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Posted to issues@flink.apache.org by GitBox <gi...@apache.org> on 2020/10/12 06:35:58 UTC
[GitHub] [flink] dianfu commented on a change in pull request #13528: [FLINK-19477][docs-zh][python] Translate page "python_table_api_connectors" into Chinese
dianfu commented on a change in pull request #13528:
URL: https://github.com/apache/flink/pull/13528#discussion_r503062252
##########
File path: docs/dev/python/user-guide/table/python_table_api_connectors.zh.md
##########
@@ -23,26 +23,26 @@ under the License.
-->
-This page describes how to use connectors in PyFlink and highlights the details to be aware of when using Flink connectors in Python programs.
+这篇描述了如何在 PyFlink 中使用连接器，并强调了在 Python 程序中使用 Flink 连接器时需要注意的细节。
Review comment:
```suggestion
本篇描述了如何在 PyFlink 中使用连接器，并着重介绍了在 Python 程序中使用 Flink 连接器时需要注意的细节。
```
##########
File path: docs/dev/python/user-guide/table/python_table_api_connectors.zh.md
##########
@@ -23,26 +23,26 @@ under the License.
-->
-This page describes how to use connectors in PyFlink and highlights the details to be aware of when using Flink connectors in Python programs.
+这篇描述了如何在 PyFlink 中使用连接器，并强调了在 Python 程序中使用 Flink 连接器时需要注意的细节。
* This will be replaced by the TOC
{:toc}
-<span class="label label-info">Note</span> For general connector information and common configuration, please refer to the corresponding [Java/Scala documentation]({{ site.baseurl }}/zh/dev/table/connectors/index.html).
+<span class="label label-info">Note</span> 想要了解常见的连接器信息和通用配置，请查阅相关的 [Java/Scala 文档]({{ site.baseurl }}/zh/dev/table/connectors/index.html)。
-## Download connector and format jars
+## 下载连接器和格式 jar 包
-Since Flink is a Java/Scala-based project, for both connectors and formats, implementations are available as jars that need to be specified as job [dependencies]({{ site.baseurl }}/zh/dev/python/user-guide/table/dependency_management.html).
+由于 Flink 是一个基于 Java/Scala-based 的项目，对于连接器和格式的实现可以作为 jar 包使用，将其指定为作业的 [依赖]({{ site.baseurl }}/zh/dev/python/user-guide/table/dependency_management.html)。
Review comment:
```suggestion
由于 Flink 是一个基于 Java/Scala-based 的项目，连接器和格式的实现是作为 jar 包存在的，需要将其指定为作业的 [依赖]({{ site.baseurl }}/zh/dev/python/user-guide/table/dependency_management.html)。
```
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File path: docs/dev/python/user-guide/table/python_table_api_connectors.zh.md
##########
@@ -133,45 +133,45 @@ if __name__ == '__main__':
{% endhighlight %}
-## Predefined Sources and Sinks
+## 内置的 Sources 和 Sinks
-Some data sources and sinks are built into Flink and are available out-of-the-box. These predefined data sources include reading from Pandas DataFrame, or ingesting data from collections. The predefined data sinks support writing to Pandas DataFrame.
+有些 sources 和 sinks 被内置在 Flink 中，并且可以直接使用。这些内置的 sources 包括可以从 Pandas DataFrame 读数据，或者从 collections 消费数据。内置的 sinks 支持将数据写到 Pandas DataFrame 中。
-### from/to Pandas
+### 和 Pandas 之间转换
-PyFlink Tables support conversion to and from Pandas DataFrame.
+PyFlink 表支持和 Pandas DataFrame 之间转换数据。
Review comment:
```suggestion
PyFlink 表支持与 Pandas DataFrame 之间互相转换。
```
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File path: docs/dev/python/user-guide/table/python_table_api_connectors.zh.md
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@@ -183,7 +183,7 @@ The above query returns a Table like:
+----+-------+
{% endhighlight %}
-## User-defined sources & sinks
+## 用户自定义的 sources 和 sinks
-In some cases, you may want to define custom sources and sinks. Currently, sources and sinks must be implemented in Java/Scala, but you can define a `TableFactory` to support their use via DDL. More details can be found in the [Java/Scala documentation]({{ site.baseurl }}/zh/dev/table/sourceSinks.html).
+在某些情况下，你可能想要自定义 sources 和 sinks。目前，sources 和 sinks 必须使用 Java/Scala 实现，但是你可以通过DDL定义一个 `TableFactory` 来使用它们。更多详情，可查阅 [Java/Scala 文档]({{ site.baseurl }}/zh/dev/table/sourceSinks.html)。
Review comment:
```suggestion
在某些情况下，你可能想要自定义 sources 和 sinks。目前，sources 和 sinks 必须使用 Java/Scala 实现，但是你可以定义一个 `TableFactory` ，然后通过 DDL 来使用它们。更多详情，可查阅 [Java/Scala 文档]({{ site.baseurl }}/zh/dev/table/sourceSinks.html)。
```
##########
File path: docs/dev/python/user-guide/table/python_table_api_connectors.zh.md
##########
@@ -133,45 +133,45 @@ if __name__ == '__main__':
{% endhighlight %}
-## Predefined Sources and Sinks
+## 内置的 Sources 和 Sinks
-Some data sources and sinks are built into Flink and are available out-of-the-box. These predefined data sources include reading from Pandas DataFrame, or ingesting data from collections. The predefined data sinks support writing to Pandas DataFrame.
+有些 sources 和 sinks 被内置在 Flink 中，并且可以直接使用。这些内置的 sources 包括可以从 Pandas DataFrame 读数据，或者从 collections 消费数据。内置的 sinks 支持将数据写到 Pandas DataFrame 中。
Review comment:
```suggestion
有些 sources 和 sinks 被内置在 Flink 中，可以直接使用。这些内置的 sources 包括可以从 Pandas DataFrame 读取数据，或者从 collections 中消费数据。内置的 sinks 包括将数据写到 Pandas DataFrame 中。
```
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File path: docs/dev/python/user-guide/table/python_table_api_connectors.zh.md
##########
@@ -23,26 +23,26 @@ under the License.
-->
-This page describes how to use connectors in PyFlink and highlights the details to be aware of when using Flink connectors in Python programs.
+这篇描述了如何在 PyFlink 中使用连接器，并强调了在 Python 程序中使用 Flink 连接器时需要注意的细节。
* This will be replaced by the TOC
{:toc}
-<span class="label label-info">Note</span> For general connector information and common configuration, please refer to the corresponding [Java/Scala documentation]({{ site.baseurl }}/zh/dev/table/connectors/index.html).
+<span class="label label-info">Note</span> 想要了解常见的连接器信息和通用配置，请查阅相关的 [Java/Scala 文档]({{ site.baseurl }}/zh/dev/table/connectors/index.html)。
-## Download connector and format jars
+## 下载连接器和格式 jar 包
-Since Flink is a Java/Scala-based project, for both connectors and formats, implementations are available as jars that need to be specified as job [dependencies]({{ site.baseurl }}/zh/dev/python/user-guide/table/dependency_management.html).
+由于 Flink 是一个基于 Java/Scala-based 的项目，对于连接器和格式的实现可以作为 jar 包使用，将其指定为作业的 [依赖]({{ site.baseurl }}/zh/dev/python/user-guide/table/dependency_management.html)。
{% highlight python %}
table_env.get_config().get_configuration().set_string("pipeline.jars", "file:///my/jar/path/connector.jar;file:///my/jar/path/json.jar")
{% endhighlight %}
-## How to use connectors
+## 如何使用连接器
-In PyFink's Table API, DDL is the recommended way to define sources and sinks, executed via the `execute_sql()` method on the `TableEnvironment`. This makes the table available for use by the application.
+在 PyFink Table API 中，DDL 是定义 sources 和 sinks 推荐的方式，通过执行在 `TableEnvironment` 中的 `execute_sql()` 方法。这样使得在应用程序可以使用这张表。
Review comment:
```suggestion
在 PyFink Table API 中，DDL 是定义 sources 和 sinks 比较推荐的方式，这可以通过 `TableEnvironment` 中的 `execute_sql()` 方法来完成。然后就可以在作业中使用这张表了。
```
##########
File path: docs/dev/python/user-guide/table/python_table_api_connectors.zh.md
##########
@@ -133,45 +133,45 @@ if __name__ == '__main__':
{% endhighlight %}
-## Predefined Sources and Sinks
+## 内置的 Sources 和 Sinks
-Some data sources and sinks are built into Flink and are available out-of-the-box. These predefined data sources include reading from Pandas DataFrame, or ingesting data from collections. The predefined data sinks support writing to Pandas DataFrame.
+有些 sources 和 sinks 被内置在 Flink 中，并且可以直接使用。这些内置的 sources 包括可以从 Pandas DataFrame 读数据，或者从 collections 消费数据。内置的 sinks 支持将数据写到 Pandas DataFrame 中。
-### from/to Pandas
+### 和 Pandas 之间转换
-PyFlink Tables support conversion to and from Pandas DataFrame.
+PyFlink 表支持和 Pandas DataFrame 之间转换数据。
{% highlight python %}
import pandas as pd
import numpy as np
-# Create a PyFlink Table
+# 创建一个 PyFlink 表
pdf = pd.DataFrame(np.random.rand(1000, 2))
table = t_env.from_pandas(pdf, ["a", "b"]).filter("a > 0.5")
-# Convert the PyFlink Table to a Pandas DataFrame
+# 将 PyFlink 表转换成 Pandas DataFrame
pdf = table.to_pandas()
{% endhighlight %}
### from_elements()
-`from_elements()` is used to create a table from a collection of elements. The element types must be acceptable atomic types or acceptable composite types.
+`from_elements()` 用于从一个元素集合中创建一张表。 元素类型必须是可支持的原子类型或者是可支持的复杂类型。
{% highlight python %}
table_env.from_elements([(1, 'Hi'), (2, 'Hello')])
-# use the second parameter to specify custom field names
+# 使用第二个参数指定自定义字段名
table_env.from_elements([(1, 'Hi'), (2, 'Hello')], ['a', 'b'])
-# use the second parameter to specify a custom table schema
+# 使用第二个参数指定自定义表模式
Review comment:
```suggestion
# 使用第二个参数指定自定义表结构
```
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