考功能边界-集群版在线预览模式，请不要执行不支持的SQL。

提供复现脚本

如果你通过自主诊断，无法解决问题，请向我们提供复现脚本。一个完整的复现脚本，如下所示：

create database db;
use db;
-- create youer table
create table xx ();

-- offline or online
set @@execute_mode='';

-- load data or online insert
-- load data infile '' into table xx;
-- insert into xx values (),();

-- query / deploy ...

如果你的问题需要数据才能复现，请提供数据。如果是离线数据，离线无法支持insert，请提供csv/parquet数据文件。如果是在线数据，可以提供数据文件，也可以直接在脚本中进行insert。

这样的数据脚本可以通过重定向符号，批量执行sql脚本中的命令。

/work/openmldb/bin/openmldb --host 127.0.0.1 --port 6527 < reproduce.sql
/work/openmldb/bin/openmldb --zk_cluster=127.0.0.1:2181 --zk_root_path=/openmldb --role=sql_client < reproduce.sql

请确保在你本地可以使用复现脚本复现问题，再记录issue或发送给我们。

Caution

请注意离线job默认为异步。如果你需要离线导入再查询，请设置为同步模式，详情见配置离线命令同步执行。否则导入还未完成就进行查询，是无意义的。

提供配置与日志，获得技术支持

如果你的SQL执行问题无法通过复现脚本复现，或者并非SQL执行问题而是集群管理问题，那么请提供客户端和服务端的配置与日志，以便我们调查。

docker或本地的集群（服务端所有进程都在本地），可以使用诊断工具快速获取配置、日志等信息。

使用init.sh/start-all.sh和init.sh standalone/start-standalone.sh脚本启动的OpenMLDB服务端，可以使用以下命令进行诊断，分别对应集群版和单机版。

openmldb_tool --env=onebox --dist_conf=cluster_dist.yml
openmldb_tool --env=onebox --dist_conf=standalone_dist.yml

cluster_dist.yml和stadnalone_dist.yml，可在docker容器/work/目录中找到，或将github目录中的yml文件复制下来使用。

如果是分布式的集群，需要配置ssh免密才能顺利使用诊断工具，参考文档诊断工具。

如果你的环境无法做到，请手动获取配置与日志。