This is an automated email from the ASF dual-hosted git repository.
morningman pushed a commit to branch master
in repository https://gitbox.apache.org/repos/asf/doris-website.git
The following commit(s) were added to refs/heads/master by this push:
new a992c8f01d0 (docs)(fix) Fix deadlink of Lakehouse docs in version 2.1
and Dev (#608)
a992c8f01d0 is described below
commit a992c8f01d088aa2d866dc2269071f0383dddc95
Author: KassieZ <139741991+kass...@users.noreply.github.com>
AuthorDate: Tue Apr 30 21:08:22 2024 +0800
(docs)(fix) Fix deadlink of Lakehouse docs in version 2.1 and Dev (#608)
---
.../current/lakehouse/database/max-compute.md | 22 +++++-----
.../current/lakehouse/datalake-analytics/hive.md | 50 +++++++++++-----------
.../current/lakehouse/datalake-analytics/hudi.md | 16 +++----
.../current/lakehouse/datalake-analytics/paimon.md | 28 ++++++------
.../current/lakehouse/external-statistics.md | 12 +++---
.../current/lakehouse/lakehouse-overview.md | 26 +++++------
.../version-2.0/lakehouse/lakehouse-overview.md | 22 +++++-----
.../version-2.1/lakehouse/database/max-compute.md | 22 +++++-----
.../lakehouse/datalake-analytics/hive.md | 50 +++++++++++-----------
.../lakehouse/datalake-analytics/hudi.md | 16 +++----
.../lakehouse/datalake-analytics/paimon.md | 29 ++++++-------
.../version-2.1/lakehouse/external-statistics.md | 12 +++---
.../version-2.1/lakehouse/lakehouse-overview.md | 28 ++++++------
13 files changed, 164 insertions(+), 169 deletions(-)
diff --git
a/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/lakehouse/database/max-compute.md
b/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/lakehouse/database/max-compute.md
index 9ba66a2e9e7..275d843bf7b 100644
---
a/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/lakehouse/database/max-compute.md
+++
b/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/lakehouse/database/max-compute.md
@@ -27,13 +27,13 @@ under the License.
# 阿里云 MaxCompute
-MaxCompute是阿里云上的企业级SaaS（Software as a Service）模式云数据仓库。
+MaxCompute 是阿里云上的企业级 SaaS（Software as a Service）模式云数据仓库。
> [什么是
> MaxCompute](https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/product-overview/what-is-maxcompute?spm=a2c4g.11174283.0.i1)
## 使用须知
-1. Max Compute Catalog基于[Max Compute Tunnel
SDK](https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/overview-28?spm=a2c4g.11186623.0.0.376d66c2FNv6aS)开发。查询性能有一定限制。
-2. 在一次查询中，每个Scan都会创建Max Compute的DownloadSession对象，并行访问Max
Compute时性能会下降，建议使用Max Compute Catalog时，尽量减少查询的分区数量和数据大小。
+1. Max Compute Catalog 基于[Max Compute Tunnel
SDK](https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/overview-28?spm=a2c4g.11186623.0.0.376d66c2FNv6aS)开发。查询性能有一定限制。
+2. 在一次查询中，每个 Scan 都会创建 Max Compute 的 DownloadSession 对象，并行访问 Max Compute
时性能会下降，建议使用 Max Compute Catalog 时，尽量减少查询的分区数量和数据大小。
## 连接 Max Compute
@@ -47,31 +47,31 @@ CREATE CATALOG mc PROPERTIES (
);
```
-*
`mc.region`：MaxCompute开通的地域。可以从Endpoint中找到对应的Region，参阅[Endpoints](https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/endpoints?spm=a2c4g.11186623.0.0)。
-*
`mc.default.project`：MaxCompute项目。可以在[MaxCompute项目列表](https://maxcompute.console.aliyun.com/cn-beijing/project-list)中创建和管理。
+* `mc.region`：MaxCompute 开通的地域。可以从 Endpoint 中找到对应的
Region，参阅[Endpoints](https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/endpoints?spm=a2c4g.11186623.0.0)。
+* `mc.default.project`：MaxCompute 项目。可以在[MaxCompute
项目列表](https://maxcompute.console.aliyun.com/cn-beijing/project-list)中创建和管理。
* `mc.access_key`：AccessKey。可以在
[阿里云控制台](https://ram.console.aliyun.com/manage/ak) 中创建和管理。
* `mc.secret_key`：SecretKey。可以在
[阿里云控制台](https://ram.console.aliyun.com/manage/ak) 中创建和管理。
* `mc.public_access`: 当配置了`"mc.public_access"="true"`，可以开启公网访问，建议测试时使用。
## 限额
-连接MaxCompute时，按量付费的Quota查询并发和使用量有限，如需增加资源，请参照MaxCompute文档。参见[配额管理](https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/manage-quotas-in-the-new-maxcompute-console).
+连接 MaxCompute 时，按量付费的 Quota 查询并发和使用量有限，如需增加资源，请参照 MaxCompute
文档。参见[配额管理](https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/manage-quotas-in-the-new-maxcompute-console).
## 列类型映射
-和 Hive Catalog 一致，可参阅 [Hive Catalog](./hive.md) 中 **列类型映射** 一节。
+和 Hive Catalog 一致，可参阅 [Hive Catalog](../datalake-analytics/hive) 中 **列类型映射**
一节。
## 自定义服务地址
-默认情况下，Max Compute Catalog根据region去默认生成公网的endpoint。
+默认情况下，Max Compute Catalog 根据 region 去默认生成公网的 endpoint。
-除了默认的endpoint地址外，Max Compute Catalog也支持在属性中自定义服务地址。
+除了默认的 endpoint 地址外，Max Compute Catalog 也支持在属性中自定义服务地址。
使用以下两个属性：
* `mc.odps_endpoint`：Max Compute Endpoint。
-* `mc.tunnel_endpoint`: Tunnel Endpoint，Max Compute Catalog使用Tunnel SDK获取数据。
+* `mc.tunnel_endpoint`: Tunnel Endpoint，Max Compute Catalog 使用 Tunnel SDK 获取数据。
-Max Compute Endpoint和Tunnel
Endpoint的配置请参见[各地域及不同网络连接方式下的Endpoint](https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/endpoints)
+Max Compute Endpoint 和 Tunnel Endpoint 的配置请参见[各地域及不同网络连接方式下的
Endpoint](https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/endpoints)
示例：
diff --git
a/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/lakehouse/datalake-analytics/hive.md
b/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/lakehouse/datalake-analytics/hive.md
index 7e929d73870..8082bf53746 100644
---
a/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/lakehouse/datalake-analytics/hive.md
+++
b/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/lakehouse/datalake-analytics/hive.md
@@ -95,7 +95,7 @@ ViewFS 工作原理和参数配置可以参考 hadoop 相关文档，比如 http
### Hive On JuiceFS
-数据存储在JuiceFS，示例如下：
+数据存储在 JuiceFS，示例如下：
（需要把 `juicefs-hadoop-x.x.x.jar` 放在 `fe/lib/` 和 `apache_hdfs_broker/lib/` 下）
@@ -126,9 +126,9 @@ CREATE CATALOG hive PROPERTIES (
可选属性：
-* s3.connection.maximum： s3最大连接数，默认50
-* s3.connection.request.timeout：s3请求超时时间，默认3000ms
-* s3.connection.timeout： s3连接超时时间，默认1000ms
+* s3.connection.maximum：s3 最大连接数，默认 50
+* s3.connection.request.timeout：s3 请求超时时间，默认 3000ms
+* s3.connection.timeout：s3 连接超时时间，默认 1000ms
### Hive On OSS
@@ -168,7 +168,7 @@ CREATE CATALOG hive PROPERTIES (
### Hive With Glue
-> 连接Glue时，如果是在非EC2环境，需要将EC2环境里的 `~/.aws` 目录拷贝到当前环境里。也可以下载[AWS
Cli](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/getting-started-install.html)工具进行配置，这种方式也会在当前用户目录下创建`.aws`目录。
+> 连接 Glue 时，如果是在非 EC2 环境，需要将 EC2 环境里的 `~/.aws` 目录拷贝到当前环境里。也可以下载[AWS
Cli](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/getting-started-install.html)工具进行配置，这种方式也会在当前用户目录下创建`.aws`目录。
```sql
CREATE CATALOG hive PROPERTIES (
@@ -191,7 +191,7 @@ CREATE CATALOG hive PROPERTIES (
以上缓存信息不会持久化到 Doris 中，所以在 Doris 的 FE 节点重启、切主等操作，都可能导致缓存失效。缓存失效后，Doris 会直接访问
Hive MetaStore 获取信息，并重新填充缓存。
-元数据缓可以根据用户的需要，进行自动、手动，或配置 TTL（Time-to-Live） 的方式进行更新。
+元数据缓可以根据用户的需要，进行自动、手动，或配置 TTL（Time-to-Live）的方式进行更新。
### 默认行为和 TTL
@@ -217,7 +217,7 @@ CREATE CATALOG hive PROPERTIES (
### 手动刷新
-用户需要通过 [REFRESH](../../sql-manual/sql-reference/Utility-Statements/REFRESH.md)
命令手动刷新元数据。
+用户需要通过
[REFRESH](../../sql-manual/sql-statements/Utility-Statements/REFRESH.md)
命令手动刷新元数据。
1. REFRESH CATALOG：刷新指定 Catalog。
@@ -269,13 +269,13 @@ CREATE CATALOG hive PROPERTIES (
### 自动刷新
-自动刷新目前仅支持 Hive Metastore 元数据服务。通过让 FE 节点定时读取 HMS 的 notification event 来感知 Hive
表元数据的变更情况，目前支持处理如下event：
+自动刷新目前仅支持 Hive Metastore 元数据服务。通过让 FE 节点定时读取 HMS 的 notification event 来感知 Hive
表元数据的变更情况，目前支持处理如下 event：
|事件 | 事件行为和对应的动作 |
|---|---|
| CREATE DATABASE | 在对应数据目录下创建数据库。 |
| DROP DATABASE | 在对应数据目录下删除数据库。 |
-| ALTER DATABASE |
此事件的影响主要有更改数据库的属性信息，注释及默认存储位置等，这些改变不影响doris对外部数据目录的查询操作，因此目前会忽略此event。 |
+| ALTER DATABASE | 此事件的影响主要有更改数据库的属性信息，注释及默认存储位置等，这些改变不影响 doris
对外部数据目录的查询操作，因此目前会忽略此 event。 |
| CREATE TABLE | 在对应数据库下创建表。 |
| DROP TABLE | 在对应数据库下删除表，并失效表的缓存。 |
| ALTER TABLE | 如果是重命名，先删除旧名字的表，再用新名字创建表，否则失效该表的缓存。 |
@@ -283,17 +283,17 @@ CREATE CATALOG hive PROPERTIES (
| DROP PARTITION | 在对应表缓存的分区列表里删除分区，并失效该分区的缓存。 |
| ALTER PARTITION | 如果是重命名，先删除旧名字的分区，再用新名字创建分区，否则失效该分区的缓存。 |
-> 当导入数据导致文件变更,分区表会走ALTER PARTITION event逻辑，不分区表会走ALTER TABLE event逻辑。
+> 当导入数据导致文件变更，分区表会走 ALTER PARTITION event 逻辑，不分区表会走 ALTER TABLE event 逻辑。
>
-> 如果绕过HMS直接操作文件系统的话，HMS不会生成对应事件，doris因此也无法感知
+> 如果绕过 HMS 直接操作文件系统的话，HMS 不会生成对应事件，doris 因此也无法感知
该特性在 fe.conf 中有如下参数：
-1. `enable_hms_events_incremental_sync`: 是否开启元数据自动增量同步功能,默认关闭。
+1. `enable_hms_events_incremental_sync`: 是否开启元数据自动增量同步功能，默认关闭。
2. `hms_events_polling_interval_ms`: 读取 event 的间隔时间，默认值为 10000，单位：毫秒。
3. `hms_events_batch_size_per_rpc`: 每次读取 event 的最大数量，默认值为 500。
-如果想使用该特性(华为MRS除外)，需要更改HMS的 hive-site.xml 并重启HMS和HiveServer2：
+如果想使用该特性 (华为 MRS 除外)，需要更改 HMS 的 hive-site.xml 并重启 HMS 和 HiveServer2：
```
<property>
@@ -311,7 +311,7 @@ CREATE CATALOG hive PROPERTIES (
```
-华为的MRS需要更改hivemetastore-site.xml 并重启HMS和HiveServer2：
+华为的 MRS 需要更改 hivemetastore-site.xml 并重启 HMS 和 HiveServer2：
```
<property>
@@ -381,7 +381,7 @@ Doris 基于 Iceberg `FileIO` 接口实现了 Broker 查询 HMS Catalog
Iceberg
## 集成 Apache Ranger
-Apache Ranger是一个用来在Hadoop平台上进行监控，启用服务，以及全方位数据安全访问管理的安全框架。
+Apache Ranger 是一个用来在 Hadoop 平台上进行监控，启用服务，以及全方位数据安全访问管理的安全框架。
Doris 支持为指定的 External Hive Catalog 使用 Apache Ranger 进行鉴权。
@@ -400,15 +400,15 @@ Doris 支持为指定的 External Hive Catalog 使用 Apache Ranger 进行鉴权
"access_controller.class" =
"org.apache.doris.catalog.authorizer.ranger.hive.RangerHiveAccessControllerFactory",
```
- >注意:
+ >注意：
>
> `access_controller.properties.ranger.service.name` 指的是 service 的类型，例如
`hive`，`hdfs` 等。并不是配置文件中 `ranger.plugin.hive.service.name` 的值。
2. 配置所有 FE 环境：
- 1. 将 HMS conf
目录下的配置文件ranger-hive-audit.xml,ranger-hive-security.xml,ranger-policymgr-ssl.xml复制到
FE 的 conf 目录下。
+ 1. 将 HMS conf 目录下的配置文件
ranger-hive-audit.xml,ranger-hive-security.xml,ranger-policymgr-ssl.xml 复制到 FE
的 conf 目录下。
- 2. 修改 ranger-hive-security.xml 的属性,参考配置如下：
+ 2. 修改 ranger-hive-security.xml 的属性，参考配置如下：
```sql
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
@@ -469,15 +469,15 @@ Doris 支持为指定的 External Hive Catalog 使用 Apache Ranger 进行鉴权
### 最佳实践
-1. 在ranger端创建用户user1并授权db1.table1.col1的查询权限
+1. 在 ranger 端创建用户 user1 并授权 db1.table1.col1 的查询权限
-2. 在ranger端创建角色role1并授权db1.table1.col2的查询权限
+2. 在 ranger 端创建角色 role1 并授权 db1.table1.col2 的查询权限
-3. 在doris创建同名用户user1，user1将直接拥有db1.table1.col1的查询权限
+3. 在 doris 创建同名用户 user1，user1 将直接拥有 db1.table1.col1 的查询权限
-4. 在doris创建同名角色role1，并将role1分配给user1，user1将同时拥有db1.table1.col1和col2的查询权限
+4. 在 doris 创建同名角色 role1，并将 role1 分配给 user1，user1 将同时拥有 db1.table1.col1 和 col2
的查询权限
-5. Admin 和 Root 用户的权限不受Apache Ranger 的权限控制
+5. Admin 和 Root 用户的权限不受 Apache Ranger 的权限控制
## 连接 Kerberos 认证的 Hive 集群
@@ -549,13 +549,13 @@ CREATE CATALOG hive_krb_ha PROPERTIES (
### 问题排查
-如遇 Kerberos 认证问题，在设置了 JVM 参数 `-Dsun.security.krb5.debug=true` 后，会在 `fe.out` 或
`be.out` 中打印 Kerberos 认证相关信息。可以参考 [FAQ](../faq.md) 中的相关错误进行排查。
+如遇 Kerberos 认证问题，在设置了 JVM 参数 `-Dsun.security.krb5.debug=true` 后，会在 `fe.out` 或
`be.out` 中打印 Kerberos 认证相关信息。可以参考 [FAQ](../../faq/lakehouse-faq) 中的相关错误进行排查。
## Hive Transactional 表
Hive transactional 表是 Hive 中支持 ACID
语义的表。详情可见：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Hive+Transactions
### Hive Transactional 表支持情况：
-|表类型|在 Hive 中支持的操作|Hive 表属性|支持的Hive 版本|
+|表类型 | 在 Hive 中支持的操作|Hive 表属性 | 支持的 Hive 版本|
|---|---|---|---|
|Full-ACID Transactional Table |支持 Insert, Update, Delete
操作|'transactional'='true', 'transactional_properties'='insert_only'|3.x，2.x，其中
2.x 需要在 Hive 中执行完 major compaction 才可以加载|
|Insert-Only Transactional Table|只支持 Insert 操作|'transactional'='true'|3.x，2.x|
diff --git
a/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/lakehouse/datalake-analytics/hudi.md
b/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/lakehouse/datalake-analytics/hudi.md
index b7f2776e38d..a799c642e79 100644
---
a/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/lakehouse/datalake-analytics/hudi.md
+++
b/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/lakehouse/datalake-analytics/hudi.md
@@ -36,7 +36,7 @@ under the License.
| Copy On Write | Snapshot Query, Time Travel, Icremental Read |
| Merge On Read | Snapshot Queries, Read Optimized Queries, Time Travel,
Icremental Read |
-2. 目前支持 Hive Metastore 和兼容 Hive Metastore 类型(例如[AWS Glue](./hive.md)/[Alibaba
DLF](./dlf.md))的 Catalog。
+2. 目前支持 Hive Metastore 和兼容 Hive Metastore 类型 (例如[AWS Glue](./hive.md)/[Alibaba
DLF](./dlf.md)) 的 Catalog。
## 创建 Catalog
@@ -57,9 +57,9 @@ CREATE CATALOG hudi PROPERTIES (
可选配置参数：
-|参数名|说明|默认值|
+|参数名 | 说明 | 默认值|
|---|---|---|
-|use_hive_sync_partition|使用hms已同步的分区数据|false|
+|use_hive_sync_partition|使用 hms 已同步的分区数据|false|
## 列类型映射
@@ -71,7 +71,7 @@ Spark 在创建 hudi mor 表的时候，会创建 `_ro` 后缀的 read optimize
## 查询优化
-Doris 使用 parquet native reader 读取 COW 表的数据文件，使用 Java SDK(通过JNI调用hudi-bundle)
读取 MOR 表的数据文件。在 upsert 场景下，MOR 依然会有数据文件没有被更新，这部分文件可以通过 parquet native
reader读取，用户可以通过 [explain](../../advanced/best-practice/query-analysis.md) 命令查看
hudi scan 的执行计划，`hudiNativeReadSplits` 表示有多少 split 文件通过 parquet native reader
读取。
+Doris 使用 parquet native reader 读取 COW 表的数据文件，使用 Java SDK(通过 JNI 调用
hudi-bundle) 读取 MOR 表的数据文件。在 upsert 场景下，MOR 依然会有数据文件没有被更新，这部分文件可以通过 parquet
native reader 读取，用户可以通过 [explain](../../query/query-analysis/query-analysis)
命令查看 hudi scan 的执行计划，`hudiNativeReadSplits` 表示有多少 split 文件通过 parquet native
reader 读取。
```
|0:VHUDI_SCAN_NODE
|
| table: minbatch_mor_rt
|
@@ -81,7 +81,7 @@ Doris 使用 parquet native reader 读取 COW 表的数据文件，使用 Java S
| numNodes=6
|
| hudiNativeReadSplits=717/810
|
```
-用户可以通过 [profile](../../admin-manual/http-actions/fe/profile-action.md) 查看 Java
SDK 的性能，例如:
+用户可以通过 [profile](../../admin-manual/fe/profile-action) 查看 Java SDK 的性能，例如：
```
- HudiJniScanner: 0ns
- FillBlockTime: 31.29ms
@@ -98,7 +98,7 @@ Doris 使用 parquet native reader 读取 COW 表的数据文件，使用 Java S
每一次对 Hudi 表的写操作都会产生一个新的快照，Time Travel 支持读取 Hudi 表指定的
Snapshot。默认情况下，查询请求只会读取最新版本的快照。
-可以使用 `FOR TIME AS OF`
语句，根据快照的时间([时间格式](https://hudi.apache.org/docs/0.14.0/quick-start-guide/#timetravel)和Hudi官网保持一致)读取历史版本的数据。示例如下：
+可以使用 `FOR TIME AS OF` 语句，根据快照的时间
([时间格式](https://hudi.apache.org/docs/0.14.0/quick-start-guide/#timetravel)和
Hudi 官网保持一致) 读取历史版本的数据。示例如下：
```
SELECT * FROM hudi_tbl FOR TIME AS OF "2022-10-07 17:20:37";
SELECT * FROM hudi_tbl FOR TIME AS OF "20221007172037";
@@ -113,9 +113,9 @@ Doris 提供了 `@incr` 语法支持 Incremental Read:
```
SELECT * from hudi_table@incr('beginTime'='xxx', ['endTime'='xxx'],
['hoodie.read.timeline.holes.resolution.policy'='FAIL'], ...);
```
-`beginTime` 是必须的，时间格式和 hudi 官网
[hudi_table_changes](https://hudi.apache.org/docs/0.14.0/quick-start-guide/#incremental-query)
保持一致，支持 "earliest"。`endTime` 选填，默认最新commitTime。兼容 [Spark Read
Options](https://hudi.apache.org/docs/0.14.0/configurations#Read-Options)。
+`beginTime` 是必须的，时间格式和 hudi 官网
[hudi_table_changes](https://hudi.apache.org/docs/0.14.0/quick-start-guide/#incremental-query)
保持一致，支持 "earliest"。`endTime` 选填，默认最新 commitTime。兼容 [Spark Read
Options](https://hudi.apache.org/docs/0.14.0/configurations#Read-Options)。
-支持 Incremental Read
需要开启[新优化器](../../query-acceleration/nereids.md)，新优化器默认打开。通过 `desc` 查看执行计划，可以发现
Doris 将 `@incr` 转化为 `predicates` 下推给 `VHUDI_SCAN_NODE`:
+支持 Incremental Read 需要开启[新优化器](../../query/nereids/nereids)，新优化器默认打开。通过 `desc`
查看执行计划，可以发现 Doris 将 `@incr` 转化为 `predicates` 下推给 `VHUDI_SCAN_NODE`:
```
| 0:VHUDI_SCAN_NODE(113)
|
| table: lineitem_mor
|
diff --git
a/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/lakehouse/datalake-analytics/paimon.md
b/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/lakehouse/datalake-analytics/paimon.md
index 00f36bacebe..133b85e46c1 100644
---
a/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/lakehouse/datalake-analytics/paimon.md
+++
b/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/lakehouse/datalake-analytics/paimon.md
@@ -25,25 +25,23 @@ under the License.
-->
-# Paimon
-
-<version since="dev">
-</version>
## 使用须知
-1. 数据放在hdfs时，需要将 core-site.xml，hdfs-site.xml 和 hive-site.xml 放到 FE 和 BE 的
conf 目录下。优先读取 conf 目录下的 hadoop 配置文件，再读取环境变量 `HADOOP_CONF_DIR` 的相关配置文件。
-2. 当前适配的paimon版本为0.6.0
+1. 数据放在 hdfs 时，需要将 core-site.xml，hdfs-site.xml 和 hive-site.xml 放到 FE 和 BE 的
conf 目录下。优先读取 conf 目录下的 hadoop 配置文件，再读取环境变量 `HADOOP_CONF_DIR` 的相关配置文件。
+2. 当前适配的 paimon 版本为 0.6.0
## 创建 Catalog
-Paimon Catalog 当前支持两种类型的Metastore创建Catalog:
-* filesystem（默认），同时存储元数据和数据在filesystem。
-* hive metastore，它还将元数据存储在Hive metastore中。用户可以直接从Hive访问这些表。
+Paimon Catalog 当前支持两种类型的 Metastore 创建 Catalog:
+* filesystem（默认），同时存储元数据和数据在 filesystem。
+* hive metastore，它还将元数据存储在 Hive metastore 中。用户可以直接从 Hive 访问这些表。
-### 基于FileSystem创建Catalog
+### 基于 FileSystem 创建 Catalog
-> 2.0.1 及之前版本，请使用后面的 `基于Hive Metastore创建Catalog`。
+:::tips 提示
+2.0.1 及之前版本，请使用后面的 `基于Hive Metastore创建Catalog`。
+:::
#### HDFS
@@ -122,7 +120,7 @@ CREATE CATALOG `paimon_oss` PROPERTIES (
```
-### 基于Hive Metastore创建Catalog
+### 基于 Hive Metastore 创建 Catalog
```sql
CREATE CATALOG `paimon_hms` PROPERTIES (
@@ -172,8 +170,8 @@ CREATE CATALOG `paimon_kerberos` PROPERTIES (
| DecimalType(precision, scale) | Decimal(precision, scale) |
|
| TimestampType,LocalZonedTimestampType | DateTime |
|
| DateType | Date |
|
-| MapType | Map | 支持Map嵌套
|
-| ArrayType | Array |
支持Array嵌套 |
+| MapType | Map | 支持 Map
嵌套 |
+| ArrayType | Array | 支持 Array
嵌套 |
| VarBinaryType, BinaryType | Binary |
|
## 常见问题
@@ -181,7 +179,7 @@ CREATE CATALOG `paimon_kerberos` PROPERTIES (
1. Kerberos 问题
- 确保 principal 和 keytab 配置正确。
- - 需在 BE 节点启动定时任务（如 crontab），每隔一定时间（如 12小时），执行一次 `kinit -kt your_principal
your_keytab` 命令。
+ - 需在 BE 节点启动定时任务（如 crontab），每隔一定时间（如 12 小时），执行一次 `kinit -kt your_principal
your_keytab` 命令。
2. Unknown type value: UNSUPPORTED
diff --git
a/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/lakehouse/external-statistics.md
b/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/lakehouse/external-statistics.md
index e6d0ad95e00..610bf1a56b5 100644
---
a/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/lakehouse/external-statistics.md
+++
b/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/lakehouse/external-statistics.md
@@ -26,22 +26,22 @@ under the License.
# 外表统计信息
-外表统计信息的收集方式和收集内容与内表基本一致，详细信息可以参考[统计信息](../query-acceleration/statistics.md)。
-2.0.3版本之后，Hive外表支持了自动和采样收集。
+外表统计信息的收集方式和收集内容与内表基本一致，详细信息可以参考[统计信息](../query/nereids/statistics)。
+2.0.3 版本之后，Hive 外表支持了自动和采样收集。
# 注意事项
-1.
目前(2.0.3)只有Hive外表支持自动和采样收集。HMS类型的Iceberg和Hudi外表，以及JDBC外表只支持手动全量收集。其他类型的外表暂不支持统计信息收集。
+1. 目前 (2.0.3) 只有 Hive 外表支持自动和采样收集。HMS 类型的 Iceberg 和 Hudi 外表，以及 JDBC
外表只支持手动全量收集。其他类型的外表暂不支持统计信息收集。
-2. 外表默认关闭自动统计信息收集功能，需要在创建Catalog的时候添加属性来打开，或者通过设置Catalog属性来开启或关闭。
+2. 外表默认关闭自动统计信息收集功能，需要在创建 Catalog 的时候添加属性来打开，或者通过设置 Catalog 属性来开启或关闭。
-### 创建Catalog时打开自动收集的属性(默认是false）：
+### 创建 Catalog 时打开自动收集的属性 (默认是 false）：
```SQL
'enable.auto.analyze' = 'true'
```
-### 通过修改Catalog属性控制是否开启自动收集：
+### 通过修改 Catalog 属性控制是否开启自动收集：
```sql
ALTER CATALOG external_catalog SET PROPERTIES ('enable.auto.analyze'='true');
// 打开自动收集
diff --git
a/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/lakehouse/lakehouse-overview.md
b/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/lakehouse/lakehouse-overview.md
index e70053b4e68..53ebb8ace2a 100644
---
a/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/lakehouse/lakehouse-overview.md
+++
b/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/lakehouse/lakehouse-overview.md
@@ -172,13 +172,13 @@ Doris 通过收集统计信息有助于优化器了解数据分布特性，在
- External Catalog
- 可以通过 [CREATE
CATALOG](../../sql-manual/sql-reference/Data-Definition-Statements/Create/CREATE-CATALOG)
命令创建一个 External Catalog。创建后，可以通过 [SHOW
CATALOGS](../../sql-manual/sql-reference/Show-Statements/SHOW-CATALOGS)
命令查看已创建的 Catalog。
+ 可以通过 [CREATE
CATALOG](../sql-manual/sql-statements/Data-Definition-Statements/Create/CREATE-CATALOG)
命令创建一个 External Catalog。创建后，可以通过 [SHOW
CATALOGS](../sql-manual/sql-statements/Show-Statements/SHOW-CATALOGS) 命令查看已创建的
Catalog。
- 切换 Catalog
用户登录 Doris 后，默认进入 Internal Catalog，因此默认的使用和之前版本并无差别，可以直接使用 `SHOW
DATABASES`，`USE DB` 等命令查看和切换数据库。
- 用户可以通过 [SWITCH](../../sql-manual/sql-reference/Utility-Statements/SWITCH)
命令切换 Catalog。如：
+ 用户可以通过 [SWITCH](../sql-manual/sql-statements/Utility-Statements/SWITCH)
命令切换 Catalog。如：
```Plain
SWITCH internal;
@@ -189,7 +189,7 @@ Doris 通过收集统计信息有助于优化器了解数据分布特性，在
- 删除 Catalog
- 可以通过 [DROP
CATALOG](../../sql-manual/sql-reference/Data-Definition-Statements/Drop/DROP-CATALOG)
命令删除一个 External Catalog，Internal Catalog 无法删除。该操作仅会删除 Doris 中该 Catalog
的映射信息，并不会修改或变更任何外部数据目录的内容。
+ 可以通过 [DROP
CATALOG](../sql-manual/sql-statements/Data-Definition-Statements/Drop/DROP-CATALOG)
命令删除一个 External Catalog，Internal Catalog 无法删除。该操作仅会删除 Doris 中该 Catalog
的映射信息，并不会修改或变更任何外部数据目录的内容。
### 连接示例
@@ -197,7 +197,7 @@ Doris 通过收集统计信息有助于优化器了解数据分布特性，在
这里我们通过连接一个 Hive 集群说明如何使用 Catalog 功能。
-更多关于 Hive 的说明，请参阅：[Hive Catalog](../lakehouse/datalake/hive)
+更多关于 Hive 的说明，请参阅：[Hive Catalog](../lakehouse/datalake-analytics/hive)
**1. 创建 Catalog**
@@ -208,7 +208,7 @@ CREATE CATALOG hive PROPERTIES (
);
```
-更多查看：[CREATE CATALOG
语法帮助](../../sql-manual/sql-reference/Data-Definition-Statements/Create/CREATE-CATALOG)
+更多查看：[CREATE CATALOG
语法帮助](../sql-manual/sql-statements/Data-Definition-Statements/Create/CREATE-CATALOG)
**2. 查看 Catalog**
@@ -224,11 +224,11 @@ mysql> SHOW CATALOGS;
+-----------+-------------+----------+-----------+-------------------------+---------------------+------------------------+
```
-- [SHOW CATALOGS
语法帮助](../../sql-manual/sql-reference/Show-Statements/SHOW-CATALOGS)
+- [SHOW CATALOGS
语法帮助](../sql-manual/sql-statements/Show-Statements/SHOW-CATALOGS)
-- 可以通过 [SHOW CREATE
CATALOG](../../sql-manual/sql-reference/Show-Statements/SHOW-CREATE-CATALOG)
查看创建 Catalog 的语句。
+- 可以通过 [SHOW CREATE
CATALOG](../sql-manual/sql-statements/Show-Statements/SHOW-CREATE-CATALOG) 查看创建
Catalog 的语句。
-- 可以通过 [ALTER
CATALOG](../../sql-manual/sql-reference/Data-Definition-Statements/Alter/ALTER-CATALOG)
修改 Catalog 的属性。
+- 可以通过 [ALTER
CATALOG](../sql-manual/sql-statements/Data-Definition-Statements/Alter/ALTER-CATALOG)
修改 Catalog 的属性。
**4. 切换 Catalog**
@@ -251,7 +251,7 @@ mysql> SHOW DATABASES;
+-----------+
```
-查看更多：[SWITCH 语法帮助](../../sql-manual/sql-reference/Utility-Statements/SWITCH)
+查看更多：[SWITCH 语法帮助](../sql-manual/sql-statements/Utility-Statements/SWITCH)
**5. 使用 Catalog**
@@ -387,7 +387,7 @@ select k1, k4 from table; // Query OK.
使用 Doris 对 External Catalog 中库表进行访问时，默认情况下，依赖 Doris 自身的权限访问管理功能。
-Doris 的权限管理功能提供了对 Catalog 层级的扩展，具体可参阅
[权限管理](../../admin-manual/privilege-ldap/user-privilege) 文档。
+Doris 的权限管理功能提供了对 Catalog 层级的扩展，具体可参阅
[权限管理](../admin-manual/privilege-ldap/user-privilege) 文档。
用户也可以通过 `access_controller.class` 属性指定自定义的鉴权类。如通过指定：
@@ -395,7 +395,7 @@ Doris 的权限管理功能提供了对 Catalog 层级的扩展，具体可参
"access_controller.class" =
"org.apache.doris.catalog.authorizer.ranger.hive.RangerHiveAccessControllerFactory"
```
-则可以使用 Apache Range 对 Hive Catalog 进行鉴权管理。详细信息请参阅：[Hive
Catalog](../../lakehouse/datalake/hive)
+则可以使用 Apache Range 对 Hive Catalog 进行鉴权管理。详细信息请参阅：[Hive
Catalog](../lakehouse/datalake-analytics/hive)
### 指定需要同步的数据库
@@ -419,7 +419,7 @@ Doris 的权限管理功能提供了对 Catalog 层级的扩展，具体可参
#### 手动刷新
-用户需要通过 [REFRESH](../../sql-manual/sql-reference/Utility-Statements/REFRESH)
命令手动刷新元数据。
+用户需要通过 [REFRESH](../sql-manual/sql-statements/Utility-Statements/REFRESH)
命令手动刷新元数据。
#### 定时刷新
@@ -442,4 +442,4 @@ CREATE CATALOG es PROPERTIES (
#### 自动刷新
-自动刷新目前仅支持 [Hive Catalog](../lakehouse/datalake/hive)。
\ No newline at end of file
+自动刷新目前仅支持 [Hive Catalog](../lakehouse/datalake-analytics/hive)。
\ No newline at end of file
diff --git
a/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/version-2.0/lakehouse/lakehouse-overview.md
b/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/version-2.0/lakehouse/lakehouse-overview.md
index 737411a9331..f6452ef8563 100644
---
a/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/version-2.0/lakehouse/lakehouse-overview.md
+++
b/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/version-2.0/lakehouse/lakehouse-overview.md
@@ -172,13 +172,13 @@ Doris 通过收集统计信息有助于优化器了解数据分布特性，在
- External Catalog
- 可以通过 [CREATE
CATALOG](../../sql-manual/sql-reference/Data-Definition-Statements/Create/CREATE-CATALOG)
命令创建一个 External Catalog。创建后，可以通过 [SHOW
CATALOGS](../../sql-manual/sql-reference/Show-Statements/SHOW-CATALOGS)
命令查看已创建的 Catalog。
+ 可以通过 [CREATE
CATALOG](../sql-manual/sql-reference/Data-Definition-Statements/Create/CREATE-CATALOG)
命令创建一个 External Catalog。创建后，可以通过 [SHOW
CATALOGS](../sql-manual/sql-reference/Show-Statements/SHOW-CATALOGS) 命令查看已创建的
Catalog。
- 切换 Catalog
用户登录 Doris 后，默认进入 Internal Catalog，因此默认的使用和之前版本并无差别，可以直接使用 `SHOW
DATABASES`，`USE DB` 等命令查看和切换数据库。
- 用户可以通过 [SWITCH](../../sql-manual/sql-reference/Utility-Statements/SWITCH)
命令切换 Catalog。如：
+ 用户可以通过 [SWITCH](../sql-manual/sql-reference/Utility-Statements/SWITCH)
命令切换 Catalog。如：
```Plain
SWITCH internal;
@@ -189,7 +189,7 @@ Doris 通过收集统计信息有助于优化器了解数据分布特性，在
- 删除 Catalog
- 可以通过 [DROP
CATALOG](../../sql-manual/sql-reference/Data-Definition-Statements/Drop/DROP-CATALOG)
命令删除一个 External Catalog，Internal Catalog 无法删除。该操作仅会删除 Doris 中该 Catalog
的映射信息，并不会修改或变更任何外部数据目录的内容。
+ 可以通过 [DROP
CATALOG](../sql-manual/sql-reference/Data-Definition-Statements/Drop/DROP-CATALOG)
命令删除一个 External Catalog，Internal Catalog 无法删除。该操作仅会删除 Doris 中该 Catalog
的映射信息，并不会修改或变更任何外部数据目录的内容。
### 连接示例
@@ -208,7 +208,7 @@ CREATE CATALOG hive PROPERTIES (
);
```
-更多查看：[CREATE CATALOG
语法帮助](../../sql-manual/sql-reference/Data-Definition-Statements/Create/CREATE-CATALOG)
+更多查看：[CREATE CATALOG
语法帮助](../sql-manual/sql-reference/Data-Definition-Statements/Create/CREATE-CATALOG)
**2. 查看 Catalog**
@@ -224,11 +224,11 @@ mysql> SHOW CATALOGS;
+-----------+-------------+----------+-----------+-------------------------+---------------------+------------------------+
```
-- [SHOW CATALOGS
语法帮助](../../sql-manual/sql-reference/Show-Statements/SHOW-CATALOGS)
+- [SHOW CATALOGS
语法帮助](../sql-manual/sql-reference/Show-Statements/SHOW-CATALOGS)
-- 可以通过 [SHOW CREATE
CATALOG](../../sql-manual/sql-reference/Show-Statements/SHOW-CREATE-CATALOG)
查看创建 Catalog 的语句。
+- 可以通过 [SHOW CREATE
CATALOG](../sql-manual/sql-reference/Show-Statements/SHOW-CREATE-CATALOG) 查看创建
Catalog 的语句。
-- 可以通过 [ALTER
CATALOG](../../sql-manual/sql-reference/Data-Definition-Statements/Alter/ALTER-CATALOG)
修改 Catalog 的属性。
+- 可以通过 [ALTER
CATALOG](../sql-manual/sql-reference/Data-Definition-Statements/Alter/ALTER-CATALOG)
修改 Catalog 的属性。
**4. 切换 Catalog**
@@ -251,7 +251,7 @@ mysql> SHOW DATABASES;
+-----------+
```
-查看更多：[SWITCH 语法帮助](../../sql-manual/sql-reference/Utility-Statements/SWITCH)
+查看更多：[SWITCH 语法帮助](../sql-manual/sql-reference/Utility-Statements/SWITCH)
**5. 使用 Catalog**
@@ -387,7 +387,7 @@ select k1, k4 from table; // Query OK.
使用 Doris 对 External Catalog 中库表进行访问时，默认情况下，依赖 Doris 自身的权限访问管理功能。
-Doris 的权限管理功能提供了对 Catalog 层级的扩展，具体可参阅
[权限管理](../../admin-manual/privilege-ldap/user-privilege) 文档。
+Doris 的权限管理功能提供了对 Catalog 层级的扩展，具体可参阅
[权限管理](../admin-manual/privilege-ldap/user-privilege) 文档。
用户也可以通过 `access_controller.class` 属性指定自定义的鉴权类。如通过指定：
@@ -395,7 +395,7 @@ Doris 的权限管理功能提供了对 Catalog 层级的扩展，具体可参
"access_controller.class" =
"org.apache.doris.catalog.authorizer.RangerHiveAccessControllerFactory"
```
-则可以使用 Apache Range 对 Hive Catalog 进行鉴权管理。详细信息请参阅：[Hive
Catalog](../../lakehouse/datalake/hive)
+则可以使用 Apache Range 对 Hive Catalog 进行鉴权管理。详细信息请参阅：[Hive
Catalog](../lakehouse/datalake/hive)
### 指定需要同步的数据库
@@ -419,7 +419,7 @@ Doris 的权限管理功能提供了对 Catalog 层级的扩展，具体可参
#### 手动刷新
-用户需要通过 [REFRESH](../../sql-manual/sql-reference/Utility-Statements/REFRESH)
命令手动刷新元数据。
+用户需要通过 [REFRESH](../sql-manual/sql-reference/Utility-Statements/REFRESH)
命令手动刷新元数据。
#### 定时刷新
diff --git
a/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/version-2.1/lakehouse/database/max-compute.md
b/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/version-2.1/lakehouse/database/max-compute.md
index 9ba66a2e9e7..275d843bf7b 100644
---
a/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/version-2.1/lakehouse/database/max-compute.md
+++
b/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/version-2.1/lakehouse/database/max-compute.md
@@ -27,13 +27,13 @@ under the License.
# 阿里云 MaxCompute
-MaxCompute是阿里云上的企业级SaaS（Software as a Service）模式云数据仓库。
+MaxCompute 是阿里云上的企业级 SaaS（Software as a Service）模式云数据仓库。
> [什么是
> MaxCompute](https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/product-overview/what-is-maxcompute?spm=a2c4g.11174283.0.i1)
## 使用须知
-1. Max Compute Catalog基于[Max Compute Tunnel
SDK](https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/overview-28?spm=a2c4g.11186623.0.0.376d66c2FNv6aS)开发。查询性能有一定限制。
-2. 在一次查询中，每个Scan都会创建Max Compute的DownloadSession对象，并行访问Max
Compute时性能会下降，建议使用Max Compute Catalog时，尽量减少查询的分区数量和数据大小。
+1. Max Compute Catalog 基于[Max Compute Tunnel
SDK](https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/overview-28?spm=a2c4g.11186623.0.0.376d66c2FNv6aS)开发。查询性能有一定限制。
+2. 在一次查询中，每个 Scan 都会创建 Max Compute 的 DownloadSession 对象，并行访问 Max Compute
时性能会下降，建议使用 Max Compute Catalog 时，尽量减少查询的分区数量和数据大小。
## 连接 Max Compute
@@ -47,31 +47,31 @@ CREATE CATALOG mc PROPERTIES (
);
```
-*
`mc.region`：MaxCompute开通的地域。可以从Endpoint中找到对应的Region，参阅[Endpoints](https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/endpoints?spm=a2c4g.11186623.0.0)。
-*
`mc.default.project`：MaxCompute项目。可以在[MaxCompute项目列表](https://maxcompute.console.aliyun.com/cn-beijing/project-list)中创建和管理。
+* `mc.region`：MaxCompute 开通的地域。可以从 Endpoint 中找到对应的
Region，参阅[Endpoints](https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/endpoints?spm=a2c4g.11186623.0.0)。
+* `mc.default.project`：MaxCompute 项目。可以在[MaxCompute
项目列表](https://maxcompute.console.aliyun.com/cn-beijing/project-list)中创建和管理。
* `mc.access_key`：AccessKey。可以在
[阿里云控制台](https://ram.console.aliyun.com/manage/ak) 中创建和管理。
* `mc.secret_key`：SecretKey。可以在
[阿里云控制台](https://ram.console.aliyun.com/manage/ak) 中创建和管理。
* `mc.public_access`: 当配置了`"mc.public_access"="true"`，可以开启公网访问，建议测试时使用。
## 限额
-连接MaxCompute时，按量付费的Quota查询并发和使用量有限，如需增加资源，请参照MaxCompute文档。参见[配额管理](https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/manage-quotas-in-the-new-maxcompute-console).
+连接 MaxCompute 时，按量付费的 Quota 查询并发和使用量有限，如需增加资源，请参照 MaxCompute
文档。参见[配额管理](https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/manage-quotas-in-the-new-maxcompute-console).
## 列类型映射
-和 Hive Catalog 一致，可参阅 [Hive Catalog](./hive.md) 中 **列类型映射** 一节。
+和 Hive Catalog 一致，可参阅 [Hive Catalog](../datalake-analytics/hive) 中 **列类型映射**
一节。
## 自定义服务地址
-默认情况下，Max Compute Catalog根据region去默认生成公网的endpoint。
+默认情况下，Max Compute Catalog 根据 region 去默认生成公网的 endpoint。
-除了默认的endpoint地址外，Max Compute Catalog也支持在属性中自定义服务地址。
+除了默认的 endpoint 地址外，Max Compute Catalog 也支持在属性中自定义服务地址。
使用以下两个属性：
* `mc.odps_endpoint`：Max Compute Endpoint。
-* `mc.tunnel_endpoint`: Tunnel Endpoint，Max Compute Catalog使用Tunnel SDK获取数据。
+* `mc.tunnel_endpoint`: Tunnel Endpoint，Max Compute Catalog 使用 Tunnel SDK 获取数据。
-Max Compute Endpoint和Tunnel
Endpoint的配置请参见[各地域及不同网络连接方式下的Endpoint](https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/endpoints)
+Max Compute Endpoint 和 Tunnel Endpoint 的配置请参见[各地域及不同网络连接方式下的
Endpoint](https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/endpoints)
示例：
diff --git
a/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/version-2.1/lakehouse/datalake-analytics/hive.md
b/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/version-2.1/lakehouse/datalake-analytics/hive.md
index 7e929d73870..8082bf53746 100644
---
a/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/version-2.1/lakehouse/datalake-analytics/hive.md
+++
b/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/version-2.1/lakehouse/datalake-analytics/hive.md
@@ -95,7 +95,7 @@ ViewFS 工作原理和参数配置可以参考 hadoop 相关文档，比如 http
### Hive On JuiceFS
-数据存储在JuiceFS，示例如下：
+数据存储在 JuiceFS，示例如下：
（需要把 `juicefs-hadoop-x.x.x.jar` 放在 `fe/lib/` 和 `apache_hdfs_broker/lib/` 下）
@@ -126,9 +126,9 @@ CREATE CATALOG hive PROPERTIES (
可选属性：
-* s3.connection.maximum： s3最大连接数，默认50
-* s3.connection.request.timeout：s3请求超时时间，默认3000ms
-* s3.connection.timeout： s3连接超时时间，默认1000ms
+* s3.connection.maximum：s3 最大连接数，默认 50
+* s3.connection.request.timeout：s3 请求超时时间，默认 3000ms
+* s3.connection.timeout：s3 连接超时时间，默认 1000ms
### Hive On OSS
@@ -168,7 +168,7 @@ CREATE CATALOG hive PROPERTIES (
### Hive With Glue
-> 连接Glue时，如果是在非EC2环境，需要将EC2环境里的 `~/.aws` 目录拷贝到当前环境里。也可以下载[AWS
Cli](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/getting-started-install.html)工具进行配置，这种方式也会在当前用户目录下创建`.aws`目录。
+> 连接 Glue 时，如果是在非 EC2 环境，需要将 EC2 环境里的 `~/.aws` 目录拷贝到当前环境里。也可以下载[AWS
Cli](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/getting-started-install.html)工具进行配置，这种方式也会在当前用户目录下创建`.aws`目录。
```sql
CREATE CATALOG hive PROPERTIES (
@@ -191,7 +191,7 @@ CREATE CATALOG hive PROPERTIES (
以上缓存信息不会持久化到 Doris 中，所以在 Doris 的 FE 节点重启、切主等操作，都可能导致缓存失效。缓存失效后，Doris 会直接访问
Hive MetaStore 获取信息，并重新填充缓存。
-元数据缓可以根据用户的需要，进行自动、手动，或配置 TTL（Time-to-Live） 的方式进行更新。
+元数据缓可以根据用户的需要，进行自动、手动，或配置 TTL（Time-to-Live）的方式进行更新。
### 默认行为和 TTL
@@ -217,7 +217,7 @@ CREATE CATALOG hive PROPERTIES (
### 手动刷新
-用户需要通过 [REFRESH](../../sql-manual/sql-reference/Utility-Statements/REFRESH.md)
命令手动刷新元数据。
+用户需要通过
[REFRESH](../../sql-manual/sql-statements/Utility-Statements/REFRESH.md)
命令手动刷新元数据。
1. REFRESH CATALOG：刷新指定 Catalog。
@@ -269,13 +269,13 @@ CREATE CATALOG hive PROPERTIES (
### 自动刷新
-自动刷新目前仅支持 Hive Metastore 元数据服务。通过让 FE 节点定时读取 HMS 的 notification event 来感知 Hive
表元数据的变更情况，目前支持处理如下event：
+自动刷新目前仅支持 Hive Metastore 元数据服务。通过让 FE 节点定时读取 HMS 的 notification event 来感知 Hive
表元数据的变更情况，目前支持处理如下 event：
|事件 | 事件行为和对应的动作 |
|---|---|
| CREATE DATABASE | 在对应数据目录下创建数据库。 |
| DROP DATABASE | 在对应数据目录下删除数据库。 |
-| ALTER DATABASE |
此事件的影响主要有更改数据库的属性信息，注释及默认存储位置等，这些改变不影响doris对外部数据目录的查询操作，因此目前会忽略此event。 |
+| ALTER DATABASE | 此事件的影响主要有更改数据库的属性信息，注释及默认存储位置等，这些改变不影响 doris
对外部数据目录的查询操作，因此目前会忽略此 event。 |
| CREATE TABLE | 在对应数据库下创建表。 |
| DROP TABLE | 在对应数据库下删除表，并失效表的缓存。 |
| ALTER TABLE | 如果是重命名，先删除旧名字的表，再用新名字创建表，否则失效该表的缓存。 |
@@ -283,17 +283,17 @@ CREATE CATALOG hive PROPERTIES (
| DROP PARTITION | 在对应表缓存的分区列表里删除分区，并失效该分区的缓存。 |
| ALTER PARTITION | 如果是重命名，先删除旧名字的分区，再用新名字创建分区，否则失效该分区的缓存。 |
-> 当导入数据导致文件变更,分区表会走ALTER PARTITION event逻辑，不分区表会走ALTER TABLE event逻辑。
+> 当导入数据导致文件变更，分区表会走 ALTER PARTITION event 逻辑，不分区表会走 ALTER TABLE event 逻辑。
>
-> 如果绕过HMS直接操作文件系统的话，HMS不会生成对应事件，doris因此也无法感知
+> 如果绕过 HMS 直接操作文件系统的话，HMS 不会生成对应事件，doris 因此也无法感知
该特性在 fe.conf 中有如下参数：
-1. `enable_hms_events_incremental_sync`: 是否开启元数据自动增量同步功能,默认关闭。
+1. `enable_hms_events_incremental_sync`: 是否开启元数据自动增量同步功能，默认关闭。
2. `hms_events_polling_interval_ms`: 读取 event 的间隔时间，默认值为 10000，单位：毫秒。
3. `hms_events_batch_size_per_rpc`: 每次读取 event 的最大数量，默认值为 500。
-如果想使用该特性(华为MRS除外)，需要更改HMS的 hive-site.xml 并重启HMS和HiveServer2：
+如果想使用该特性 (华为 MRS 除外)，需要更改 HMS 的 hive-site.xml 并重启 HMS 和 HiveServer2：
```
<property>
@@ -311,7 +311,7 @@ CREATE CATALOG hive PROPERTIES (
```
-华为的MRS需要更改hivemetastore-site.xml 并重启HMS和HiveServer2：
+华为的 MRS 需要更改 hivemetastore-site.xml 并重启 HMS 和 HiveServer2：
```
<property>
@@ -381,7 +381,7 @@ Doris 基于 Iceberg `FileIO` 接口实现了 Broker 查询 HMS Catalog
Iceberg
## 集成 Apache Ranger
-Apache Ranger是一个用来在Hadoop平台上进行监控，启用服务，以及全方位数据安全访问管理的安全框架。
+Apache Ranger 是一个用来在 Hadoop 平台上进行监控，启用服务，以及全方位数据安全访问管理的安全框架。
Doris 支持为指定的 External Hive Catalog 使用 Apache Ranger 进行鉴权。
@@ -400,15 +400,15 @@ Doris 支持为指定的 External Hive Catalog 使用 Apache Ranger 进行鉴权
"access_controller.class" =
"org.apache.doris.catalog.authorizer.ranger.hive.RangerHiveAccessControllerFactory",
```
- >注意:
+ >注意：
>
> `access_controller.properties.ranger.service.name` 指的是 service 的类型，例如
`hive`，`hdfs` 等。并不是配置文件中 `ranger.plugin.hive.service.name` 的值。
2. 配置所有 FE 环境：
- 1. 将 HMS conf
目录下的配置文件ranger-hive-audit.xml,ranger-hive-security.xml,ranger-policymgr-ssl.xml复制到
FE 的 conf 目录下。
+ 1. 将 HMS conf 目录下的配置文件
ranger-hive-audit.xml,ranger-hive-security.xml,ranger-policymgr-ssl.xml 复制到 FE
的 conf 目录下。
- 2. 修改 ranger-hive-security.xml 的属性,参考配置如下：
+ 2. 修改 ranger-hive-security.xml 的属性，参考配置如下：
```sql
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
@@ -469,15 +469,15 @@ Doris 支持为指定的 External Hive Catalog 使用 Apache Ranger 进行鉴权
### 最佳实践
-1. 在ranger端创建用户user1并授权db1.table1.col1的查询权限
+1. 在 ranger 端创建用户 user1 并授权 db1.table1.col1 的查询权限
-2. 在ranger端创建角色role1并授权db1.table1.col2的查询权限
+2. 在 ranger 端创建角色 role1 并授权 db1.table1.col2 的查询权限
-3. 在doris创建同名用户user1，user1将直接拥有db1.table1.col1的查询权限
+3. 在 doris 创建同名用户 user1，user1 将直接拥有 db1.table1.col1 的查询权限
-4. 在doris创建同名角色role1，并将role1分配给user1，user1将同时拥有db1.table1.col1和col2的查询权限
+4. 在 doris 创建同名角色 role1，并将 role1 分配给 user1，user1 将同时拥有 db1.table1.col1 和 col2
的查询权限
-5. Admin 和 Root 用户的权限不受Apache Ranger 的权限控制
+5. Admin 和 Root 用户的权限不受 Apache Ranger 的权限控制
## 连接 Kerberos 认证的 Hive 集群
@@ -549,13 +549,13 @@ CREATE CATALOG hive_krb_ha PROPERTIES (
### 问题排查
-如遇 Kerberos 认证问题，在设置了 JVM 参数 `-Dsun.security.krb5.debug=true` 后，会在 `fe.out` 或
`be.out` 中打印 Kerberos 认证相关信息。可以参考 [FAQ](../faq.md) 中的相关错误进行排查。
+如遇 Kerberos 认证问题，在设置了 JVM 参数 `-Dsun.security.krb5.debug=true` 后，会在 `fe.out` 或
`be.out` 中打印 Kerberos 认证相关信息。可以参考 [FAQ](../../faq/lakehouse-faq) 中的相关错误进行排查。
## Hive Transactional 表
Hive transactional 表是 Hive 中支持 ACID
语义的表。详情可见：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Hive+Transactions
### Hive Transactional 表支持情况：
-|表类型|在 Hive 中支持的操作|Hive 表属性|支持的Hive 版本|
+|表类型 | 在 Hive 中支持的操作|Hive 表属性 | 支持的 Hive 版本|
|---|---|---|---|
|Full-ACID Transactional Table |支持 Insert, Update, Delete
操作|'transactional'='true', 'transactional_properties'='insert_only'|3.x，2.x，其中
2.x 需要在 Hive 中执行完 major compaction 才可以加载|
|Insert-Only Transactional Table|只支持 Insert 操作|'transactional'='true'|3.x，2.x|
diff --git
a/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/version-2.1/lakehouse/datalake-analytics/hudi.md
b/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/version-2.1/lakehouse/datalake-analytics/hudi.md
index b7f2776e38d..a799c642e79 100644
---
a/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/version-2.1/lakehouse/datalake-analytics/hudi.md
+++
b/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/version-2.1/lakehouse/datalake-analytics/hudi.md
@@ -36,7 +36,7 @@ under the License.
| Copy On Write | Snapshot Query, Time Travel, Icremental Read |
| Merge On Read | Snapshot Queries, Read Optimized Queries, Time Travel,
Icremental Read |
-2. 目前支持 Hive Metastore 和兼容 Hive Metastore 类型(例如[AWS Glue](./hive.md)/[Alibaba
DLF](./dlf.md))的 Catalog。
+2. 目前支持 Hive Metastore 和兼容 Hive Metastore 类型 (例如[AWS Glue](./hive.md)/[Alibaba
DLF](./dlf.md)) 的 Catalog。
## 创建 Catalog
@@ -57,9 +57,9 @@ CREATE CATALOG hudi PROPERTIES (
可选配置参数：
-|参数名|说明|默认值|
+|参数名 | 说明 | 默认值|
|---|---|---|
-|use_hive_sync_partition|使用hms已同步的分区数据|false|
+|use_hive_sync_partition|使用 hms 已同步的分区数据|false|
## 列类型映射
@@ -71,7 +71,7 @@ Spark 在创建 hudi mor 表的时候，会创建 `_ro` 后缀的 read optimize
## 查询优化
-Doris 使用 parquet native reader 读取 COW 表的数据文件，使用 Java SDK(通过JNI调用hudi-bundle)
读取 MOR 表的数据文件。在 upsert 场景下，MOR 依然会有数据文件没有被更新，这部分文件可以通过 parquet native
reader读取，用户可以通过 [explain](../../advanced/best-practice/query-analysis.md) 命令查看
hudi scan 的执行计划，`hudiNativeReadSplits` 表示有多少 split 文件通过 parquet native reader
读取。
+Doris 使用 parquet native reader 读取 COW 表的数据文件，使用 Java SDK(通过 JNI 调用
hudi-bundle) 读取 MOR 表的数据文件。在 upsert 场景下，MOR 依然会有数据文件没有被更新，这部分文件可以通过 parquet
native reader 读取，用户可以通过 [explain](../../query/query-analysis/query-analysis)
命令查看 hudi scan 的执行计划，`hudiNativeReadSplits` 表示有多少 split 文件通过 parquet native
reader 读取。
```
|0:VHUDI_SCAN_NODE
|
| table: minbatch_mor_rt
|
@@ -81,7 +81,7 @@ Doris 使用 parquet native reader 读取 COW 表的数据文件，使用 Java S
| numNodes=6
|
| hudiNativeReadSplits=717/810
|
```
-用户可以通过 [profile](../../admin-manual/http-actions/fe/profile-action.md) 查看 Java
SDK 的性能，例如:
+用户可以通过 [profile](../../admin-manual/fe/profile-action) 查看 Java SDK 的性能，例如：
```
- HudiJniScanner: 0ns
- FillBlockTime: 31.29ms
@@ -98,7 +98,7 @@ Doris 使用 parquet native reader 读取 COW 表的数据文件，使用 Java S
每一次对 Hudi 表的写操作都会产生一个新的快照，Time Travel 支持读取 Hudi 表指定的
Snapshot。默认情况下，查询请求只会读取最新版本的快照。
-可以使用 `FOR TIME AS OF`
语句，根据快照的时间([时间格式](https://hudi.apache.org/docs/0.14.0/quick-start-guide/#timetravel)和Hudi官网保持一致)读取历史版本的数据。示例如下：
+可以使用 `FOR TIME AS OF` 语句，根据快照的时间
([时间格式](https://hudi.apache.org/docs/0.14.0/quick-start-guide/#timetravel)和
Hudi 官网保持一致) 读取历史版本的数据。示例如下：
```
SELECT * FROM hudi_tbl FOR TIME AS OF "2022-10-07 17:20:37";
SELECT * FROM hudi_tbl FOR TIME AS OF "20221007172037";
@@ -113,9 +113,9 @@ Doris 提供了 `@incr` 语法支持 Incremental Read:
```
SELECT * from hudi_table@incr('beginTime'='xxx', ['endTime'='xxx'],
['hoodie.read.timeline.holes.resolution.policy'='FAIL'], ...);
```
-`beginTime` 是必须的，时间格式和 hudi 官网
[hudi_table_changes](https://hudi.apache.org/docs/0.14.0/quick-start-guide/#incremental-query)
保持一致，支持 "earliest"。`endTime` 选填，默认最新commitTime。兼容 [Spark Read
Options](https://hudi.apache.org/docs/0.14.0/configurations#Read-Options)。
+`beginTime` 是必须的，时间格式和 hudi 官网
[hudi_table_changes](https://hudi.apache.org/docs/0.14.0/quick-start-guide/#incremental-query)
保持一致，支持 "earliest"。`endTime` 选填，默认最新 commitTime。兼容 [Spark Read
Options](https://hudi.apache.org/docs/0.14.0/configurations#Read-Options)。
-支持 Incremental Read
需要开启[新优化器](../../query-acceleration/nereids.md)，新优化器默认打开。通过 `desc` 查看执行计划，可以发现
Doris 将 `@incr` 转化为 `predicates` 下推给 `VHUDI_SCAN_NODE`:
+支持 Incremental Read 需要开启[新优化器](../../query/nereids/nereids)，新优化器默认打开。通过 `desc`
查看执行计划，可以发现 Doris 将 `@incr` 转化为 `predicates` 下推给 `VHUDI_SCAN_NODE`:
```
| 0:VHUDI_SCAN_NODE(113)
|
| table: lineitem_mor
|
diff --git
a/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/version-2.1/lakehouse/datalake-analytics/paimon.md
b/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/version-2.1/lakehouse/datalake-analytics/paimon.md
index 00f36bacebe..58615fd6926 100644
---
a/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/version-2.1/lakehouse/datalake-analytics/paimon.md
+++
b/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/version-2.1/lakehouse/datalake-analytics/paimon.md
@@ -25,25 +25,22 @@ under the License.
-->
-# Paimon
-
-<version since="dev">
-</version>
-
## 使用须知
-1. 数据放在hdfs时，需要将 core-site.xml，hdfs-site.xml 和 hive-site.xml 放到 FE 和 BE 的
conf 目录下。优先读取 conf 目录下的 hadoop 配置文件，再读取环境变量 `HADOOP_CONF_DIR` 的相关配置文件。
-2. 当前适配的paimon版本为0.6.0
+1. 数据放在 hdfs 时，需要将 core-site.xml，hdfs-site.xml 和 hive-site.xml 放到 FE 和 BE 的
conf 目录下。优先读取 conf 目录下的 hadoop 配置文件，再读取环境变量 `HADOOP_CONF_DIR` 的相关配置文件。
+2. 当前适配的 paimon 版本为 0.6.0
## 创建 Catalog
-Paimon Catalog 当前支持两种类型的Metastore创建Catalog:
-* filesystem（默认），同时存储元数据和数据在filesystem。
-* hive metastore，它还将元数据存储在Hive metastore中。用户可以直接从Hive访问这些表。
+Paimon Catalog 当前支持两种类型的 Metastore 创建 Catalog:
+* filesystem（默认），同时存储元数据和数据在 filesystem。
+* hive metastore，它还将元数据存储在 Hive metastore 中。用户可以直接从 Hive 访问这些表。
-### 基于FileSystem创建Catalog
+### 基于 FileSystem 创建 Catalog
-> 2.0.1 及之前版本，请使用后面的 `基于Hive Metastore创建Catalog`。
+:::tips 提示
+2.0.1 及之前版本，请使用后面的 `基于Hive Metastore创建Catalog`。
+:::
#### HDFS
@@ -122,7 +119,7 @@ CREATE CATALOG `paimon_oss` PROPERTIES (
```
-### 基于Hive Metastore创建Catalog
+### 基于 Hive Metastore 创建 Catalog
```sql
CREATE CATALOG `paimon_hms` PROPERTIES (
@@ -172,8 +169,8 @@ CREATE CATALOG `paimon_kerberos` PROPERTIES (
| DecimalType(precision, scale) | Decimal(precision, scale) |
|
| TimestampType,LocalZonedTimestampType | DateTime |
|
| DateType | Date |
|
-| MapType | Map | 支持Map嵌套
|
-| ArrayType | Array |
支持Array嵌套 |
+| MapType | Map | 支持 Map
嵌套 |
+| ArrayType | Array | 支持 Array
嵌套 |
| VarBinaryType, BinaryType | Binary |
|
## 常见问题
@@ -181,7 +178,7 @@ CREATE CATALOG `paimon_kerberos` PROPERTIES (
1. Kerberos 问题
- 确保 principal 和 keytab 配置正确。
- - 需在 BE 节点启动定时任务（如 crontab），每隔一定时间（如 12小时），执行一次 `kinit -kt your_principal
your_keytab` 命令。
+ - 需在 BE 节点启动定时任务（如 crontab），每隔一定时间（如 12 小时），执行一次 `kinit -kt your_principal
your_keytab` 命令。
2. Unknown type value: UNSUPPORTED
diff --git
a/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/version-2.1/lakehouse/external-statistics.md
b/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/version-2.1/lakehouse/external-statistics.md
index e6d0ad95e00..610bf1a56b5 100644
---
a/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/version-2.1/lakehouse/external-statistics.md
+++
b/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/version-2.1/lakehouse/external-statistics.md
@@ -26,22 +26,22 @@ under the License.
# 外表统计信息
-外表统计信息的收集方式和收集内容与内表基本一致，详细信息可以参考[统计信息](../query-acceleration/statistics.md)。
-2.0.3版本之后，Hive外表支持了自动和采样收集。
+外表统计信息的收集方式和收集内容与内表基本一致，详细信息可以参考[统计信息](../query/nereids/statistics)。
+2.0.3 版本之后，Hive 外表支持了自动和采样收集。
# 注意事项
-1.
目前(2.0.3)只有Hive外表支持自动和采样收集。HMS类型的Iceberg和Hudi外表，以及JDBC外表只支持手动全量收集。其他类型的外表暂不支持统计信息收集。
+1. 目前 (2.0.3) 只有 Hive 外表支持自动和采样收集。HMS 类型的 Iceberg 和 Hudi 外表，以及 JDBC
外表只支持手动全量收集。其他类型的外表暂不支持统计信息收集。
-2. 外表默认关闭自动统计信息收集功能，需要在创建Catalog的时候添加属性来打开，或者通过设置Catalog属性来开启或关闭。
+2. 外表默认关闭自动统计信息收集功能，需要在创建 Catalog 的时候添加属性来打开，或者通过设置 Catalog 属性来开启或关闭。
-### 创建Catalog时打开自动收集的属性(默认是false）：
+### 创建 Catalog 时打开自动收集的属性 (默认是 false）：
```SQL
'enable.auto.analyze' = 'true'
```
-### 通过修改Catalog属性控制是否开启自动收集：
+### 通过修改 Catalog 属性控制是否开启自动收集：
```sql
ALTER CATALOG external_catalog SET PROPERTIES ('enable.auto.analyze'='true');
// 打开自动收集
diff --git
a/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/version-2.1/lakehouse/lakehouse-overview.md
b/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/version-2.1/lakehouse/lakehouse-overview.md
index e70053b4e68..514f07e5c71 100644
---
a/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/version-2.1/lakehouse/lakehouse-overview.md
+++
b/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/version-2.1/lakehouse/lakehouse-overview.md
@@ -172,13 +172,13 @@ Doris 通过收集统计信息有助于优化器了解数据分布特性，在
- External Catalog
- 可以通过 [CREATE
CATALOG](../../sql-manual/sql-reference/Data-Definition-Statements/Create/CREATE-CATALOG)
命令创建一个 External Catalog。创建后，可以通过 [SHOW
CATALOGS](../../sql-manual/sql-reference/Show-Statements/SHOW-CATALOGS)
命令查看已创建的 Catalog。
+ 可以通过 [CREATE
CATALOG](../sql-manual/sql-statements/Data-Definition-Statements/Create/CREATE-CATALOG)
命令创建一个 External Catalog。创建后，可以通过 [SHOW
CATALOGS](../sql-manual/sql-statements/Show-Statements/SHOW-CATALOGS) 命令查看已创建的
Catalog。
- 切换 Catalog
用户登录 Doris 后，默认进入 Internal Catalog，因此默认的使用和之前版本并无差别，可以直接使用 `SHOW
DATABASES`，`USE DB` 等命令查看和切换数据库。
- 用户可以通过 [SWITCH](../../sql-manual/sql-reference/Utility-Statements/SWITCH)
命令切换 Catalog。如：
+ 用户可以通过 [SWITCH](../sql-manual/sql-statements/Utility-Statements/SWITCH)
命令切换 Catalog。如：
```Plain
SWITCH internal;
@@ -189,7 +189,7 @@ Doris 通过收集统计信息有助于优化器了解数据分布特性，在
- 删除 Catalog
- 可以通过 [DROP
CATALOG](../../sql-manual/sql-reference/Data-Definition-Statements/Drop/DROP-CATALOG)
命令删除一个 External Catalog，Internal Catalog 无法删除。该操作仅会删除 Doris 中该 Catalog
的映射信息，并不会修改或变更任何外部数据目录的内容。
+ 可以通过 [DROP
CATALOG](../sql-manual/sql-statements/Data-Definition-Statements/Drop/DROP-CATALOG)
命令删除一个 External Catalog，Internal Catalog 无法删除。该操作仅会删除 Doris 中该 Catalog
的映射信息，并不会修改或变更任何外部数据目录的内容。
### 连接示例
@@ -197,7 +197,7 @@ Doris 通过收集统计信息有助于优化器了解数据分布特性，在
这里我们通过连接一个 Hive 集群说明如何使用 Catalog 功能。
-更多关于 Hive 的说明，请参阅：[Hive Catalog](../lakehouse/datalake/hive)
+更多关于 Hive 的说明，请参阅：[Hive Catalog](../lakehouse/datalake-analytics/hive)
**1. 创建 Catalog**
@@ -208,7 +208,7 @@ CREATE CATALOG hive PROPERTIES (
);
```
-更多查看：[CREATE CATALOG
语法帮助](../../sql-manual/sql-reference/Data-Definition-Statements/Create/CREATE-CATALOG)
+更多查看：[CREATE CATALOG
语法帮助](../sql-manual/sql-statements/Data-Definition-Statements/Create/CREATE-CATALOG)
**2. 查看 Catalog**
@@ -224,11 +224,11 @@ mysql> SHOW CATALOGS;
+-----------+-------------+----------+-----------+-------------------------+---------------------+------------------------+
```
-- [SHOW CATALOGS
语法帮助](../../sql-manual/sql-reference/Show-Statements/SHOW-CATALOGS)
+- [SHOW CATALOGS
语法帮助](../sql-manual/sql-statements/Show-Statements/SHOW-CATALOGS)
-- 可以通过 [SHOW CREATE
CATALOG](../../sql-manual/sql-reference/Show-Statements/SHOW-CREATE-CATALOG)
查看创建 Catalog 的语句。
+- 可以通过 [SHOW CREATE
CATALOG](../sql-manual/sql-statements/Show-Statements/SHOW-CREATE-CATALOG) 查看创建
Catalog 的语句。
-- 可以通过 [ALTER
CATALOG](../../sql-manual/sql-reference/Data-Definition-Statements/Alter/ALTER-CATALOG)
修改 Catalog 的属性。
+- 可以通过 [ALTER
CATALOG](../sql-manual/sql-statements/Data-Definition-Statements/Alter/ALTER-CATALOG)
修改 Catalog 的属性。
**4. 切换 Catalog**
@@ -251,7 +251,7 @@ mysql> SHOW DATABASES;
+-----------+
```
-查看更多：[SWITCH 语法帮助](../../sql-manual/sql-reference/Utility-Statements/SWITCH)
+查看更多：[SWITCH 语法帮助](../sql-manual/sql-statements/Utility-Statements/SWITCH)
**5. 使用 Catalog**
@@ -387,7 +387,7 @@ select k1, k4 from table; // Query OK.
使用 Doris 对 External Catalog 中库表进行访问时，默认情况下，依赖 Doris 自身的权限访问管理功能。
-Doris 的权限管理功能提供了对 Catalog 层级的扩展，具体可参阅
[权限管理](../../admin-manual/privilege-ldap/user-privilege) 文档。
+Doris 的权限管理功能提供了对 Catalog 层级的扩展，具体可参阅
[权限管理](../admin-manual/privilege-ldap/user-privilege) 文档。
用户也可以通过 `access_controller.class` 属性指定自定义的鉴权类。如通过指定：
@@ -395,7 +395,7 @@ Doris 的权限管理功能提供了对 Catalog 层级的扩展，具体可参
"access_controller.class" =
"org.apache.doris.catalog.authorizer.ranger.hive.RangerHiveAccessControllerFactory"
```
-则可以使用 Apache Range 对 Hive Catalog 进行鉴权管理。详细信息请参阅：[Hive
Catalog](../../lakehouse/datalake/hive)
+则可以使用 Apache Range 对 Hive Catalog 进行鉴权管理。详细信息请参阅：[Hive
Catalog](../lakehouse/datalake-analytics/hive)
### 指定需要同步的数据库
@@ -408,7 +408,7 @@ Doris 的权限管理功能提供了对 Catalog 层级的扩展，具体可参
:::tip
- 当 `include_database_list` 和 `exclude_database_list` 有重合的 database
配置时，`exclude_database_list`会优先生效。
-- 连接 JDBC 时，上述 2 个配置需要和配置 `only_specified_database` 搭配使用，详见
[JDBC](../lakehouse/database/jdbc)
+- 连接 JDBC 时，上述 2 个配置需要和配置 `only_specified_database` 搭配使用，详见
[JDBC](../lakehouse/database/jdbc.md)
:::
### 元数据更新
@@ -419,7 +419,7 @@ Doris 的权限管理功能提供了对 Catalog 层级的扩展，具体可参
#### 手动刷新
-用户需要通过 [REFRESH](../../sql-manual/sql-reference/Utility-Statements/REFRESH)
命令手动刷新元数据。
+用户需要通过 [REFRESH](../sql-manual/sql-statements/Utility-Statements/REFRESH)
命令手动刷新元数据。
#### 定时刷新
@@ -442,4 +442,4 @@ CREATE CATALOG es PROPERTIES (
#### 自动刷新
-自动刷新目前仅支持 [Hive Catalog](../lakehouse/datalake/hive)。
\ No newline at end of file
+自动刷新目前仅支持 [Hive Catalog](../lakehouse/datalake-analytics/hive)。
\ No newline at end of file
---------------------------------------------------------------------
To unsubscribe, e-mail: commits-unsubscr...@doris.apache.org
For additional commands, e-mail: commits-h...@doris.apache.org
