[1.1_dev][Taier-website] add flink sql docs

website/docs/functions/datasource.md

@@ -19,5 +19,5 @@ sidebar_label: 数据源
 该文件是一个zip压缩文件，里面需要包含.keytab文件和krb5.conf文件
 :::
 
-填完必须要填的信息后，可以点击测试连通性按钮来检测该数据源是否可用，如果成功，再点击确定即可新增成功一个数据源
+填完必要信息后，可以点击测试连通性按钮来检测该数据源是否可用
 

website/docs/functions/multi-cluster.md

@@ -375,5 +375,5 @@ prejob和session 都依赖chunjun的插件包和flink的lib包
 **sparkYarnArchive**是Spark SQL程序运行时加载的包 直接将spark目录下的jar包上传到对应目录
 
 :::tip
-Flink、Spark可以添加自定义参数，在自定义参数中添加Flink、Spark官方参数来调整1任务提交参数信息
+Flink、Spark可以添加自定义参数，在自定义参数中添加Flink、Spark官方参数来调整任务提交参数信息
 :::

website/docs/functions/task/data-acquisition.md

@@ -3,39 +3,40 @@ title: 实时采集
 sidebar_label: 实时采集
 ---
 
-## 实时采集任务
-### 新建任务
+## 新建任务
 进入"开发目录"菜单，点击"新建任务"按钮，并填写新建任务弹出框中的配置项，配置项说明：
 1. 任务名称：需输入英文字母、数字、下划线组成，不超过64个字符
 2. 任务类型：选择实时采集
 3. 存储位置：在页面左侧的任务存储结构中的位置
 4. 描述：长度不超过200个的任意字符
    点击"保存"，弹窗关闭，即完成了新建任务
 
-:::tip
-实时采集支持以向导模式或脚本模式进行任务的配置  
-支持的数据源  
-MySQL的Binlog模式到kafka   
-Oracle的LogMiner模式到kafka  
-实时同步任务默认为per-job模式
-:::
-### 任务配置
+## 任务配置
 实时采集任务的配置共分为4个步骤：
 1. 选择数据来源：选择已配置的数据源，系统会读取其中的数据
 2. 选择数据目标：选择已配置的数据源，系统会向其写入数据
 3. 通道控制：控制数据同步的执行速度、错误数据的处理方式等
 4. 预览保存：再次确认已配置的规则并保存
 
-### 运行任务
+![add-source](/img/readme/data-acquisition.png)  
+
+## 运行任务
 在当前任务打开的状态下，单击编辑器右上角的「提交到调度」按钮，在实时运维中心提交任务
 
-#### 任务配置
-![add-source](/img/readme/data-acquisition.png)
+## 任务指标
+点击任务名称，可以通过数据曲线、运行信息、日志、属性参数，四个纬度了解任务当前状态
+1.数据曲线:  通过配置的prometheus获取相应的指标
+2.属性参数：显示当前任务的脚本和环境参数
+3.运行信息：展示任务拓扑图
+4.日志：显示运行中的Task Managers 和 Job Manager 日志
 
-#### 任务信息
 ![add-source](/img/readme/data-acquisition-promethous.png)
 
-### 任务展示
+## 支持的数据源
+`MySQL`的`Binlog`模式到`kafka`   
+`Oracle`的`LogMiner`模式到`kafka`
+
+## 任务运维
 在实时运维中心，可以进行提交、停止、续跑等操作
 :::tip
 续跑：分为两种情况  

website/docs/functions/task/flink-sql.md

@@ -3,14 +3,130 @@ title: Flink SQL
 sidebar_label: Flink SQL
 ---
 
-## Flink SQL任务
+Flink SQL 任务提供两种模式进行选择
+## 向导模式	
+> 提供向导式的开发引导，通过可视化的填写和下一步的引导，帮助快速完成数据任务的配置工作。学习成本低，但无法使用到一些高级功能
+
+
 ### 新建任务
 进入"开发目录"菜单，点击"新建任务"按钮，并填写新建任务弹出框中的配置项，配置项说明：
 1. 任务名称：需输入英文字母、数字、下划线组成，不超过64个字符
-2. 任务类型：选择数据同步
+2. 任务类型：选择Flink SQL
 3. 存储位置：在页面左侧的任务存储结构中的位置
 4. 描述：长度不超过200个的任意字符
-   点击"保存"，弹窗关闭，即完成了新建任务
+5. 点击"保存"，弹窗关闭，即完成了新建任务
+
+### 配置源表
+1. 点击添加源表，若需要添加多路`Kafka`作为输入时，可继续在下面的模块点击添加
+2. 选择数据源类型：目前只支持`Kafka`
+3. 选择`Kafka Topic`
+4. 映射表：由`Kafka Topi`c内的数据映射到`Flink`中的`表`，需在此输入`Flink`的表名,从而在`Flink`中以SQL的形式处理数据
+5. 时间特征：Flink分为`ProcTime`和 `EventTime`两种时间特征  
+:::tip
+ProcTime:处理时间指执行对应Operation的设备的系统时间  
+EventTime:事件时间是每个单独事件在它的生产设备上发生的时间，若选择了EventTime，则还需补充时间列、偏移量和时区信息，这是Flink Watermark机制的要求
+> 时间列必须是映射表中已声明的一列（当前仅支持为Timestamp类型），含义是基于该列生成Watermark，并且标识该列为Event Time列，可以在后续Query中用来定义窗口  
+偏移量单位为毫秒，含义为Watermark值与Event time值的偏移量。通常一条记录中的某个字段就代表了该记录的发生时间  
+通过配置作业的时区调整时间类型数据的输出结果。默认时区为东八区（Asia/Shanghai)  
+:::
+6. 并行度：算子的并发数，指的是Flink集群的Task Slot的数量
+
+![add-source](/img/readme/flink-sql-source-table.png)
+
+### 配置结果表
+1. 点击 添加结果表 ，若需要添加多路输出时，可继续在下面的模块点击 添加结果表
+2. 选择存储类型：目前可选择`MySQL`、`HBase`、`ElasticSearch`  
+:::tip
+   若选择了MySQL，需选择MySQL中的一张表  
+   若选择了HBase，需选择HBase中的一张表及rowkey  
+   若选择了ElasticSearch，需选择ElasticSearch中的索引、id  
+:::
+3. 映射表：由`Kafka Topic`内的数据映射到Flink中的`表`，需在此输入Flink的表名,从而在Flink中以SQL的形式处理数据
+4. 字段信息：即Flink中此表对应的字段信息和类型。输入模式为 ` <源表字段名><字段类型>AS <源表映射字段名>` ，多字段信息通过回车进行分割
+5. 并行度：算子的并发数，指的是Flink集群的Task Slot的数量
+6. 数据输出时间:结果表输出数据的时间间隔，任务运行后每满足指定时间间隔就输出一次数据
+7. 数据输出条数:结果表输出数据的条数间隔，任务运行后每满足指定条数就输出一次数据
+
+![add-source](/img/readme/flink-sql-sink-table.png)
+
+### 编写SQL
+1. 编辑sql 保存，可至任务运维页面进行任务操作
+
+![add-source](/img/readme/flink-sql.png)
+
+## 脚本模式	
+> 通过直接编写SQL脚本来完成数据开发，适合高级用户，学习成本较高。脚本模式可以提供更丰富灵活的能力，做精细化的配置管理
+
+### 脚本示例
+```sql
+CREATE TABLE source
+(
+    id        INT,
+    name      STRING,
+    money     DECIMAL(32, 2),
+    dateone   timestamp,
+    age       bigint,
+    datethree timestamp,
+    datesix   timestamp(6),
+    datenigth timestamp(9),
+    dtdate    date,
+    dttime    time
+) WITH (
+      'connector' = 'stream-x',
+      'number-of-rows' = '10', -- 输入条数，默认无限
+      'rows-per-second' = '1' -- 每秒输入条数，默认不限制
+      );
+
+CREATE TABLE sink
+(
+    id        INT,
+    name      STRING,
+    money     DECIMAL(32, 2),
+    dateone   timestamp,
+    age       bigint,
+    datethree timestamp,
+    datesix   timestamp(6),
+    datenigth timestamp(9),
+    dtdate    date,
+    dttime    time
+) WITH (
+      'connector' = 'stream-x',
+      'print' = 'true'
+      );
+
+insert into sink
+select *
+from source;
+```
+
+:::tip
+脚本模式sql语法 请参考 [**chunjun**](https://github.com/DTStack/chunjun/blob/master/docs/quickstart.md)
+:::
+## 语法校验
+在任务提交运行前 检验sql语法的正确性  
+
+![add-source](/img/readme/flink-sql-grammy-check.png)
+
+## 模式切换
+当向导模式满足不了需求的时候 可以转换为脚本模式  
+
+![add-source](/img/readme/flink-script-convert.png)
+![add-source](/img/readme/flink-script-convert-result.png)
+
+## 任务运维
+在实时运维中心，可以进行提交、停止、续跑等操作
+:::tip
+续跑：分为两种情况  
+1.通过指定文件恢复并续跑  
+2.选择 CheckPoint或SavePoint 续跑
+> 在任务运行时会根据环境参数中execution.checkpointing.interval保存CheckPoint
+:::
+
+## 数据源支持
+目前向导模式仅支持  
+源表：`kafka`  
+结果表: `hbase`、`mysql` 、`es`  
+维表：`mysql`  
 
 
 :::caution

website/docs/functions/task/hive-sql.md

@@ -3,15 +3,14 @@ title: Hive SQL
 sidebar_label: Hive SQL
 ---
 
-## HiveSQL 任务
-### 新建任务
+## 新建任务
 进入"开发目录"菜单，点击"新建任务"按钮，并填写新建任务弹出框中的配置项，配置项说明：
 1. 任务名称：需输入英文字母、数字、下划线组成，不超过64个字符
 2. 任务类型：选择Hive SQL
 3. 存储位置：在页面左侧的任务存储结构中的位置
 4. 描述：长度不超过200个的任意字符
    点击"保存"，弹窗关闭，即完成了新建任务
-### 编辑任务
+## 编辑任务
 任务创建好后，可以在代码编辑器中编写SQL语句
 编写的SQL语句示例如下：
 ```sql

website/docs/functions/task/spark-sql.md

@@ -3,15 +3,14 @@ title: Spark SQL
 sidebar_label: Spark SQL
 ---
 
-## SparkSQL 任务
-### 新建任务
+## 新建任务
 进入"开发目录"菜单，点击"新建任务"按钮，并填写新建任务弹出框中的配置项，配置项说明：
 1. 任务名称：需输入英文字母、数字、下划线组成，不超过64个字符。
 2. 任务类型：选择SparkSQL。
 3. 存储位置：在页面左侧的任务存储结构中的位置。
 4. 描述：长度不超过200个的任意字符。
    点击"保存"，弹窗关闭，即完成了新建任务。
-### 编辑任务
+## 编辑任务
 任务创建好后，可以在代码编辑器中编写SQL语句
 编写的SQL语句示例如下：
 ```sql

website/docs/functions/task/sync.md

@@ -2,8 +2,10 @@
 title: 数据同步
 sidebar_label: 数据同步
 ---
+数据同步 任务提供两种模式进行选择
+## 向导模式
+> 向导模式的特点是便捷、简单，可视化字段映射，快速完成同步任务配置，无需关心chunjun的json格式，但需要针对每种数据源进行适配开发  
 
-## 数据同步任务
 ### 新建任务
 进入"开发目录"菜单，点击"新建任务"按钮，并填写新建任务弹出框中的配置项，配置项说明：
 1. 任务名称：需输入英文字母、数字、下划线组成，不超过64个字符
@@ -12,11 +14,6 @@ sidebar_label: 数据同步
 4. 描述：长度不超过200个的任意字符
    点击"保存"，弹窗关闭，即完成了新建任务
 
-:::tip
-   数据开发支持以向导模式或脚本模式进行任务的配置  
-   向导模式的特点是便捷、简单，可视化字段映射，快速完成同步任务配置，无需关心chunjun的json格式，但需要针对每种数据源进行适配开发  
-   而脚本模式的特点是全能、高效，可深度调优，支持全部数据源，完全兼容chunjun的json格式
-:::
 ### 任务配置
 数据同步任务的配置共分为5个步骤：
 1. 选择数据来源：选择已配置的数据源，系统会读取其中的数据
@@ -25,7 +22,15 @@ sidebar_label: 数据同步
 4. 通道控制：控制数据同步的执行速度、错误数据的处理方式等
 5. 预览保存：再次确认已配置的规则并保存
 
-### 环境参数
+![add-source](/img/readme/sync.png)
+
+## 脚本模式
+> 脚本模式的特点是全能、高效，可深度调优，支持全部数据源，完全兼容chunjun的json格式   
+
+### 任务配置
+![add-source](/img/readme/sync-json.png)
+
+## 环境参数
 ```properties
 ## 任务运行方式：
 ## per_job:单独为任务创建flink yarn session，适用于低频率，大数据量同步
@@ -44,32 +49,28 @@ sidebar_label: 数据同步
 ```
 
 :::tip
-右侧任务参数有数据同步的默认参数信息 可以修改数据同步的运行模式以及slot数量等参数 数据同步同步任务默认为session模式
+右侧任务参数有数据同步的默认参数信息 可以手动调整数据同步的运行模式以及slot数量等参数   
+数据同步同步任务默认为session模式
 :::
 
-### 运行任务
-在当前任务打开的状态下，单击编辑器右上角的「运行」按钮，可触发数据同步任务的运行
 
-### 支持的数据源
 
-#### 数据源
+## 向导模式支持的数据源
+### 数据源
 * MySQL
 * ORACLE
 * POSTGRESQL
 * HIVE
 * SPARK THRIFT
 
-#### 写入源
+### 写入源
 * MySQL
 * ORACLE
 * POSTGRESQL
 * HIVE
 * SPARK THRIFT
 
-#### 向导模式
-![add-source](/img/readme/sync.png)
-#### 脚本模式
-![add-source](/img/readme/sync-json.png)
+
 
 :::caution
 数据同步 依赖控制台 Flink组件 运行数据同步前请确保对应组件配置正确

website/docs/guides/introduction.md

@@ -28,18 +28,20 @@ sidebar_position: 1
 * 实战检验：得到数百家企业客户生产环境实战检验
 
 #### 易用性
-* 支持大数据作业`Spark`、`Flink`的调度，
+* 支持大数据作业`Spark`、`Flink`、`Hive`的调度，
 * 支持众多的任务类型，目前支持 Spark SQL、数据同步
 :::tip
-后续将开源：  SparkMR、PySpark、FlinkMR、Python、Shell、Jupyter、Tersorflow、Pytorch、
-  HadoopMR、Kylin、Odps、SQL类任务(MySQL、PostgreSQL、Hive、Impala、Oracle、SQLServer、TiDB、带格式的:突出显示
-  greenplum、inceptor、kingbase、presto)
+后续将开源：  
+  SparkMR、PySpark、FlinkMR、Python、Shell、Jupyter、TersorFlow、Pytorch、
+  HadoopMR、Kylin、Odps  
+  SQL类: MySQL、PostgreSQL、Impala、Oracle、SQLServer、TiDB、
+  greenplum、inceptor、kingbase、presto
 :::
 
 * 可视化工作流配置：支持封装工作流、支持单任务运行，不必封装工作流、支持拖拽模式绘制DAG
 * DAG监控界面：运维中心、支持集群资源查看，了解当前集群资源的剩余情况、支持对调度队列中的任务批量停止、任务状态、任务类型、重试次数、任务运行机器、可视化变量等关键信息一目了然
 * 调度时间配置：可视化配置
-* 多集群连接：支持一套调度系统连接多套`Hadoop`集群
+* 多集群配置：支持一套调度系统对接多`Hadoop`集群
 
 #### 多版本引擎
 * 支持`Spark` 、`Flink`等引擎的多个版本共存
@@ -68,7 +70,7 @@ sidebar_position: 1
 * 任务类型：支持SparkMR、PySpark、FlinkMR、Python、Shell、Jupyter、TensorFlow、Pytorch、
 HadoopMR、Kylin、Odps、SQL类任务(MySQL、PostgreSQL、Hive、Impala、Oracle、SQLServer、TiDB、greenplum、Inceptor、Kingbase、Presto)
 * 调度方式：同时支持Yarn/K8s
-* 计算引擎：同时支持Spark-2.1.x/2.4.x、/1.12（与Flink后续版本）
+* 计算引擎：同时支持Spark-2.1.x/2.4.x、Flink 1.12（与Flink后续版本）
 * 部署方式：同时支持Scheduler/Worker整合与分离部署
 * 功能支持：支持交易日历、事件驱动
 * 外部系统对接：支持Taier系统对接外部调度系统（AZKBAN、Control-M、DS调度）

website/docs/quickstart/deploy/backend.md

@@ -9,11 +9,11 @@ sidebar_label: 后端部署
 请登录 **MySQL** 数据库，创建名为 `taier` 数据库
 ### 表数据
 #### 版本升级
-低版本升级到高版本 执行高版本目录下的**increment.sql**
+低版本升级到高版本 执行高版本目录下的`increment.sql`
 
 如: 1.0升级到1.1 执行sql/1.1/1.1_increment.sql
 #### 初次部署
-直接执行sql下的**init.sql**创建新库
+直接执行sql下的`init.sql`创建新库
 ## 项目编译
 
 ### 编译脚本