Apache Flink 官方文档翻译开源项目

Flink 是一个开源的针对批量数据和流数据的处理引擎,已经发展为 ASF 的顶级项目之一。Flink 的核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎,并在其上建立了批处理和流处理引擎。

Flink 凭借优异的性能以及在流计算领域的领先,使得其在国外越来越火热,发展速度越来越快。而国内却知之甚少,这也是我们发起官方文档翻译项目的主要原因。希望能够为对 Flink 感兴趣和从事大数据开发人员提供有价值的中文资料,并推动 Flink 在国内的发展。希望能够对大家的工作和学习有所帮助。

本次翻译主要内容是 Flink 官方文档 1.0 版本,也就是即将发布的下一个大版本(刚发现 Flink 官方今天 发布了 1.0 )。您可以浏览 Flink 中文文档 查看我们目前的翻译进度。

参与方式

我们主要以开源协作的方式来组织翻译,您可以浏览我们在 GitHub 上的项目

译者

如果你想要参与翻译一篇文章,请先在 issue 页面中查看是否已经有人在翻译这篇文档。如果没有,你可以发布一个 issue 或者回复某个模块的 issue,说明你要认领的文档。

推荐的翻译流程是:

  1. 在 issue 页面认领文章。
  2. fork flink-china-doc 项目。
  3. clone 你 fork 的项目到本地。
  4. 找到你认领文章对应的 markdown 文件进行翻译。
  5. 将你翻译的结果 push 到你 clone 的仓库中。
  6. 通过提交 Pull Request 的方式提交你的翻译结果。
  7. 在 PR 的评论中 @flink-china/review 邀请校对人员进行审核。

翻译的时候,我们建议您直接在原 markdown 文件上进行翻译,也就是直接将原文档中的英文替换成你翻译的中文,文中原有的目录、公式、代码、表格等内容都不用动。更多翻译细则请参考 README

译文需要至少一位校对人员 +1 后才能被 merge 。

你会发现这种方式翻译方式是很高效的,无需重新排版、无需复制代码、无需编辑公式、无需调整琐碎的站内链接。

校对

我们也非常欢迎校对的加入,您可以直接在本文下方留言您的 GitHub 帐号,我们会将您添加到校对组中。当译者提交 PR 后,会通过 @flink-china/review 的方式提醒您审核。

校对的方式也非常方便,这主要归功于 GitHub 。如这个 PR,可以很方便地对比英文原文和中文译文,并提出修改意见 :

我们会尽量保证严格的校对标准,让用户享受到更高质量的中文文档体验。

如果你对开源协作方式感兴趣,如果你对翻译感兴趣,如果你对 Flink、流计算感兴趣,这都是一个非常绝佳的参与机会。我们会在 致谢页面 感谢您的付出。