Feature requirements of online recommendation platform for openmldb

**Describe the feature you'd like**

A clear and concise description of what you want to happen.
**特性诉求：**
1. 在线批处理（解除对spark的依赖），在线模式支持筛选部分数据做批处理导出，例如最近1小时的数据用作在线增量训练
2. 聚合函数支持全表聚合，即请求无input行
3. udf支持top_n_key_count_cate_where按照返回的value排序、支持对返回聚合结果的筛选（比如count返回1或4，对于小于2的数据置位null无效特征）
4. 计算节点的平滑升级和扩缩容的一键化操作，保证异步任务不受影响，支持多种新增节点分担集群压力策略，例如开关控制的是否自主快速进行分片的迁移分担压力，避免新增节点引发的集群异常
5. 集群状态的可查、可评估（节点间无法建立互信），保证集群可自愈、部分数据损失的自愈以及极端情况下不可用后的原地初始化（即数据丢失、功能恢复）
6. jobs任务状态存储，避免taskmanager挂死导致任务不可追踪，解耦taskmanager与在线模式
7. apiserver便于服务解耦，进一步优化其性能

**使用发现的可能存在的问题：**
- SELECT RADIANS(90)无法执行
- count_where(id, char_length(city) = 7)返回结果不计算当前行但改为>0则计算当前行，基于测试数据tutorial.t1表
- bool无法配合聚合函数结果使用，比如bool(count(province) > 0) over w
- rows类型是否EXCLUDE CURRENT_ROW，未明确说明不支持但实际返回不对

**Additional context**

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