+
+ 
+
+ 通过以上流程，分别创建部门表dept、员工表emp和分区员工表emp_partition，建表语句如下：
+
+```sql
+create external table if not exists default.dept(
+ deptno int,
+ dname string,
+ loc int
+)
+row format delimited fields terminated by '\t';
+
+create external table if not exists default.emp(
+ empno int,
+ ename string,
+ job string,
+ mgr int,
+ hiredate string,
+ sal double,
+ comm double,
+ deptno int
+)
+row format delimited fields terminated by '\t';
+
+create table if not exists emp_partition(
+ empno int,
+ ename string,
+ job string,
+ mgr int,
+ hiredate string,
+ sal double,
+ comm double,
+ deptno int
+)
+partitioned by (month string)
+row format delimited fields terminated by '\t';
+```
+
+**导入数据**
+
+目前需要通过后台手动批量导入数据，可以通过insert方法从页面插入数据
+
+```sql
+load data local inpath 'dept.txt' into table default.dept;
+load data local inpath 'emp.txt' into table default.emp;
+load data local inpath 'emp1.txt' into table default.emp_partition;
+load data local inpath 'emp2.txt' into table default.emp_partition;
+load data local inpath 'emp2.txt' into table default.emp_partition;
+```
+
+其它数据按照上述语句导入，样例数据文件路径在：`examples\ch3`
+
+## 2.2 基本SQL语法测试
+
+### 2.2.1 简单查询
+
+```sql
+select * from dept;
+```
+
+### 2.2.2 Join连接
+
+```sql
+select * from emp
+left join dept
+on emp.deptno = dept.deptno;
+```
+
+### 2.2.3 聚合函数
+
+```sql
+select dept.dname, avg(sal) as avg_salary
+from emp left join dept
+on emp.deptno = dept.deptno
+group by dept.dname;
+```
+
+### 2.2.4 内置函数
+
+```sql
+select ename, job,sal,
+rank() over(partition by job order by sal desc) sal_rank
+from emp;
+```
+
+### 2.2.5 分区表简单查询
+
+```sql
+show partitions emp_partition;
+select * from emp_partition where month='202001';
+```
+
+### 2.2.6 分区表联合查询
+
+```sql
+select * from emp_partition where month='202001'
+union
+select * from emp_partition where month='202002'
+union
+select * from emp_partition where month='202003'
+```
+
+## 2.3 UDF函数测试
+
+### 2.3.1 Jar包上传
+
+进入Scriptis页面后，右键目录路径上传jar包：
+
+ 
+
+测试样例jar包在`examples\ch3\rename.jar`
+
+### 4.3.2 自定义函数
+
+进入“UDF函数”选项（如1），右击“个人函数”目录，选择“新增函数”：
+
+
+
+输入函数名称、选择jar包、并填写注册格式、输入输出格式即可创建函数：
+
+ 
+
+
+
+获得的函数如下：
+
+ 
+
+### 4.3.3 利用自定义函数进行SQL查询
+
+完成函数注册后，可进入工作空间页面创建.hql文件使用函数：
+
+```sql
+select deptno,ename, rename(ename) as new_name
+from emp;
+```
diff --git a/docs/zh_CN/ch3/DSS_User_Tests3_SparkSQL.md b/docs/zh_CN/ch3/DSS_User_Tests3_SparkSQL.md
new file mode 100644
index 000000000..aaf2fb44d
--- /dev/null
+++ b/docs/zh_CN/ch3/DSS_User_Tests3_SparkSQL.md
@@ -0,0 +1,61 @@
+# DSS用户测试样例3：SparkSQL
+
+DSS用户测试样例的目的是为平台新用户提供一组测试样例，用于熟悉DSS的常见操作，并验证DSS平台的正确性
+
+
+
+## 3.1RDD与DataFrame转换
+
+### 3.1.1 RDD转为DataFrame
+
+```scala
+case class MyList(id:Int)
+
+val lis = List(1,2,3,4)
+
+val listRdd = sc.makeRDD(lis)
+import spark.implicits._
+val df = listRdd.map(value => MyList(value)).toDF()
+
+df.show()
+```
+
+### 3.1.2 DataFrame转为RDD
+
+```scala
+case class MyList(id:Int)
+
+val lis = List(1,2,3,4)
+val listRdd = sc.makeRDD(lis)
+import spark.implicits._
+val df = listRdd.map(value => MyList(value)).toDF()
+println("------------------")
+
+val dfToRdd = df.rdd
+
+dfToRdd.collect().foreach(print(_))
+```
+
+## 3.2 DSL语法风格实现
+
+```scala
+val df = df1.union(df2)
+val dfSelect = df.select($"department")
+dfSelect.show()
+```
+
+## 3.3 SQL语法风格实现(入口函数sqlContext)
+
+```scala
+val df = df1.union(df2)
+
+df.createOrReplaceTempView("dfTable")
+val innerSql = """
+ SELECT department
+ FROM dfTable
+ """
+val sqlDF = sqlContext.sql(innerSql)
+sqlDF.show()
+```
+
+
\ No newline at end of file
diff --git "a/docs/zh_CN/ch4/DSS\345\267\245\347\250\213\345\217\221\345\270\203\350\260\203\345\272\246\347\263\273\347\273\237\346\236\266\346\236\204\350\256\276\350\256\241.md" "b/docs/zh_CN/ch4/DSS\345\267\245\347\250\213\345\217\221\345\270\203\350\260\203\345\272\246\347\263\273\347\273\237\346\236\266\346\236\204\350\256\276\350\256\241.md"
index 14dbccac5..1dc37857d 100644
--- "a/docs/zh_CN/ch4/DSS\345\267\245\347\250\213\345\217\221\345\270\203\350\260\203\345\272\246\347\263\273\347\273\237\346\236\266\346\236\204\350\256\276\350\256\241.md"
+++ "b/docs/zh_CN/ch4/DSS\345\267\245\347\250\213\345\217\221\345\270\203\350\260\203\345\272\246\347\263\273\347\273\237\346\236\266\346\236\204\350\256\276\350\256\241.md"
@@ -17,10 +17,10 @@
（1）从数据库读取最新版本的工程、工作流信息，获取所有的保存在BML库工作流JSON文件。
-（2）将上面的数据库内容，JSON文件内容分别转成DSS中的DWSProject，DWSFlow，如果存在子flow，则需要一并设置到flow中，保持原来的层级关系和依赖关系，构建好DWSProject，其中包含了工程下所有的DWSFlow。
+（2）将上面的数据库内容，JSON文件内容分别转成DSS中的DSSProject，DSSFlow，如果存在子flow，则需要一并设置到flow中，保持原来的层级关系和依赖关系，构建好DSSProject，其中包含了工程下所有的DSSFlow。
一个工作流JSON包含了所有节点的定义，并存储了节点之间的依赖关系，以及工作流自身的属性信息。
-（3）将DWSProject经过工程转换器转成SchedulerProject，转成SchedulerProject的过程中，同时完成了DWSJSONFlow到SchedulerFlow的转换，也完成了DWSNode到SchedulerNode的转换。
+（3）将DSSProject经过工程转换器转成SchedulerProject，转成SchedulerProject的过程中，同时完成了DSSJSONFlow到SchedulerFlow的转换，也完成了DSSNode到SchedulerNode的转换。
（4）使用ProjectTuning对整个SchedulerProject工程进行tuning操作，用于完成工程发布前的整体调整操作，在Azkaban的实现中主要完成了工程的路径设置和工作流的存储路径设置。
diff --git a/dss-appjoint-auth/pom.xml b/dss-appjoint-auth/pom.xml
index fc09399d0..941a120d1 100644
--- a/dss-appjoint-auth/pom.xml
+++ b/dss-appjoint-auth/pom.xml
@@ -22,7 +22,7 @@