davidzollo commented on code in PR #8835:
URL: https://github.com/apache/seatunnel/pull/8835#discussion_r1970991258
##########
docs/zh/connector-v2/sink/S3-Redshift.md:
##########
@@ -0,0 +1,273 @@
+# S3Redshift
+
+>S3Redshift的作用是将数据写入S3，然后使用Redshift的COPY命令将数据从S3导入Redshift。
+
+## 描述
+
+
+将数据输出到AWS Redshift。
+
+>提示：
+>我们基于[S3File]（S3File.md）来实现这个连接器。因此，您可以使用与S3File相同的配置。
+>为了支持更多的文件类型，我们进行了一些权衡，因此我们使用HDFS协议对S3进行内部访问，而这个连接器需要一些hadoop依赖。
+>它只支持hadoop版本**2.6.5+**。
+
+## 主要特性
+
+- [x] [精确一次](../../concept/connector-v2-features.md)
+
+默认情况下，我们使用2PC commit来确保“精确一次”`
+
+- [x] 文件格式类型
+ - [x] text
+ - [x] csv
+ - [x] parquet
+ - [x] orc
+ - [x] json
+
+## 参数
+
+| 名称 | 类型 | 是否必填 | 默认值
|
+|----------------------------------|---------|----------|-----------------------------------------------------------|
+| jdbc_url | string | 是 | -
|
+| jdbc_user | string | 是 | -
|
+| jdbc_password | string | 是 | -
|
+| execute_sql | string | 是 | -
|
+| path | string | 是 | -
|
+| bucket | string | 是 | -
|
+| access_key | string | 否 | -
|
+| access_secret | string | 否 | -
|
+| hadoop_s3_properties | map | 否 | -
|
+| file_name_expression | string | 否 | "${transactionId}"
|
+| file_format_type | string | 否 | "text"
|
+| filename_time_format | string | 否 | "yyyy.MM.dd"
|
+| field_delimiter | string | 否 | '\001'
|
+| row_delimiter | string | 否 | "\n"
|
+| partition_by | array | 否 | -
|
+| partition_dir_expression | string | 否 |
"${k0}=${v0}/${k1}=${v1}/.../${kn}=${vn}/" |
+| is_partition_field_write_in_file | boolean | 否 | false
|
+| sink_columns | array | 否 | 当此参数为空时，所有字段都是sink列 |
+| is_enable_transaction | boolean | 否 | true
|
+| batch_size | int | 否 | 1000000
|
+| common-options | | 否 | -
|
+
+### jdbc_url
+
+连接到Redshift数据库的JDBC URL。
+
+### jdbc_user
+
+连接到Redshift数据库的用户名。
+
+### jdbc_password
+
+连接到Redshift数据库的密码。
+
+### execute_sql
+
+数据写入S3后要执行的SQL。
+
+示例:
+
+```sql
+
+COPY target_table FROM 's3://yourbucket${path}' IAM_ROLE 'arn:XXX' REGION
'your region' format as json 'auto';
+```
+
+`target_table`是Redshift中的表名。
+
+`${path}`是写入S3的文件的路径。请确认您的sql包含此变量。并且不需要替换它。我们将在执行sql时替换它。
+IAM_ROLE是有权访问S3的角色。
+format是写入S3的文件的格式。请确认此格式与您在配置中设置的文件格式相同。
+
+请参阅[Redshift
COPY](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_COPY.html)了解更多详情。
+
+请确认该角色有权访问S3。
+### path [string]
+
+目标目录路径是必填项。
+
+### bucket [string]
+
+s3文件系统的bucket地址，例如：`s3n://seatunnel-test`，如果使用`s3a`协议，则此参数应为`s3a://seatunnel-test`。
+
+### access_key [string]
+
+s3文件系统的access_key。如果未设置此参数，请确认凭据提供程序链可以正确进行身份验证，您可以检查这个[hadoop-aws](https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-aws/tools/hadoop-aws/index.html)
+
+### access_secret [string]
+
+s3文件系统的access_secret。如果未设置此参数，请确认凭据提供程序链可以正确进行身份验证，您可以检查这个[hadoop-aws](https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-aws/tools/hadoop-aws/index.html)
+
+### hadoop_s3_properties [map]
+
+如果您需要添加其他选项，可以在此处添加并参考[Hadoop-AWS](https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-aws/tools/hadoop-aws/index.html)
+
+```
+hadoop_s3_properties {
+ "fs.s3a.aws.credentials.provider" =
"org.apache.hadoop.fs.s3a.SimpleAWSCredentialsProvider"
+ }
+```
+
+### file_name_expression [string]
+
+`file_name_expression`描述了将在`path`中创建的文件表达式。我们可以在`file_name_expression`中添加变量`${now}`或`${uuid}`，类似于`test_${uuid}_${now}`，
+`${now}`表示当前时间，其格式可以通过指定选项`filename_time_format`来定义。
+请注意，如果`is_enable_transaction`为`true`，我们将自动添加`${transactionId}_`在文件的开头。
+
+### file_format_type [string]
+
+我们支持以下文件类型：
+
+`text` `csv` `parquet` `orc` `json`
+
+请注意，最终文件名将以file_format_type的后缀结尾，文本文件的后缀为“txt”。
+
+### filename_time_format [string]
+
+当`file_name_expression`参数中的格式为`xxxx-${now}`时，`filename_time_format`可以指定路径的时间格式，默认值为`yyyy.MM.dd`。常用的时间格式如下：
+
+| Symbol | Description |
+|--------|--------------------|
+| y | Year |
+| M | Month |
+| d | Day of month |
+| H | Hour in day (0-23) |
+| m | Minute in hour |
+| s | Second in minute |
+
+请参阅[Java
SimpleDateFormat](https://docs.oracle.com/javase/tutorial/i18n/format/simpleDateFormat.html)了解详细的时间格式语法。
+
+### field_delimiter [string]
+
+数据行中列之间的分隔符。仅被“text”和“csv”文件格式需要。
+
+### row_delimiter [string]
+
+文件中行之间的分隔符。仅被“text”和“csv”文件格式需要。
+
+### partition_by [array]
+
+基于选定字段对数据进行分区
+
+### partition_dir_expression [string]
+
+如果指定了`partition_by`，我们将根据分区信息生成相应的分区目录，并将最终文件放置在分区目录中。
+
+默认的`partition_dir_expression`是
`${k0}=${v0}/${k1}=${v1}/.../${kn}=${vn}/`。`k0`是第一个分区字段，`v0`是第一个划分字段的值。
+
+### is_partition_field_write_in_file [boolean]
+
+如果`is_partition_field_write_in_file`为`true`，则分区字段及其值将写入数据文件。
+
+例如，如果你想写一个Hive数据文件，它的值应该是“false”。
+
+### sink_columns [array]
+
+哪些列需要写入文件，默认值是从“Transform”或“Source”获取的所有列。
+字段的顺序决定了文件实际写入的顺序。
+
+### is_enable_transaction [boolean]
+
+如果`is_enable_transaction`为true，我们将确保数据在写入目标目录时不会丢失或重复。
+请注意，如果`is_enable_transaction`为`true`，我们将自动添加`${transactionId}_`在文件的开头。
+现在只支持“true”。
+
+### batch_size [int]
+
+文件中的最大行数。对于SeaTunnel引擎，文件中的行数由“batch_size”和“checkpoint.interval”共同决定。如果“checkpoint.interval”的值足够大，sink
writer将在文件中写入行，直到文件中的行大于“batch_size”。如果“checkpoint.interval”较小，则接收器写入程序将在新的检查点触发时创建一个新文件。
+
+### common options
+
+Sink插件常用参数，请参考[Sink Common Options]（../Sink-common-options.md）了解详细信息。
Review Comment:
```suggestion
Sink插件常用参数，请参考[Sink Common Options]（../sink-common-options.md）了解详细信息。
```
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