docs:added a new online data import method and fixed some syntex errors (#2115)

Author: michelle-qinqin

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 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：
+以下为使用OpenMLDB进行特征工程的开发和上线的典型流程：
 
 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。
+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与 OpenMLDB 相关的特征工程开发。
 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。
 4. 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。
 5. 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。
-6. 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。
+6. 实时请求服务：方案部署且数据正确接入后，即得到一个可以响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<br />                                     |
-| 2. 离线特征开发         | 离线模式 | CLI                        | - 支持 OpenMLDB 所有的 SQL 语法<br />- 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<br />- 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<br />- 不支持 `LAST JOIN`, `GROUP BY`, `HAVING`, `WINDOW` 等复杂计算<br /> |
-| 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<br />- REST APIs 以及 Java SDK 支持单行或者批请求<br />- Python SDK 仅支持单行请求 |
+| 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` command<br />                                                                                   |
+| 2. 离线特征开发         | 离线模式 | CLI                                   | - 支持 OpenMLDB 所有的 SQL 语法<br />- 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<br />- 也可使用独立导入工具 `openmldb-import`                                                   |
+| 5. 实时数据接入         | 在线模式 | connector, REST APIs, Java/Python SDK | - 第三方数据源调用 OpenMLDB 的相关数据插入 API(connector)，引入实时数据<br/>- 或使用Java/Python SDK工具，在对请求行的计算完成后，插入主表                 |
+| 6. 在线数据预览（可选） | 在线模式 | CLI, Java/Python SDK                  | - 目前仅支持对列进行 `SELECT` 操作、表达式、以及单行处理函数用于数据预览<br />- 不支持 `LAST JOIN`, `GROUP BY`, `HAVING`, `WINDOW` 等复杂计算<br /> |
+| 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<br />- REST APIs 以及 Java SDK 支持单行或者批请求<br />- 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。
 
 ![image-20220310170024349](images/modes-flow.png)
 
 ### 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。
+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，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OpenMLDB支持的 SQL 语法均可以在 CLI 下直接运行。因此，单机版特别适合用于快速试用或进行 SQL 实践。但是，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。
+如果仅在非生产环境试用 OpenMLDB或进行SQL学习实践，强烈建议使用单机版，可以获得更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](http://docs-cn.openmldb.ai/2620858)所支持，存储节点支持 HDFS 等常见存储系统。
+如前所述，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。离线模式的作用是对离线数据进行管理和计算。涉及的计算节点由[针对特征工程优化的 OpenMLDB Spark 发行版](https://openmldb.ai/docs/zh/main/tutorial/openmldbspark_distribution.html)支持，存储节点支持使用 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。
+- 离线模式中，部分 SQL 命令以基于非阻塞式的异步方式执行，包括 `LOAD DATA`, `SELECT`, 以及`SELECT INTO` 命令。
+- 非阻塞式执行的 SQL 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。
+和很多关系型数据库系统不同，`SELECT` 命令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](http://docs-cn.openmldb.ai/2620917)。
+用于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](https://openmldb.ai/docs/zh/main/reference/sql/deployment_manage/ONLINE_SERVING_REQUIREMENTS.html)。
 
-离线模式可以通过以下形式设置：
+离线模式可以通过以下方式设置：
 
 - 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。
+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。在线模式的作用是针对线上数据进行管理和预览。线上数据的存储和计算由 tablet server 支持。
 
 在线模式有以下主要特点：
 
@@ -89,17 +85,18 @@ OpenMLDB 针对线上线下的特征工程全流程，在不同阶段提供了
 
 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。
+- SQL 特征脚本，即为特征部署上线过程中所使用的 SQL 脚本，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。
+基于上述输入，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。
 
 ![modes-request](images/modes-request.png)
 
 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](http://docs-cn.openmldb.ai/2620875)
-- Java SDK：支持单行或者多行 request rows 的请求，详见：[Java SDK 快速上手](http://docs-cn.openmldb.ai/2620853)
-- Python SDK：仅支持单行的 request row 请求，详见：[Python SDK 快速上手](http://docs-cn.openmldb.ai/2620854)
+- REST APIs：支持单行或者多行 request rows 的请求，详见：[REST APIs](https://openmldb.ai/docs/zh/main/quickstart/rest_api.html)
+- Java SDK：支持单行或者多行 request rows 的请求，详见：[Java SDK 快速上手](https://openmldb.ai/docs/zh/main/quickstart/java_sdk.html)
+- Python SDK：仅支持单行的 request row 请求，详见：[Python SDK 快速上手](https://openmldb.ai/docs/zh/main/quickstart/python_sdk.html)