diff --git a/CONTRIBUTING.md b/CONTRIBUTING.md
index 85431922e12..f0d2b2b18d0 100644
--- a/CONTRIBUTING.md
+++ b/CONTRIBUTING.md
@@ -25,5 +25,4 @@
 - 在 GitHub 提交 [issue][_issues]。
 - [Fork](https://github.com/vesoft-inc/nebula-docs-cn/fork) 文档，在本地分支上更改或添加新内容，然后向主分支提交 PR。
 
-
 [_issues]: https://github.com/vesoft-inc/nebula-docs-cn/issues
diff --git a/docs-2.0/README.md b/docs-2.0/README.md
index e9456ede770..5020d792d76 100644
--- a/docs-2.0/README.md
+++ b/docs-2.0/README.md
@@ -1,4 +1,4 @@
-# 欢迎阅读Nebula Graph {{ nebula.release }} 文档
+# 欢迎阅读 Nebula Graph {{ nebula.release }} 文档
 
 !!! Note "确认正在阅读最新的版本"
 
@@ -8,7 +8,7 @@
     本文档更新时间{{ now().year }}-{{ now().month }}-{{ now().day }}, [GitHub commit](https://github.com/vesoft-inc/nebula-docs/commits/v{{nebula.release}}) {{ git.short_commit }}。
 -->
 
-Nebula Graph是一款开源的、分布式的、易扩展的原生图数据库，能够承载数千亿个点和数万亿条边的超大规模数据集，并且提供毫秒级查询。
+Nebula Graph 是一款开源的、分布式的、易扩展的原生图数据库，能够承载数千亿个点和数万亿条边的超大规模数据集，并且提供毫秒级查询。
 
 ## 快速开始
 
@@ -30,7 +30,6 @@ Graph 完全指南》](https://docs.nebula-graph.com.cn/site/pdf/NebulaGraph-boo
 
 ## 图例说明
 
-
 <!-- 
 本文有 40+ 个 caution。
 本文有 30+ 个 danger。
@@ -47,7 +46,7 @@ Graph 完全指南》](https://docs.nebula-graph.com.cn/site/pdf/NebulaGraph-boo
 
 !!! danger
 
-    会引发危险的事项。不遵守danger必定会导致系统故障、数据丢失、安全问题等。
+    会引发危险的事项。不遵守 danger 必定会导致系统故障、数据丢失、安全问题等。
 
 !!! performance
 
@@ -59,7 +58,7 @@ Graph 完全指南》](https://docs.nebula-graph.com.cn/site/pdf/NebulaGraph-boo
 
 !!! compatibility
 
-    nGQL与openCypher的兼容性或nGQL当前版本与历史版本的兼容性。
+    nGQL 与 openCypher 的兼容性或 nGQL 当前版本与历史版本的兼容性。
 
 !!! enterpriseonly
 
diff --git a/docs-2.0/nebula-algorithm.md b/docs-2.0/nebula-algorithm.md
index 52b936d3fdb..5ac041d21ac 100644
--- a/docs-2.0/nebula-algorithm.md
+++ b/docs-2.0/nebula-algorithm.md
@@ -1,34 +1,34 @@
 # Nebula Algorithm
 
-[Nebula Algorithm](https://github.com/vesoft-inc/nebula-algorithm) （简称Algorithm）是一款基于[GraphX](https://spark.apache.org/graphx/)的Spark应用程序，通过提交Spark任务的形式使用完整的算法工具对Nebula Graph数据库中的数据执行图计算，也可以通过编程形式调用lib库下的算法针对DataFrame执行图计算。
+[Nebula Algorithm](https://github.com/vesoft-inc/nebula-algorithm) （简称 Algorithm）是一款基于 [GraphX](https://spark.apache.org/graphx/) 的 Spark 应用程序，通过提交 Spark 任务的形式使用完整的算法工具对 Nebula Graph 数据库中的数据执行图计算，也可以通过编程形式调用 lib 库下的算法针对 DataFrame 执行图计算。
 
 ## 前提条件
 
 在使用 Algorithm 之前，用户需要确认以下信息：
 
-- Nebula Graph 服务已经部署并启动。详细信息，参考[Nebula Graph安装部署](4.deployment-and-installation/1.resource-preparations.md "点击前往 Nebula Graph 安装部署")。
+- Nebula Graph 服务已经部署并启动。详细信息，参考 [Nebula Graph 安装部署](4.deployment-and-installation/1.resource-preparations.md "点击前往 Nebula Graph 安装部署")。
 
 - Spark 版本为 2.4.x。
 
 - Scala 版本为 2.11。
 
-- （可选）如果用户需要在Github中克隆最新的Algorithm，并自行编译打包，可以选择安装[Maven](https://maven.apache.org/download.cgi)。
+- （可选）如果用户需要在 Github 中克隆最新的 Algorithm，并自行编译打包，可以选择安装 [Maven](https://maven.apache.org/download.cgi)。
 
 ## 使用限制
 
-点ID的数据必须为整数，即点ID可以是INT类型，或者是String类型但数据本身为整数。
+点 ID 的数据必须为整数，即点 ID 可以是 INT 类型，或者是 String 类型但数据本身为整数。
 
-对于非整数的String类型数据，推荐使用调用算法接口的方式，可以使用SparkSQL的`dense_rank`函数进行编码，将String类型转换为Long类型。
+对于非整数的 String 类型数据，推荐使用调用算法接口的方式，可以使用 SparkSQL 的`dense_rank`函数进行编码，将 String 类型转换为 Long 类型。
 
 ## 支持算法
 
-Nebula Algorithm支持的图计算算法如下。
+Nebula Algorithm 支持的图计算算法如下。
 
  |           算法名          |说明|应用场景|
  |:------------------------|:-----------|:----|
  |         PageRank         |  页面排序  | 网页排序、重点节点挖掘|
  |         Louvain          |  社区发现  | 社团挖掘、层次化聚类|
- |          KCore           |    K核    |社区发现、金融风控|
+ |          KCore           |    K 核    |社区发现、金融风控|
  |     LabelPropagation     |  标签传播  |资讯传播、广告推荐、社区发现|
  |    ConnectedComponent    |  联通分量  |社区发现、孤岛发现|
  |StronglyConnectedComponent| 强联通分量  |社区发现|
@@ -40,17 +40,17 @@ Nebula Algorithm支持的图计算算法如下。
 
 ## 实现方法
 
-Nebula Algorithm实现图计算的流程如下：
+Nebula Algorithm 实现图计算的流程如下：
 
-1. 利用Nebula Spark Connector从Nebula Graph数据库中读取图数据为DataFrame。
+1. 利用 Nebula Spark Connector 从 Nebula Graph 数据库中读取图数据为 DataFrame。
 
-2. 将DataFrame转换为GraphX的图。
+2. 将 DataFrame 转换为 GraphX 的图。
 
-3. 调用GraphX提供的图算法（例如PageRank）或者自行实现的算法（例如Louvain社区发现）。
+3. 调用 GraphX 提供的图算法（例如 PageRank）或者自行实现的算法（例如 Louvain 社区发现）。
 
-详细的实现方法可以参见相关[Scala文件](https://github.com/vesoft-inc/nebula-algorithm/tree/master/nebula-algorithm/src/main/scala/com/vesoft/nebula/algorithm/lib)。
+详细的实现方法可以参见相关 [Scala 文件](https://github.com/vesoft-inc/nebula-algorithm/tree/master/nebula-algorithm/src/main/scala/com/vesoft/nebula/algorithm/lib)。
 
-## 获取Nebula Algorithm
+## 获取 Nebula Algorithm
 
 ### 编译打包
 
@@ -74,7 +74,7 @@ Nebula Algorithm实现图计算的流程如下：
 
 编译完成后，在目录`nebula-algorithm/target`下生成类似文件`nebula-algorithm-{{algorithm.release}}.jar`。
 
-### Maven远程仓库下载
+### Maven 远程仓库下载
 
 [下载地址](https://repo1.maven.org/maven2/com/vesoft/nebula-algorithm/{{algorithm.release}}/)
 
@@ -82,7 +82,7 @@ Nebula Algorithm实现图计算的流程如下：
 
 ### 调用算法接口（推荐）
 
-`lib`库中提供了10种常用图计算算法，用户可以通过编程调用的形式调用算法。
+`lib`库中提供了 10 种常用图计算算法，用户可以通过编程调用的形式调用算法。
 
 1. 在文件`pom.xml`中添加依赖。
 
@@ -94,11 +94,11 @@ Nebula Algorithm实现图计算的流程如下：
   </dependency>
   ```
 
-2. 传入参数调用算法（以PageRank为例）。更多算法请参见[测试用例](https://github.com/vesoft-inc/nebula-algorithm/tree/master/nebula-algorithm/src/test/scala/com/vesoft/nebula/algorithm/lib)。
+2. 传入参数调用算法（以 PageRank 为例）。更多算法请参见 [测试用例](https://github.com/vesoft-inc/nebula-algorithm/tree/master/nebula-algorithm/src/test/scala/com/vesoft/nebula/algorithm/lib)。
 
   !!! note
 
-        执行算法的DataFrame默认第一列是起始点，第二列是目的点，第三列是边权重（非Nebula Graph中的Rank）。
+        执行算法的 DataFrame 默认第一列是起始点，第二列是目的点，第三列是边权重（非 Nebula Graph 中的 Rank）。
 
   ```bash
   val prConfig = new PRConfig(5, 1.0)
@@ -108,63 +108,63 @@ Nebula Algorithm实现图计算的流程如下：
 ### 直接提交算法包
   
 !!! note
-    使用封装好的算法包有一定的局限性，例如落库到Nebula Graph时，落库的图空间中创建的Tag的属性名称必须和代码内预设的名称保持一致。如果用户有开发能力，推荐使用第一种方法。
+    使用封装好的算法包有一定的局限性，例如落库到 Nebula Graph 时，落库的图空间中创建的 Tag 的属性名称必须和代码内预设的名称保持一致。如果用户有开发能力，推荐使用第一种方法。
 
-1. 设置[配置文件](https://github.com/vesoft-inc/nebula-algorithm/blob/{{algorithm.branch}}/nebula-algorithm/src/main/resources/application.conf)。
+1. 设置 [配置文件](https://github.com/vesoft-inc/nebula-algorithm/blob/{{algorithm.branch}}/nebula-algorithm/src/main/resources/application.conf)。
 
   ```bash
   {
-      # Spark相关配置
+      # Spark 相关配置
       spark: {
       app: {
           name: LPA
-          # Spark分片数量
+          # Spark 分片数量
           partitionNum:100
       }
       master:local
       }
 
       data: {
-      # 数据源，可选值为nebula、csv、json。
+      # 数据源，可选值为 nebula、csv、json。
       source: nebula
-      # 数据落库，即图计算的结果写入的目标，可选值为nebula、csv、json。
+      # 数据落库，即图计算的结果写入的目标，可选值为 nebula、csv、json。
       sink: nebula
       # 算法是否需要权重。
       hasWeight: false
       }
  
-      # Nebula Graph相关配置
+      # Nebula Graph 相关配置
       nebula: {
-      # 数据源。Nebula Graph作为图计算的数据源时，nebula.read的配置才生效。
+      # 数据源。Nebula Graph 作为图计算的数据源时，nebula.read 的配置才生效。
       read: {
-          # 所有Meta服务的IP地址和端口，多个地址用英文逗号（,）分隔。格式: "ip1:port1,ip2:port2"。
-          # 使用docker-compose部署，端口需要填写docker-compose映射到外部的端口
+          # 所有 Meta 服务的 IP 地址和端口，多个地址用英文逗号（,）分隔。格式："ip1:port1,ip2:port2"。
+          # 使用 docker-compose 部署，端口需要填写 docker-compose 映射到外部的端口
           # 可以用`docker-compose ps`查看
           metaAddress: "192.168.*.10:9559"
-          # Nebula Graph图空间名称
+          # Nebula Graph 图空间名称
           space: basketballplayer
-          # Nebula Graph Edge type, 多个labels时，多个边的数据将合并。
+          # Nebula Graph Edge type, 多个 labels 时，多个边的数据将合并。
           labels: ["serve"]
-          # Nebula Graph每个Edge type的属性名称，此属性将作为算法的权重列，请确保和Edge type对应。
+          # Nebula Graph 每个 Edge type 的属性名称，此属性将作为算法的权重列，请确保和 Edge type 对应。
           weightCols: ["start_year"]
       }
  
-      # 数据落库。图计算结果落库到Nebula Graph时，nebula.write的配置才生效。
+      # 数据落库。图计算结果落库到 Nebula Graph 时，nebula.write 的配置才生效。
       write:{
-          # Graph服务的IP地址和端口, 多个地址用英文逗号（,）分隔。格式: "ip1:port1,ip2:port2"。
-          # 使用docker-compose部署，端口需要填写docker-compose映射到外部的端口
+          # Graph 服务的 IP 地址和端口，多个地址用英文逗号（,）分隔。格式："ip1:port1,ip2:port2"。
+          # 使用 docker-compose 部署，端口需要填写 docker-compose 映射到外部的端口
           # 可以用`docker-compose ps`查看
           graphAddress: "192.168.*.11:9669"
-          # 所有Meta服务的IP地址和端口，多个地址用英文逗号（,）分隔。格式: "ip1:port1,ip2:port2"。
-          # 使用docker-compose部署，端口需要填写docker-compose映射到外部的端口
+          # 所有 Meta 服务的 IP 地址和端口，多个地址用英文逗号（,）分隔。格式："ip1:port1,ip2:port2"。
+          # 使用 docker-compose 部署，端口需要填写 docker-compose 映射到外部的端口
           # 可以用`docker-compose ps`查看
           metaAddress: "192.168.*.12:9559"
           user:root
           pswd:nebula
-          # 在提交图计算任务之前需要自行创建图空间及Tag
-          # Nebula Graph图空间名称
+          # 在提交图计算任务之前需要自行创建图空间及 Tag
+          # Nebula Graph 图空间名称
           space:nb
-          # Nebula Graph Tag名称，图计算结果会写入该Tag。Tag中的属性名称固定如下：
+          # Nebula Graph Tag 名称，图计算结果会写入该 Tag。Tag 中的属性名称固定如下：
           # PageRank：pagerank
           # Louvain：louvain
           # ConnectedComponent：cc
@@ -180,28 +180,26 @@ Nebula Algorithm实现图计算的流程如下：
       }  
 
       local: {
-      # 数据源。图计算的数据源为csv文件或json文件时，local.read的配置才生效。
+      # 数据源。图计算的数据源为 csv 文件或 json 文件时，local.read 的配置才生效。
       read:{
           filePath: "hdfs://127.0.0.1:9000/edge/work_for.csv"
-          # 如果CSV文件没有表头，使用[_c0, _c1, _c2, ..., _cn]表示其表头，有表头或者是json文件时，直接使用表头名称即可。
-          # 起始点ID列的表头。
+          # 如果 CSV 文件没有表头，使用 [_c0, _c1, _c2, ..., _cn] 表示其表头，有表头或者是 json 文件时，直接使用表头名称即可。
+          # 起始点 ID 列的表头。
           srcId:"_c0"
-          # 目的点ID列的表头。
+          # 目的点 ID 列的表头。
           dstId:"_c1"
           # 权重列的表头
           weight: "_c2"
-          # csv文件是否有表头
+          # csv 文件是否有表头
           header: false
-          # csv文件的分隔符
+          # csv 文件的分隔符
           delimiter:","
       }
 
-      # 数据落库。图计算结果落库到csv文件或text文件时，local.write的配置才生效。
+      # 数据落库。图计算结果落库到 csv 文件或 text 文件时，local.write 的配置才生效。
       write:{
           resultPath:/tmp/
       }
-      }
-
 
       algorithm: {
       # 需要执行的算法，可选值为：pagerank、louvain、connectedcomponent、
@@ -209,53 +207,52 @@ Nebula Algorithm实现图计算的流程如下：
       # stronglyconnectedcomponent、trianglecount、betweenness
       executeAlgo: pagerank
  
-      # PageRank参数
+      # PageRank 参数
       pagerank: {
           maxIter: 10
-          resetProb: 0.15  # 默认为0.15
+          resetProb: 0.15  # 默认为 0.15
       }
  
-      # Louvain参数
+      # Louvain 参数
       louvain: {
           maxIter: 20
           internalIter: 10
           tol: 0.5
       }
 
-     # ConnectedComponent/StronglyConnectedComponent参数
+     # ConnectedComponent/StronglyConnectedComponent 参数
      connectedcomponent: {
          maxIter: 20
      }
 
-     # LabelPropagation参数
+     # LabelPropagation 参数
      labelpropagation: {
          maxIter: 20
      }
 
-      # ShortestPath参数
+      # ShortestPath 参数
       shortestpaths: {
           # several vertices to compute the shortest path to all vertices.
           landmarks: "1"
       }
 
-      # DegreeStatic参数
+      # DegreeStatic 参数
       degreestatic: {}
 
-      # KCore参数
+      # KCore 参数
       kcore:{
           maxIter:10
           degree:1
       }
 
-      # TriangleCount参数
+      # TriangleCount 参数
       trianglecount:{}
  
-      # BetweennessCentrality参数
+      # BetweennessCentrality 参数
       betweenness:{
           maxIter:5
       }
   }
-  }
   ```
 
 2. 提交图计算任务。
@@ -272,5 +269,5 @@ Nebula Algorithm实现图计算的流程如下：
 
 ## 视频
 
-* [图计算工具——Nebula Algorithm 介绍](https://www.bilibili.com/video/BV1fB4y1T7XK)（2分36秒）
+* [图计算工具——Nebula Algorithm 介绍](https://www.bilibili.com/video/BV1fB4y1T7XK)（2 分 36 秒）
 <iframe src="//player.bilibili.com/player.html?aid=588577467&bvid=BV1fB4y1T7XK&cid=351282857&page=1&high_quality=1" scrolling="no" border="0" frameborder="no" framespacing="0" allowfullscreen="true" width="720px" height="480px"> </iframe>
diff --git a/docs-2.0/nebula-bench.md b/docs-2.0/nebula-bench.md
index 1c481d222cf..c9a0f909fbc 100644
--- a/docs-2.0/nebula-bench.md
+++ b/docs-2.0/nebula-bench.md
@@ -1,12 +1,12 @@
 # Nebula Bench
 
-Nebula Bench是一款利用LDBC数据集对Nebula Graph进行性能测试的工具。
+Nebula Bench 是一款利用 LDBC 数据集对 Nebula Graph 进行性能测试的工具。
 
 ## 适用场景
 
-- 生成测试数据并导入Nebula Graph。
+- 生成测试数据并导入 Nebula Graph。
 
-- 对Nebula Graph集群进行性能测试。
+- 对 Nebula Graph 集群进行性能测试。
 
 ## 更新说明
 
@@ -14,11 +14,10 @@ Nebula Bench是一款利用LDBC数据集对Nebula Graph进行性能测试的工
 
 ## 测试流程
 
-1. 使用ldbc_snb_datagen生成测试数据。
+1. 使用 ldbc_snb_datagen 生成测试数据。
 
-2. 使用importer导入数据到Nebula Graph。
+2. 使用 importer 导入数据到 Nebula Graph。
 
-3. 使用K6（含xk6-nebula插件）进行性能测试。
-
-详细使用说明请参见[Nebula Bench](https://github.com/vesoft-inc/nebula-bench/blob/{{bench.branch}}/README_cn.md)。
+3. 使用 K6（含 xk6-nebula 插件）进行性能测试。
 
+详细使用说明请参见 [Nebula Bench](https://github.com/vesoft-inc/nebula-bench/blob/{{bench.branch}}/README_cn.md)。
diff --git a/docs-2.0/nebula-dashboard-ent/1.what-is-dashboard-ent.md b/docs-2.0/nebula-dashboard-ent/1.what-is-dashboard-ent.md
index ddf4fefcb34..9a48c88d6b1 100644
--- a/docs-2.0/nebula-dashboard-ent/1.what-is-dashboard-ent.md
+++ b/docs-2.0/nebula-dashboard-ent/1.what-is-dashboard-ent.md
@@ -1,16 +1,16 @@
-# 什么是Nebula Dashboard（企业版）
+# 什么是 Nebula Dashboard（企业版）
 
-Nebula Dashboard（简称Dashboard）是一款用于监控和管理Nebula Graph多集群中机器和服务状态的可视化工具。本文主要介绍企业版Dashboard，社区版详情参见 [什么是Nebula Dashboard（社区版）](../nebula-dashboard/1.what-is-dashboard.md)。
+Nebula Dashboard（简称 Dashboard）是一款用于监控和管理 Nebula Graph 多集群中机器和服务状态的可视化工具。本文主要介绍企业版 Dashboard，社区版详情参见 [什么是 Nebula Dashboard（社区版）](../nebula-dashboard/1.what-is-dashboard.md)。
 
 ## 产品功能
 
-- 创建指定版本的Nebula Graph集群，支持批量导入节点、一键添加服务等功能。
+- 创建指定版本的 Nebula Graph 集群，支持批量导入节点、一键添加服务等功能。
 - 支持在可视化界面进行集群导入、数据平衡、扩容缩容等操作。
-- 支持管理多集群并可以查看最近14天內集群的操作记录。
+- 支持管理多集群并可以查看最近 14 天內集群的操作记录。
 - 支持在可视化页面进行服务启动、停止、重启操作。
-- 支持快速更新集群中Storage及Graph服务的配置。
-- 监控集群中所有服务的信息，包括服务IP地址、版本和监控指标（例如查询数量、查询延迟、心跳延迟等）。
-- 监控集群中所有机器的状态，包括CPU、内存、负载、磁盘和流量。
+- 支持快速更新集群中 Storage 及 Graph 服务的配置。
+- 监控集群中所有服务的信息，包括服务 IP 地址、版本和监控指标（例如查询数量、查询延迟、心跳延迟等）。
+- 监控集群中所有机器的状态，包括 CPU、内存、负载、磁盘和流量。
 - 监控集群本身的信息，包括集群的服务信息、分区信息、配置和长时任务。
 
 ## 适用场景
@@ -22,12 +22,12 @@ Nebula Dashboard（简称Dashboard）是一款用于监控和管理Nebula Graph
 
 ## 注意事项
 
-- 监控数据默认更新频率约为7秒。
-- 监控数据默认保留14天，即只能查询最近14天内的监控数据。
-- 只支持2.0.1及以上版本的Nebula Graph。
-- 建议使用最新版本的Chrome访问Dashboard。
+- 监控数据默认更新频率约为 7 秒。
+- 监控数据默认保留 14 天，即只能查询最近 14 天内的监控数据。
+- 只支持 2.0.1 及以上版本的 Nebula Graph。
+- 建议使用最新版本的 Chrome 访问 Dashboard。
 - 建议使用官方提供的安装包进行集群创建或导入。
 
 !!! note
 
-    监控服务由prometheus提供，更新频率和保留时间等都可以自行修改。详情请参见[prometheus官方文档](https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/configuration/)。
+    监控服务由 prometheus 提供，更新频率和保留时间等都可以自行修改。详情请参见 [prometheus 官方文档](https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/configuration/)。
diff --git a/docs-2.0/nebula-dashboard-ent/2.deploy-connect-dashboard-ent.md b/docs-2.0/nebula-dashboard-ent/2.deploy-connect-dashboard-ent.md
index 3646d6b5c69..e4af3ab9160 100644
--- a/docs-2.0/nebula-dashboard-ent/2.deploy-connect-dashboard-ent.md
+++ b/docs-2.0/nebula-dashboard-ent/2.deploy-connect-dashboard-ent.md
@@ -1,43 +1,42 @@
-# 部署Dashboard
+# 部署 Dashboard
 
-本文将详细介绍如何安装并部署Dashboard。
+本文将详细介绍如何安装并部署 Dashboard。
 
 ## 前提条件
 
-在部署Dashboard之前，用户需要确认以下信息：
+在部署 Dashboard 之前，用户需要确认以下信息：
 
-- 选择并下载符合版本的Dashboard，Dashboard版本和Nebula Graph的版本对应关系如下。
+- 选择并下载符合版本的 Dashboard，Dashboard 版本和 Nebula Graph 的版本对应关系如下。
 
-  | Dashboard版本               | Nebula Graph版本 |
+  | Dashboard 版本               | Nebula Graph 版本 |
   | :-------------------------- | :--------------- |
   | {{ dashboard_ent.release }} | 2.x              |
 
-- 准备版本为5.7以上的[MySQL](https://www.mysql.com/cn/)环境，创建名称为`dashboard`的数据库。
+- 准备版本为 5.7 以上的 [MySQL](https://www.mysql.com/cn/) 环境，创建名称为`dashboard`的数据库。
 - 确保在安装开始前，以下端口处于未被使用状态。
   
   | 端口号 | 说明                              |
   | ------ | --------------------------------- |
-  | 7005   | Dashboard提供web服务的端口。      |
-  | 8090   | nebula-http-gateway服务的端口。   |
-  | 9090   | prometheus服务的端口。            |
-  | 9200   | nebula-stats-exporter服务的端口。 |
+  | 7005   | Dashboard 提供 web 服务的端口。      |
+  | 8090   | nebula-http-gateway 服务的端口。   |
+  | 9090   | prometheus 服务的端口。            |
+  | 9200   | nebula-stats-exporter 服务的端口。 |
 
-- 准备License。
+- 准备 License。
 
   !!! enterpriseonly
 
-        License仅在企业版提供，请发送邮件至inquiry@vesoft.com。
-
+        License 仅在企业版提供，请发送邮件至 inquiry@vesoft.com。
 
 ## 安装及启动
 
-1. 根据需要下载tar包，建议选择最新版本。
+1. 根据需要下载 tar 包，建议选择最新版本。
   
   !!! enterpriseonly
 
-        Dashboard仅在企业版提供，点击 [定价](https://nebula-graph.com.cn/pricing/) 查看更多。
+        Dashboard 仅在企业版提供，点击 [定价](https://nebula-graph.com.cn/pricing/) 查看更多。
 
-2. 使用`tar -xzvf`解压tar包。
+2. 使用`tar -xzvf`解压 tar 包。
 
    ```bash
    $ tar -xzvf nebula-dashboard-ent-<version>.linux-amd64.tar.gz 
@@ -54,26 +53,26 @@
    ```bash
    # 数据库信息
    database:
-     dialect: mysql # 使用的数据库类型，目前仅支持MySql
-     host: 192.168.8.157 # 连接的MySql数据库的ip地址
-     port: 3306 # 连接的MySql数据库的端口号
-     username: root # 登陆MySql的账号
-     password: nebula # 登陆MySql的密码
+     dialect: mysql # 使用的数据库类型，目前仅支持 MySql
+     host: 192.168.8.157 # 连接的 MySql 数据库的 ip 地址
+     port: 3306 # 连接的 MySql 数据库的端口号
+     username: root # 登陆 MySql 的账号
+     password: nebula # 登陆 MySql 的密码
      name: dashboard # 对应的数据库名称
-     autoMigrate: true # 自动创建数据库表，默认为true
-   # exporter端口信息
+     autoMigrate: true # 自动创建数据库表，默认为 true
+   # exporter 端口信息
    exporter:
-     nodePort: 9100 # node-exporter服务的端口
-     nebulaPort: 9200 # nebula-stats-exporter服务的端口
+     nodePort: 9100 # node-exporter 服务的端口
+     nebulaPort: 9200 # nebula-stats-exporter 服务的端口
    # 服务信息
    proxy:
      gateway:
-       target: "127.0.0.1:8090" # gateway服务的IP地址和端口
+       target: "127.0.0.1:8090" # gateway 服务的 IP 地址和端口
      prometheus:
-       target: "127.0.0.1:9090" # prometheus服务的IP地址和端口
+       target: "127.0.0.1:9090" # prometheus 服务的 IP 地址和端口
    ```
 
-4. 拷贝License至`nebula-dashboard-ent`目录下。
+4. 拷贝 License 至`nebula-dashboard-ent`目录下。
 
    ```bash
    $ cp -r <license> <dashboard_path>
@@ -84,25 +83,25 @@
    $ cp -r nebula.license /usr/local/nebula-dashboard-ent
    ```
 
-5. 启动Dashboard。
+5. 启动 Dashboard。
 
-   可以使用以下命令一键启动Dashboard。
+   可以使用以下命令一键启动 Dashboard。
    ```bash
    $ cd scripts
    $ sudo ./dashboard.service start all
    ```
-   或是执行以下命令，分别启动prometheus、webserver、exporter和gateway服务以启动Dashboard。
+   或是执行以下命令，分别启动 prometheus、webserver、exporter 和 gateway 服务以启动 Dashboard。
    ```bash
    $ cd scripts
-   $ sudo ./dashboard.service start prometheus # 启动prometheus服务
-   $ sudo ./dashboard.service start webserver #启动webserver服务
-   $ sudo ./dashboard.service start exporter #启动exporter服务
-   $ sudo ./dashboard.service start gateway #启动gateway服务
+   $ sudo ./dashboard.service start prometheus # 启动 prometheus 服务
+   $ sudo ./dashboard.service start webserver #启动 webserver 服务
+   $ sudo ./dashboard.service start exporter #启动 exporter 服务
+   $ sudo ./dashboard.service start gateway #启动 gateway 服务
    ```
 
-## 管理Dashboard服务
+## 管理 Dashboard 服务
 
-Dashboard使用脚本`dashboard.service`管理服务，包括启动、停止和查看。
+Dashboard 使用脚本`dashboard.service`管理服务，包括启动、停止和查看。
 
 ### 语法
 
@@ -114,31 +113,31 @@ $ sudo <dashboard_path>/dashboard/scripts/dashboard.service
 
 | 参数                       | 说明                 |
 | :------------------------- | :------------------- |
-| `dashboard_path` | Dashboard安装路径。  |
+| `dashboard_path` | Dashboard 安装路径。  |
 | `-v`                       | 显示详细调试信息。   |
 | `-h`                       | 显示帮助信息。       |
 | `start`                    | 启动服务。           |
 | `stop`                     | 停止服务。           |
 | `status`                   | 查看服务状态。       |
-| `prometheus`               | 管理prometheus服务。 |
-| `webserver`                | 管理webserver服务。  |
-| `exporter`                 | 管理exporter服务。   |
-| `gateway`                  | 管理gateway服务。    |
+| `prometheus`               | 管理 prometheus 服务。 |
+| `webserver`                | 管理 webserver 服务。  |
+| `exporter`                 | 管理 exporter 服务。   |
+| `gateway`                  | 管理 gateway 服务。    |
 | `all`                      | 管理所有服务。       |
 
 ### 示例
 
-Dashboard的安装在当前目录下，用户可以用以下命令管理服务。
+Dashboard 的安装在当前目录下，用户可以用以下命令管理服务。
 ```bash
-$ sudo /dashboard/scripts/dashboard.service start all #启动Dashboard所有服务
-$ sudo /dashboard/scripts/dashboard.service stop all #停止Dashboard所有服务
-$ sudo /dashboard/scripts/dashboard.service status all #查看Dashboard所有服务状态
+$ sudo /dashboard/scripts/dashboard.service start all #启动 Dashboard 所有服务
+$ sudo /dashboard/scripts/dashboard.service stop all #停止 Dashboard 所有服务
+$ sudo /dashboard/scripts/dashboard.service status all #查看 Dashboard 所有服务状态
 ```
 
 ## 后续操作
 
 启动成功后，在浏览器地址栏输入`http://<ip_address>:7005`。
 
-在浏览器窗口中看到以下登录界面表示已经成功部署并启动了Dashboard，用户可以通过默认用户名`nebula`和密码`nebula`登陆Dashboard的GOD用户。可以在 [系统设置](../nebula-dashboard-ent/6.system-settings.md) 中修改密码，也可以在 [权限管理](../nebula-dashboard-ent/5.account-management.md) 页面创建权限为ADMIN的账号用来登陆Dashboard。
+在浏览器窗口中看到以下登录界面表示已经成功部署并启动了 Dashboard，用户可以通过默认用户名`nebula`和密码`nebula`登陆 Dashboard 的 GOD 用户。可以在 [系统设置](../nebula-dashboard-ent/6.system-settings.md) 中修改密码，也可以在 [权限管理](../nebula-dashboard-ent/5.account-management.md) 页面创建权限为 ADMIN 的账号用来登陆 Dashboard。
 
 ![start-page](../nebula-dashboard-ent/figs/ds-028.png)
diff --git a/docs-2.0/nebula-dashboard-ent/3.create-import-dashboard/1.create-cluster.md b/docs-2.0/nebula-dashboard-ent/3.create-import-dashboard/1.create-cluster.md
index d74c625c954..5e236bfe2ea 100644
--- a/docs-2.0/nebula-dashboard-ent/3.create-import-dashboard/1.create-cluster.md
+++ b/docs-2.0/nebula-dashboard-ent/3.create-import-dashboard/1.create-cluster.md
@@ -1,6 +1,6 @@
 # 创建集群
 
-本文介绍如何通过Dashboard创建集群。
+本文介绍如何通过 Dashboard 创建集群。
 
 ## 操作步骤
 
@@ -8,35 +8,35 @@
 
 1. 在集群管理页面，点击 **创建集群** 标签。
 2. 在创建集群页面，完成以下配置：
-   - 输入 **集群名称**，最大可输入15个字符，本示例设置为`test_foesa`。
-   - 选择Nebula Graph安装版本，本示例设置为`v2.6.1`。
+   - 输入 **集群名称**，最大可输入 15 个字符，本示例设置为`test_foesa`。
+   - 选择 Nebula Graph 安装版本，本示例设置为`v2.6.1`。
    - **添加节点**，需要添加每个节点的相关信息。
   
-     1. 配置每个Host的IP信息，本示例设置为`192.168.8.144`。
-     2. 配置 SSH 信息，本示例设置如下：SSH端口号为`22`，SSH用户名为 `vesoft`，SSH 密码为`nebula`。
+     1. 配置每个 Host 的 IP 信息，本示例设置为`192.168.8.144`。
+     2. 配置 SSH 信息，本示例设置如下：SSH 端口号为`22`，SSH 用户名为 `vesoft`，SSH 密码为`nebula`。
      3. 选择 Nebula Graph 安装包，本示例为`nebula-graph-2.6.1.el7.x86_64rpm`。
      4. （可选）输入节点名，可以对节点进行备注。本示例设置为`Node_1`。
 
      ![cluster](../figs/ds-021.png)
 
-   - **批量导入节点**，需要添加每个节点的相关信息。批量导入需要先选择安装包后点击**下载CSV模版**。按照模版填写后上传，尽量确保节点信息正确，否则容易造成上传失败。
+   - **批量导入节点**，需要添加每个节点的相关信息。批量导入需要先选择安装包后点击**下载 CSV 模版**。按照模版填写后上传，尽量确保节点信息正确，否则容易造成上传失败。
 
      ![batch-import](../figs/ds-030.png)
 
-3. 勾选节点并在节点右上方，点击需要添加的服务。创建集群需要给节点添加3种类型的服务，如果不熟悉Nebula Graph架构，建议点击 **自动添加服务** 按钮。
+3. 勾选节点并在节点右上方，点击需要添加的服务。创建集群需要给节点添加 3 种类型的服务，如果不熟悉 Nebula Graph 架构，建议点击 **自动添加服务** 按钮。
 
    ![add-service](../figs/ds-029.png)
 
-4. （可选）在下方的服务中，选择编辑meta、graph、storage服务的端口号、HTTP端口号、HTTP2端口号，点击确认保存。
+4. （可选）在下方的服务中，选择编辑 meta、graph、storage 服务的端口号、HTTP 端口号、HTTP2 端口号，点击确认保存。
 
 5. 点击**创建集群**，确定配置信息无误且节点无冲突后，点击**确认**。
 
    ![check](../figs/ds-023.png)
 
-6. 在集群管理页面中的列表中出现状态为`installing`的集群，需等待3-10分钟，状态变为`healthy`即集群创建成功。如果服务状态为`unhealthy`，表示集群服务中存在非正常运行的服务，请点击详情进行查看。
+6. 在集群管理页面中的列表中出现状态为`installing`的集群，需等待 3-10 分钟，状态变为`healthy`即集群创建成功。如果服务状态为`unhealthy`，表示集群服务中存在非正常运行的服务，请点击详情进行查看。
 
    ![installing](../figs/ds-024.png)
 
 ## 后续操作
 
-成功创建集群后，用户可以对集群进行操作，详情见[总览](../4.cluster-operator/1.overview.md)。
+成功创建集群后，用户可以对集群进行操作，详情见 [总览](../4.cluster-operator/1.overview.md)。
diff --git a/docs-2.0/nebula-dashboard-ent/3.create-import-dashboard/2.import-cluster.md b/docs-2.0/nebula-dashboard-ent/3.create-import-dashboard/2.import-cluster.md
index 4552958ae84..c3a18c40c3f 100644
--- a/docs-2.0/nebula-dashboard-ent/3.create-import-dashboard/2.import-cluster.md
+++ b/docs-2.0/nebula-dashboard-ent/3.create-import-dashboard/2.import-cluster.md
@@ -1,19 +1,19 @@
 # 导入集群
 
-本文介绍如何通过Dashboard导入集群。当前版本仅支持官方下载的DEB、RPM包部署的集群和Dashboard创建的集群导入，暂不支持导入使用Docker和Kubernetes方式部署的集群。
+本文介绍如何通过 Dashboard 导入集群。当前版本仅支持官方下载的 DEB、RPM 包部署的集群和 Dashboard 创建的集群导入，暂不支持导入使用 Docker 和 Kubernetes 方式部署的集群。
 
 ## 操作步骤
 
 !!! caution
 
-    - 在同一集群下，服务需要统一版本。不支持在同一集群中导入不同版本的Nebula Graph实例。
-    - Nebula Graph的安装路径需要为默认安装路径`/usr/local`。
+    - 在同一集群下，服务需要统一版本。不支持在同一集群中导入不同版本的 Nebula Graph 实例。
+    - Nebula Graph 的安装路径需要为默认安装路径`/usr/local`。
 
 1. 在集群管理页面，点击 **导入集群** 标签。
-2. 在导入集群页面，输入连接Nebula Graph的信息：
-  - Graphd Host：<其中一个Graphd进程的虚机IP>:<端口号>。本示例设置为 `192.168.8.157:9669`。
-  - 用户名：连接Nebula Graph的账号，本示例设置为`vesoft`。
-  - 密码：连接Nebula Graph的密码，本示例设置为`nebula`。
+2. 在导入集群页面，输入连接 Nebula Graph 的信息：
+  - Graphd Host：<其中一个 Graphd 进程的虚机 IP>:<端口号>。本示例设置为 `192.168.8.157:9669`。
+  - 用户名：连接 Nebula Graph 的账号，本示例设置为`vesoft`。
+  - 密码：连接 Nebula Graph 的密码，本示例设置为`nebula`。
 
   !!! note
 
@@ -23,9 +23,9 @@
    ![connect](../figs/ds-025.png)
 
 3. 在连接服务节点页面完成以下配置：
-   - 输入集群的名称，最大可输入15个字符，本示例设置为`create_1027`。
+   - 输入集群的名称，最大可输入 15 个字符，本示例设置为`create_1027`。
    - 对节点进行 **授权**，授权需输入每个节点的 SSH 用户名及密码。
-   - **批量授权**需要上传CSV文件。请根据下载的CSV文件，编辑每个节点授权信息，尽量确保节点信息正确，否则容易造成上传失败。
+   - **批量授权**需要上传 CSV 文件。请根据下载的 CSV 文件，编辑每个节点授权信息，尽量确保节点信息正确，否则容易造成上传失败。
    ![批量授权](../figs/ds-026.png)
    - 页面中节点状态变为 **已授权**，则该节点授权成功。
    ![授权](../figs/ds-027.png)
@@ -34,4 +34,4 @@
 
 ## 后续操作
 
-成功导入集群后，用户可以对集群进行操作，详情见[总览](../4.cluster-operator/1.overview.md)。
+成功导入集群后，用户可以对集群进行操作，详情见 [总览](../4.cluster-operator/1.overview.md)。
diff --git a/docs-2.0/nebula-dashboard-ent/4.cluster-operator/1.overview.md b/docs-2.0/nebula-dashboard-ent/4.cluster-operator/1.overview.md
index 99cce87de8f..c46972b3c40 100644
--- a/docs-2.0/nebula-dashboard-ent/4.cluster-operator/1.overview.md
+++ b/docs-2.0/nebula-dashboard-ent/4.cluster-operator/1.overview.md
@@ -1,6 +1,6 @@
 # 集群总览
 
-本文主要介绍Dashboard的集群总览页面。在集群列表右侧，单击**详情**，即可进入指定集群的集群总览页面。
+本文主要介绍 Dashboard 的集群总览页面。在集群列表右侧，单击**详情**，即可进入指定集群的集群总览页面。
 
 ## 概览
 
@@ -16,7 +16,7 @@ Dashboard 的集群总览页面分为五个部分：
 
 ### 集群概况
 
-在集群概况中，显示了节点数量，Graphd、Storaged、Metad正在运行服务及异常服务数量。在本示例中，Graphd存在异常服务为 **1**，可以点击 **查看** 按钮，快速查看异常服务。
+在集群概况中，显示了节点数量，Graphd、Storaged、Metad 正在运行服务及异常服务数量。在本示例中，Graphd 存在异常服务为 **1**，可以点击 **查看** 按钮，快速查看异常服务。
 
 ### 集群信息
 
@@ -24,17 +24,17 @@ Dashboard 的集群总览页面分为五个部分：
 
 !!! note
 
-    这里的版本信息为用户安装的Nebula Graph版本，而非Dashboard版本。
+    这里的版本信息为用户安装的 Nebula Graph 版本，而非 Dashboard 版本。
 
 !!! caution
 
-    如果用户导入的Nebula Graph版本低于v2.5.0或版本未知的情况下，默认显示为v2.0.1。
+    如果用户导入的 Nebula Graph 版本低于 v2.5.0 或版本未知的情况下，默认显示为 v2.0.1。
 
 ### 节点监控
 
-- 支持快速查看节点监控信息，可点击切换展示的信息，默认显示cpu信息。
-- 支持在页面上点击![setup](../figs/Setup.png)插入基准线。
-- 点击![watch](../figs/watch.png)快速跳转至节点监控页面，查看详情信息。
+- 支持快速查看节点监控信息，可点击切换展示的信息，默认显示 cpu 信息。
+- 支持在页面上点击！[setup](../figs/Setup.png) 插入基准线。
+- 点击！[watch](../figs/watch.png) 快速跳转至节点监控页面，查看详情信息。
 
 ### 状态列表
 
@@ -44,6 +44,6 @@ Dashboard 的集群总览页面分为五个部分：
 
 - 默认显示`query_latency_us`（查询平均延迟）和`slow_query_latency_us`（慢查询平均延迟）的信息。
 
-- 点击![setup](../figs/Setup.png)**设置** 插入基准线。
+- 点击！[setup](../figs/Setup.png) **设置** 插入基准线。
 
-- 点击![watch](../figs/watch.png)快速跳转至服务监控页面，查看详情信息。
\ No newline at end of file
+- 点击！[watch](../figs/watch.png) 快速跳转至服务监控页面，查看详情信息。
\ No newline at end of file
diff --git a/docs-2.0/nebula-dashboard-ent/4.cluster-operator/2.monitor.md b/docs-2.0/nebula-dashboard-ent/4.cluster-operator/2.monitor.md
index 551d878f1e8..34972ad44a5 100644
--- a/docs-2.0/nebula-dashboard-ent/4.cluster-operator/2.monitor.md
+++ b/docs-2.0/nebula-dashboard-ent/4.cluster-operator/2.monitor.md
@@ -1,17 +1,17 @@
 # 集群监控
 
-本文主要介绍Dashboard的集群监控中的节点监控和服务监控。
+本文主要介绍 Dashboard 的集群监控中的节点监控和服务监控。
 
 ## 节点监控
 
 ![vertex](../figs/ds-002.png)
 
-快速查看CPU、Memory、Load、Disk和Network In/Out变化情况。
+快速查看 CPU、Memory、Load、Disk 和 Network In/Out 变化情况。
 
-- 如果需要设置基线，作为参考标准线，可以单击模块右上角的![setup](../figs/Setup.png)按钮。
-- 如果需要查看某一项更详细的监控指标，可以单击模块右上角的![watch](../figs/watch.png)按钮，在示例中选择`Load`查看详情信息，如下图。
+- 如果需要设置基线，作为参考标准线，可以单击模块右上角的！[setup](../figs/Setup.png) 按钮。
+- 如果需要查看某一项更详细的监控指标，可以单击模块右上角的！[watch](../figs/watch.png) 按钮，在示例中选择`Load`查看详情信息，如下图。
     ![load](../figs/ds-003.png)
-  - 默认最多可选择14天的监控数据进行查看，也可以快捷选择1小时、6小时、12小时、1天、3天、7天和14天，支持修改查看时间。
+  - 默认最多可选择 14 天的监控数据进行查看，也可以快捷选择 1 小时、6 小时、12 小时、1 天、3 天、7 天和 14 天，支持修改查看时间。
   - 可以选择需要查看的机器和监控指标。监控指标详情请参见 [监控指标说明](../7.monitor-parameter.md)。
   - 可以设置基线，作为参考标准线。
 
@@ -19,15 +19,15 @@
 
 ![service](../figs/ds-004.png)
 
-快速查看Graph、Meta、Storage服务的信息，右上角显示正常服务和异常服务的数量。
+快速查看 Graph、Meta、Storage 服务的信息，右上角显示正常服务和异常服务的数量。
 
 !!! note
 
     当前企业版的服务监控页仅支持每种服务设置两个监控指标，可以单击模块内的设置按钮进行调整。
 
-- 如果需要查看某一项更详细的监控指标，可以单击模块右上角的![watch](../figs/watch.png)按钮，在示例中选择 `Graph` 查看详情信息，如下图。
+- 如果需要查看某一项更详细的监控指标，可以单击模块右上角的！[watch](../figs/watch.png) 按钮，在示例中选择 `Graph` 查看详情信息，如下图。
    ![service](../figs/ds-005.png)
-  - 默认最多可选择14天的监控数据进行查看，也可以快捷选择1小时、6小时、12小时、1天、3天、7天和14天，支持修改查看时间。
+  - 默认最多可选择 14 天的监控数据进行查看，也可以快捷选择 1 小时、6 小时、12 小时、1 天、3 天、7 天和 14 天，支持修改查看时间。
   - 可以选择需要查看的机器和监控指标。监控指标详情请参见 [监控指标说明](../7.monitor-parameter.md)。
   - 可以设置基线，作为参考标准线。
   - 可以查看当前服务的状态。
\ No newline at end of file
diff --git a/docs-2.0/nebula-dashboard-ent/4.cluster-operator/3.cluster-information.md b/docs-2.0/nebula-dashboard-ent/4.cluster-operator/3.cluster-information.md
index 318ae8c2f3e..985f7381c70 100644
--- a/docs-2.0/nebula-dashboard-ent/4.cluster-operator/3.cluster-information.md
+++ b/docs-2.0/nebula-dashboard-ent/4.cluster-operator/3.cluster-information.md
@@ -9,13 +9,13 @@
 - 分片信息
 - 长时任务
 
-在查看集群信息之前，用户需要选择任意一个在线的Graph服务地址，输入登录Nebula Graph的账号（非Dashboard登录账号）和对应密码。
+在查看集群信息之前，用户需要选择任意一个在线的 Graph 服务地址，输入登录 Nebula Graph 的账号（非 Dashboard 登录账号）和对应密码。
 
-多机部署时，用户可以选择任意一个在线的Graph服务地址。
+多机部署时，用户可以选择任意一个在线的 Graph 服务地址。
 
 !!! caution
 
-    用户需要保证Nebula Graph服务已经部署并启动。详细信息，参考[Nebula Graph 安装部署](../../4.deployment-and-installation/1.resource-preparations.md "点击前往 Nebula Graph 安装部署")。
+    用户需要保证 Nebula Graph 服务已经部署并启动。详细信息，参考 [Nebula Graph 安装部署](../../4.deployment-and-installation/1.resource-preparations.md "点击前往 Nebula Graph 安装部署")。
 
 ![information](../figs/ds-006.png)
 
@@ -23,58 +23,58 @@
 
 ![版本](../figs/ds-014.png)
 
-显示所有服务及对应的Nebula版本。
+显示所有服务及对应的 Nebula 版本。
 
 ## Leader
 
 ![Leader](../figs/ds-013.png)
 
-显示Leader数量及Leader的分布，点击右上角的 **Balance Leader** 按钮可以快速在Nebula Graph集群中均衡分布 Leader。
+显示 Leader 数量及 Leader 的分布，点击右上角的 **Balance Leader** 按钮可以快速在 Nebula Graph 集群中均衡分布 Leader。
 
 ## Partition
 
 ![partition](../figs/ds-012.png)
 
-选择指定图空间，查看指定图空间的Partition分布情况。
+选择指定图空间，查看指定图空间的 Partition 分布情况。
 
 ## 服务信息
 
 ![服务信息](../figs/ds-011.png)
 
-展示Storage服务的基本信息。用户可以通过右上角的 **Balance Date** 按钮启动任务，均衡分布集群中的所有分片。参数说明如下：
+展示 Storage 服务的基本信息。用户可以通过右上角的 **Balance Date** 按钮启动任务，均衡分布集群中的所有分片。参数说明如下：
 
 | 参数 | 说明 |
 | :--- | :--- |
 | `Host` | 主机地址 |
 | `Port` | 主机端口号 |
 | `Status` | 主机状态 |
-| `Git Info Sha` | 版本Commit ID |
-| `Leader Count` | Leader总数 |
+| `Git Info Sha` | 版本 Commit ID |
+| `Leader Count` | Leader 总数 |
 | `Partition Distribution` | 分片分布 |
-| `Leader Distribution` | Leader分布 |
+| `Leader Distribution` | Leader 分布 |
 
 ## 分片信息
 
 ![分片信息](../figs/ds-010.png)
 
-显示分片信息。用户需要在左上角选择图空间，查看分片信息。也可以通过右上角的输入框，输入分片ID，筛选展示的数据。参数说明如下：
+显示分片信息。用户需要在左上角选择图空间，查看分片信息。也可以通过右上角的输入框，输入分片 ID，筛选展示的数据。参数说明如下：
 
 |参数|说明|
 |:---|:---|
 |`Partition ID`|分片序号。|
-|`Leader`|分片的leader副本的IP地址和端口。|
-|`Peers`|分片所有副本的IP地址和端口。|
-|`Losts`|分片的故障副本的IP地址和端口。|
+|`Leader`|分片的 leader 副本的 IP 地址和端口。|
+|`Peers`|分片所有副本的 IP 地址和端口。|
+|`Losts`|分片的故障副本的 IP 地址和端口。|
 
 ## 长时任务
 
 ![长时任务](../figs/ds-009.png)
 
-展示所有作业的信息。查看作业信息之前，用户需要在右上角选择图空间。暂不支持在线管理作业，详情请参见[作业管理](../../3.ngql-guide/18.operation-and-maintenance-statements/4.job-statements.md)。参数说明如下：
+展示所有作业的信息。查看作业信息之前，用户需要在右上角选择图空间。暂不支持在线管理作业，详情请参见 [作业管理](../../3.ngql-guide/18.operation-and-maintenance-statements/4.job-statements.md)。参数说明如下：
 
 | 参数 | 说明 |
 | :--- | :--- |
-| `Job ID` | 显示作业ID。 |
+| `Job ID` | 显示作业 ID。 |
 | `Command` | 显示命令类型。 |
 | `Status` | 显示作业或任务的状态。状态说明参见 [作业状态](../../3.ngql-guide/18.operation-and-maintenance-statements/4.job-statements.md#_6)。 |
 |`Start Time`|显示作业或任务开始执行的时间。|
diff --git a/docs-2.0/nebula-dashboard-ent/4.cluster-operator/4.manage.md b/docs-2.0/nebula-dashboard-ent/4.cluster-operator/4.manage.md
index ba735e3bb35..d74ad72b13f 100644
--- a/docs-2.0/nebula-dashboard-ent/4.cluster-operator/4.manage.md
+++ b/docs-2.0/nebula-dashboard-ent/4.cluster-operator/4.manage.md
@@ -9,24 +9,24 @@
 
 ## 节点管理
 
-在节点管理页面中，展示所有的节点详情信息，包括节点名称、Host及SSH用户名称、CPU核等信息。
+在节点管理页面中，展示所有的节点详情信息，包括节点名称、Host 及 SSH 用户名称、CPU 核等信息。
 
-- 点击 **添加节点** 输入Host信息、SSH端口号、用户、密码信息，选择Nebula Graph安装包，可快速添加节点。
+- 点击 **添加节点** 输入 Host 信息、SSH 端口号、用户、密码信息，选择 Nebula Graph 安装包，可快速添加节点。
 
 - 点击 ![plus](../figs/Plus.png) 按钮，查看对应节点服务名、服务类型、服务状态、运行路径等信息。
 
   - 点击 **节点监控** 可快速跳转至节点监控页面，详情信息见 [集群监控](../4.cluster-operator/2.monitor.md)。
 
-  - 点击 **编辑节点** 可修改SSH端口号、用户名、密码。
+  - 点击 **编辑节点** 可修改 SSH 端口号、用户名、密码。
   
   - 当节点上无服务时，可点击 **删除节点**。
 
 ![vertex manage](../figs/ds-008.png)
 ## 服务管理
 
-- 在服务管理页面，用户可以选择服务类型、服务状态、Host对展示的数据进行筛选，快速选中一个或多个服务，一键启动/停止/重启服务。
+- 在服务管理页面，用户可以选择服务类型、服务状态、Host 对展示的数据进行筛选，快速选中一个或多个服务，一键启动/停止/重启服务。
 
-- 点击 ![nav](../figs/nav-dashboard.png)图标，可快速查看 [服务监控](../4.cluster-operator/2.monitor.md)。
+- 点击 ![nav](../figs/nav-dashboard.png) 图标，可快速查看 [服务监控](../4.cluster-operator/2.monitor.md)。
 
 !!! danger
 
@@ -36,22 +36,22 @@
 
 ## 扩缩容
 
-- 在扩缩容页面，用户可以快速**添加节点**、**批量导入节点**，并对已存在的节点添加 **Graph服务** 及 **Storage服务**。
+- 在扩缩容页面，用户可以快速**添加节点**、**批量导入节点**，并对已存在的节点添加 **Graph 服务** 及 **Storage 服务**。
 - 点击 **重置** 按钮，可以恢复到初始状态。
 
 !!! caution
 
-    目前仅支持对graphd和storaged进行扩缩容，不支持移除或添加metad服务。扩缩容集群时，建议提前备份数据，以便故障发生时回滚数据。关于扩缩容，详情参见[如何扩缩容](../../20.appendix/0.FAQ.md#_11)。
+    目前仅支持对 graphd 和 storaged 进行扩缩容，不支持移除或添加 metad 服务。扩缩容集群时，建议提前备份数据，以便故障发生时回滚数据。关于扩缩容，详情参见 [如何扩缩容](../../20.appendix/0.FAQ.md#_11)。
 
-在该示例中，新增了节点为`192.168.8.143`和`192.168.8.167`的Storage服务，删除了节点为`192.168.8.169`的Graph服务。虚线框并置灰服务名表示移除的服务，实线框表示添加的服务。
+在该示例中，新增了节点为`192.168.8.143`和`192.168.8.167`的 Storage 服务，删除了节点为`192.168.8.169`的 Graph 服务。虚线框并置灰服务名表示移除的服务，实线框表示添加的服务。
 
-在下方的**服务**中，绿色表示即将新增的服务，红色表示即将移除的服务。可以修改新增服务的端口号、HTTP端口号、HTTP2端口号信息。
+在下方的**服务**中，绿色表示即将新增的服务，红色表示即将移除的服务。可以修改新增服务的端口号、HTTP 端口号、HTTP2 端口号信息。
 
 ![扩缩容](../figs/ds-016.png)
 
 ## 更新配置
 
-更新配置页面可以修改Storage及Graph服务的配置文件，具体参数及描述见 [Storage服务配置](../../5.configurations-and-logs/1.configurations/4.storage-config.md) 和 [Graph服务配置](../../5.configurations-and-logs/1.configurations/3.graph-config.md)。更新配置文件为批量操作，将会修改每一个Storage/Graph的配置文件。
+更新配置页面可以修改 Storage 及 Graph 服务的配置文件，具体参数及描述见 [Storage 服务配置](../../5.configurations-and-logs/1.configurations/4.storage-config.md) 和 [Graph 服务配置](../../5.configurations-and-logs/1.configurations/3.graph-config.md)。更新配置文件为批量操作，将会修改每一个 Storage/Graph 的配置文件。
 
 - 点击保存后，在下一次服务重启后配置即生效。
 
diff --git a/docs-2.0/nebula-dashboard-ent/4.cluster-operator/5.operation-record.md b/docs-2.0/nebula-dashboard-ent/4.cluster-operator/5.operation-record.md
index 38023563056..ef6457e77a5 100644
--- a/docs-2.0/nebula-dashboard-ent/4.cluster-operator/5.operation-record.md
+++ b/docs-2.0/nebula-dashboard-ent/4.cluster-operator/5.operation-record.md
@@ -1,7 +1,7 @@
 # 操作记录
 
-本文主要介绍Dashboard的操作记录。
+本文主要介绍 Dashboard 的操作记录。
 
 ![操作记录](../figs/ds-018.png)
 
-在操作页面可以看到1小时、6小时、12小时、1天、3天、7天和14天的操作记录，操作人、操作、时间、集群的信息。
\ No newline at end of file
+在操作页面可以看到 1 小时、6 小时、12 小时、1 天、3 天、7 天和 14 天的操作记录，操作人、操作、时间、集群的信息。
\ No newline at end of file
diff --git a/docs-2.0/nebula-dashboard-ent/4.cluster-operator/6.settings.md b/docs-2.0/nebula-dashboard-ent/4.cluster-operator/6.settings.md
index 95749bf5dc8..ffb377be171 100644
--- a/docs-2.0/nebula-dashboard-ent/4.cluster-operator/6.settings.md
+++ b/docs-2.0/nebula-dashboard-ent/4.cluster-operator/6.settings.md
@@ -1,10 +1,10 @@
 # 其他设置
 
-本文主要介绍Dashboard的其他设置。
+本文主要介绍 Dashboard 的其他设置。
 
 - 集群信息：显示集群名称、创建时间、创建用户信息。
 
-- 解除绑定：解除绑定后从平台移除该集群的信息，对集群的服务和Nebula数据不做任何操作。
+- 解除绑定：解除绑定后从平台移除该集群的信息，对集群的服务和 Nebula 数据不做任何操作。
 
   !!! note
 
@@ -12,7 +12,7 @@
 
   ![解除绑定](../figs/ds-019.png)
 
-- 删除集群：删除集群会停止集群服务同时保留Nebula数据，并解除与平台的信息绑定，请谨慎操作。
+- 删除集群：删除集群会停止集群服务同时保留 Nebula 数据，并解除与平台的信息绑定，请谨慎操作。
 
   !!! note
 
diff --git a/docs-2.0/nebula-dashboard-ent/5.account-management.md b/docs-2.0/nebula-dashboard-ent/5.account-management.md
index d75b77ae0fc..a6b3a0741a7 100644
--- a/docs-2.0/nebula-dashboard-ent/5.account-management.md
+++ b/docs-2.0/nebula-dashboard-ent/5.account-management.md
@@ -1,9 +1,9 @@
 # 权限管理
 
-用户使用默认GOD用户（默认账号为`nebula`，密码为`nebula`）登录，可在权限管理页面，创建或删除ADMIN权限的账号。下图为GOD用户的权限管理页面。
+用户使用默认 GOD 用户（默认账号为`nebula`，密码为`nebula`）登录，可在权限管理页面，创建或删除 ADMIN 权限的账号。下图为 GOD 用户的权限管理页面。
 
 ![god](../nebula-dashboard-ent/figs/ds-032.png)
 
-用户使用创建的ADMIN账号登陆，不能对其他的账号进行操作，仅能查看用户名、角色、创建时间。下图为ADMIN用户的权限管理页面。
+用户使用创建的 ADMIN 账号登陆，不能对其他的账号进行操作，仅能查看用户名、角色、创建时间。下图为 ADMIN 用户的权限管理页面。
 
 ![admin](../nebula-dashboard-ent/figs/ds-031.png)
diff --git a/docs-2.0/nebula-dashboard-ent/6.system-settings.md b/docs-2.0/nebula-dashboard-ent/6.system-settings.md
index 1a8554d6854..2c7ad6dc3fe 100644
--- a/docs-2.0/nebula-dashboard-ent/6.system-settings.md
+++ b/docs-2.0/nebula-dashboard-ent/6.system-settings.md
@@ -6,7 +6,7 @@
 
 在标签栏中点击**平台设置**，用户可以完成以下修改：
 
-- 修改标题、Logo图片、封面图。
+- 修改标题、Logo 图片、封面图。
 - 快速修改语言，目前仅支持中文和英文。
 - 开关帮助提示。
 
@@ -14,7 +14,7 @@
 
 ## 帮助信息
 
-点击帮助信息，可快速跳转至 Dashboard 文档页面、Nebula Graph文档、官网或论坛等页面。
+点击帮助信息，可快速跳转至 Dashboard 文档页面、Nebula Graph 文档、官网或论坛等页面。
 
 ![help](../nebula-dashboard-ent/figs/ds-034.png)
 
diff --git a/docs-2.0/nebula-dashboard-ent/7.monitor-parameter.md b/docs-2.0/nebula-dashboard-ent/7.monitor-parameter.md
index ca4ad0dca1f..937122969b7 100644
--- a/docs-2.0/nebula-dashboard-ent/7.monitor-parameter.md
+++ b/docs-2.0/nebula-dashboard-ent/7.monitor-parameter.md
@@ -1,10 +1,10 @@
 # 监控指标说明
 
-本文介绍Dashboard中展示的Nebula Graph监控指标。
+本文介绍 Dashboard 中展示的 Nebula Graph 监控指标。
 
 !!! note
 
-    磁盘容量和流量的默认单位为字节（Byte），页面显示时单位会随着数据量级而变化，例如流量低于1 KB/s时单位为Bytes/s。
+    磁盘容量和流量的默认单位为字节（Byte），页面显示时单位会随着数据量级而变化，例如流量低于 1 KB/s 时单位为 Bytes/s。
 
 ## 机器
 
@@ -12,11 +12,11 @@
 
 |参数|说明|
 |:---|:---|
-|`cpu_utilization`| CPU已使用百分比|
-|`cpu_idle`| CPU空闲百分比|
-|`cpu_wait`| 等待IO操作的CPU百分比|
-|`cpu_user`| 用户空间（非Nebula Graph图空间）占用的CPU百分比|
-|`cpu_system`| 内核空间（非Nebula Graph内核空间）占用的CPU百分比|
+|`cpu_utilization`| CPU 已使用百分比|
+|`cpu_idle`| CPU 空闲百分比|
+|`cpu_wait`| 等待 IO 操作的 CPU 百分比|
+|`cpu_user`| 用户空间（非 Nebula Graph 图空间）占用的 CPU 百分比|
+|`cpu_system`| 内核空间（非 Nebula Graph 内核空间）占用的 CPU 百分比|
 
 ### 内存
 
@@ -31,9 +31,9 @@
 
 |参数|说明|
 |:---|:---|
-|`load_1m`| 最近1分钟系统平均负载|
-|`load_5m`| 最近5分钟系统平均负载|
-|`load_15m`| 最近15分钟系统平均负载|
+|`load_1m`| 最近 1 分钟系统平均负载|
+|`load_5m`| 最近 5 分钟系统平均负载|
+|`load_15m`| 最近 15 分钟系统平均负载|
 
 ### 磁盘
 
@@ -45,7 +45,7 @@
 |`disk_writebytes`| 磁盘每秒写入的字节数|
 |`disk_readiops`| 磁盘每秒的读请求数量|
 |`disk_writeiops`| 磁盘每秒的写请求数量|
-|`inode_utilization`| inode已使用百分比|
+|`inode_utilization`| inode 已使用百分比|
 
 ### 流量
 
@@ -62,7 +62,7 @@
 
 ### 周期
 
-指标统计的时间范围，当前支持5秒、60秒、600秒和3600秒，分别表示最近5秒、最近1分钟、最近10分钟和最近1小时。
+指标统计的时间范围，当前支持 5 秒、60 秒、600 秒和 3600 秒，分别表示最近 5 秒、最近 1 分钟、最近 10 分钟和最近 1 小时。
 
 ### 聚合方式
 
@@ -71,10 +71,10 @@
 |`rate`| 周期内平均每秒操作的速率|
 |`sum`| 周期内操作的总和|
 |`avg`| 周期内响应平均耗时|
-|`P75`| 周期内响应耗时从小到大排列，顺序处于75%位置的分位数|
-|`P95`| 周期内响应耗时从小到大排列，顺序处于95%位置的分位数|
-|`P99`| 周期内响应耗时从小到大排列，顺序处于99%位置的分位数|
-|`P999`| 周期内响应耗时从小到大排列，顺序处于99.9%位置的分位数|
+|`P75`| 周期内响应耗时从小到大排列，顺序处于 75%位置的分位数|
+|`P95`| 周期内响应耗时从小到大排列，顺序处于 95%位置的分位数|
+|`P99`| 周期内响应耗时从小到大排列，顺序处于 99%位置的分位数|
+|`P999`| 周期内响应耗时从小到大排列，顺序处于 99.9%位置的分位数|
 
 ### Graph
 
diff --git a/docs-2.0/nebula-dashboard-ent/8.faq.md b/docs-2.0/nebula-dashboard-ent/8.faq.md
index 9d0d323a36c..d985a178e14 100644
--- a/docs-2.0/nebula-dashboard-ent/8.faq.md
+++ b/docs-2.0/nebula-dashboard-ent/8.faq.md
@@ -1,46 +1,46 @@
-# 常见问题FAQ
+# 常见问题 FAQ
 
-本文列出了使用Dashboard时可能遇到的常见问题，用户可以使用文档中心或者浏览器的搜索功能查找相应问题。
+本文列出了使用 Dashboard 时可能遇到的常见问题，用户可以使用文档中心或者浏览器的搜索功能查找相应问题。
 
 ## 什么是集群、节点和服务？
 
-- 集群：Dashboard集群特指由多个Nebula Graph服务所在的节点组成的一组系统。
-- 节点：特指承载运行Nebula Graph服务的物理或虚拟机。
-- 服务：特指Nebula服务，包括Metad，Storaged和Graphd。
+- 集群：Dashboard 集群特指由多个 Nebula Graph 服务所在的节点组成的一组系统。
+- 节点：特指承载运行 Nebula Graph 服务的物理或虚拟机。
+- 服务：特指 Nebula 服务，包括 Metad，Storaged 和 Graphd。
 
 ## 什么是集群的状态？
 
 集群的状态有以下几种：
 
-- installing：集群正在创建中，过程大约需要等待3～10分钟。
+- installing：集群正在创建中，过程大约需要等待 3～10 分钟。
 - healthy：集群中所有服务正常运行。
 - unhealthy：集群服务中存在非正常运行的服务。
 
 ## 为什么要授权节点？
 
-由于集群的管理操作需要获取对应节点的SSH信息，因此Dashboard在执行操作前，需要先拥有最少可执行权限的SSH账号密码信息。
+由于集群的管理操作需要获取对应节点的 SSH 信息，因此 Dashboard 在执行操作前，需要先拥有最少可执行权限的 SSH 账号密码信息。
 
 ## 什么是扩缩容？
 
-Nebula Graph是分布式图数据库，可以支持运行时动态扩展和缩减服务。也可以通过Dashboard可视化的动态扩展或缩减Storage和Graph服务（不可以扩缩容Metad）。
+Nebula Graph 是分布式图数据库，可以支持运行时动态扩展和缩减服务。也可以通过 Dashboard 可视化的动态扩展或缩减 Storage 和 Graph 服务（不可以扩缩容 Metad）。
 
-## 为什么不能操作Meta服务？
+## 为什么不能操作 Meta 服务？
 
-Meta服务主要存储Nebula Graph数据库中的元数据。一旦Meta服务出现问题，整个集群会面临瘫痪风险。且Meta处理的数据量较少，一般不会出现扩缩容场景，因此我们直接在Dashboard中禁用了操作Meta，防止出现用户误操作导致集群不可用的情况。
+Meta 服务主要存储 Nebula Graph 数据库中的元数据。一旦 Meta 服务出现问题，整个集群会面临瘫痪风险。且 Meta 处理的数据量较少，一般不会出现扩缩容场景，因此我们直接在 Dashboard 中禁用了操作 Meta，防止出现用户误操作导致集群不可用的情况。
 
 ## 扩缩容之后对数据有什么影响？
 
-- 扩容Storage，Dashboard会在指定的机器上创建并运行Storage服务，对已有数据不会造成影响，可以在集群信息标签页下的 `服务信息` 页面和 `Leader` 页面，根据自身需求选择进行`Balance Data`或者`Balance Leader`操作。
-- 缩容Storage，Dashboard会自动执行`Balance Data Remove`语句，确保被指定的服务上的数据分片迁移完成后，停止服务。
-- 扩缩容Graph对数据不会有影响。
+- 扩容 Storage，Dashboard 会在指定的机器上创建并运行 Storage 服务，对已有数据不会造成影响，可以在集群信息标签页下的 `服务信息` 页面和 `Leader` 页面，根据自身需求选择进行`Balance Data`或者`Balance Leader`操作。
+- 缩容 Storage，Dashboard 会自动执行`Balance Data Remove`语句，确保被指定的服务上的数据分片迁移完成后，停止服务。
+- 扩缩容 Graph 对数据不会有影响。
 
-## 为什么无法启动Dashboard（企业版）？
+## 为什么无法启动 Dashboard（企业版）？
 
-- 确保License已拷贝至Dashboard目录中，且执行了`sudo ./dashboard.service start all`命令。
-- 确保License未过期。
+- 确保 License 已拷贝至 Dashboard 目录中，且执行了`sudo ./dashboard.service start all`命令。
+- 确保 License 未过期。
 
-用户也可以在Dashboard目录中执行`cat logs/webserver.log`查看各个模块的启动信息。如果满足以上条件，仍无法启动Dashboard，请前往 [Nebula Graph 官方论坛](https://discuss.nebula-graph.com.cn/ "点击前往 Nebula Graph 官方论坛") 咨询。
+用户也可以在 Dashboard 目录中执行`cat logs/webserver.log`查看各个模块的启动信息。如果满足以上条件，仍无法启动 Dashboard，请前往 [Nebula Graph 官方论坛](https://discuss.nebula-graph.com.cn/ "点击前往 Nebula Graph 官方论坛") 咨询。
 
-## 是否可以手动添加Nebula Graph安装包？
+## 是否可以手动添加 Nebula Graph 安装包？
 
-Dashboard支持手动添加安装包，可以点击 [如何获取 Nebula Graph](https://nebula-graph.com.cn/download/) 下载所需系统和版本的RPM包或DEB包，添加到`dashboard/download/nebula-graph`路径下。在创建、扩容集群时，可选择添加的包进行部署。
+Dashboard 支持手动添加安装包，可以点击 [如何获取 Nebula Graph](https://nebula-graph.com.cn/download/) 下载所需系统和版本的 RPM 包或 DEB 包，添加到`dashboard/download/nebula-graph`路径下。在创建、扩容集群时，可选择添加的包进行部署。
diff --git a/docs-2.0/nebula-dashboard/1.what-is-dashboard.md b/docs-2.0/nebula-dashboard/1.what-is-dashboard.md
index faf488c5694..18a125d3f15 100644
--- a/docs-2.0/nebula-dashboard/1.what-is-dashboard.md
+++ b/docs-2.0/nebula-dashboard/1.what-is-dashboard.md
@@ -1,6 +1,6 @@
-# 什么是Nebula Dashboard（社区版）
+# 什么是 Nebula Dashboard（社区版）
 
-Nebula Dashboard（简称Dashboard）是一款用于监控Nebula Graph集群中机器和服务状态的可视化工具。本文主要介绍社区版 Dashboard，企业版详情参见 [什么是Nebula Dashboard（企业版）](../nebula-dashboard-ent/what-is-dashboard-ent.md)。
+Nebula Dashboard（简称 Dashboard）是一款用于监控 Nebula Graph 集群中机器和服务状态的可视化工具。本文主要介绍社区版 Dashboard，企业版详情参见 [什么是 Nebula Dashboard（企业版）](../nebula-dashboard-ent/what-is-dashboard-ent.md)。
 
 !!! enterpriseonly
 
@@ -8,15 +8,15 @@ Nebula Dashboard（简称Dashboard）是一款用于监控Nebula Graph集群中
 
 ## 产品功能
 
-- 监控集群中所有机器的状态，包括CPU、内存、负载、磁盘和流量。
+- 监控集群中所有机器的状态，包括 CPU、内存、负载、磁盘和流量。
 
-- 监控集群中所有服务的信息，包括服务IP地址、版本和监控指标（例如查询数量、查询延迟、心跳延迟等）。
+- 监控集群中所有服务的信息，包括服务 IP 地址、版本和监控指标（例如查询数量、查询延迟、心跳延迟等）。
   
 - 监控集群本身的信息，包括集群的服务信息、分区信息、配置和长时任务。
 
 ## 适用场景
 
-如果有以下任一需求，都可以使用Dashboard：
+如果有以下任一需求，都可以使用 Dashboard：
 
 - 需要方便快捷地监测关键指标，集中呈现业务的多个重点信息，保证业务正常运行。
 
@@ -26,13 +26,13 @@ Nebula Dashboard（简称Dashboard）是一款用于监控Nebula Graph集群中
 
 ## 注意事项
 
-- 监控数据默认更新频率约为7秒。
+- 监控数据默认更新频率约为 7 秒。
 
-- 监控数据默认保留14天，即只能查询最近14天内的监控数据。
+- 监控数据默认保留 14 天，即只能查询最近 14 天内的监控数据。
 
 !!! note
 
-    监控服务由prometheus提供，更新频率和保留时间等都可以自行修改。详情请参见[prometheus官方文档](https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/configuration/)。
+    监控服务由 prometheus 提供，更新频率和保留时间等都可以自行修改。详情请参见 [prometheus 官方文档](https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/configuration/)。
 
 ## 更新说明
 
diff --git a/docs-2.0/nebula-dashboard/2.deploy-dashboard.md b/docs-2.0/nebula-dashboard/2.deploy-dashboard.md
index 76fc8820c04..c80a7124197 100644
--- a/docs-2.0/nebula-dashboard/2.deploy-dashboard.md
+++ b/docs-2.0/nebula-dashboard/2.deploy-dashboard.md
@@ -1,12 +1,12 @@
-# 部署Dashboard
+# 部署 Dashboard
 
-安装部署Dashboard涉及5种服务，本文将详细介绍如何通过 tar 包安装部署。下载和编译Nebula Dashboard的最新源码，请参见[GitHub nebula dashboard](https://github.com/vesoft-inc/nebula-dashboard#readme)页面的说明。
+安装部署 Dashboard 涉及 5 种服务，本文将详细介绍如何通过 tar 包安装部署。下载和编译 Nebula Dashboard 的最新源码，请参见 [GitHub nebula dashboard](https://github.com/vesoft-inc/nebula-dashboard#readme) 页面的说明。
 
-## Nebula Graph版本
+## Nebula Graph 版本
 
-Dashboard版本和Nebula Graph的版本对应关系如下。
+Dashboard 版本和 Nebula Graph 的版本对应关系如下。
 
-|Dashboard版本|Nebula Graph版本|
+|Dashboard 版本|Nebula Graph 版本|
 |:---|:---|
 |{{ dashboard.release }}|2.x|
 
@@ -14,7 +14,7 @@ Dashboard版本和Nebula Graph的版本对应关系如下。
 
 在部署 Dashboard 之前，用户需要确认以下信息：
 
-- Nebula Graph 服务已经部署并启动。详细信息参考[Nebula Graph安装部署](../4.deployment-and-installation/1.resource-preparations.md "点击前往 Nebula Graph 安装部署")。
+- Nebula Graph 服务已经部署并启动。详细信息参考 [Nebula Graph 安装部署](../4.deployment-and-installation/1.resource-preparations.md "点击前往 Nebula Graph 安装部署")。
 
 - 确保以下端口未被使用：
 
@@ -28,29 +28,29 @@ Dashboard版本和Nebula Graph的版本对应关系如下。
 
   - 7003
 
-- 使用的 Linux 发行版为 CentOS ，安装有版本为 v10.12.0 以上的 Node.js，安装有版本为1.13及以上的Go。
+- 使用的 Linux 发行版为 CentOS ，安装有版本为 v10.12.0 以上的 Node.js，安装有版本为 1.13 及以上的 Go。
 
-## 下载Dashboard
+## 下载 Dashboard
 
 根据需要下载 tar 包，建议选择最新版本。
 
-| Dashboard 安装包 | Nebula Graph版本 |
+| Dashboard 安装包 | Nebula Graph 版本 |
 | :----- | :----- |
 | [nebula-graph-dashboard-{{ dashboard.release }}.x86_64.tar.gz](https://oss-cdn.nebula-graph.com.cn/nebula-graph-dashboard/{{ dashboard.release }}/nebula-graph-dashboard-{{ dashboard.release }}.x86_64.tar.gz) | 2.5.0 |
 
 ## 目录结构说明
 
-执行命令`tar -xvf nebula-graph-dashboard-{{ dashboard.release }}.x86_64.tar.gz`解压缩，目录`nebula-graph-dashboard`内一共有5个子目录，说明如下。
+执行命令`tar -xvf nebula-graph-dashboard-{{ dashboard.release }}.x86_64.tar.gz`解压缩，目录`nebula-graph-dashboard`内一共有 5 个子目录，说明如下。
 
 |目录名称|说明|端口号|
 |:---|:---|:---|
-|node-exporter | 收集集群中机器的资源信息，包括CPU、内存、负载、磁盘和流量。|9100|
-|nebula-stats-exporter | 收集集群的性能指标，包括服务IP地址、版本和监控指标（例如查询数量、查询延迟、心跳延迟等）。|9200|
+|node-exporter | 收集集群中机器的资源信息，包括 CPU、内存、负载、磁盘和流量。|9100|
+|nebula-stats-exporter | 收集集群的性能指标，包括服务 IP 地址、版本和监控指标（例如查询数量、查询延迟、心跳延迟等）。|9200|
 |prometheus | 存储监控数据的时间序列数据库。|9090|
-|nebula-http-gateway | 为集群服务提供HTTP接口，执行nGQL语句与Nebula Graph数据库进行交互。|8090|
-|nebula-graph-dashboard| 提供Dashboard服务。该目录名称与根目录相同，请注意区分，后文所述`nebula-graph-dashboard`是指子目录。|7003|
+|nebula-http-gateway | 为集群服务提供 HTTP 接口，执行 nGQL 语句与 Nebula Graph 数据库进行交互。|8090|
+|nebula-graph-dashboard| 提供 Dashboard 服务。该目录名称与根目录相同，请注意区分，后文所述`nebula-graph-dashboard`是指子目录。|7003|
 
-5个目录需要按照部署需要，复制到各个机器上，详情请参见下文。
+5 个目录需要按照部署需要，复制到各个机器上，详情请参见下文。
 
 ## 操作步骤
 
@@ -74,7 +74,7 @@ $ nohup ./node-exporter --web.listen-address=":9100" &
 
     只需要在`nebula-graph-dashboard`服务所在机器部署`nebula-stats-exporter`服务。
 
-1. 在目录`nebula-stats-exporter`内修改文件`config.yaml`，配置所有服务的HTTP端口，示例如下：
+1. 在目录`nebula-stats-exporter`内修改文件`config.yaml`，配置所有服务的 HTTP 端口，示例如下：
 
   ```bash
   version: v0.0.4
@@ -133,7 +133,7 @@ $ nohup ./node-exporter --web.listen-address=":9100" &
 
     只需要在`nebula-graph-dashboard`服务所在机器部署`prometheus`服务。
 
-1. 在目录`prometheus`内修改文件`prometheus.yaml`，配置`node-exporter`服务和`nebula-stats-exporter`服务的IP地址和端口，示例如下：
+1. 在目录`prometheus`内修改文件`prometheus.yaml`，配置`node-exporter`服务和`nebula-stats-exporter`服务的 IP 地址和端口，示例如下：
 
   ```bash
   global:
@@ -143,19 +143,19 @@ $ nohup ./node-exporter --web.listen-address=":9100" &
     - job_name: 'nebula-exporter'
       static_configs:
         - targets: [
-            '192.168.xx.100:9200',  # nebula-stats-exporter服务的IP地址和端口。
+            '192.168.xx.100:9200',  # nebula-stats-exporter 服务的 IP 地址和端口。
             '192.168.xx.101:9200'
           ]
     - job_name: 'node-exporter'
       static_configs:
         - targets: [
-            '192.168.xx.101:9100'  # node-exporter服务的IP地址和端口。
+            '192.168.xx.101:9100'  # node-exporter 服务的 IP 地址和端口。
           ]
   ```
 
-  - scrape_interval：收集监控数据的间隔时间。默认为1分钟。
+  - scrape_interval：收集监控数据的间隔时间。默认为 1 分钟。
 
-  - evaluation_interval：告警规则扫描时间间隔。默认为1分钟。
+  - evaluation_interval：告警规则扫描时间间隔。默认为 1 分钟。
 
 2. 执行如下命令启动服务：
 
@@ -181,7 +181,7 @@ $ nohup ./nebula-httpd &
 
 ### 部署`nebula-graph-dashboard`服务
 
-1. 在目录`nebula-graph-dashboard/static/`内修改文件`custom.json`，配置Graph服务的IP地址和端口，示例如下：
+1. 在目录`nebula-graph-dashboard/static/`内修改文件`custom.json`，配置 Graph 服务的 IP 地址和端口，示例如下：
 
   ```bash
   {
@@ -207,15 +207,15 @@ $ nohup ./nebula-httpd &
 
 服务启动后，可以在浏览器中输入`<IP>:7003`检查服务是否正常启动。
 
-## 停止Dashboard
+## 停止 Dashboard
 
-如果需要停止Dashboard，可以使用`kill <pid>`的方式停止，示例如下：
+如果需要停止 Dashboard，可以使用`kill <pid>`的方式停止，示例如下：
 
 ```bash
-$ kill $(lsof -t -i :9100) # 停止node-exporter服务
-$ kill $(lsof -t -i :9200) # 停止nebula-stats-exporter服务
-$ kill $(lsof -t -i :9090) # 停止prometheus服务
-$ kill $(lsof -t -i :8090) # 停止nebula-http-gateway服务
+$ kill $(lsof -t -i :9100) # 停止 node-exporter 服务
+$ kill $(lsof -t -i :9200) # 停止 nebula-stats-exporter 服务
+$ kill $(lsof -t -i :9090) # 停止 prometheus 服务
+$ kill $(lsof -t -i :8090) # 停止 nebula-http-gateway 服务
 $ cd nebula-graph-dashboard
-$ npm run stop # 停止nebula-graph-dashboard服务
+$ npm run stop # 停止 nebula-graph-dashboard 服务
 ```
diff --git a/docs-2.0/nebula-dashboard/3.connect-dashboard.md b/docs-2.0/nebula-dashboard/3.connect-dashboard.md
index 60f34c03883..486f3ac1b2a 100644
--- a/docs-2.0/nebula-dashboard/3.connect-dashboard.md
+++ b/docs-2.0/nebula-dashboard/3.connect-dashboard.md
@@ -1,23 +1,23 @@
-# 连接Dashboard
+# 连接 Dashboard
 
-Dashboard部署完成后，可以通过浏览器登录使用Dashboard。
+Dashboard 部署完成后，可以通过浏览器登录使用 Dashboard。
 
 ## 前提条件
 
-- Dashboard相关服务已经启动。详情请参见[部署Dashboard](2.deploy-dashboard.md)。
+- Dashboard 相关服务已经启动。详情请参见 [部署 Dashboard](2.deploy-dashboard.md)。
 
-- 建议使用Chrome 58及以上的版本的Chrome浏览器，否则可能有兼容问题。
+- 建议使用 Chrome 58 及以上的版本的 Chrome 浏览器，否则可能有兼容问题。
 
 ## 操作步骤
 
-1. 确认`nebula-graph-dashboard`服务所在机器的IP地址，在浏览器中输入`<IP>:7003`打开登录页面。
+1. 确认`nebula-graph-dashboard`服务所在机器的 IP 地址，在浏览器中输入`<IP>:7003`打开登录页面。
 
-2. 输入Nebula Graph数据库的账号和密码，单击登录。
+2. 输入 Nebula Graph 数据库的账号和密码，单击登录。
 
-  - 如果Nebula Graph已经启用身份验证，用户可以使用已创建的账号连接Dashboard。
+  - 如果 Nebula Graph 已经启用身份验证，用户可以使用已创建的账号连接 Dashboard。
 
-  - 如果Nebula Graph未启用身份验证，用户只能使用默认用户`root`和任意密码连接Dashboard。
+  - 如果 Nebula Graph 未启用身份验证，用户只能使用默认用户`root`和任意密码连接 Dashboard。
 
-  如何启用身份验证请参见[身份验证](../7.data-security/1.authentication/1.authentication.md)。
+  如何启用身份验证请参见 [身份验证](../7.data-security/1.authentication/1.authentication.md)。
 
   ![登录页面](login.png)
diff --git a/docs-2.0/nebula-dashboard/4.use-dashboard.md b/docs-2.0/nebula-dashboard/4.use-dashboard.md
index bde6e8f5ece..d71e29497a5 100644
--- a/docs-2.0/nebula-dashboard/4.use-dashboard.md
+++ b/docs-2.0/nebula-dashboard/4.use-dashboard.md
@@ -1,6 +1,6 @@
-# Dashboard页面介绍
+# Dashboard 页面介绍
 
-Dashboard页面主要分为机器、服务、管理三个部分，本文将详细介绍这些界面。
+Dashboard 页面主要分为机器、服务、管理三个部分，本文将详细介绍这些界面。
 
 ## 页面概览
 
@@ -12,17 +12,17 @@ Dashboard页面主要分为机器、服务、管理三个部分，本文将详
 
 - 概览
   
-  可以查看最近一天的CPU、内存、负载、磁盘和上下行流量变化情况。
+  可以查看最近一天的 CPU、内存、负载、磁盘和上下行流量变化情况。
 
-  如果需要查看某一项更详细的监控指标，可以单击模块右上角的![眼睛](eye.png)按钮，或者在左侧单击监控项。
+  如果需要查看某一项更详细的监控指标，可以单击模块右上角的！[眼睛](eye.png) 按钮，或者在左侧单击监控项。
 
 - CPU、内存、负载、磁盘、流量
   
   分类展示机器各个维度的详细监控数据。
   
-  - 默认可以选择最多14天的监控数据进行查看，也可以快捷选择1小时、6小时、12小时、1天、3天、7天和14天。
+  - 默认可以选择最多 14 天的监控数据进行查看，也可以快捷选择 1 小时、6 小时、12 小时、1 天、3 天、7 天和 14 天。
 
-  - 可以选择需要查看的机器和监控指标。监控指标详情请参见[监控指标说明](6.monitor-parameter.md)。
+  - 可以选择需要查看的机器和监控指标。监控指标详情请参见 [监控指标说明](6.monitor-parameter.md)。
 
   - 可以设置基线，作为参考标准线。
 
@@ -34,7 +34,7 @@ Dashboard页面主要分为机器、服务、管理三个部分，本文将详
 
 - 概览
 
-  可以查看最近一天各种服务的监控指标变化情况，右上角还可以切换到**版本**页面查看所有服务的IP地址和版本。
+  可以查看最近一天各种服务的监控指标变化情况，右上角还可以切换到**版本**页面查看所有服务的 IP 地址和版本。
   
   如果需要查看某一种服务更详细的监控指标，可以单击模块右上角的 ![眼睛](eye.png) 按钮，或者在左侧单击具体服务。
 
@@ -46,9 +46,9 @@ Dashboard页面主要分为机器、服务、管理三个部分，本文将详
 
   分类展示各个服务的详细监控数据。
 
-  - 默认可以选择最多14天的监控数据进行查看，也可以快捷选择1小时、6小时、12小时、1天、3天、7天和14天。
+  - 默认可以选择最多 14 天的监控数据进行查看，也可以快捷选择 1 小时、6 小时、12 小时、1 天、3 天、7 天和 14 天。
 
-  - 可以选择需要查看监控数据的机器、监控指标、聚合方式和周期。监控指标详情请参见[监控指标说明](6.monitor-parameter.md)。
+  - 可以选择需要查看监控数据的机器、监控指标、聚合方式和周期。监控指标详情请参见 [监控指标说明](6.monitor-parameter.md)。
 
   - 可以设置基线，作为参考标准线。
 
@@ -66,7 +66,7 @@ Dashboard页面主要分为机器、服务、管理三个部分，本文将详
 
 - 服务信息
 
-  展示Storage服务的基本信息，包括主机信息、版本Commit ID、leader总数、分片分布和leader分布。
+  展示 Storage 服务的基本信息，包括主机信息、版本 Commit ID、leader 总数、分片分布和 leader 分布。
 
 - 分片信息
 
@@ -75,17 +75,17 @@ Dashboard页面主要分为机器、服务、管理三个部分，本文将详
   |参数|说明|
   |:---|:---|
   |`Partition ID`|分片序号。|
-  |`Leader`|分片的leader副本的IP地址和端口。|
-  |`Peers`|分片所有副本的IP地址和端口。|
-  |`Losts`|分片的故障副本的IP地址和端口。|
+  |`Leader`|分片的 leader 副本的 IP 地址和端口。|
+  |`Peers`|分片所有副本的 IP 地址和端口。|
+  |`Losts`|分片的故障副本的 IP 地址和端口。|
 
 - 配置
   
-  展示Graph和Storage服务的配置信息。暂不支持在线修改配置，详情请参见[配置管理](../5.configurations-and-logs/1.configurations/1.configurations.md)。
+  展示 Graph 和 Storage 服务的配置信息。暂不支持在线修改配置，详情请参见 [配置管理](../5.configurations-and-logs/1.configurations/1.configurations.md)。
 
 - 长时任务
 
-  展示所有作业的信息。暂不支持在线管理作业，详情请参见[作业管理](../3.ngql-guide/18.operation-and-maintenance-statements/4.job-statements.md)。
+  展示所有作业的信息。暂不支持在线管理作业，详情请参见 [作业管理](../3.ngql-guide/18.operation-and-maintenance-statements/4.job-statements.md)。
 
 ## 其他
 
@@ -95,7 +95,7 @@ Dashboard页面主要分为机器、服务、管理三个部分，本文将详
 
 - 切换中英文
 
-- 查看当前Dashboard版本
+- 查看当前 Dashboard 版本
 
 - 查看帮助信息
 
diff --git a/docs-2.0/nebula-dashboard/6.monitor-parameter.md b/docs-2.0/nebula-dashboard/6.monitor-parameter.md
index f634df0ca6f..34854bba09e 100644
--- a/docs-2.0/nebula-dashboard/6.monitor-parameter.md
+++ b/docs-2.0/nebula-dashboard/6.monitor-parameter.md
@@ -1,10 +1,10 @@
 # 监控指标说明
 
-本文介绍Dashboard中展示的Nebula Graph监控指标。
+本文介绍 Dashboard 中展示的 Nebula Graph 监控指标。
 
 !!! note
 
-    磁盘容量和流量的默认单位为字节（Byte），页面显示时单位会随着数据量级而变化，例如流量低于1 KB/s时单位为Bytes/s。
+    磁盘容量和流量的默认单位为字节（Byte），页面显示时单位会随着数据量级而变化，例如流量低于 1 KB/s 时单位为 Bytes/s。
 
 ## 机器
 
@@ -12,11 +12,11 @@
 
 |参数|说明|
 |:---|:---|
-|`cpu_utilization`| CPU已使用百分比|
-|`cpu_idle`| CPU空闲百分比|
-|`cpu_wait`| 等待IO操作的CPU百分比|
-|`cpu_user`| 用户空间（非Nebula Graph图空间）占用的CPU百分比|
-|`cpu_system`| 内核空间（非Nebula Graph内核空间）占用的CPU百分比|
+|`cpu_utilization`| CPU 已使用百分比|
+|`cpu_idle`| CPU 空闲百分比|
+|`cpu_wait`| 等待 IO 操作的 CPU 百分比|
+|`cpu_user`| 用户空间（非 Nebula Graph 图空间）占用的 CPU 百分比|
+|`cpu_system`| 内核空间（非 Nebula Graph 内核空间）占用的 CPU 百分比|
 
 ### 内存
 
@@ -31,9 +31,9 @@
 
 |参数|说明|
 |:---|:---|
-|`load_1m`| 最近1分钟系统平均负载|
-|`load_5m`| 最近5分钟系统平均负载|
-|`load_15m`| 最近15分钟系统平均负载|
+|`load_1m`| 最近 1 分钟系统平均负载|
+|`load_5m`| 最近 5 分钟系统平均负载|
+|`load_15m`| 最近 15 分钟系统平均负载|
 
 ### 磁盘
 
@@ -45,7 +45,7 @@
 |`disk_writebytes`| 磁盘每秒写入的字节数|
 |`disk_readiops`| 磁盘每秒的读请求数量|
 |`disk_writeiops`| 磁盘每秒的写请求数量|
-|`inode_utilization`| inode已使用百分比|
+|`inode_utilization`| inode 已使用百分比|
 
 ### 流量
 
@@ -62,7 +62,7 @@
 
 ### 周期
 
-指标统计的时间范围，当前支持5秒、60秒、600秒和3600秒，分别表示最近5秒、最近1分钟、最近10分钟和最近1小时。
+指标统计的时间范围，当前支持 5 秒、60 秒、600 秒和 3600 秒，分别表示最近 5 秒、最近 1 分钟、最近 10 分钟和最近 1 小时。
 
 ### 聚合方式
 
@@ -71,10 +71,10 @@
 |`rate`| 周期内平均每秒操作的速率|
 |`sum`| 周期内操作的总和|
 |`avg`| 周期内响应平均耗时|
-|`P75`| 周期内响应耗时从小到大排列，顺序处于75%位置的分位数|
-|`P95`| 周期内响应耗时从小到大排列，顺序处于95%位置的分位数|
-|`P99`| 周期内响应耗时从小到大排列，顺序处于99%位置的分位数|
-|`P999`| 周期内响应耗时从小到大排列，顺序处于99.9%位置的分位数|
+|`P75`| 周期内响应耗时从小到大排列，顺序处于 75%位置的分位数|
+|`P95`| 周期内响应耗时从小到大排列，顺序处于 95%位置的分位数|
+|`P99`| 周期内响应耗时从小到大排列，顺序处于 99%位置的分位数|
+|`P999`| 周期内响应耗时从小到大排列，顺序处于 99.9%位置的分位数|
 
 ### Graph
 
diff --git a/docs-2.0/nebula-exchange/about-exchange/ex-ug-limitations.md b/docs-2.0/nebula-exchange/about-exchange/ex-ug-limitations.md
index 57b2d93282f..cdf09df78d2 100644
--- a/docs-2.0/nebula-exchange/about-exchange/ex-ug-limitations.md
+++ b/docs-2.0/nebula-exchange/about-exchange/ex-ug-limitations.md
@@ -1,12 +1,12 @@
 # 使用限制
 
-本文描述Exchange 2.x的一些使用限制。
+本文描述 Exchange 2.x 的一些使用限制。
 
 ## 版本兼容性
 
-Nebula Exchange版本（即JAR包版本）和Nebula Graph内核的版本对应关系如下。
+Nebula Exchange 版本（即 JAR 包版本）和 Nebula Graph 内核的版本对应关系如下。
 
-|Exchange client版本|Nebula Graph版本|
+|Exchange client 版本|Nebula Graph 版本|
 |:---|:---|
 |2.5-SNAPSHOT|nightly|
 |{{exchange.release}}|2.6.0、{{nebula.release}}|
@@ -16,9 +16,9 @@ Nebula Exchange版本（即JAR包版本）和Nebula Graph内核的版本对应
 |2.0.1|2.0.0、2.0.1|
 |2.0.0|2.0.0、2.0.1|
 
-JAR包有两种获取方式：[自行编译](../ex-ug-compile.md)或者从maven仓库下载。
+JAR 包有两种获取方式：[自行编译](../ex-ug-compile.md) 或者从 maven 仓库下载。
 
-如果正在使用Nebula Graph 1.x，请使用[Nebula Exchange 1.x](https://github.com/vesoft-inc/nebula-java/tree/v1.0/tools "Click to go to GitHub")。
+如果正在使用 Nebula Graph 1.x，请使用 [Nebula Exchange 1.x](https://github.com/vesoft-inc/nebula-java/tree/v1.0/tools "Click to go to GitHub")。
 
 ## 使用环境
 
@@ -29,15 +29,15 @@ Exchange 2.x 支持以下操作系统：
 
 ## 软件依赖
 
-为保证Exchange正常工作，请确认机器上已经安装如下软件：
+为保证 Exchange 正常工作，请确认机器上已经安装如下软件：
 
 - Apache Spark：2.4.x
 
 - Java：1.8
 
-- Scala：2.10.7、2.11.12或2.12.10
+- Scala：2.10.7、2.11.12 或 2.12.10
 
-在以下使用场景，还需要部署Hadoop Distributed File System (HDFS)：
+在以下使用场景，还需要部署 Hadoop Distributed File System (HDFS)：
 
-- 迁移HDFS的数据
-- 生成SST文件
+- 迁移 HDFS 的数据
+- 生成 SST 文件
diff --git a/docs-2.0/nebula-exchange/about-exchange/ex-ug-what-is-exchange.md b/docs-2.0/nebula-exchange/about-exchange/ex-ug-what-is-exchange.md
index e105f3e4dfd..f93147604e1 100644
--- a/docs-2.0/nebula-exchange/about-exchange/ex-ug-what-is-exchange.md
+++ b/docs-2.0/nebula-exchange/about-exchange/ex-ug-what-is-exchange.md
@@ -1,59 +1,59 @@
-# 什么是Nebula Exchange
+# 什么是 Nebula Exchange
 
-[Nebula Exchange](https://github.com/vesoft-inc/nebula-exchange)（简称Exchange）是一款Apache Spark&trade;应用，用于在分布式环境中将集群中的数据批量迁移到Nebula Graph中，能支持多种不同格式的批式数据和流式数据的迁移。
+[Nebula Exchange](https://github.com/vesoft-inc/nebula-exchange)（简称 Exchange）是一款 Apache Spark&trade; 应用，用于在分布式环境中将集群中的数据批量迁移到 Nebula Graph 中，能支持多种不同格式的批式数据和流式数据的迁移。
 
-Exchange由Reader、Processor和Writer三部分组成。Reader读取不同来源的数据返回DataFrame后，Processor遍历DataFrame的每一行，根据配置文件中`fields`的映射关系，按列名获取对应的值。在遍历指定批处理的行数后，Writer会将获取的数据一次性写入到Nebula Graph中。下图描述了Exchange完成数据转换和迁移的过程。
+Exchange 由 Reader、Processor 和 Writer 三部分组成。Reader 读取不同来源的数据返回 DataFrame 后，Processor 遍历 DataFrame 的每一行，根据配置文件中`fields`的映射关系，按列名获取对应的值。在遍历指定批处理的行数后，Writer 会将获取的数据一次性写入到 Nebula Graph 中。下图描述了 Exchange 完成数据转换和迁移的过程。
 
 ![Nebula Graph&reg; Exchange 由 Reader、Processor、Writer 组成，可以完成多种不同格式和来源的数据向 Nebula Graph 的迁移](../figs/ex-ug-003.png "Nebula Graph&reg; Exchange 转数据转换和迁移的过程")
 
 ## 版本系列
 
-Exchange有社区版和企业版两个系列。社区版在[GitHub](https://github.com/vesoft-inc/nebula-exchange)开源开发，企业版除了支持社区版的功能，还增加了额外的特性，详情参见[版本对比](https://nebula-graph.com.cn/pricing/)。
+Exchange 有社区版和企业版两个系列。社区版在 [GitHub](https://github.com/vesoft-inc/nebula-exchange) 开源开发，企业版除了支持社区版的功能，还增加了额外的特性，详情参见 [版本对比](https://nebula-graph.com.cn/pricing/)。
 
 ## 适用场景
 
-Exchange适用于以下场景：
+Exchange 适用于以下场景：
 
-- 需要将来自Kafka、Pulsar平台的流式数据，如日志文件、网购数据、游戏内玩家活动、社交网站信息、金融交易大厅或地理空间服务，以及来自数据中心内所连接设备或仪器的遥测数据等转化为属性图的点或边数据，并导入Nebula Graph数据库。
+- 需要将来自 Kafka、Pulsar 平台的流式数据，如日志文件、网购数据、游戏内玩家活动、社交网站信息、金融交易大厅或地理空间服务，以及来自数据中心内所连接设备或仪器的遥测数据等转化为属性图的点或边数据，并导入 Nebula Graph 数据库。
 
-- 需要从关系型数据库（如MySQL）或者分布式文件系统（如HDFS）中读取批式数据，如某个时间段内的数据，将它们转化为属性图的点或边数据，并导入 Nebula Graph数据库。
+- 需要从关系型数据库（如 MySQL）或者分布式文件系统（如 HDFS）中读取批式数据，如某个时间段内的数据，将它们转化为属性图的点或边数据，并导入 Nebula Graph 数据库。
 
-- 需要将大批量数据生成Nebula Graph能识别的SST文件，再导入Nebula Graph数据库。
+- 需要将大批量数据生成 Nebula Graph 能识别的 SST 文件，再导入 Nebula Graph 数据库。
 
-- 需要导出Nebula Graph中保存的数据。
+- 需要导出 Nebula Graph 中保存的数据。
 
   !!! enterpriseonly
-        仅企业版Exchange支持从Nebula Graph中导出数据。
+        仅企业版 Exchange 支持从 Nebula Graph 中导出数据。
 
 ## 产品优点
 
-Exchange具有以下优点：
+Exchange 具有以下优点：
 
-- 适应性强：支持将多种不同格式或不同来源的数据导入Nebula Graph数据库，便于迁移数据。
+- 适应性强：支持将多种不同格式或不同来源的数据导入 Nebula Graph 数据库，便于迁移数据。
 
-- 支持导入SST：支持将不同来源的数据转换为SST文件，用于数据导入。
+- 支持导入 SST：支持将不同来源的数据转换为 SST 文件，用于数据导入。
 
-- 支持SSL加密：支持在Exchange与Nebula Graph之间建立SSL加密传输通道，保障数据安全。
+- 支持 SSL 加密：支持在 Exchange 与 Nebula Graph 之间建立 SSL 加密传输通道，保障数据安全。
 
 - 支持断点续传：导入数据时支持断点续传，有助于节省时间，提高数据导入效率。
 
   !!! Note
 
-        目前仅迁移Neo4j数据时支持断点续传。
+        目前仅迁移 Neo4j 数据时支持断点续传。
 
-- 异步操作：会在源数据中生成一条插入语句，发送给Graph服务，最后再执行插入操作。
+- 异步操作：会在源数据中生成一条插入语句，发送给 Graph 服务，最后再执行插入操作。
 
-- 灵活性强：支持同时导入多个Tag和Edge type，不同Tag和Edge type可以是不同的数据来源或格式。
+- 灵活性强：支持同时导入多个 Tag 和 Edge type，不同 Tag 和 Edge type 可以是不同的数据来源或格式。
 
-- 统计功能：使用Apache Spark&trade;中的累加器统计插入操作的成功和失败次数。
+- 统计功能：使用 Apache Spark&trade; 中的累加器统计插入操作的成功和失败次数。
 
-- 易于使用：采用HOCON（Human-Optimized Config Object Notation）配置文件格式，具有面向对象风格，便于理解和操作。
+- 易于使用：采用 HOCON（Human-Optimized Config Object Notation）配置文件格式，具有面向对象风格，便于理解和操作。
 
 ## 数据源
 
-Exchange {{exchange.release}} 支持将以下格式或来源的数据转换为Nebula Graph能识别的点和边数据，然后通过nGQL语句的形式导入Nebula Graph：
+Exchange {{exchange.release}} 支持将以下格式或来源的数据转换为 Nebula Graph 能识别的点和边数据，然后通过 nGQL 语句的形式导入 Nebula Graph：
 
-- 存储在HDFS或本地的数据：
+- 存储在 HDFS 或本地的数据：
   - [Apache Parquet](../use-exchange/ex-ug-import-from-parquet.md)
   - [Apache ORC](../use-exchange/ex-ug-import-from-orc.md)
   - [JSON](../use-exchange/ex-ug-import-from-json.md)
@@ -66,7 +66,7 @@ Exchange {{exchange.release}} 支持将以下格式或来源的数据转换为Ne
   - [Hive](../use-exchange/ex-ug-import-from-hive.md)
   - [MaxCompute](../use-exchange/ex-ug-import-from-maxcompute.md)
 
-- 图数据库：[Neo4j](../use-exchange/ex-ug-import-from-neo4j.md)（Client版本2.4.5-M1）
+- 图数据库：[Neo4j](../use-exchange/ex-ug-import-from-neo4j.md)（Client 版本 2.4.5-M1）
 
 - 关系型数据库：[MySQL](../use-exchange/ex-ug-import-from-mysql.md)
 
@@ -76,9 +76,9 @@ Exchange {{exchange.release}} 支持将以下格式或来源的数据转换为Ne
 
 - 发布/订阅消息平台：[Apache Pulsar 2.4.5](../use-exchange/ex-ug-import-from-pulsar.md)
 
-除了用nGQL语句的形式导入数据，Exchange还支持将数据源的数据生成SST文件，然后通过Console[导入SST文件](../use-exchange/ex-ug-import-from-sst.md)。
+除了用 nGQL 语句的形式导入数据，Exchange 还支持将数据源的数据生成 SST 文件，然后通过 Console[导入 SST 文件](../use-exchange/ex-ug-import-from-sst.md)。
 
-此外，企业版Exchange还支持以Nebula Graph为源，将数据[导出到CSV文件](../use-exchange/ex-ug-export-from-nebula.md)。
+此外，企业版 Exchange 还支持以 Nebula Graph 为源，将数据 [导出到 CSV 文件](../use-exchange/ex-ug-export-from-nebula.md)。
 
 ## 更新说明
 
@@ -86,5 +86,5 @@ Exchange {{exchange.release}} 支持将以下格式或来源的数据转换为Ne
 
 ## 视频
 
-* [图数据库 Nebula Graph 数据导入工具——Exchange](https://www.bilibili.com/video/BV1Pq4y177D9)（3分08秒）
+* [图数据库 Nebula Graph 数据导入工具——Exchange](https://www.bilibili.com/video/BV1Pq4y177D9)（3 分 08 秒）
 <iframe src="//player.bilibili.com/player.html?aid=546003709&bvid=BV1Pq4y177D9&cid=352387808&page=1&high_quality=1" scrolling="no" border="0" frameborder="no" framespacing="0" allowfullscreen="true" width="720px" height="480px"> </iframe>
diff --git a/docs-2.0/nebula-exchange/ex-ug-FAQ.md b/docs-2.0/nebula-exchange/ex-ug-FAQ.md
index 790a39d6c2e..05d8c9bd62a 100644
--- a/docs-2.0/nebula-exchange/ex-ug-FAQ.md
+++ b/docs-2.0/nebula-exchange/ex-ug-FAQ.md
@@ -1,10 +1,10 @@
-# Exchange常见问题
+# Exchange 常见问题
 
 ## 编译问题
 
-### Q：部分非central仓库的包下载失败，报错`Could not resolve dependencies for project xxx`
+### Q：部分非 central 仓库的包下载失败，报错`Could not resolve dependencies for project xxx`
 
-请检查Maven安装目录下`libexec/conf/settings.xml`文件的`mirror`部分：
+请检查 Maven 安装目录下`libexec/conf/settings.xml`文件的`mirror`部分：
 
 ```text
 <mirror>
@@ -17,13 +17,13 @@
 
 检查`mirrorOf`的值是否配置为`*`，如果为`*`，请修改为`central`或`*,!SparkPackagesRepo,!bintray-streamnative-maven`。
 
-**原因**：Exchange的`pom.xml`中有两个依赖包不在Maven的central仓库中，`pom.xml`配置了这两个依赖所在的仓库地址。如果maven中配置的镜像地址对应的`mirrorOf`值为`*`，那么所有依赖都会在central仓库下载，导致下载失败。
+**原因**：Exchange 的`pom.xml`中有两个依赖包不在 Maven 的 central 仓库中，`pom.xml`配置了这两个依赖所在的仓库地址。如果 maven 中配置的镜像地址对应的`mirrorOf`值为`*`，那么所有依赖都会在 central 仓库下载，导致下载失败。
 
 ## 执行问题
 
-### Q：Yarn-Cluster模式下如何提交？
+### Q：Yarn-Cluster 模式下如何提交？
 
-在Yarn-Cluster模式下提交任务，请参考如下命令：
+在 Yarn-Cluster 模式下提交任务，请参考如下命令：
 
 ```bash
 $SPARK_HOME/bin/spark-submit --class com.vesoft.nebula.exchange.Exchange \
@@ -37,23 +37,23 @@ nebula-exchange-2.0.0.jar \
 
 ### Q：报错`method name xxx not found`
 
-一般是端口配置错误，需检查Meta服务、Graph服务、Storage服务的端口配置。
+一般是端口配置错误，需检查 Meta 服务、Graph 服务、Storage 服务的端口配置。
 
-### Q：报NoSuchMethod、MethodNotFound错误（`Exception in thread "main" java.lang.NoSuchMethodError`等）
+### Q：报 NoSuchMethod、MethodNotFound 错误（`Exception in thread "main" java.lang.NoSuchMethodError`等）
 
-绝大多数是因为JAR包冲突和版本冲突导致的报错，请检查报错服务的版本，与Exchange中使用的版本进行对比，检查是否一致，尤其是Spark版本、Scala版本、Hive版本。
+绝大多数是因为 JAR 包冲突和版本冲突导致的报错，请检查报错服务的版本，与 Exchange 中使用的版本进行对比，检查是否一致，尤其是 Spark 版本、Scala 版本、Hive 版本。
 
-### Q：Exchange导入Hive数据时报错`Exception in thread "main" org.apache.spark.sql.AnalysisException: Table or view not found`
+### Q：Exchange 导入 Hive 数据时报错`Exception in thread "main" org.apache.spark.sql.AnalysisException: Table or view not found`
 
-检查提交exchange任务的命令中是否遗漏参数`-h`，检查table和database是否正确，在spark-sql中执行用户配置的exec语句，验证exec语句的正确性。
+检查提交 exchange 任务的命令中是否遗漏参数`-h`，检查 table 和 database 是否正确，在 spark-sql 中执行用户配置的 exec 语句，验证 exec 语句的正确性。
 
 ### Q：运行时报错`com.facebook.thrift.protocol.TProtocolException: Expected protocol id xxx`
 
-请检查Nebula Graph服务端口配置是否正确。
+请检查 Nebula Graph 服务端口配置是否正确。
 
-- 如果是源码、RPM或DEB安装，请配置各个服务的配置文件中`--port`对应的端口号。
+- 如果是源码、RPM 或 DEB 安装，请配置各个服务的配置文件中`--port`对应的端口号。
 
-- 如果是docker安装，请配置docker映射出来的端口号，查看方式如下：
+- 如果是 docker 安装，请配置 docker 映射出来的端口号，查看方式如下：
 
     在`nebula-docker-compose`目录下执行`docker-compose ps`，例如：
 
@@ -70,21 +70,21 @@ nebula-exchange-2.0.0.jar \
     nebula-docker-compose_storaged2_1   ./bin/nebula-storaged --fl ...   Up (healthy)   0.0.0.0:33184->19779/tcp, 0.0.0.0:33181->19780/tcp, 9777/tcp, 9778/tcp, 0.0.0.0:33185->9779/tcp, 9780/tcp
     ```
 
-    查看`Ports`列，查找docker映射的端口号，例如：
+    查看`Ports`列，查找 docker 映射的端口号，例如：
 
-    - Graph服务可用的端口号是9669。
+    - Graph 服务可用的端口号是 9669。
 
-    - Meta服务可用的端口号有33167、33168、33164。
+    - Meta 服务可用的端口号有 33167、33168、33164。
 
-    - Storage服务可用的端口号有33183、33177、33185。
+    - Storage 服务可用的端口号有 33183、33177、33185。
 
 ### Q：运行时报错`Exception in thread "main" com.facebook.thrift.protocol.TProtocolException: The field 'code' has been assigned the invalid value -4`
 
-检查 Exchange 版本与 Nebula Graph 版本是否匹配，详细信息可参考[使用限制](../nebula-exchange/about-exchange/ex-ug-limitations.md)。
+检查 Exchange 版本与 Nebula Graph 版本是否匹配，详细信息可参考 [使用限制](../nebula-exchange/about-exchange/ex-ug-limitations.md)。
 
-### Q：将Hive中的数据导入Nebula Graph时出现乱码如何解决？
+### Q：将 Hive 中的数据导入 Nebula Graph 时出现乱码如何解决？
 
-如果Hive中数据的属性值包含中文字符，可能出现该情况。解决方案是在导入命令中的JAR包路径前加上以下选项：
+如果 Hive 中数据的属性值包含中文字符，可能出现该情况。解决方案是在导入命令中的 JAR 包路径前加上以下选项：
 
 ```bash
 --conf spark.driver.extraJavaOptions=-Dfile.encoding=utf-8
@@ -101,7 +101,7 @@ nebula-exchange-2.0.0.jar \
 <nebula-exchange-2.x.y.jar_path> -c <application.conf_path>
 ```
 
-如果是在YARN中，则用以下命令：
+如果是在 YARN 中，则用以下命令：
 
 ```bash
 <spark_install_path>/bin/spark-submit \
@@ -120,32 +120,32 @@ nebula-exchange-2.0.0.jar \
 
 ### Q：哪些配置项影响导入性能？
 
-- batch：每次发送给Nebula Graph服务的nGQL语句中包含的数据条数。
+- batch：每次发送给 Nebula Graph 服务的 nGQL 语句中包含的数据条数。
 
-- partition：Spark数据的分区数，表示数据导入的并发数。
+- partition：Spark 数据的分区数，表示数据导入的并发数。
 
-- nebula.rate：向Nebula Graph发送请求前先去令牌桶获取令牌。
+- nebula.rate：向 Nebula Graph 发送请求前先去令牌桶获取令牌。
 
     - limit：表示令牌桶的大小。
 
     - timeout：表示获取令牌的超时时间。
 
-根据机器性能可适当调整这四项参数的值。如果在导入过程中，Storage服务的leader变更，可以适当调小这四项参数的值，降低导入速度。
+根据机器性能可适当调整这四项参数的值。如果在导入过程中，Storage 服务的 leader 变更，可以适当调小这四项参数的值，降低导入速度。
 
 ## 其他问题
 
-### Q：Exchange支持哪些版本的Nebula Graph？
+### Q：Exchange 支持哪些版本的 Nebula Graph？
 
-请参见Exchange的[使用限制](about-exchange/ex-ug-limitations.md)。
+请参见 Exchange 的 [使用限制](about-exchange/ex-ug-limitations.md)。
 
-### Q：Exchange与Spark Writer有什么关系？
+### Q：Exchange 与 Spark Writer 有什么关系？
 
-Exchange是在Spark Writer基础上开发的Spark应用程序，二者均适用于在分布式环境中将集群的数据批量迁移到Nebula Graph中，但是后期的维护工作将集中在 Exchange上。与Spark Writer相比，Exchange有以下改进：
+Exchange 是在 Spark Writer 基础上开发的 Spark 应用程序，二者均适用于在分布式环境中将集群的数据批量迁移到 Nebula Graph 中，但是后期的维护工作将集中在 Exchange 上。与 Spark Writer 相比，Exchange 有以下改进：
 
-- 支持更丰富的数据源，如MySQL、Neo4j、Hive、HBase、Kafka、Pulsar等。
+- 支持更丰富的数据源，如 MySQL、Neo4j、Hive、HBase、Kafka、Pulsar 等。
 
-- 修复了Spark Writer的部分问题。例如Spark读取HDFS里的数据时，默认读取到的源数据均为String类型，可能与Nebula Graph定义的Schema不同，所以Exchange增加了数据类型的自动匹配和类型转换，当Nebula Graph定义的Schema中数据类型为非String类型（如double）时，Exchange会将String类型的源数据转换为对应的类型（如double）。
+- 修复了 Spark Writer 的部分问题。例如 Spark 读取 HDFS 里的数据时，默认读取到的源数据均为 String 类型，可能与 Nebula Graph 定义的 Schema 不同，所以 Exchange 增加了数据类型的自动匹配和类型转换，当 Nebula Graph 定义的 Schema 中数据类型为非 String 类型（如 double）时，Exchange 会将 String 类型的源数据转换为对应的类型（如 double）。
 
-### Q：Exchange传输数据的性能如何？
+### Q：Exchange 传输数据的性能如何？
 
-Exchange的性能测试数据和测试方法参见[Nebula Exchange test result](https://github.com/vesoft-inc/nebula-exchange/blob/master/bench/exchange-test.md)。
+Exchange 的性能测试数据和测试方法参见 [Nebula Exchange test result](https://github.com/vesoft-inc/nebula-exchange/blob/master/bench/exchange-test.md)。
diff --git a/docs-2.0/nebula-exchange/ex-ug-compile.md b/docs-2.0/nebula-exchange/ex-ug-compile.md
index eb8ae9e88bf..5d07f6cbc5c 100644
--- a/docs-2.0/nebula-exchange/ex-ug-compile.md
+++ b/docs-2.0/nebula-exchange/ex-ug-compile.md
@@ -1,27 +1,27 @@
-# 获取Nebula Exchange
+# 获取 Nebula Exchange
 
-本文介绍如何获取Nebula Exchange的JAR文件。
+本文介绍如何获取 Nebula Exchange 的 JAR 文件。
 
-## 直接下载JAR文件
+## 直接下载 JAR 文件
 
-社区版Exchange的JAR文件可以直接[下载](https://repo1.maven.org/maven2/com/vesoft/nebula-exchange/)。
+社区版 Exchange 的 JAR 文件可以直接 [下载](https://repo1.maven.org/maven2/com/vesoft/nebula-exchange/)。
 
-要下载企业版Exchange，需先[获取Nebula Graph企业版套餐](https://nebula-graph.com.cn/pricing/)。
+要下载企业版 Exchange，需先 [获取 Nebula Graph 企业版套餐](https://nebula-graph.com.cn/pricing/)。
 
-## 编译源代码获取JAR文件
+## 编译源代码获取 JAR 文件
 
-社区版Exchange的JAR文件还可以通过编译源代码获取。下文介绍如何编译Exchange源代码。
+社区版 Exchange 的 JAR 文件还可以通过编译源代码获取。下文介绍如何编译 Exchange 源代码。
 
 !!! enterpriseonly
 
-    企业版Exchange仅能在Nebula Graph企业版套餐中获取。
+    企业版 Exchange 仅能在 Nebula Graph 企业版套餐中获取。
 
 ### 前提条件
 
-- 安装[Maven](https://maven.apache.org/download.cgi)。
+- 安装 [Maven](https://maven.apache.org/download.cgi)。
 
-<!-- pulsar所在的maven库5月31日被官方关闭，还没找到迁移位置，找到后这里可以删掉-->
-- 下载[pulsar-spark-connector_2.11](https://oss-cdn.nebula-graph.com.cn/jar-packages/pulsar-spark-connector_2.11.zip)，解压到本地Maven库的目录`io/streamnative/connectors`中。
+<!-- pulsar 所在的 maven 库 5 月 31 日被官方关闭，还没找到迁移位置，找到后这里可以删掉-->
+- 下载 [pulsar-spark-connector_2.11](https://oss-cdn.nebula-graph.com.cn/jar-packages/pulsar-spark-connector_2.11.zip)，解压到本地 Maven 库的目录`io/streamnative/connectors`中。
 
 ### 操作步骤
 
@@ -37,7 +37,7 @@
    cd nebula-exchange/nebula-exchange
    ```
 
-3. 打包Nebula Exchange。
+3. 打包 Nebula Exchange。
 
    ```bash
    mvn clean package -Dmaven.test.skip=true -Dgpg.skip -Dmaven.javadoc.skip=true
@@ -67,9 +67,9 @@
 在`target`目录下，用户可以找到`exchange-2.x.y.jar`文件。
 
 !!! note
-    JAR文件版本号会因Nebula Java Client的发布版本而变化。用户可以在[Releases页面](https://github.com/vesoft-inc/nebula-java/releases)查看最新版本。
+    JAR 文件版本号会因 Nebula Java Client 的发布版本而变化。用户可以在 [Releases 页面](https://github.com/vesoft-inc/nebula-java/releases) 查看最新版本。
 
-迁移数据时，用户可以参考配置文件[`target/classes/application.conf`](https://github.com/vesoft-inc/nebula-exchange/blob/master/nebula-exchange/src/main/resources/application.conf)。
+迁移数据时，用户可以参考配置文件 [`target/classes/application.conf`](https://github.com/vesoft-inc/nebula-exchange/blob/master/nebula-exchange/src/main/resources/application.conf)。
 
 ### 下载依赖包失败
 
@@ -77,7 +77,7 @@
 
 - 检查网络设置，确认网络正常。
 
-- 修改Maven安装目录下`libexec/conf/settings.xml`文件的`mirror`部分：
+- 修改 Maven 安装目录下`libexec/conf/settings.xml`文件的`mirror`部分：
 
   ```text
   <mirror>
diff --git a/docs-2.0/nebula-exchange/parameter-reference/ex-ug-para-import-command.md b/docs-2.0/nebula-exchange/parameter-reference/ex-ug-para-import-command.md
index 759cdddde83..479bc06ef1a 100644
--- a/docs-2.0/nebula-exchange/parameter-reference/ex-ug-para-import-command.md
+++ b/docs-2.0/nebula-exchange/parameter-reference/ex-ug-para-import-command.md
@@ -1,6 +1,6 @@
 # 导入命令参数
 
-完成配置文件修改后，可以运行以下命令将指定来源的数据导入Nebula Graph数据库。
+完成配置文件修改后，可以运行以下命令将指定来源的数据导入 Nebula Graph 数据库。
 
 - 首次导入
 
@@ -8,20 +8,20 @@
   <spark_install_path>/bin/spark-submit --master "local" --class com.vesoft.nebula.exchange.Exchange <nebula-exchange-2.x.y.jar_path> -c <application.conf_path> 
   ```
 
-- 导入reload文件
+- 导入 reload 文件
   
-  如果首次导入时有一些数据导入失败，会将导入失败的数据存入reload文件，可以用参数`-r`尝试导入reload文件。
+  如果首次导入时有一些数据导入失败，会将导入失败的数据存入 reload 文件，可以用参数`-r`尝试导入 reload 文件。
   
   ```bash
   <spark_install_path>/bin/spark-submit --master "local" --class com.vesoft.nebula.exchange.Exchange <nebula-exchange-2.x.y.jar_path> -c <application.conf_path> -r "<reload_file_path>" 
   ```
 
 !!! note
-    JAR文件版本号以实际编译得到的JAR文件名称为准。
+    JAR 文件版本号以实际编译得到的 JAR 文件名称为准。
 
 !!! note
 
-    如果使用[yarn-cluster模式](https://spark-reference-doc-cn.readthedocs.io/zh_CN/latest/deploy-guide/running-on-yarn.html)提交任务，请参考如下示例：
+    如果使用 [yarn-cluster 模式](https://spark-reference-doc-cn.readthedocs.io/zh_CN/latest/deploy-guide/running-on-yarn.html) 提交任务，请参考如下示例：
 
     ```bash
     $SPARK_HOME/bin/spark-submit     --master yarn-cluster \
@@ -38,10 +38,10 @@
 | 参数 | 是否必需 | 默认值 | 说明 |
 | :--- | :--- | :--- | :--- |
 | `--class`  | 是 | 无 | 指定驱动的主类。 |
-| `--master`  | 是 | 无 | 指定Spark集群中master进程的URL。详情请参见[master-urls](https://spark.apache.org/docs/latest/submitting-applications.html#master-urls "点击前往 Apache Spark 文档")。 |
+| `--master`  | 是 | 无 | 指定 Spark 集群中 master 进程的 URL。详情请参见 [master-urls](https://spark.apache.org/docs/latest/submitting-applications.html#master-urls "点击前往 Apache Spark 文档")。 |
 | `-c`  / `--config`  | 是 | 无 | 指定配置文件的路径。 |
-| `-h`  / `--hive`  | 否 | `false` | 添加这个参数表示支持从Hive中导入数据。 |
+| `-h`  / `--hive`  | 否 | `false` | 添加这个参数表示支持从 Hive 中导入数据。 |
 | `-D`  / `--dry`  | 否 | `false` | 添加这个参数表示检查配置文件的格式是否符合要求，但不会校验`tags`和`edges`的配置项是否正确。正式导入数据时不能添加这个参数。 |
-|-r / --reload | 否  |  无  |   指定需要重新加载的reload文件路径。 |
+|-r / --reload | 否  |  无  |   指定需要重新加载的 reload 文件路径。 |
 
-更多Spark的参数配置说明请参见[Spark Configuration](https://spark.apache.org/docs/latest/configuration.html#runtime-environment)。
+更多 Spark 的参数配置说明请参见 [Spark Configuration](https://spark.apache.org/docs/latest/configuration.html#runtime-environment)。
diff --git a/docs-2.0/nebula-exchange/parameter-reference/ex-ug-parameter.md b/docs-2.0/nebula-exchange/parameter-reference/ex-ug-parameter.md
index ca6b0e8a267..98ffa1c2c64 100644
--- a/docs-2.0/nebula-exchange/parameter-reference/ex-ug-parameter.md
+++ b/docs-2.0/nebula-exchange/parameter-reference/ex-ug-parameter.md
@@ -1,70 +1,70 @@
 # 配置说明
 
-本文介绍使用Nebula Exchange时如何修改配置文件[`application.conf`](https://github.com/vesoft-inc/nebula-exchange/blob/master/nebula-exchange/src/main/resources/application.conf)。
+本文介绍使用 Nebula Exchange 时如何修改配置文件 [`application.conf`](https://github.com/vesoft-inc/nebula-exchange/blob/master/nebula-exchange/src/main/resources/application.conf)。
 
-修改配置文件之前，建议根据数据源复制并修改文件名称，便于区分。例如数据源为CSV文件，可以复制为`csv_application.conf`。
+修改配置文件之前，建议根据数据源复制并修改文件名称，便于区分。例如数据源为 CSV 文件，可以复制为`csv_application.conf`。
 
 配置文件的内容主要分为如下几类：
 
-- Spark相关配置
+- Spark 相关配置
 
-- Hive配置（可选）
+- Hive 配置（可选）
 
-- Nebula Graph相关配置
+- Nebula Graph 相关配置
 
 - 点配置
 
 - 边配置
 
-## Spark相关配置
+## Spark 相关配置
 
-本文只列出部分Spark参数，更多参数请参见[官方文档](https://spark.apache.org/docs/latest/configuration.html#application-properties)。
+本文只列出部分 Spark 参数，更多参数请参见 [官方文档](https://spark.apache.org/docs/latest/configuration.html#application-properties)。
 
 |参数|数据类型|默认值|是否必须|说明|
 |:---|:---|:---|:---|:---|
-|`spark.app.name`|string|-|否|Spark驱动程序名称。|
-|`spark.driver.cores`|int|`1`|否|驱动程序使用的CPU核数，仅适用于集群模式。|
-|`spark.driver.maxResultSize`|string|`1G`|否|单个Spark操作（例如collect）时，所有分区的序列化结果的总大小限制（字节为单位）。最小值为1M，0表示无限制。|
-|`spark.executor.memory`|string|`1G`|否|Spark驱动程序使用的内存量，可以指定单位，例如512M、1G。|
-|`spark.cores.max`|int|`16`|否|当驱动程序以“粗粒度”共享模式在独立部署集群或Mesos集群上运行时，跨集群（而非从每台计算机）请求应用程序的最大CPU核数。如果未设置，则值为Spark的独立集群管理器上的`spark.deploy.defaultCores`或Mesos上的infinite（所有可用的内核）。|
+|`spark.app.name`|string|-|否|Spark 驱动程序名称。|
+|`spark.driver.cores`|int|`1`|否|驱动程序使用的 CPU 核数，仅适用于集群模式。|
+|`spark.driver.maxResultSize`|string|`1G`|否|单个 Spark 操作（例如 collect）时，所有分区的序列化结果的总大小限制（字节为单位）。最小值为 1M，0 表示无限制。|
+|`spark.executor.memory`|string|`1G`|否|Spark 驱动程序使用的内存量，可以指定单位，例如 512M、1G。|
+|`spark.cores.max`|int|`16`|否|当驱动程序以“粗粒度”共享模式在独立部署集群或 Mesos 集群上运行时，跨集群（而非从每台计算机）请求应用程序的最大 CPU 核数。如果未设置，则值为 Spark 的独立集群管理器上的`spark.deploy.defaultCores`或 Mesos 上的 infinite（所有可用的内核）。|
 
-## Hive配置（可选）
+## Hive 配置（可选）
 
-如果Spark和Hive部署在不同集群，才需要配置连接Hive的参数，否则请忽略这些配置。
+如果 Spark 和 Hive 部署在不同集群，才需要配置连接 Hive 的参数，否则请忽略这些配置。
 
 |参数|数据类型|默认值|是否必须|说明|
 |:---|:---|:---|:---|:---|
-|`hive.warehouse`|string|-|是|HDFS中的warehouse路径。用双引号括起路径，以`hdfs://`开头。|
-|`hive.connectionURL`|string|-|是|JDBC连接的URL。例如`"jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/hive_spark?characterEncoding=UTF-8"`。|
+|`hive.warehouse`|string|-|是|HDFS 中的 warehouse 路径。用双引号括起路径，以`hdfs://`开头。|
+|`hive.connectionURL`|string|-|是|JDBC 连接的 URL。例如`"jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/hive_spark?characterEncoding=UTF-8"`。|
 |`hive.connectionDriverName`|string|`"com.mysql.jdbc.Driver"`|是|驱动名称。|
 |`hive.connectionUserName`|list\[string\]|-|是|连接的用户名。|
 |`hive.connectionPassword`|list\[string\]|-|是|用户名对应的密码。|
 
-## Nebula Graph相关配置
+## Nebula Graph 相关配置
 
 |参数|数据类型|默认值|是否必须|说明|
 |:---|:---|:---|:---|:---|
-|`nebula.address.graph`|list\[string\]|`["127.0.0.1:9669"]`|是|所有Graph服务的地址，包括IP和端口，多个地址用英文逗号（,）分隔。格式为`["ip1:port1","ip2:port2","ip3:port3"]`。|
-|`nebula.address.meta`|list\[string\]|`["127.0.0.1:9559"]`|是|所有Meta服务的地址，包括IP和端口，多个地址用英文逗号（,）分隔。格式为`["ip1:port1","ip2:port2","ip3:port3"]`。|
-|`nebula.user`|string|-|是|拥有Nebula Graph写权限的用户名。|
+|`nebula.address.graph`|list\[string\]|`["127.0.0.1:9669"]`|是|所有 Graph 服务的地址，包括 IP 和端口，多个地址用英文逗号（,）分隔。格式为`["ip1:port1","ip2:port2","ip3:port3"]`。|
+|`nebula.address.meta`|list\[string\]|`["127.0.0.1:9559"]`|是|所有 Meta 服务的地址，包括 IP 和端口，多个地址用英文逗号（,）分隔。格式为`["ip1:port1","ip2:port2","ip3:port3"]`。|
+|`nebula.user`|string|-|是|拥有 Nebula Graph 写权限的用户名。|
 |`nebula.pswd`|string|-|是|用户名对应的密码。|
 |`nebula.space`|string|-|是|需要导入数据的的图空间名称。|
-|`nebula.ssl.enable.graph`|bool|`false`|是|开启Exchange与Graph服务之间的[SSL加密](https://en.wikipedia.org/wiki/Transport_Layer_Security)传输。当值为`true`时开启，下方的SSL相关参数生效。如果Exchange运行在多机集群上，在设置以下SSL相关路径时，需要在每台机器的相同路径都存储相应的文件。|
-|`nebula.ssl.sign`|string|`ca`|是|签名方式，可选值：`ca`（CA签名）或`self`（自签名）。|
-|`nebula.ssl.ca.param.caCrtFilePath`|string|`"/path/caCrtFilePath"`|是|`nebula.ssl.sign`的值为`ca`时生效，用于指定CA证书的存储路径。|
-|`nebula.ssl.ca.param.crtFilePath`|string|`"/path/crtFilePath"`|是|`nebula.ssl.sign`的值为`ca`时生效，用于指定CRT证书的存储路径。|
+|`nebula.ssl.enable.graph`|bool|`false`|是|开启 Exchange 与 Graph 服务之间的 [SSL 加密](https://en.wikipedia.org/wiki/Transport_Layer_Security) 传输。当值为`true`时开启，下方的 SSL 相关参数生效。如果 Exchange 运行在多机集群上，在设置以下 SSL 相关路径时，需要在每台机器的相同路径都存储相应的文件。|
+|`nebula.ssl.sign`|string|`ca`|是|签名方式，可选值：`ca`（CA 签名）或`self`（自签名）。|
+|`nebula.ssl.ca.param.caCrtFilePath`|string|`"/path/caCrtFilePath"`|是|`nebula.ssl.sign`的值为`ca`时生效，用于指定 CA 证书的存储路径。|
+|`nebula.ssl.ca.param.crtFilePath`|string|`"/path/crtFilePath"`|是|`nebula.ssl.sign`的值为`ca`时生效，用于指定 CRT 证书的存储路径。|
 |`nebula.ssl.ca.param.keyFilePath`|string|`"/path/keyFilePath"`|是|`nebula.ssl.sign`的值为`ca`时生效，用于指定私钥文件的存储路径。|
-|`nebula.ssl.self.param.crtFilePath`|string|`"/path/crtFilePath"`|是|`nebula.ssl.sign`的值为`self`时生效，用于指定CRT证书的存储路径。|
+|`nebula.ssl.self.param.crtFilePath`|string|`"/path/crtFilePath"`|是|`nebula.ssl.sign`的值为`self`时生效，用于指定 CRT 证书的存储路径。|
 |`nebula.ssl.self.param.keyFilePath`|string|`"/path/keyFilePath"`|是|`nebula.ssl.sign`的值为`self`时生效，用于指定私钥文件的存储路径。|
 |`nebula.ssl.self.param.password`|string|`"nebula"`|是|`nebula.ssl.sign`的值为`self`时生效，用于指定密码文件的存储路径。|
-|`nebula.path.local`|string|`"/tmp"`|否|导入SST文件时需要设置本地SST文件路径。|
-|`nebula.path.remote`|string|`"/sst"`|否|导入SST文件时需要设置远端SST文件路径。|
-|`nebula.path.hdfs.namenode`|string|`"hdfs://name_node:9000"`|否|导入SST文件时需要设置HDFS的namenode。|
-|`nebula.connection.timeout`|int|`3000`|否|Thrift连接的超时时间，单位为 ms。|
-|`nebula.connection.retry`|int|`3`|否|Thrift连接重试次数。|
-|`nebula.execution.retry`|int|`3`|否|nGQL语句执行重试次数。|
-|`nebula.error.max`|int|`32`|否|导入过程中的最大失败次数。当失败次数达到最大值时，提交的Spark作业将自动停止。|
-|`nebula.error.output`|string|`/tmp/errors`|否|输出错误日志的路径。错误日志保存执行失败的nGQL语句。|
+|`nebula.path.local`|string|`"/tmp"`|否|导入 SST 文件时需要设置本地 SST 文件路径。|
+|`nebula.path.remote`|string|`"/sst"`|否|导入 SST 文件时需要设置远端 SST 文件路径。|
+|`nebula.path.hdfs.namenode`|string|`"hdfs://name_node:9000"`|否|导入 SST 文件时需要设置 HDFS 的 namenode。|
+|`nebula.connection.timeout`|int|`3000`|否|Thrift 连接的超时时间，单位为 ms。|
+|`nebula.connection.retry`|int|`3`|否|Thrift 连接重试次数。|
+|`nebula.execution.retry`|int|`3`|否|nGQL 语句执行重试次数。|
+|`nebula.error.max`|int|`32`|否|导入过程中的最大失败次数。当失败次数达到最大值时，提交的 Spark 作业将自动停止。|
+|`nebula.error.output`|string|`/tmp/errors`|否|输出错误日志的路径。错误日志保存执行失败的 nGQL 语句。|
 |`nebula.rate.limit`|int|`1024`|否|导入数据时令牌桶的令牌数量限制。|
 |`nebula.rate.timeout`|int|`1000`|否|令牌桶中拿取令牌的超时时间，单位：毫秒。|
 
@@ -76,150 +76,150 @@
 
 |参数|数据类型|默认值|是否必须|说明|
 |:---|:---|:---|:---|:---|
-|`tags.name`|string|-|是|Nebula Graph中定义的Tag名称。|
+|`tags.name`|string|-|是|Nebula Graph 中定义的 Tag 名称。|
 |`tags.type.source`|string|-|是|指定数据源。例如`csv`。|
 |`tags.type.sink`|string|`client`|是|指定导入方式，可选值为`client`和`SST`。|
-|`tags.fields`|list\[string\]|-|是|属性对应的列的表头或列名。如果有表头或列名，请直接使用该名称。如果CSV文件没有表头，用`[_c0, _c1, _c2]`的形式表示第一列、第二列、第三列，以此类推。|
-|`tags.nebula.fields`|list\[string\]|-|是|Nebula Graph中定义的属性名称，顺序必须和`tags.fields`一一对应。例如`[_c1, _c2]`对应`[name, age]`，表示第二列为属性name的值，第三列为属性age的值。|
-|`tags.vertex.field`|string|-|是|点ID的列。例如CSV文件没有表头时，可以用`_c0`表示第一列的值作为点ID。|
-|`tags.batch`|int|`256`|是|单批次写入Nebula Graph的最大点数量。|
-|`tags.partition`|int|`32`|是|Spark分片数量。|
+|`tags.fields`|list\[string\]|-|是|属性对应的列的表头或列名。如果有表头或列名，请直接使用该名称。如果 CSV 文件没有表头，用`[_c0, _c1, _c2]`的形式表示第一列、第二列、第三列，以此类推。|
+|`tags.nebula.fields`|list\[string\]|-|是|Nebula Graph 中定义的属性名称，顺序必须和`tags.fields`一一对应。例如`[_c1, _c2]`对应`[name, age]`，表示第二列为属性 name 的值，第三列为属性 age 的值。|
+|`tags.vertex.field`|string|-|是|点 ID 的列。例如 CSV 文件没有表头时，可以用`_c0`表示第一列的值作为点 ID。|
+|`tags.batch`|int|`256`|是|单批次写入 Nebula Graph 的最大点数量。|
+|`tags.partition`|int|`32`|是|Spark 分片数量。|
 
-### Parquet/JSON/ORC源特有参数
+### Parquet/JSON/ORC 源特有参数
 
 |参数|数据类型|默认值|是否必须|说明|
 |:---|:---|:---|:---|:---|
-|`tags.path`|string|-|是|HDFS中点数据文件的路径。用双引号括起路径，以`hdfs://`开头。|
+|`tags.path`|string|-|是|HDFS 中点数据文件的路径。用双引号括起路径，以`hdfs://`开头。|
 
-### CSV源特有参数
+### CSV 源特有参数
 
 |参数|数据类型|默认值|是否必须|说明|
 |:---|:---|:---|:---|:---|
-|`tags.path`|string|-|是|HDFS中点数据文件的路径。用双引号括起路径，以`hdfs://`开头。|
+|`tags.path`|string|-|是|HDFS 中点数据文件的路径。用双引号括起路径，以`hdfs://`开头。|
 |`tags.separator`|string|`,`|是|分隔符。默认值为英文逗号（,）。|
 |`tags.header`|bool|`true`|是|文件是否有表头。|
 
-### Hive源特有参数
+### Hive 源特有参数
 
 |参数|数据类型|默认值|是否必须|说明|
 |:---|:---|:---|:---|:---|
 |`tags.exec`|string|-|是|查询数据源的语句。例如`select name,age from mooc.users`。|
 
-### MaxCompute源特有参数
+### MaxCompute 源特有参数
 
 |参数|数据类型|默认值|是否必须|说明|
 |:---|:---|:---|:---|:---|
-|`tags.table`|string|-|是|MaxCompute的表名。|
-|`tags.project`|string|-|是|MaxCompute的项目名。|
-|`tags.odpsUrl`|string|-|是|MaxCompute服务的odpsUrl。地址可根据[阿里云文档](https://help.aliyun.com/document_detail/34951.html)查看。|
-|`tags.tunnelUrl`|string|-|是|MaxCompute服务的tunnelUrl。地址可根据[阿里云文档](https://help.aliyun.com/document_detail/34951.html)查看。|
-|`tags.accessKeyId`|string|-|是|MaxCompute服务的accessKeyId。|
-|`tags.accessKeySecret`|string|-|是|MaxCompute服务的accessKeySecret。|
-|`tags.partitionSpec`|string|-|否|MaxCompute表的分区描述。|
-|`tags.sentence`|string|-|否|查询数据源的语句。SQL语句中的表名和上方table的值相同。|
+|`tags.table`|string|-|是|MaxCompute 的表名。|
+|`tags.project`|string|-|是|MaxCompute 的项目名。|
+|`tags.odpsUrl`|string|-|是|MaxCompute 服务的 odpsUrl。地址可根据 [阿里云文档](https://help.aliyun.com/document_detail/34951.html) 查看。|
+|`tags.tunnelUrl`|string|-|是|MaxCompute 服务的 tunnelUrl。地址可根据 [阿里云文档](https://help.aliyun.com/document_detail/34951.html) 查看。|
+|`tags.accessKeyId`|string|-|是|MaxCompute 服务的 accessKeyId。|
+|`tags.accessKeySecret`|string|-|是|MaxCompute 服务的 accessKeySecret。|
+|`tags.partitionSpec`|string|-|否|MaxCompute 表的分区描述。|
+|`tags.sentence`|string|-|否|查询数据源的语句。SQL 语句中的表名和上方 table 的值相同。|
 
-### Neo4j源特有参数
+### Neo4j 源特有参数
 
 |参数|数据类型|默认值|是否必须|说明|
 |:---|:---|:---|:---|:---|
 |`tags.exec`|string|-|是|查询数据源的语句。例如`match (n:label) return n.neo4j-field-0`。|
-|`tags.server`|string|`"bolt://127.0.0.1:7687"`|是|Neo4j服务器地址。|
-|`tags.user`|string|-|是|拥有读取权限的Neo4j用户名。|
+|`tags.server`|string|`"bolt://127.0.0.1:7687"`|是|Neo4j 服务器地址。|
+|`tags.user`|string|-|是|拥有读取权限的 Neo4j 用户名。|
 |`tags.password`|string|-|是|用户名对应密码。|
-|`tags.database`|string|-|是|Neo4j中保存源数据的数据库名。|
+|`tags.database`|string|-|是|Neo4j 中保存源数据的数据库名。|
 |`tags.check_point_path`|string|`/tmp/test`|否|设置保存导入进度信息的目录，用于断点续传。如果未设置，表示不启用断点续传。|
 
-### MySQL源特有参数
+### MySQL 源特有参数
 
 |参数|数据类型|默认值|是否必须|说明|
 |:---|:---|:---|:---|:---|
-|`tags.host`|string|-|是|MySQL服务器地址。|
-|`tags.port`|string|-|是|MySQL服务器端口。|
+|`tags.host`|string|-|是|MySQL 服务器地址。|
+|`tags.port`|string|-|是|MySQL 服务器端口。|
 |`tags.database`|string|-|是|数据库名称。|
 |`tags.table`|string|-|是|需要作为数据源的表名称。|
-|`tags.user`|string|-|是|拥有读取权限的MySQL用户名。|
+|`tags.user`|string|-|是|拥有读取权限的 MySQL 用户名。|
 |`tags.password`|string|-|是|用户名对应密码。|
 |`tags.sentence`|string|-|是|查询数据源的语句。例如`"select teamid, name from basketball.team order by teamid;"`。|
 
-### ClickHouse源特有参数
+### ClickHouse 源特有参数
 
 |参数|数据类型|默认值|是否必须|说明|
 |:---|:---|:---|:---|:---|
-|`tags.url`|string|-|是|ClickHouse的JDBC URL。|
-|`tags.user`|string|-|是|有读取权限的ClickHouse用户名。|
+|`tags.url`|string|-|是|ClickHouse 的 JDBC URL。|
+|`tags.user`|string|-|是|有读取权限的 ClickHouse 用户名。|
 |`tags.password`|string|-|是|用户名对应密码。|
-|`tags.numPartition`|string|-|是|ClickHouse分区数。|
+|`tags.numPartition`|string|-|是|ClickHouse 分区数。|
 |`tags.sentence`|string|-|是|查询数据源的语句。|
 
-### Hbase源特有参数
+### Hbase 源特有参数
 
 |参数|数据类型|默认值|是否必须|说明|
 |:---|:---|:---|:---|:---|
-|`tags.host`|string|`127.0.0.1`|是|Hbase服务器地址。|
-|`tags.port`|string|`2181`|是|Hbase服务器端口。|
+|`tags.host`|string|`127.0.0.1`|是|Hbase 服务器地址。|
+|`tags.port`|string|`2181`|是|Hbase 服务器端口。|
 |`tags.table`|string|-|是|需要作为数据源的表名称。|
 |`tags.columnFamily`|string|-|是|表所属的列族（column family）。|
 
-### Pulsar源特有参数
+### Pulsar 源特有参数
 
 |参数|数据类型|默认值|是否必须|说明|
 |:---|:---|:---|:---|:---|
-|`tags.service`|string|`"pulsar://localhost:6650"`|是|Pulsar服务器地址。|
-|`tags.admin`|string|`"http://localhost:8081"`|是|连接pulsar的admin.url。|
-|`tags.options.<topic\|topics\| topicsPattern>`|string|-|是|Pulsar的选项，可以从`topic`、`topics`和`topicsPattern`选择一个进行配置。|
+|`tags.service`|string|`"pulsar://localhost:6650"`|是|Pulsar 服务器地址。|
+|`tags.admin`|string|`"http://localhost:8081"`|是|连接 pulsar 的 admin.url。|
+|`tags.options.<topic\|topics\| topicsPattern>`|string|-|是|Pulsar 的选项，可以从`topic`、`topics`和`topicsPattern`选择一个进行配置。|
 |`tags.interval.seconds`|int|`10`|是|读取消息的间隔。单位：秒。|
 
-### Kafka源特有参数
+### Kafka 源特有参数
 
 |参数|数据类型|默认值|是否必须|说明|
 |:---|:---|:---|:---|:---|
-|`tags.service`|string|-|是|Kafka服务器地址。|
+|`tags.service`|string|-|是|Kafka 服务器地址。|
 |`tags.topic`|string|-|是|消息类别。|
 |`tags.interval.seconds`|int|`10`|是|读取消息的间隔。单位：秒。|
 
-### SST源特有参数
+### SST 源特有参数
 
 |参数|数据类型|默认值|是否必须|说明|
 |:---|:---|:---|:---|:---|
-|`tags.path`|string|-|是|指定需要生成SST文件的源文件的路径。|
+|`tags.path`|string|-|是|指定需要生成 SST 文件的源文件的路径。|
 
-### Nebula Graph源特有参数
+### Nebula Graph 源特有参数
 
 !!! enterpriseonly
 
-    Nebula Graph源特有参数用于导出Nebula Graph数据，仅企业版Exchange支持。
+    Nebula Graph 源特有参数用于导出 Nebula Graph 数据，仅企业版 Exchange 支持。
 
 |参数|数据类型|默认值|是否必须|说明|
 |:---|:---|:---|:---|:---|
-|`tags.path`|string|`"hdfs://namenode:9000/path/vertex"`|是|指定CSV文件的存储路径。设置的路径必须不存在，Exchange会自动创建该路径。存储到HDFS服务器时路径格式同默认值，例如`"hdfs://192.168.8.177:9000/vertex/player"`。存储到本地时路径格式为`"file:///path/vertex"`，例如`"file:///home/nebula/vertex/player"`。有多个Tag时必须为每个Tag设置不同的目录。|
-|`tags.noField`|bool|`false`|是|当值为`true`时，仅导出VID而不导出属性数据；当值为`false`时导出VID和属性数据。|
+|`tags.path`|string|`"hdfs://namenode:9000/path/vertex"`|是|指定 CSV 文件的存储路径。设置的路径必须不存在，Exchange 会自动创建该路径。存储到 HDFS 服务器时路径格式同默认值，例如`"hdfs://192.168.8.177:9000/vertex/player"`。存储到本地时路径格式为`"file:///path/vertex"`，例如`"file:///home/nebula/vertex/player"`。有多个 Tag 时必须为每个 Tag 设置不同的目录。|
+|`tags.noField`|bool|`false`|是|当值为`true`时，仅导出 VID 而不导出属性数据；当值为`false`时导出 VID 和属性数据。|
 |`tags.return.fields`|list|`[]`|是|指定要导出的属性。例如，要导出`name`和`age`属性，需将参数值设置为`["name","age"]`。该参数仅在`tags.noField`的值为`false`时生效。|
 
 ## 边配置
 
 对于不同的数据源，边的配置也有所不同，有很多通用参数，也有部分特有参数，配置时需要配置通用参数和不同数据源的特有参数。
 
-边配置的不同数据源特有参数请参见上方点配置内的特有参数介绍，注意区分tags和edges即可。
+边配置的不同数据源特有参数请参见上方点配置内的特有参数介绍，注意区分 tags 和 edges 即可。
 
 ### 通用参数
 
 |参数|数据类型|默认值|是否必须|说明|
 |:---|:---|:---|:---|:---|
-|`edges.name`| string|-|是|Nebula Graph中定义的Edge type名称。|
+|`edges.name`| string|-|是|Nebula Graph 中定义的 Edge type 名称。|
 |`edges.type.source`|string|-|是|指定数据源。例如`csv`。|
 |`edges.type.sink`|string|`client`|是|指定导入方式，可选值为`client`和`SST`。|
-|`edges.fields`|list\[string\]|-|是|属性对应的列的表头或列名。如果有表头或列名，请直接使用该名称。如果CSV文件没有表头，用`[_c0, _c1, _c2]`的形式表示第一列、第二列、第三列，以此类推。|
-|`edges.nebula.fields`|list\[string\]|-|是|Nebula Graph中定义的属性名称，顺序必须和`edges.fields`一一对应。例如`[_c2, _c3]`对应`[start_year, end_year]`，表示第三列为开始年份的值，第四列为结束年份的值。|
+|`edges.fields`|list\[string\]|-|是|属性对应的列的表头或列名。如果有表头或列名，请直接使用该名称。如果 CSV 文件没有表头，用`[_c0, _c1, _c2]`的形式表示第一列、第二列、第三列，以此类推。|
+|`edges.nebula.fields`|list\[string\]|-|是|Nebula Graph 中定义的属性名称，顺序必须和`edges.fields`一一对应。例如`[_c2, _c3]`对应`[start_year, end_year]`，表示第三列为开始年份的值，第四列为结束年份的值。|
 |`edges.source.field`|string|-|是|边的起始点的列。例如`_c0`表示第一列的值作为边的起始点。|
 |`edges.target.field`|string|-|是|边的目的点的列。例如`_c1`表示第二列的值作为边的目的点。|
-|`edges.ranking`|int|-|否|rank值的列。没有指定时，默认所有rank值为`0`。|
-|`edges.batch`|int|`256`|是|单批次写入Nebula Graph的最大边数量。|
-|`edges.partition`|int|`32`|是|Spark分片数量。|
+|`edges.ranking`|int|-|否|rank 值的列。没有指定时，默认所有 rank 值为`0`。|
+|`edges.batch`|int|`256`|是|单批次写入 Nebula Graph 的最大边数量。|
+|`edges.partition`|int|`32`|是|Spark 分片数量。|
 
-### Nebula Graph源特有参数
+### Nebula Graph 源特有参数
 
 |参数|数据类型|默认值|是否必须|说明|
 |:---|:---|:---|:---|:---|
-|`edges.path`|string|`"hdfs://namenode:9000/path/edge"`|是|指定CSV文件的存储路径。设置的路径必须不存在，Exchange会自动创建该路径。存储到HDFS服务器时路径格式同默认值，例如`"hdfs://192.168.8.177:9000/edge/follow"`。存储到本地时路径格式为`"file:///path/edge"`，例如`"file:///home/nebula/edge/follow"`。有多个Edge时必须为每个Edge设置不同的目录。|
-|`edges.noField`|bool|`false`|是|当值为`true`时，仅导出起始点VID、目的点VID和Rank，而不导出属性数据；当值为`false`时导出起始点VID、目的点VID、Rank和属性数据。|
+|`edges.path`|string|`"hdfs://namenode:9000/path/edge"`|是|指定 CSV 文件的存储路径。设置的路径必须不存在，Exchange 会自动创建该路径。存储到 HDFS 服务器时路径格式同默认值，例如`"hdfs://192.168.8.177:9000/edge/follow"`。存储到本地时路径格式为`"file:///path/edge"`，例如`"file:///home/nebula/edge/follow"`。有多个 Edge 时必须为每个 Edge 设置不同的目录。|
+|`edges.noField`|bool|`false`|是|当值为`true`时，仅导出起始点 VID、目的点 VID 和 Rank，而不导出属性数据；当值为`false`时导出起始点 VID、目的点 VID、Rank 和属性数据。|
 |`edges.return.fields`|list|`[]`|是|指定要导出的属性。例如，要导出`start_year`和`end_year`属性，需将参数值设置为`["start_year","end_year"]`。该参数仅在`edges.noField`的值为`false`时生效。|
diff --git a/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-export-from-nebula.md b/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-export-from-nebula.md
index 43f64b4c581..ec972601f1b 100644
--- a/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-export-from-nebula.md
+++ b/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-export-from-nebula.md
@@ -1,18 +1,18 @@
-# 导出Nebula Graph数据
+# 导出 Nebula Graph 数据
 
-本文以一个示例说明如何使用Exchange将Nebula Graph中的数据导出到CSV文件中。
+本文以一个示例说明如何使用 Exchange 将 Nebula Graph 中的数据导出到 CSV 文件中。
 
 !!! enterpriseonly
 
-    仅企业版Exchange支持导出Nebula Graph数据到CSV文件。
+    仅企业版 Exchange 支持导出 Nebula Graph 数据到 CSV 文件。
 
 !!! note
 
-    导出Nebula Graph数据时不支持SSL加密传输。
+    导出 Nebula Graph 数据时不支持 SSL 加密传输。
 
 ## 环境准备
 
-本示例在Linux系统的虚拟机环境下完成，导出数据前准备的软硬件信息如下。
+本示例在 Linux 系统的虚拟机环境下完成，导出数据前准备的软硬件信息如下。
 
 ### 硬件
 
@@ -38,7 +38,7 @@ CentOS 7.9.2009
 
 ### 数据集
 
-在本示例中，作为数据源的Nebula Graph存储着[basketballplayer数据集](https://docs.nebula-graph.io/2.0/basketballplayer-2.X.ngql)，其中的Schema要素如下表所示。
+在本示例中，作为数据源的 Nebula Graph 存储着 [basketballplayer 数据集](https://docs.nebula-graph.io/2.0/basketballplayer-2.X.ngql)，其中的 Schema 要素如下表所示。
 
 | 要素  | 名称 | 属性 |
 | :--- | :--- | :--- |
@@ -49,11 +49,11 @@ CentOS 7.9.2009
 
 ## 操作步骤
 
-1. 从[Nebula Graph企业版套餐](https://nebula-graph.com.cn/pricing/)中获取企业版Exchange的JAR文件。
+1. 从 [Nebula Graph 企业版套餐](https://nebula-graph.com.cn/pricing/) 中获取企业版 Exchange 的 JAR 文件。
 
 2. 修改配置文件。
   
-  企业版Exchange提供了导出Nebula Graph数据专用的配置文件模板`export_application.conf`，其中各配置项的说明参见[Exchange配置](../  parameter-reference/ex-ug-parameter.md)。本示例使用的配置文件核心内容如下：
+  企业版 Exchange 提供了导出 Nebula Graph 数据专用的配置文件模板`export_application.conf`，其中各配置项的说明参见 [Exchange 配置](../  parameter-reference/ex-ug-parameter.md)。本示例使用的配置文件核心内容如下：
   
   ```conf
   ...
@@ -112,7 +112,7 @@ CentOS 7.9.2009
   }
   ```
 
-3. 使用如下命令导出Nebula Graph中的数据。
+3. 使用如下命令导出 Nebula Graph 中的数据。
   
   ```bash
   <spark_install_path>/bin/spark-submit --master "local" --class com.vesoft.nebula.exchange.Exchange nebula-exchange-x.y.z.jar_path> -c <export_application.conf_path>
@@ -127,7 +127,7 @@ CentOS 7.9.2009
   
 4. 检查导出的数据。
 
-  1. 查看目标路径下是否成功生成了CSV文件。
+  1. 查看目标路径下是否成功生成了 CSV 文件。
   
     ```bash
     $ hadoop fs -ls /vertex/player
@@ -145,4 +145,4 @@ CentOS 7.9.2009
     -rw-r--r--   3 nebula supergroup        119 2021-11-05 07:36 /vertex/player/    part-00009-17293020-ba2e-4243-b834-34495c0536b3-c000.csv
     ```
   
-  2. 检查CSV文件内容，确定数据导出成功。
+  2. 检查 CSV 文件内容，确定数据导出成功。
diff --git a/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-clickhouse.md b/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-clickhouse.md
index 32313e76965..3768537b00d 100644
--- a/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-clickhouse.md
+++ b/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-clickhouse.md
@@ -1,14 +1,14 @@
-# 导入ClickHouse数据
+# 导入 ClickHouse 数据
 
-本文以一个示例说明如何使用Exchange将存储在ClickHouse上的数据导入Nebula Graph。
+本文以一个示例说明如何使用 Exchange 将存储在 ClickHouse 上的数据导入 Nebula Graph。
 
 ## 数据集
 
-本文以[basketballplayer数据集](https://docs-cdn.nebula-graph.com.cn/dataset/dataset.zip)为例。
+本文以 [basketballplayer 数据集](https://docs-cdn.nebula-graph.com.cn/dataset/dataset.zip) 为例。
 
 ## 环境配置
 
-本文示例在MacOS下完成，以下是相关的环境配置信息：
+本文示例在 MacOS 下完成，以下是相关的环境配置信息：
 
 - 硬件规格：
   - CPU：1.7 GHz Quad-Core Intel Core i7
@@ -18,35 +18,35 @@
 
 - Hadoop：2.9.2，伪分布式部署
 
-- ClickHouse：docker部署yandex/clickhouse-server tag: latest(2021.07.01)
+- ClickHouse：docker 部署 yandex/clickhouse-server tag: latest(2021.07.01)
 
-- Nebula Graph：{{nebula.release}}。使用[Docker Compose部署](../../4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/3.deploy-nebula-graph-with-docker-compose.md)。
+- Nebula Graph：{{nebula.release}}。使用 [Docker Compose 部署](../../4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/3.deploy-nebula-graph-with-docker-compose.md)。
 
 ## 前提条件
 
 开始导入数据之前，用户需要确认以下信息：
 
-- 已经[安装部署Nebula Graph](../../4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/2.install-nebula-graph-by-rpm-or-deb.md)并获取如下信息：
+- 已经 [安装部署 Nebula Graph](../../4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/2.install-nebula-graph-by-rpm-or-deb.md) 并获取如下信息：
 
-  - Graph服务和Meta服务的的IP地址和端口。
+  - Graph 服务和 Meta 服务的的 IP 地址和端口。
 
-  - 拥有Nebula Graph写权限的用户名和密码。
+  - 拥有 Nebula Graph 写权限的用户名和密码。
 
-- 已经编译Exchange。详情请参见[编译Exchange](../ex-ug-compile.md)。本示例中使用Exchange {{exchange.release}}。
+- 已经编译 Exchange。详情请参见 [编译 Exchange](../ex-ug-compile.md)。本示例中使用 Exchange {{exchange.release}}。
 
-- 已经安装Spark。
+- 已经安装 Spark。
 
-- 了解Nebula Graph中创建Schema的信息，包括Tag和Edge type的名称、属性等。
+- 了解 Nebula Graph 中创建 Schema 的信息，包括 Tag 和 Edge type 的名称、属性等。
 
-- 已经安装并开启Hadoop服务。
+- 已经安装并开启 Hadoop 服务。
 
 ## 操作步骤
 
-### 步骤 1：在Nebula Graph中创建Schema
+### 步骤 1：在 Nebula Graph 中创建 Schema
 
-分析数据，按以下步骤在Nebula Graph中创建Schema：
+分析数据，按以下步骤在 Nebula Graph 中创建 Schema：
 
-1. 确认Schema要素。Nebula Graph中的Schema要素如下表所示。
+1. 确认 Schema 要素。Nebula Graph 中的 Schema 要素如下表所示。
 
     | 要素  | 名称 | 属性 |
     | :--- | :--- | :--- |
@@ -55,7 +55,7 @@
     | Edge Type | `follow` | `degree int` |
     | Edge Type | `serve` | `start_year int, end_year int` |
 
-2. 在Nebula Graph中创建一个图空间**basketballplayer**，并创建一个Schema，如下所示。
+2. 在 Nebula Graph 中创建一个图空间** basketballplayer**，并创建一个 Schema，如下所示。
 
     ```ngql
     ## 创建图空间
@@ -64,31 +64,31 @@
             replica_factor = 1, \
             vid_type = FIXED_STRING(30));
     
-    ## 选择图空间basketballplayer
+    ## 选择图空间 basketballplayer
     nebula> USE basketballplayer;
     
-    ## 创建Tag player
+    ## 创建 Tag player
     nebula> CREATE TAG player(name string, age int);
     
-    ## 创建Tag team
+    ## 创建 Tag team
     nebula> CREATE TAG team(name string);
     
-    ## 创建Edge type follow
+    ## 创建 Edge type follow
     nebula> CREATE EDGE follow(degree int);
 
-    ## 创建Edge type serve
+    ## 创建 Edge type serve
     nebula> CREATE EDGE serve(start_year int, end_year int);
     ```
 
-更多信息，请参见[快速开始](../../2.quick-start/1.quick-start-workflow.md)。
+更多信息，请参见 [快速开始](../../2.quick-start/1.quick-start-workflow.md)。
 
 ### 步骤 2：修改配置文件
 
-编译Exchange后，复制`target/classes/application.conf`文件设置ClickHouse数据源相关的配置。在本示例中，复制的文件名为`clickhouse_application.conf`。各个配置项的详细说明请参见[配置说明](../parameter-reference/ex-ug-parameter.md)。
+编译 Exchange 后，复制`target/classes/application.conf`文件设置 ClickHouse 数据源相关的配置。在本示例中，复制的文件名为`clickhouse_application.conf`。各个配置项的详细说明请参见 [配置说明](../parameter-reference/ex-ug-parameter.md)。
 
 ```conf
 {
-  # Spark相关配置
+  # Spark 相关配置
   spark: {
     app: {
       name: Nebula Exchange {{exchange.release}}
@@ -102,19 +102,19 @@
     }
   }
 
-# Nebula Graph相关配置
+# Nebula Graph 相关配置
   nebula: {
     address:{
-      # 以下为Nebula Graph的Graph服务和Meta服务所在机器的IP地址及端口。
+      # 以下为 Nebula Graph 的 Graph 服务和 Meta 服务所在机器的 IP 地址及端口。
       # 如果有多个地址，格式为 "ip1:port","ip2:port","ip3:port"。
       # 不同地址之间以英文逗号 (,) 隔开。
       graph:["127.0.0.1:9669"]
       meta:["127.0.0.1:9559"]
     }
-    # 填写的账号必须拥有Nebula Graph相应图空间的写数据权限。
+    # 填写的账号必须拥有 Nebula Graph 相应图空间的写数据权限。
     user: root
     pswd: nebula
-    # 填写Nebula Graph中需要写入数据的图空间名称。
+    # 填写 Nebula Graph 中需要写入数据的图空间名称。
     space: basketballplayer
     connection {
       timeout: 3000
@@ -134,34 +134,34 @@
   }
   # 处理点
   tags: [
-    # 设置Tag player相关信息。
+    # 设置 Tag player 相关信息。
     {
       name: player
       type: {
-        # 指定数据源文件格式，设置为ClickHouse。
+        # 指定数据源文件格式，设置为 ClickHouse。
         source: clickhouse
-        # 指定如何将点数据导入Nebula Graph：Client或SST。
+        # 指定如何将点数据导入 Nebula Graph：Client 或 SST。
         sink: client
       }
 
-      # ClickHouse的JDBC URL
+      # ClickHouse 的 JDBC URL
       url:"jdbc:clickhouse://192.168.*.*:8123/basketballplayer"
 
       user:"user"
       password:"123456"
 
-      # ClickHouse分区数
+      # ClickHouse 分区数
       numPartition:"5"
 
       sentence:"select * from player"
 
-      # 在fields里指定player表中的列名称，其对应的value会作为Nebula Graph中指定属性。
-      # fields和nebula.fields里的配置必须一一对应。
+      # 在 fields 里指定 player 表中的列名称，其对应的 value 会作为 Nebula Graph 中指定属性。
+      # fields 和 nebula.fields 里的配置必须一一对应。
       # 如果需要指定多个列名称，用英文逗号（,）隔开。
       fields: [name,age]
       nebula.fields: [name,age]
 
-      # 指定表中某一列数据为Nebula Graph中点VID的来源。
+      # 指定表中某一列数据为 Nebula Graph 中点 VID 的来源。
       vertex: {
         field:playerid
         # policy:hash
@@ -174,7 +174,7 @@
       partition: 32
     }
 
-    # 设置Tag team相关信息。
+    # 设置 Tag team 相关信息。
     {
       name: team
       type: {
@@ -198,43 +198,43 @@
 
   # 处理边数据
   edges: [
-    # 设置Edge type follow相关信息
+    # 设置 Edge type follow 相关信息
     {
-      # Nebula Graph中对应的Edge type名称。
+      # Nebula Graph 中对应的 Edge type 名称。
       name: follow
 
       type: {
-        # 指定数据源文件格式，设置为ClickHouse。
+        # 指定数据源文件格式，设置为 ClickHouse。
         source: clickhouse
 
-        # 指定边数据导入Nebula Graph的方式，
-        # 指定如何将点数据导入Nebula Graph：Client或SST。
+        # 指定边数据导入 Nebula Graph 的方式，
+        # 指定如何将点数据导入 Nebula Graph：Client 或 SST。
         sink: client
       }
       
-      # ClickHouse的JDBC URL
+      # ClickHouse 的 JDBC URL
       url:"jdbc:clickhouse://192.168.*.*:8123/basketballplayer"
 
       user:"user"
       password:"123456"
 
-      # ClickHouse分区数
+      # ClickHouse 分区数
       numPartition:"5"
 
       sentence:"select * from follow"
 
-      # 在fields里指定follow表中的列名称，其对应的value会作为Nebula Graph中指定属性。
-      # fields和nebula.fields里的配置必须一一对应。
+      # 在 fields 里指定 follow 表中的列名称，其对应的 value 会作为 Nebula Graph 中指定属性。
+      # fields 和 nebula.fields 里的配置必须一一对应。
       # 如果需要指定多个列名称，用英文逗号（,）隔开。
       fields: [degree]
       nebula.fields: [degree]
 
-      # 在source里，将follow表中某一列作为边的起始点数据源。
+      # 在 source 里，将 follow 表中某一列作为边的起始点数据源。
       source: {
         field:src_player
       }
 
-      # 在target里，将follow表中某一列作为边的目的点数据源。
+      # 在 target 里，将 follow 表中某一列作为边的目的点数据源。
       target: {
         field:dst_player
       }
@@ -246,7 +246,7 @@
       partition: 32
     }
     
-    # 设置Edge type serve相关信息
+    # 设置 Edge type serve 相关信息
     {
       name: serve
       type: {
@@ -273,9 +273,9 @@
 }
 ```
 
-### 步骤 3：向Nebula Graph导入数据
+### 步骤 3：向 Nebula Graph 导入数据
 
-运行如下命令将ClickHouse数据导入到Nebula Graph中。关于参数的说明，请参见[导入命令参数](../parameter-reference/ex-ug-para-import-command.md)。
+运行如下命令将 ClickHouse 数据导入到 Nebula Graph 中。关于参数的说明，请参见 [导入命令参数](../parameter-reference/ex-ug-para-import-command.md)。
 
 ```bash
 ${SPARK_HOME}/bin/spark-submit --master "local" --class com.vesoft.nebula.exchange.Exchange <nebula-exchange-{{exchange.release}}.jar_path> -c <clickhouse_application.conf_path>
@@ -283,7 +283,7 @@ ${SPARK_HOME}/bin/spark-submit --master "local" --class com.vesoft.nebula.exchan
 
 !!! note
 
-    JAR包有两种获取方式：[自行编译](../ex-ug-compile.md)或者从maven仓库下载。
+    JAR 包有两种获取方式：[自行编译](../ex-ug-compile.md) 或者从 maven 仓库下载。
 
 示例：
 
@@ -295,14 +295,14 @@ ${SPARK_HOME}/bin/spark-submit  --master "local" --class com.vesoft.nebula.excha
 
 ### 步骤 4：（可选）验证数据
 
-用户可以在Nebula Graph客户端（例如Nebula Graph Studio）中执行查询语句，确认数据是否已导入。例如：
+用户可以在 Nebula Graph 客户端（例如 Nebula Graph Studio）中执行查询语句，确认数据是否已导入。例如：
 
 ```ngql
 GO FROM "player100" OVER follow;
 ```
 
-用户也可以使用命令[`SHOW STATS`](../../3.ngql-guide/7.general-query-statements/6.show/14.show-stats.md)查看统计数据。
+用户也可以使用命令 [`SHOW STATS`](../../3.ngql-guide/7.general-query-statements/6.show/14.show-stats.md) 查看统计数据。
 
-### 步骤 5：（如有）在Nebula Graph中重建索引
+### 步骤 5：（如有）在 Nebula Graph 中重建索引
 
-导入数据后，用户可以在Nebula Graph中重新创建并重建索引。详情请参见[索引介绍](../../3.ngql-guide/14.native-index-statements/README.md)。
+导入数据后，用户可以在 Nebula Graph 中重新创建并重建索引。详情请参见 [索引介绍](../../3.ngql-guide/14.native-index-statements/README.md)。
diff --git a/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-csv.md b/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-csv.md
index 88ffd0f128b..1b88b983ffa 100644
--- a/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-csv.md
+++ b/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-csv.md
@@ -1,16 +1,16 @@
-# 导入CSV文件数据
+# 导入 CSV 文件数据
 
-本文以一个示例说明如何使用Exchange将存储在HDFS或本地的CSV文件数据导入Nebula Graph。
+本文以一个示例说明如何使用 Exchange 将存储在 HDFS 或本地的 CSV 文件数据导入 Nebula Graph。
 
-如果要向Nebula Graph导入本地CSV文件，请参见[Nebula Importer](https://github.com/vesoft-inc/nebula-importer "Click to go to GitHub")。
+如果要向 Nebula Graph 导入本地 CSV 文件，请参见 [Nebula Importer](https://github.com/vesoft-inc/nebula-importer "Click to go to GitHub")。
 
 ## 数据集
 
-本文以[basketballplayer数据集](https://docs-cdn.nebula-graph.com.cn/dataset/dataset.zip)为例。
+本文以 [basketballplayer 数据集](https://docs-cdn.nebula-graph.com.cn/dataset/dataset.zip) 为例。
 
 ## 环境配置
 
-本文示例在MacOS下完成，以下是相关的环境配置信息：
+本文示例在 MacOS 下完成，以下是相关的环境配置信息：
 
 - 硬件规格：
   - CPU：1.7 GHz Quad-Core Intel Core i7
@@ -20,35 +20,35 @@
 
 - Hadoop：2.9.2 伪分布式部署
 
-- Nebula Graph：{{nebula.release}}。使用[Docker Compose部署](../../4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/3.deploy-nebula-graph-with-docker-compose.md)。
+- Nebula Graph：{{nebula.release}}。使用 [Docker Compose 部署](../../4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/3.deploy-nebula-graph-with-docker-compose.md)。
 
 ## 前提条件
 
 开始导入数据之前，用户需要确认以下信息：
 
-- 已经[安装部署Nebula Graph](../../4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/2.install-nebula-graph-by-rpm-or-deb.md)并获取如下信息：
+- 已经 [安装部署 Nebula Graph](../../4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/2.install-nebula-graph-by-rpm-or-deb.md) 并获取如下信息：
 
-  - Graph服务和Meta服务的的IP地址和端口。
+  - Graph 服务和 Meta 服务的的 IP 地址和端口。
 
-  - 拥有Nebula Graph写权限的用户名和密码。
+  - 拥有 Nebula Graph 写权限的用户名和密码。
 
-- 已经编译Exchange。详情请参见[编译Exchange](../ex-ug-compile.md)。本示例中使用Exchange {{exchange.release}}。
+- 已经编译 Exchange。详情请参见 [编译 Exchange](../ex-ug-compile.md)。本示例中使用 Exchange {{exchange.release}}。
 
-- 已经安装Spark。
+- 已经安装 Spark。
 
-- 了解Nebula Graph中创建Schema的信息，包括Tag和Edge type的名称、属性等。
+- 了解 Nebula Graph 中创建 Schema 的信息，包括 Tag 和 Edge type 的名称、属性等。
 
-- 如果文件存储在HDFS上，需要确认Hadoop服务运行正常。
+- 如果文件存储在 HDFS 上，需要确认 Hadoop 服务运行正常。
 
-- 如果文件存储在本地且Nebula Graph是集群架构，需要在集群每台机器本地相同目录下放置文件。
+- 如果文件存储在本地且 Nebula Graph 是集群架构，需要在集群每台机器本地相同目录下放置文件。
 
 ## 操作步骤
 
-### 步骤 1：在Nebula Graph中创建Schema
+### 步骤 1：在 Nebula Graph 中创建 Schema
 
-分析CSV文件中的数据，按以下步骤在Nebula Graph中创建Schema：
+分析 CSV 文件中的数据，按以下步骤在 Nebula Graph 中创建 Schema：
 
-1. 确认Schema要素。Nebula Graph中的Schema要素如下表所示。
+1. 确认 Schema 要素。Nebula Graph 中的 Schema 要素如下表所示。
 
     | 要素  | 名称 | 属性 |
     | :--- | :--- | :--- |
@@ -57,7 +57,7 @@
     | Edge Type | `follow` | `degree int` |
     | Edge Type | `serve` | `start_year int, end_year int` |
 
-2. 使用Nebula Console创建一个图空间**basketballplayer**，并创建一个Schema，如下所示。
+2. 使用 Nebula Console 创建一个图空间** basketballplayer**，并创建一个 Schema，如下所示。
 
     ```ngql
     ## 创建图空间
@@ -66,43 +66,43 @@
             replica_factor = 1, \
             vid_type = FIXED_STRING(30));
     
-    ## 选择图空间basketballplayer
+    ## 选择图空间 basketballplayer
     nebula> USE basketballplayer;
     
-    ## 创建Tag player
+    ## 创建 Tag player
     nebula> CREATE TAG player(name string, age int);
     
-    ## 创建Tag team
+    ## 创建 Tag team
     nebula> CREATE TAG team(name string);
     
-    ## 创建Edge type follow
+    ## 创建 Edge type follow
     nebula> CREATE EDGE follow(degree int);
 
-    ## 创建Edge type serve
+    ## 创建 Edge type serve
     nebula> CREATE EDGE serve(start_year int, end_year int);
     ```
 
-更多信息，请参见[快速开始](../../2.quick-start/1.quick-start-workflow.md)。
+更多信息，请参见 [快速开始](../../2.quick-start/1.quick-start-workflow.md)。
 
-### 步骤 2：处理CSV文件
+### 步骤 2：处理 CSV 文件
 
 确认以下信息：
 
-1. 处理CSV文件以满足Schema的要求。
+1. 处理 CSV 文件以满足 Schema 的要求。
 
   !!! note
 
-        Exchange支持上传有表头或者无表头的CSV文件。
+        Exchange 支持上传有表头或者无表头的 CSV 文件。
 
-2. 获取CSV文件存储路径。
+2. 获取 CSV 文件存储路径。
 
 ### 步骤 3：修改配置文件
 
-编译Exchange后，复制`target/classes/application.conf`文件设置CSV数据源相关的配置。在本示例中，复制的文件名为`csv_application.conf`。各个配置项的详细说明请参见[配置说明](../parameter-reference/ex-ug-parameter.md)。
+编译 Exchange 后，复制`target/classes/application.conf`文件设置 CSV 数据源相关的配置。在本示例中，复制的文件名为`csv_application.conf`。各个配置项的详细说明请参见 [配置说明](../parameter-reference/ex-ug-parameter.md)。
 
 ```conf
 {
-  # Spark相关配置
+  # Spark 相关配置
   spark: {
     app: {
       name: Nebula Exchange {{exchange.release}}
@@ -120,17 +120,17 @@
     }
   }
 
-  # Nebula Graph相关配置
+  # Nebula Graph 相关配置
   nebula: {
     address:{
-      # 指定Graph服务和所有Meta服务的IP地址和端口。
+      # 指定 Graph 服务和所有 Meta 服务的 IP 地址和端口。
       # 如果有多台服务器，地址之间用英文逗号（,）分隔。
-      # 格式: "ip1:port","ip2:port","ip3:port"
+      # 格式："ip1:port","ip2:port","ip3:port"
       graph:["127.0.0.1:9669"]
       meta:["127.0.0.1:9559"]
     }
 
-    # 指定拥有Nebula Graph写权限的用户名和密码。
+    # 指定拥有 Nebula Graph 写权限的用户名和密码。
     user: root
     pswd: nebula
 
@@ -155,34 +155,34 @@
 
   # 处理点
   tags: [
-    # 设置Tag player相关信息。
+    # 设置 Tag player 相关信息。
     {
-      # 指定Nebula Graph中定义的Tag名称。
+      # 指定 Nebula Graph 中定义的 Tag 名称。
       name: player
       type: {
-        # 指定数据源，使用CSV。
+        # 指定数据源，使用 CSV。
         source: csv
 
-        # 指定如何将点数据导入Nebula Graph：Client或SST。
+        # 指定如何将点数据导入 Nebula Graph：Client 或 SST。
         sink: client
       }
 
-      # 指定CSV文件的路径。
-      # 如果文件存储在HDFS上，用双引号括起路径，以hdfs://开头，例如"hdfs://ip:port/xx/xx"。
-      # 如果文件存储在本地，用双引号括起路径，以file://开头，例如"file:///tmp/xx.csv"。
+      # 指定 CSV 文件的路径。
+      # 如果文件存储在 HDFS 上，用双引号括起路径，以 hdfs://开头，例如"hdfs://ip:port/xx/xx"。
+      # 如果文件存储在本地，用双引号括起路径，以 file://开头，例如"file:///tmp/xx.csv"。
       path: "hdfs://192.168.*.*:9000/data/vertex_player.csv"
 
-      # 如果CSV文件没有表头，使用[_c0, _c1, _c2, ..., _cn]表示其表头，并将列指示为属性值的源。
-      # 如果CSV文件有表头，则使用实际的列名。
+      # 如果 CSV 文件没有表头，使用 [_c0, _c1, _c2, ..., _cn] 表示其表头，并将列指示为属性值的源。
+      # 如果 CSV 文件有表头，则使用实际的列名。
       fields: [_c1, _c2]
 
-      # 指定Nebula Graph中定义的属性名称。
-      # fields与nebula.fields的顺序必须一一对应。
+      # 指定 Nebula Graph 中定义的属性名称。
+      # fields 与 nebula.fields 的顺序必须一一对应。
       nebula.fields: [age, name]
 
-      # 指定一个列作为VID的源。
-      # vertex的值必须与上述fields或者csv.fields中的列名保持一致。
-      # 目前，Nebula Graph {{nebula.release}}仅支持字符串或整数类型的VID。
+      # 指定一个列作为 VID 的源。
+      # vertex 的值必须与上述 fields 或者 csv.fields 中的列名保持一致。
+      # 目前，Nebula Graph {{nebula.release}}仅支持字符串或整数类型的 VID。
       vertex: {
         field:_c0
         # policy:hash
@@ -191,45 +191,45 @@
       # 指定的分隔符。默认值为英文逗号（,）。
       separator: ","
 
-      # 如果CSV文件有表头，请将header设置为true。
-      # 如果CSV文件没有表头，请将header设置为false。默认值为false。
+      # 如果 CSV 文件有表头，请将 header 设置为 true。
+      # 如果 CSV 文件没有表头，请将 header 设置为 false。默认值为 false。
       header: false
 
-      # 指定单批次写入Nebula Graph的最大点数量。
+      # 指定单批次写入 Nebula Graph 的最大点数量。
       batch: 256
 
-      # 指定Spark分片数量。
+      # 指定 Spark 分片数量。
       partition: 32
     }
 
-    # 设置Tag team相关信息。
+    # 设置 Tag team 相关信息。
     {
-      # 指定Nebula Graph中定义的Tag名称。
+      # 指定 Nebula Graph 中定义的 Tag 名称。
       name: team
       type: {
-        # 指定数据源，使用CSV。
+        # 指定数据源，使用 CSV。
         source: csv
 
-        # 指定如何将点数据导入Nebula Graph：Client或SST。
+        # 指定如何将点数据导入 Nebula Graph：Client 或 SST。
         sink: client
       }
 
-      # 指定CSV文件的路径。
-      # 如果文件存储在HDFS上，用双引号括起路径，以hdfs://开头，例如"hdfs://ip:port/xx/xx"。
-      # 如果文件存储在本地，用双引号括起路径，以file://开头，例如"file:///tmp/xx.csv"。
+      # 指定 CSV 文件的路径。
+      # 如果文件存储在 HDFS 上，用双引号括起路径，以 hdfs://开头，例如"hdfs://ip:port/xx/xx"。
+      # 如果文件存储在本地，用双引号括起路径，以 file://开头，例如"file:///tmp/xx.csv"。
       path: "hdfs://192.168.*.*:9000/data/vertex_team.csv"
 
-      # 如果CSV文件没有表头，使用[_c0, _c1, _c2, ..., _cn]表示其表头，并将列指示为属性值的源。
-      # 如果CSV文件有表头，则使用实际的列名。
+      # 如果 CSV 文件没有表头，使用 [_c0, _c1, _c2, ..., _cn] 表示其表头，并将列指示为属性值的源。
+      # 如果 CSV 文件有表头，则使用实际的列名。
       fields: [_c1]
 
-      # 指定Nebula Graph中定义的属性名称。
-      # fields与nebula.fields的顺序必须一一对应。
+      # 指定 Nebula Graph 中定义的属性名称。
+      # fields 与 nebula.fields 的顺序必须一一对应。
       nebula.fields: [name]
 
-      # 指定一个列作为VID的源。
-      # vertex的值必须与上述fields或者csv.fields中的列名保持一致。
-      # 目前，Nebula Graph {{nebula.release}}仅支持字符串或整数类型的VID。
+      # 指定一个列作为 VID 的源。
+      # vertex 的值必须与上述 fields 或者 csv.fields 中的列名保持一致。
+      # 目前，Nebula Graph {{nebula.release}}仅支持字符串或整数类型的 VID。
       vertex: {
         field:_c0
         # policy:hash
@@ -238,50 +238,49 @@
       # 指定的分隔符。默认值为英文逗号（,）。
       separator: ","
 
-      # 如果CSV文件有表头，请将header设置为true。
-      # 如果CSV文件没有表头，请将header设置为false。默认值为false。
+      # 如果 CSV 文件有表头，请将 header 设置为 true。
+      # 如果 CSV 文件没有表头，请将 header 设置为 false。默认值为 false。
       header: false
 
-      # 指定单批次写入Nebula Graph的最大点数量。
+      # 指定单批次写入 Nebula Graph 的最大点数量。
       batch: 256
 
-      # 指定Spark分片数量。
+      # 指定 Spark 分片数量。
       partition: 32
     }
 
-
     # 如果需要添加更多点，请参考前面的配置进行添加。
   ]
   # 处理边
   edges: [
-    # 设置Edge type follow相关信息。
+    # 设置 Edge type follow 相关信息。
     {
-      # 指定Nebula Graph中定义的Edge type名称。
+      # 指定 Nebula Graph 中定义的 Edge type 名称。
       name: follow
       type: {
-        # 指定数据源，使用CSV。
+        # 指定数据源，使用 CSV。
         source: csv
 
-        # 指定如何将点数据导入Nebula Graph：Client或SST。
+        # 指定如何将点数据导入 Nebula Graph：Client 或 SST。
         sink: client
       }
 
-      # 指定CSV文件的路径。
-      # 如果文件存储在HDFS上，用双引号括起路径，以hdfs://开头，例如"hdfs://ip:port/xx/xx"。
-      # 如果文件存储在本地，用双引号括起路径，以file://开头，例如"file:///tmp/xx.csv"。
+      # 指定 CSV 文件的路径。
+      # 如果文件存储在 HDFS 上，用双引号括起路径，以 hdfs://开头，例如"hdfs://ip:port/xx/xx"。
+      # 如果文件存储在本地，用双引号括起路径，以 file://开头，例如"file:///tmp/xx.csv"。
       path: "hdfs://192.168.*.*:9000/data/edge_follow.csv"
 
-      # 如果CSV文件没有表头，使用[_c0, _c1, _c2, ..., _cn]表示其表头，并将列指示为属性值的源。
-      # 如果CSV文件有表头，则使用实际的列名。
+      # 如果 CSV 文件没有表头，使用 [_c0, _c1, _c2, ..., _cn] 表示其表头，并将列指示为属性值的源。
+      # 如果 CSV 文件有表头，则使用实际的列名。
       fields: [_c2]
 
-      # 指定Nebula Graph中定义的属性名称。
-      # fields与nebula.fields的顺序必须一一对应。
+      # 指定 Nebula Graph 中定义的属性名称。
+      # fields 与 nebula.fields 的顺序必须一一对应。
       nebula.fields: [degree]
 
       # 指定一个列作为起始点和目的点的源。
-      # vertex的值必须与上述fields或者csv.fields中的列名保持一致。
-      # 目前，Nebula Graph {{nebula.release}}仅支持字符串或整数类型的VID。
+      # vertex 的值必须与上述 fields 或者 csv.fields 中的列名保持一致。
+      # 目前，Nebula Graph {{nebula.release}}仅支持字符串或整数类型的 VID。
       source: {
         field: _c0
       }
@@ -292,49 +291,49 @@
       # 指定的分隔符。默认值为英文逗号（,）。
       separator: ","
 
-      # 指定一个列作为rank的源(可选)。
+      # 指定一个列作为 rank 的源（可选）。
 
       #ranking: rank
 
-      # 如果CSV文件有表头，请将header设置为true。
-      # 如果CSV文件没有表头，请将header设置为false。默认值为false。
+      # 如果 CSV 文件有表头，请将 header 设置为 true。
+      # 如果 CSV 文件没有表头，请将 header 设置为 false。默认值为 false。
       header: false
 
-      # 指定单批次写入Nebula Graph的最大边数量。
+      # 指定单批次写入 Nebula Graph 的最大边数量。
       batch: 256
 
-      # 指定Spark分片数量。
+      # 指定 Spark 分片数量。
       partition: 32
     }
 
-    # 设置Edge type serve相关信息。
+    # 设置 Edge type serve 相关信息。
     {
-      # 指定Nebula Graph中定义的Edge type名称。
+      # 指定 Nebula Graph 中定义的 Edge type 名称。
       name: serve
       type: {
-        # 指定数据源，使用CSV。
+        # 指定数据源，使用 CSV。
         source: csv
 
-        # 指定如何将点数据导入Nebula Graph：Client或SST。
+        # 指定如何将点数据导入 Nebula Graph：Client 或 SST。
         sink: client
       }
 
-      # 指定CSV文件的路径。
-      # 如果文件存储在HDFS上，用双引号括起路径，以hdfs://开头，例如"hdfs://ip:port/xx/xx"。
-      # 如果文件存储在本地，用双引号括起路径，以file://开头，例如"file:///tmp/xx.csv"。
+      # 指定 CSV 文件的路径。
+      # 如果文件存储在 HDFS 上，用双引号括起路径，以 hdfs://开头，例如"hdfs://ip:port/xx/xx"。
+      # 如果文件存储在本地，用双引号括起路径，以 file://开头，例如"file:///tmp/xx.csv"。
       path: "hdfs://192.168.*.*:9000/data/edge_serve.csv"
 
-      # 如果CSV文件没有表头，使用[_c0, _c1, _c2, ..., _cn]表示其表头，并将列指示为属性值的源。
-      # 如果CSV文件有表头，则使用实际的列名。
+      # 如果 CSV 文件没有表头，使用 [_c0, _c1, _c2, ..., _cn] 表示其表头，并将列指示为属性值的源。
+      # 如果 CSV 文件有表头，则使用实际的列名。
       fields: [_c2,_c3]
 
-      # 指定Nebula Graph中定义的属性名称。
-      # fields与nebula.fields的顺序必须一一对应。
+      # 指定 Nebula Graph 中定义的属性名称。
+      # fields 与 nebula.fields 的顺序必须一一对应。
       nebula.fields: [start_year, end_year]
 
       # 指定一个列作为起始点和目的点的源。
-      # vertex的值必须与上述fields或者csv.fields中的列名保持一致。
-      # 目前，Nebula Graph {{nebula.release}}仅支持字符串或整数类型的VID。
+      # vertex 的值必须与上述 fields 或者 csv.fields 中的列名保持一致。
+      # 目前，Nebula Graph {{nebula.release}}仅支持字符串或整数类型的 VID。
       source: {
         field: _c0
       }
@@ -345,17 +344,17 @@
       # 指定的分隔符。默认值为英文逗号（,）。
       separator: ","
 
-      # 指定一个列作为rank的源(可选)。
+      # 指定一个列作为 rank 的源（可选）。
       #ranking: _c5
 
-      # 如果CSV文件有表头，请将header设置为true。
-      # 如果CSV文件没有表头，请将header设置为false。默认值为false。
+      # 如果 CSV 文件有表头，请将 header 设置为 true。
+      # 如果 CSV 文件没有表头，请将 header 设置为 false。默认值为 false。
       header: false
 
-      # 指定单批次写入Nebula Graph的最大边数量。
+      # 指定单批次写入 Nebula Graph 的最大边数量。
       batch: 256
 
-      # 指定Spark分片数量。
+      # 指定 Spark 分片数量。
       partition: 32
     }
 
@@ -364,9 +363,9 @@
 }
 ```
 
-### 步骤 4：向Nebula Graph导入数据
+### 步骤 4：向 Nebula Graph 导入数据
 
-运行如下命令将CSV文件数据导入到Nebula Graph中。关于参数的说明，请参见[导入命令参数](../parameter-reference/ex-ug-para-import-command.md)。
+运行如下命令将 CSV 文件数据导入到 Nebula Graph 中。关于参数的说明，请参见 [导入命令参数](../parameter-reference/ex-ug-para-import-command.md)。
 
 ```bash
 ${SPARK_HOME}/bin/spark-submit --master "local" --class com.vesoft.nebula.exchange.Exchange <nebula-exchange-{{exchange.release}}.jar_path> -c <csv_application.conf_path> 
@@ -374,7 +373,7 @@ ${SPARK_HOME}/bin/spark-submit --master "local" --class com.vesoft.nebula.exchan
 
 !!! note
 
-    JAR包有两种获取方式：[自行编译](../ex-ug-compile.md)或者从maven仓库下载。
+    JAR 包有两种获取方式：[自行编译](../ex-ug-compile.md) 或者从 maven 仓库下载。
 
 示例：
 
@@ -386,14 +385,14 @@ ${SPARK_HOME}/bin/spark-submit  --master "local" --class com.vesoft.nebula.excha
 
 ### 步骤 5：（可选）验证数据
 
-用户可以在Nebula Graph客户端（例如Nebula Graph Studio）中执行查询语句，确认数据是否已导入。例如：
+用户可以在 Nebula Graph 客户端（例如 Nebula Graph Studio）中执行查询语句，确认数据是否已导入。例如：
 
 ```ngql
 GO FROM "player100" OVER follow;
 ```
 
-用户也可以使用命令[`SHOW STATS`](../../3.ngql-guide/7.general-query-statements/6.show/14.show-stats.md)查看统计数据。
+用户也可以使用命令 [`SHOW STATS`](../../3.ngql-guide/7.general-query-statements/6.show/14.show-stats.md) 查看统计数据。
 
-### 步骤 6：（如有）在Nebula Graph中重建索引
+### 步骤 6：（如有）在 Nebula Graph 中重建索引
 
-导入数据后，用户可以在Nebula Graph中重新创建并重建索引。详情请参见[索引介绍](../../3.ngql-guide/14.native-index-statements/README.md)。
+导入数据后，用户可以在 Nebula Graph 中重新创建并重建索引。详情请参见 [索引介绍](../../3.ngql-guide/14.native-index-statements/README.md)。
diff --git a/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-hbase.md b/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-hbase.md
index 13b5520c01d..3732e9d78d5 100644
--- a/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-hbase.md
+++ b/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-hbase.md
@@ -1,12 +1,12 @@
-# 导入HBase数据
+# 导入 HBase 数据
 
-本文以一个示例说明如何使用Exchange将存储在HBase上的数据导入Nebula Graph。
+本文以一个示例说明如何使用 Exchange 将存储在 HBase 上的数据导入 Nebula Graph。
 
 ## 数据集
 
-本文以[basketballplayer数据集](https://docs-cdn.nebula-graph.com.cn/dataset/dataset.zip)为例。
+本文以 [basketballplayer 数据集](https://docs-cdn.nebula-graph.com.cn/dataset/dataset.zip) 为例。
 
-在本示例中，该数据集已经存入HBase中，以`player`、`team`、`follow`和`serve`四个表存储了所有点和边的信息。以下为各个表的部分数据。
+在本示例中，该数据集已经存入 HBase 中，以`player`、`team`、`follow`和`serve`四个表存储了所有点和边的信息。以下为各个表的部分数据。
 
 ```sql
 hbase(main):002:0> scan "player"
@@ -45,7 +45,7 @@ ROW                                COLUMN+CELL
 
 ## 环境配置
 
-本文示例在MacOS下完成，以下是相关的环境配置信息：
+本文示例在 MacOS 下完成，以下是相关的环境配置信息：
 
 - 硬件规格：
   - CPU：1.7 GHz Quad-Core Intel Core i7
@@ -57,33 +57,33 @@ ROW                                COLUMN+CELL
 
 - HBase：2.2.7
 
-- Nebula Graph：{{nebula.release}}。使用[Docker Compose部署](../../4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/3.deploy-nebula-graph-with-docker-compose.md)。
+- Nebula Graph：{{nebula.release}}。使用 [Docker Compose 部署](../../4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/3.deploy-nebula-graph-with-docker-compose.md)。
 
 ## 前提条件
 
 开始导入数据之前，用户需要确认以下信息：
 
-- 已经[安装部署Nebula Graph](../../4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/2.install-nebula-graph-by-rpm-or-deb.md)并获取如下信息：
+- 已经 [安装部署 Nebula Graph](../../4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/2.install-nebula-graph-by-rpm-or-deb.md) 并获取如下信息：
 
-  - Graph服务和Meta服务的的IP地址和端口。
+  - Graph 服务和 Meta 服务的的 IP 地址和端口。
 
-  - 拥有Nebula Graph写权限的用户名和密码。
+  - 拥有 Nebula Graph 写权限的用户名和密码。
 
-- 已经编译Exchange。详情请参见[编译Exchange](../ex-ug-compile.md)。本示例中使用Exchange {{exchange.release}}。
+- 已经编译 Exchange。详情请参见 [编译 Exchange](../ex-ug-compile.md)。本示例中使用 Exchange {{exchange.release}}。
 
-- 已经安装Spark。
+- 已经安装 Spark。
 
-- 了解Nebula Graph中创建Schema的信息，包括Tag和Edge type的名称、属性等。
+- 了解 Nebula Graph 中创建 Schema 的信息，包括 Tag 和 Edge type 的名称、属性等。
 
-- 已经安装并开启Hadoop服务。
+- 已经安装并开启 Hadoop 服务。
 
 ## 操作步骤
 
-### 步骤 1：在Nebula Graph中创建Schema
+### 步骤 1：在 Nebula Graph 中创建 Schema
 
-分析数据，按以下步骤在Nebula Graph中创建Schema：
+分析数据，按以下步骤在 Nebula Graph 中创建 Schema：
 
-1. 确认Schema要素。Nebula Graph中的Schema要素如下表所示。
+1. 确认 Schema 要素。Nebula Graph 中的 Schema 要素如下表所示。
 
     | 要素  | 名称 | 属性 |
     | :--- | :--- | :--- |
@@ -92,7 +92,7 @@ ROW                                COLUMN+CELL
     | Edge Type | `follow` | `degree int` |
     | Edge Type | `serve` | `start_year int, end_year int` |
 
-2. 在Nebula Graph中创建一个图空间**basketballplayer**，并创建一个Schema，如下所示。
+2. 在 Nebula Graph 中创建一个图空间** basketballplayer**，并创建一个 Schema，如下所示。
 
     ```ngql
     ## 创建图空间
@@ -101,31 +101,31 @@ ROW                                COLUMN+CELL
             replica_factor = 1, \
             vid_type = FIXED_STRING(30));
     
-    ## 选择图空间basketballplayer
+    ## 选择图空间 basketballplayer
     nebula> USE basketballplayer;
     
-    ## 创建Tag player
+    ## 创建 Tag player
     nebula> CREATE TAG player(name string, age int);
     
-    ## 创建Tag team
+    ## 创建 Tag team
     nebula> CREATE TAG team(name string);
     
-    ## 创建Edge type follow
+    ## 创建 Edge type follow
     nebula> CREATE EDGE follow(degree int);
 
-    ## 创建Edge type serve
+    ## 创建 Edge type serve
     nebula> CREATE EDGE serve(start_year int, end_year int);
     ```
 
-更多信息，请参见[快速开始](../../2.quick-start/1.quick-start-workflow.md)。
+更多信息，请参见 [快速开始](../../2.quick-start/1.quick-start-workflow.md)。
 
 ### 步骤 2：修改配置文件
 
-编译Exchange后，复制`target/classes/application.conf`文件设置HBase数据源相关的配置。在本示例中，复制的文件名为`hbase_application.conf`。各个配置项的详细说明请参见[配置说明](../parameter-reference/ex-ug-parameter.md)。
+编译 Exchange 后，复制`target/classes/application.conf`文件设置 HBase 数据源相关的配置。在本示例中，复制的文件名为`hbase_application.conf`。各个配置项的详细说明请参见 [配置说明](../parameter-reference/ex-ug-parameter.md)。
 
 ```conf
 {
-  # Spark相关配置
+  # Spark 相关配置
   spark: {
     app: {
       name: Nebula Exchange {{exchange.release}}
@@ -139,20 +139,19 @@ ROW                                COLUMN+CELL
     }
   }
 
-
-  # Nebula Graph相关配置
+  # Nebula Graph 相关配置
   nebula: {
     address:{
-      # 以下为Nebula Graph的Graph服务和Meta服务所在机器的IP地址及端口。
+      # 以下为 Nebula Graph 的 Graph 服务和 Meta 服务所在机器的 IP 地址及端口。
       # 如果有多个地址，格式为 "ip1:port","ip2:port","ip3:port"。
       # 不同地址之间以英文逗号 (,) 隔开。
       graph:["127.0.0.1:9669"]
       meta:["127.0.0.1:9559"]
     }
-    # 填写的账号必须拥有Nebula Graph相应图空间的写数据权限。
+    # 填写的账号必须拥有 Nebula Graph 相应图空间的写数据权限。
     user: root
     pswd: nebula
-    # 填写Nebula Graph中需要写入数据的图空间名称。
+    # 填写 Nebula Graph 中需要写入数据的图空间名称。
     space: basketballplayer
     connection {
       timeout: 3000
@@ -172,15 +171,15 @@ ROW                                COLUMN+CELL
   }
   # 处理点
   tags: [
-    # 设置Tag player相关信息。
-    # 如果需要将rowkey设置为数据源，请填写“rowkey”,列族内的列请填写实际列名。
+    # 设置 Tag player 相关信息。
+    # 如果需要将 rowkey 设置为数据源，请填写“rowkey”, 列族内的列请填写实际列名。
     {
-      # Nebula Graph中对应的Tag名称。
+      # Nebula Graph 中对应的 Tag 名称。
       name: player
       type: {
-        # 指定数据源文件格式，设置为HBase。
+        # 指定数据源文件格式，设置为 HBase。
         source: hbase
-        # 指定如何将点数据导入Nebula Graph：Client或SST。
+        # 指定如何将点数据导入 Nebula Graph：Client 或 SST。
         sink: client
       }
       host:192.168.*.*
@@ -188,26 +187,25 @@ ROW                                COLUMN+CELL
       table:"player"
       columnFamily:"cf"
 
-      # 在fields里指定player表中的列名称，其对应的value会作为Nebula Graph中指定属性。
-      # fields和nebula.fields里的配置必须一一对应。
+      # 在 fields 里指定 player 表中的列名称，其对应的 value 会作为 Nebula Graph 中指定属性。
+      # fields 和 nebula.fields 里的配置必须一一对应。
       # 如果需要指定多个列名称，用英文逗号（,）隔开。
       fields: [age,name]
       nebula.fields: [age,name]
 
-      # 指定表中某一列数据为Nebula Graph中点VID的来源。
-      # 例如rowkey作为VID的来源，请填写“rowkey”。
+      # 指定表中某一列数据为 Nebula Graph 中点 VID 的来源。
+      # 例如 rowkey 作为 VID 的来源，请填写“rowkey”。
       vertex:{
           field:rowkey
       }
 
-
       # 单批次写入 Nebula Graph 的数据条数。
       batch: 256
 
       # Spark 分区数量
       partition: 32
     }
-    # 设置Tag team相关信息。
+    # 设置 Tag team 相关信息。
     {
       name: team
       type: {
@@ -231,17 +229,17 @@ ROW                                COLUMN+CELL
 
   # 处理边数据
   edges: [
-    # 设置Edge type follow相关信息
+    # 设置 Edge type follow 相关信息
     {
-      # Nebula Graph中对应的Edge type名称。
+      # Nebula Graph 中对应的 Edge type 名称。
       name: follow
 
       type: {
-        # 指定数据源文件格式，设置为HBase。
+        # 指定数据源文件格式，设置为 HBase。
         source: hbase
 
-        # 指定边数据导入Nebula Graph的方式，
-        # 指定如何将点数据导入Nebula Graph：Client或SST。
+        # 指定边数据导入 Nebula Graph 的方式，
+        # 指定如何将点数据导入 Nebula Graph：Client 或 SST。
         sink: client
       }
 
@@ -250,24 +248,22 @@ ROW                                COLUMN+CELL
       table:"follow"
       columnFamily:"cf"
 
-      # 在fields里指定follow表中的列名称，其对应的value会作为Nebula Graph中指定属性。
-      # fields和nebula.fields里的配置必须一一对应。
+      # 在 fields 里指定 follow 表中的列名称，其对应的 value 会作为 Nebula Graph 中指定属性。
+      # fields 和 nebula.fields 里的配置必须一一对应。
       # 如果需要指定多个列名称，用英文逗号（,）隔开。
       fields: [degree]
       nebula.fields: [degree]
 
-      # 在source里，将follow表中某一列作为边的起始点数据源。示例使用rowkey。
-      # 在target里，将follow表中某一列作为边的目的点数据源。示例使用列dst_player。
+      # 在 source 里，将 follow 表中某一列作为边的起始点数据源。示例使用 rowkey。
+      # 在 target 里，将 follow 表中某一列作为边的目的点数据源。示例使用列 dst_player。
       source:{
           field:rowkey
       }
 
-
       target:{
           field:dst_player
       }
 
-
       # 单批次写入 Nebula Graph 的数据条数。
       batch: 256
 
@@ -275,7 +271,7 @@ ROW                                COLUMN+CELL
       partition: 32
     }
 
-    # 设置Edge type serve相关信息
+    # 设置 Edge type serve 相关信息
     {
       name: serve
       type: {
@@ -304,9 +300,9 @@ ROW                                COLUMN+CELL
 }
 ```
 
-### 步骤 3：向Nebula Graph导入数据
+### 步骤 3：向 Nebula Graph 导入数据
 
-运行如下命令将HBase数据导入到Nebula Graph中。关于参数的说明，请参见[导入命令参数](../parameter-reference/ex-ug-para-import-command.md)。
+运行如下命令将 HBase 数据导入到 Nebula Graph 中。关于参数的说明，请参见 [导入命令参数](../parameter-reference/ex-ug-para-import-command.md)。
 
 ```bash
 ${SPARK_HOME}/bin/spark-submit --master "local" --class com.vesoft.nebula.exchange.Exchange <nebula-exchange-{{exchange.release}}.jar_path> -c <hbase_application.conf_path>
@@ -314,7 +310,7 @@ ${SPARK_HOME}/bin/spark-submit --master "local" --class com.vesoft.nebula.exchan
 
 !!! note
 
-    JAR包有两种获取方式：[自行编译](../ex-ug-compile.md)或者从maven仓库下载。
+    JAR 包有两种获取方式：[自行编译](../ex-ug-compile.md) 或者从 maven 仓库下载。
 
 示例：
 
@@ -326,14 +322,14 @@ ${SPARK_HOME}/bin/spark-submit  --master "local" --class com.vesoft.nebula.excha
 
 ### 步骤 4：（可选）验证数据
 
-用户可以在Nebula Graph客户端（例如Nebula Graph Studio）中执行查询语句，确认数据是否已导入。例如：
+用户可以在 Nebula Graph 客户端（例如 Nebula Graph Studio）中执行查询语句，确认数据是否已导入。例如：
 
 ```ngql
 GO FROM "player100" OVER follow;
 ```
 
-用户也可以使用命令[`SHOW STATS`](../../3.ngql-guide/7.general-query-statements/6.show/14.show-stats.md)查看统计数据。
+用户也可以使用命令 [`SHOW STATS`](../../3.ngql-guide/7.general-query-statements/6.show/14.show-stats.md) 查看统计数据。
 
-### 步骤 5：（如有）在Nebula Graph中重建索引
+### 步骤 5：（如有）在 Nebula Graph 中重建索引
 
-导入数据后，用户可以在Nebula Graph中重新创建并重建索引。详情请参见[索引介绍](../../3.ngql-guide/14.native-index-statements/README.md)。
\ No newline at end of file
+导入数据后，用户可以在 Nebula Graph 中重新创建并重建索引。详情请参见 [索引介绍](../../3.ngql-guide/14.native-index-statements/README.md)。
\ No newline at end of file
diff --git a/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-hive.md b/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-hive.md
index 68c87dc148a..97b2fb5fcc2 100644
--- a/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-hive.md
+++ b/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-hive.md
@@ -1,12 +1,12 @@
-# 导入Hive数据
+# 导入 Hive 数据
 
-本文以一个示例说明如何使用Exchange将存储在Hive上的数据导入Nebula Graph。
+本文以一个示例说明如何使用 Exchange 将存储在 Hive 上的数据导入 Nebula Graph。
 
 ## 数据集
 
-本文以[basketballplayer数据集](https://docs-cdn.nebula-graph.com.cn/dataset/dataset.zip)为例。
+本文以 [basketballplayer 数据集](https://docs-cdn.nebula-graph.com.cn/dataset/dataset.zip) 为例。
 
-在本示例中，该数据集已经存入Hive中名为`basketball`的数据库中，以`player`、`team`、`follow`和`serve`四个表存储了所有点和边的信息。以下为各个表的结构。
+在本示例中，该数据集已经存入 Hive 中名为`basketball`的数据库中，以`player`、`team`、`follow`和`serve`四个表存储了所有点和边的信息。以下为各个表的结构。
 
 ```sql
 scala> spark.sql("describe basketball.player").show
@@ -46,11 +46,11 @@ scala> spark.sql("describe basketball.serve").show
 +----------+---------+-------+
 ```
 
-> **说明**：Hive的数据类型`bigint`与Nebula Graph的`int`对应。
+> **说明**：Hive 的数据类型`bigint`与 Nebula Graph 的`int`对应。
 
 ## 环境配置
 
-本文示例在MacOS下完成，以下是相关的环境配置信息：
+本文示例在 MacOS 下完成，以下是相关的环境配置信息：
 
 - 硬件规格：
   - CPU：1.7 GHz Quad-Core Intel Core i7
@@ -62,33 +62,33 @@ scala> spark.sql("describe basketball.serve").show
 
 - Hive：2.3.7，Hive Metastore 数据库为 MySQL 8.0.22
 
-- Nebula Graph：{{nebula.release}}。使用[Docker Compose部署](../../4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/3.deploy-nebula-graph-with-docker-compose.md)。
+- Nebula Graph：{{nebula.release}}。使用 [Docker Compose 部署](../../4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/3.deploy-nebula-graph-with-docker-compose.md)。
 
 ## 前提条件
 
 开始导入数据之前，用户需要确认以下信息：
 
-- 已经[安装部署Nebula Graph](../../4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/2.install-nebula-graph-by-rpm-or-deb.md)并获取如下信息：
+- 已经 [安装部署 Nebula Graph](../../4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/2.install-nebula-graph-by-rpm-or-deb.md) 并获取如下信息：
 
-  - Graph服务和Meta服务的的IP地址和端口。
+  - Graph 服务和 Meta 服务的的 IP 地址和端口。
 
-  - 拥有Nebula Graph写权限的用户名和密码。
+  - 拥有 Nebula Graph 写权限的用户名和密码。
 
-- 已经编译Exchange。详情请参见[编译Exchange](../ex-ug-compile.md)。本示例中使用Exchange {{exchange.release}}。
+- 已经编译 Exchange。详情请参见 [编译 Exchange](../ex-ug-compile.md)。本示例中使用 Exchange {{exchange.release}}。
 
-- 已经安装Spark。
+- 已经安装 Spark。
 
-- 了解Nebula Graph中创建Schema的信息，包括Tag和Edge type的名称、属性等。
+- 了解 Nebula Graph 中创建 Schema 的信息，包括 Tag 和 Edge type 的名称、属性等。
 
-- 已经安装并开启Hadoop服务，并已启动Hive Metastore数据库（本示例中为 MySQL）。
+- 已经安装并开启 Hadoop 服务，并已启动 Hive Metastore 数据库（本示例中为 MySQL）。
 
 ## 操作步骤
 
-### 步骤 1：在Nebula Graph中创建Schema
+### 步骤 1：在 Nebula Graph 中创建 Schema
 
-分析数据，按以下步骤在Nebula Graph中创建Schema：
+分析数据，按以下步骤在 Nebula Graph 中创建 Schema：
 
-1. 确认Schema要素。Nebula Graph中的Schema要素如下表所示。
+1. 确认 Schema 要素。Nebula Graph 中的 Schema 要素如下表所示。
 
     | 要素  | 名称 | 属性 |
     | :--- | :--- | :--- |
@@ -97,7 +97,7 @@ scala> spark.sql("describe basketball.serve").show
     | Edge Type | `follow` | `degree int` |
     | Edge Type | `serve` | `start_year int, end_year int` |
 
-2. 在Nebula Graph中创建一个图空间**basketballplayer**，并创建一个Schema，如下所示。
+2. 在 Nebula Graph 中创建一个图空间** basketballplayer**，并创建一个 Schema，如下所示。
 
     ```ngql
     ## 创建图空间
@@ -106,27 +106,27 @@ scala> spark.sql("describe basketball.serve").show
             replica_factor = 1, \
             vid_type = FIXED_STRING(30));
     
-    ## 选择图空间basketballplayer
+    ## 选择图空间 basketballplayer
     nebula> USE basketballplayer;
     
-    ## 创建Tag player
+    ## 创建 Tag player
     nebula> CREATE TAG player(name string, age int);
     
-    ## 创建Tag team
+    ## 创建 Tag team
     nebula> CREATE TAG team(name string);
     
-    ## 创建Edge type follow
+    ## 创建 Edge type follow
     nebula> CREATE EDGE follow(degree int);
 
-    ## 创建Edge type serve
+    ## 创建 Edge type serve
     nebula> CREATE EDGE serve(start_year int, end_year int);
     ```
 
-更多信息，请参见[快速开始](../../2.quick-start/1.quick-start-workflow.md)。
+更多信息，请参见 [快速开始](../../2.quick-start/1.quick-start-workflow.md)。
 
-### 步骤 2：使用Spark SQL确认Hive SQL语句
+### 步骤 2：使用 Spark SQL 确认 Hive SQL 语句
 
-启动spark-shell环境后，依次运行以下语句，确认Spark能读取Hive中的数据。
+启动 spark-shell 环境后，依次运行以下语句，确认 Spark 能读取 Hive 中的数据。
 
 ```sql
 scala> sql("select playerid, age, name from basketball.player").show
@@ -152,11 +152,11 @@ scala> sql("select playerid, teamid, start_year, end_year from basketball.serve"
 
 ### 步骤 3：修改配置文件
 
-编译Exchange后，复制`target/classes/application.conf`文件设置Hive数据源相关的配置。在本示例中，复制的文件名为`hive_application.conf`。各个配置项的详细说明请参见[配置说明](../parameter-reference/ex-ug-parameter.md)。
+编译 Exchange 后，复制`target/classes/application.conf`文件设置 Hive 数据源相关的配置。在本示例中，复制的文件名为`hive_application.conf`。各个配置项的详细说明请参见 [配置说明](../parameter-reference/ex-ug-parameter.md)。
 
 ```conf
 {
-  # Spark相关配置
+  # Spark 相关配置
   spark: {
     app: {
       name: Nebula Exchange {{exchange.release}}
@@ -170,7 +170,7 @@ scala> sql("select playerid, teamid, start_year, end_year from basketball.serve"
     }
   }
 
-  # 如果Spark和Hive部署在不同集群，才需要配置连接Hive的参数，否则请忽略这些配置。
+  # 如果 Spark 和 Hive 部署在不同集群，才需要配置连接 Hive 的参数，否则请忽略这些配置。
   #hive: {
   #  waredir: "hdfs://NAMENODE_IP:9000/apps/svr/hive-xxx/warehouse/"
   #  connectionURL: "jdbc:mysql://your_ip:3306/hive_spark?characterEncoding=UTF-8"
@@ -179,19 +179,19 @@ scala> sql("select playerid, teamid, start_year, end_year from basketball.serve"
   #  connectionPassword: "password"
   #}
 
-  # Nebula Graph相关配置
+  # Nebula Graph 相关配置
   nebula: {
     address:{
-      # 以下为Nebula Graph的Graph服务和所有Meta服务所在机器的IP地址及端口。
+      # 以下为 Nebula Graph 的 Graph 服务和所有 Meta 服务所在机器的 IP 地址及端口。
       # 如果有多个地址，格式为 "ip1:port","ip2:port","ip3:port"。
       # 不同地址之间以英文逗号 (,) 隔开。
       graph:["127.0.0.1:9669"]
       meta:["127.0.0.1:9559"]
     }
-    # 填写的账号必须拥有Nebula Graph相应图空间的写数据权限。
+    # 填写的账号必须拥有 Nebula Graph 相应图空间的写数据权限。
     user: root
     pswd: nebula
-    # 填写Nebula Graph中需要写入数据的图空间名称。
+    # 填写 Nebula Graph 中需要写入数据的图空间名称。
     space: basketballplayer
     connection {
       timeout: 3000
@@ -211,27 +211,27 @@ scala> sql("select playerid, teamid, start_year, end_year from basketball.serve"
   }
   # 处理点
   tags: [
-    # 设置Tag player相关信息。
+    # 设置 Tag player 相关信息。
     {
-      # Nebula Graph中对应的Tag名称。
+      # Nebula Graph 中对应的 Tag 名称。
       name: player
       type: {
-        # 指定数据源文件格式，设置为hive。
+        # 指定数据源文件格式，设置为 hive。
         source: hive
-        # 指定如何将点数据导入Nebula Graph：Client或SST。
+        # 指定如何将点数据导入 Nebula Graph：Client 或 SST。
         sink: client
       }
 
-      # 设置读取数据库basketball中player表数据的SQL语句
+      # 设置读取数据库 basketball 中 player 表数据的 SQL 语句
       exec: "select playerid, age, name from basketball.player"
 
-      # 在fields里指定player表中的列名称，其对应的value会作为Nebula Graph中指定属性。
-      # fields和nebula.fields里的配置必须一一对应。
+      # 在 fields 里指定 player 表中的列名称，其对应的 value 会作为 Nebula Graph 中指定属性。
+      # fields 和 nebula.fields 里的配置必须一一对应。
       # 如果需要指定多个列名称，用英文逗号（,）隔开。
       fields: [age,name]
       nebula.fields: [age,name]
 
-      # 指定表中某一列数据为Nebula Graph中点VID的来源。
+      # 指定表中某一列数据为 Nebula Graph 中点 VID 的来源。
       vertex:{
         field:playerid
       }
@@ -242,7 +242,7 @@ scala> sql("select playerid, teamid, start_year, end_year from basketball.serve"
       # Spark 分区数量
       partition: 32
     }
-    # 设置Tag team相关信息。
+    # 设置 Tag team 相关信息。
     {
       name: team
       type: {
@@ -263,31 +263,31 @@ scala> sql("select playerid, teamid, start_year, end_year from basketball.serve"
 
   # 处理边数据
   edges: [
-    # 设置Edge type follow相关信息
+    # 设置 Edge type follow 相关信息
     {
-      # Nebula Graph中对应的Edge type名称。
+      # Nebula Graph 中对应的 Edge type 名称。
       name: follow
 
       type: {
-        # 指定数据源文件格式，设置为hive。
+        # 指定数据源文件格式，设置为 hive。
         source: hive
 
-        # 指定边数据导入Nebula Graph的方式，
-        # 指定如何将点数据导入Nebula Graph：Client或SST。
+        # 指定边数据导入 Nebula Graph 的方式，
+        # 指定如何将点数据导入 Nebula Graph：Client 或 SST。
         sink: client
       }
 
-      # 设置读取数据库basketball中follow表数据的SQL语句。
+      # 设置读取数据库 basketball 中 follow 表数据的 SQL 语句。
       exec: "select src_player, dst_player, degree from basketball.follow"
 
-      # 在fields里指定follow表中的列名称，其对应的value会作为Nebula Graph中指定属性。
-      # fields和nebula.fields里的配置必须一一对应。
+      # 在 fields 里指定 follow 表中的列名称，其对应的 value 会作为 Nebula Graph 中指定属性。
+      # fields 和 nebula.fields 里的配置必须一一对应。
       # 如果需要指定多个列名称，用英文逗号（,）隔开。
       fields: [degree]
       nebula.fields: [degree]
 
-      # 在source里，将follow表中某一列作为边的起始点数据源。
-      # 在target里，将follow表中某一列作为边的目的点数据源。
+      # 在 source 里，将 follow 表中某一列作为边的起始点数据源。
+      # 在 target 里，将 follow 表中某一列作为边的目的点数据源。
       source: {
         field: src_player
       }
@@ -303,7 +303,7 @@ scala> sql("select playerid, teamid, start_year, end_year from basketball.serve"
       partition: 32
     }
 
-    # 设置Edge type serve相关信息
+    # 设置 Edge type serve 相关信息
     {
       name: serve
       type: {
@@ -326,9 +326,9 @@ scala> sql("select playerid, teamid, start_year, end_year from basketball.serve"
 }
 ```
 
-### 步骤 4：向Nebula Graph导入数据
+### 步骤 4：向 Nebula Graph 导入数据
 
-运行如下命令将Hive数据导入到Nebula Graph中。关于参数的说明，请参见[导入命令参数](../parameter-reference/ex-ug-para-import-command.md)。
+运行如下命令将 Hive 数据导入到 Nebula Graph 中。关于参数的说明，请参见 [导入命令参数](../parameter-reference/ex-ug-para-import-command.md)。
 
 ```bash
 ${SPARK_HOME}/bin/spark-submit --master "local" --class com.vesoft.nebula.exchange.Exchange <nebula-exchange-{{exchange.release}}.jar_path> -c <hive_application.conf_path> -h
@@ -336,7 +336,7 @@ ${SPARK_HOME}/bin/spark-submit --master "local" --class com.vesoft.nebula.exchan
 
 !!! note
 
-    JAR包有两种获取方式：[自行编译](../ex-ug-compile.md)或者从maven仓库下载。
+    JAR 包有两种获取方式：[自行编译](../ex-ug-compile.md) 或者从 maven 仓库下载。
 
 示例：
 
@@ -348,14 +348,14 @@ ${SPARK_HOME}/bin/spark-submit  --master "local" --class com.vesoft.nebula.excha
 
 ### 步骤 5：（可选）验证数据
 
-用户可以在Nebula Graph客户端（例如Nebula Graph Studio）中执行查询语句，确认数据是否已导入。例如：
+用户可以在 Nebula Graph 客户端（例如 Nebula Graph Studio）中执行查询语句，确认数据是否已导入。例如：
 
 ```ngql
 GO FROM "player100" OVER follow;
 ```
 
-用户也可以使用命令[`SHOW STATS`](../../3.ngql-guide/7.general-query-statements/6.show/14.show-stats/)查看统计数据。
+用户也可以使用命令 [`SHOW STATS`](../../3.ngql-guide/7.general-query-statements/6.show/14.show-stats/) 查看统计数据。
 
-### 步骤 6：（如有）在Nebula Graph中重建索引
+### 步骤 6：（如有）在 Nebula Graph 中重建索引
 
-导入数据后，用户可以在Nebula Graph中重新创建并重建索引。详情请参见[索引介绍](../../3.ngql-guide/14.native-index-statements/README.md)。
\ No newline at end of file
+导入数据后，用户可以在 Nebula Graph 中重新创建并重建索引。详情请参见 [索引介绍](../../3.ngql-guide/14.native-index-statements/README.md)。
\ No newline at end of file
diff --git a/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-json.md b/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-json.md
index d35ca59c732..a83d3aa9487 100644
--- a/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-json.md
+++ b/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-json.md
@@ -1,10 +1,10 @@
-# 导入JSON文件数据
+# 导入 JSON 文件数据
 
-本文以一个示例说明如何使用Exchange将存储在HDFS或本地的JSON文件数据导入Nebula Graph。
+本文以一个示例说明如何使用 Exchange 将存储在 HDFS 或本地的 JSON 文件数据导入 Nebula Graph。
 
 ## 数据集
 
-本文以basketballplayer数据集为例。部分示例数据如下：
+本文以 basketballplayer 数据集为例。部分示例数据如下：
 
 - player
 
@@ -42,7 +42,7 @@
 
 ## 环境配置
 
-本文示例在MacOS下完成，以下是相关的环境配置信息：
+本文示例在 MacOS 下完成，以下是相关的环境配置信息：
 
 - 硬件规格：
   - CPU：1.7 GHz Quad-Core Intel Core i7
@@ -52,35 +52,35 @@
 
 - Hadoop：2.9.2，伪分布式部署
 
-- Nebula Graph：{{nebula.release}}。使用[Docker Compose部署](../../4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/3.deploy-nebula-graph-with-docker-compose.md)。
+- Nebula Graph：{{nebula.release}}。使用 [Docker Compose 部署](../../4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/3.deploy-nebula-graph-with-docker-compose.md)。
 
 ## 前提条件
 
 开始导入数据之前，用户需要确认以下信息：
 
-- 已经[安装部署Nebula Graph](../../4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/2.install-nebula-graph-by-rpm-or-deb.md)并获取如下信息：
+- 已经 [安装部署 Nebula Graph](../../4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/2.install-nebula-graph-by-rpm-or-deb.md) 并获取如下信息：
 
-  - Graph服务和Meta服务的的IP地址和端口。
+  - Graph 服务和 Meta 服务的的 IP 地址和端口。
 
-  - 拥有Nebula Graph写权限的用户名和密码。
+  - 拥有 Nebula Graph 写权限的用户名和密码。
 
-- 已经编译Exchange。详情请参见[编译Exchange](../ex-ug-compile.md)。本示例中使用Exchange {{exchange.release}}。
+- 已经编译 Exchange。详情请参见 [编译 Exchange](../ex-ug-compile.md)。本示例中使用 Exchange {{exchange.release}}。
 
-- 已经安装Spark。
+- 已经安装 Spark。
 
-- 了解Nebula Graph中创建Schema的信息，包括Tag和Edge type的名称、属性等。
+- 了解 Nebula Graph 中创建 Schema 的信息，包括 Tag 和 Edge type 的名称、属性等。
 
-- 如果文件存储在HDFS上，需要确认Hadoop服务运行正常。
+- 如果文件存储在 HDFS 上，需要确认 Hadoop 服务运行正常。
 
-- 如果文件存储在本地且Nebula Graph是集群架构，需要在集群每台机器本地相同目录下放置文件。
+- 如果文件存储在本地且 Nebula Graph 是集群架构，需要在集群每台机器本地相同目录下放置文件。
 
 ## 操作步骤
 
-### 步骤 1：在Nebula Graph中创建Schema
+### 步骤 1：在 Nebula Graph 中创建 Schema
 
-分析文件中的数据，按以下步骤在Nebula Graph中创建Schema：
+分析文件中的数据，按以下步骤在 Nebula Graph 中创建 Schema：
 
-1. 确认Schema要素。Nebula Graph中的Schema要素如下表所示。
+1. 确认 Schema 要素。Nebula Graph 中的 Schema 要素如下表所示。
 
     | 要素  | 名称 | 属性 |
     | :--- | :--- | :--- |
@@ -89,7 +89,7 @@
     | Edge Type | `follow` | `degree int` |
     | Edge Type | `serve` | `start_year int, end_year int` |
 
-2. 使用Nebula Console创建一个图空间**basketballplayer**，并创建一个Schema，如下所示。
+2. 使用 Nebula Console 创建一个图空间** basketballplayer**，并创建一个 Schema，如下所示。
 
     ```ngql
     ## 创建图空间
@@ -98,39 +98,39 @@
             replica_factor = 1, \
             vid_type = FIXED_STRING(30));
     
-    ## 选择图空间basketballplayer
+    ## 选择图空间 basketballplayer
     nebula> USE basketballplayer;
     
-    ## 创建Tag player
+    ## 创建 Tag player
     nebula> CREATE TAG player(name string, age int);
     
-    ## 创建Tag team
+    ## 创建 Tag team
     nebula> CREATE TAG team(name string);
     
-    ## 创建Edge type follow
+    ## 创建 Edge type follow
     nebula> CREATE EDGE follow(degree int);
 
-    ## 创建Edge type serve
+    ## 创建 Edge type serve
     nebula> CREATE EDGE serve(start_year int, end_year int);
     ```
 
-更多信息，请参见[快速开始](../../2.quick-start/1.quick-start-workflow.md)。
+更多信息，请参见 [快速开始](../../2.quick-start/1.quick-start-workflow.md)。
 
-### 步骤 2：处理JSON文件
+### 步骤 2：处理 JSON 文件
 
 确认以下信息：
 
-1. 处理JSON文件以满足Schema的要求。
+1. 处理 JSON 文件以满足 Schema 的要求。
 
-2. 获取JSON文件存储路径。
+2. 获取 JSON 文件存储路径。
 
 ### 步骤 3. 修改配置文件
 
-编译Exchange后，复制`target/classes/application.conf`文件设置JSON数据源相关的配置。在本示例中，复制的文件名为`json_application.conf`。各个配置项的详细说明请参见[配置说明](../parameter-reference/ex-ug-parameter.md)。
+编译 Exchange 后，复制`target/classes/application.conf`文件设置 JSON 数据源相关的配置。在本示例中，复制的文件名为`json_application.conf`。各个配置项的详细说明请参见 [配置说明](../parameter-reference/ex-ug-parameter.md)。
 
 ```conf
 {
-  # Spark相关配置
+  # Spark 相关配置
   spark: {
     app: {
       name: Nebula Exchange {{exchange.release}}
@@ -148,17 +148,17 @@
     }
   }
 
-  # Nebula Graph相关配置
+  # Nebula Graph 相关配置
   nebula: {
     address:{
-      # 指定Graph服务和所有Meta服务的IP地址和端口。
+      # 指定 Graph 服务和所有 Meta 服务的 IP 地址和端口。
       # 如果有多台服务器，地址之间用英文逗号（,）分隔。
-      # 格式: "ip1:port","ip2:port","ip3:port"
+      # 格式："ip1:port","ip2:port","ip3:port"
       graph:["127.0.0.1:9669"]
       meta:["127.0.0.1:9559"]
     }
 
-    # 指定拥有Nebula Graph写权限的用户名和密码。
+    # 指定拥有 Nebula Graph 写权限的用户名和密码。
     user: root
     pswd: nebula
 
@@ -183,118 +183,116 @@
 
   # 处理点
   tags: [
-    # 设置Tag player相关信息。
+    # 设置 Tag player 相关信息。
     {
-      # 指定Nebula Graph中定义的Tag名称。
+      # 指定 Nebula Graph 中定义的 Tag 名称。
       name: player
       type: {
-        # 指定数据源，使用JSON。
+        # 指定数据源，使用 JSON。
         source: json
 
-        # 指定如何将点数据导入Nebula Graph：Client或SST。
+        # 指定如何将点数据导入 Nebula Graph：Client 或 SST。
         sink: client
       }
 
-      # 指定JSON文件的路径。
-      # 如果文件存储在HDFS上，用双引号括起路径，以hdfs://开头，例如"hdfs://ip:port/xx/xx"。
-      # 如果文件存储在本地，用双引号括起路径，以file://开头，例如"file:///tmp/xx.json"。
+      # 指定 JSON 文件的路径。
+      # 如果文件存储在 HDFS 上，用双引号括起路径，以 hdfs://开头，例如"hdfs://ip:port/xx/xx"。
+      # 如果文件存储在本地，用双引号括起路径，以 file://开头，例如"file:///tmp/xx.json"。
       path: "hdfs://192.168.*.*:9000/data/vertex_player.json"
 
-      # 在fields里指定JSON文件中key名称，其对应的value会作为Nebula Graph中指定属性的数据源。
+      # 在 fields 里指定 JSON 文件中 key 名称，其对应的 value 会作为 Nebula Graph 中指定属性的数据源。
       # 如果需要指定多个值，用英文逗号（,）隔开。
       fields: [age,name]
 
-      # 指定Nebula Graph中定义的属性名称。
-      # fields与nebula.fields的顺序必须一一对应。
+      # 指定 Nebula Graph 中定义的属性名称。
+      # fields 与 nebula.fields 的顺序必须一一对应。
       nebula.fields: [age, name]
 
-      # 指定一个列作为VID的源。
-      # vertex的值必须与JSON文件中的字段保持一致。
-      # 目前，Nebula Graph {{nebula.release}}仅支持字符串或整数类型的VID。
+      # 指定一个列作为 VID 的源。
+      # vertex 的值必须与 JSON 文件中的字段保持一致。
+      # 目前，Nebula Graph {{nebula.release}}仅支持字符串或整数类型的 VID。
       vertex: {
         field:id
       }
 
-      # 指定单批次写入Nebula Graph的最大点数量。
+      # 指定单批次写入 Nebula Graph 的最大点数量。
       batch: 256
 
-      # 指定Spark分片数量。
+      # 指定 Spark 分片数量。
       partition: 32
     }
 
-    # 设置Tag team相关信息。
+    # 设置 Tag team 相关信息。
     {
-      # 指定Nebula Graph中定义的Tag名称。
+      # 指定 Nebula Graph 中定义的 Tag 名称。
       name: team
       type: {
-        # 指定数据源，使用JSON。
+        # 指定数据源，使用 JSON。
         source: json
 
-        # 指定如何将点数据导入Nebula Graph：Client或SST。
+        # 指定如何将点数据导入 Nebula Graph：Client 或 SST。
         sink: client
       }
 
-      # 指定JSON文件的路径。
-      # 如果文件存储在HDFS上，用双引号括起路径，以hdfs://开头，例如"hdfs://ip:port/xx/xx"。
-      # 如果文件存储在本地，用双引号括起路径，以file://开头，例如"file:///tmp/xx.json"。
+      # 指定 JSON 文件的路径。
+      # 如果文件存储在 HDFS 上，用双引号括起路径，以 hdfs://开头，例如"hdfs://ip:port/xx/xx"。
+      # 如果文件存储在本地，用双引号括起路径，以 file://开头，例如"file:///tmp/xx.json"。
       path: "hdfs://192.168.*.*:9000/data/vertex_team.json"
 
-      # 在fields里指定JSON文件中key名称，其对应的value会作为Nebula Graph中指定属性的数据源。
+      # 在 fields 里指定 JSON 文件中 key 名称，其对应的 value 会作为 Nebula Graph 中指定属性的数据源。
       # 如果需要指定多个值，用英文逗号（,）隔开。
       fields: [name]
 
-      # 指定Nebula Graph中定义的属性名称。
-      # fields与nebula.fields的顺序必须一一对应。
+      # 指定 Nebula Graph 中定义的属性名称。
+      # fields 与 nebula.fields 的顺序必须一一对应。
       nebula.fields: [name]
 
-      # 指定一个列作为VID的源。
-      # vertex的值必须与JSON文件中的字段保持一致。
-      # 目前，Nebula Graph {{nebula.release}}仅支持字符串或整数类型的VID。
+      # 指定一个列作为 VID 的源。
+      # vertex 的值必须与 JSON 文件中的字段保持一致。
+      # 目前，Nebula Graph {{nebula.release}}仅支持字符串或整数类型的 VID。
       vertex: {
         field:id
       }
 
-
-      # 指定单批次写入Nebula Graph的最大点数量。
+      # 指定单批次写入 Nebula Graph 的最大点数量。
       batch: 256
 
-      # 指定Spark分片数量。
+      # 指定 Spark 分片数量。
       partition: 32
     }
 
-
     # 如果需要添加更多点，请参考前面的配置进行添加。
   ]
   # 处理边
   edges: [
-    # 设置Edge type follow相关信息。
+    # 设置 Edge type follow 相关信息。
     {
-      # 指定Nebula Graph中定义的Edge type名称。
+      # 指定 Nebula Graph 中定义的 Edge type 名称。
       name: follow
       type: {
-        # 指定数据源，使用JSON。
+        # 指定数据源，使用 JSON。
         source: json
 
-        # 指定如何将点数据导入Nebula Graph：Client或SST。
+        # 指定如何将点数据导入 Nebula Graph：Client 或 SST。
         sink: client
       }
 
-      # 指定JSON文件的路径。
-      # 如果文件存储在HDFS上，用双引号括起路径，以hdfs://开头，例如"hdfs://ip:port/xx/xx"。
-      # 如果文件存储在本地，用双引号括起路径，以file://开头，例如"file:///tmp/xx.json"。
+      # 指定 JSON 文件的路径。
+      # 如果文件存储在 HDFS 上，用双引号括起路径，以 hdfs://开头，例如"hdfs://ip:port/xx/xx"。
+      # 如果文件存储在本地，用双引号括起路径，以 file://开头，例如"file:///tmp/xx.json"。
       path: "hdfs://192.168.*.*:9000/data/edge_follow.json"
 
-      # 在fields里指定JSON文件中key名称，其对应的value会作为Nebula Graph中指定属性的数据源。
+      # 在 fields 里指定 JSON 文件中 key 名称，其对应的 value 会作为 Nebula Graph 中指定属性的数据源。
       # 如果需要指定多个值，用英文逗号（,）隔开。
       fields: [degree]
 
-      # 指定Nebula Graph中定义的属性名称。
-      # fields与nebula.fields的顺序必须一一对应。
+      # 指定 Nebula Graph 中定义的属性名称。
+      # fields 与 nebula.fields 的顺序必须一一对应。
       nebula.fields: [degree]
 
       # 指定一个列作为起始点和目的点的源。
-      # vertex的值必须与JSON文件中的字段保持一致。
-      # 目前，Nebula Graph {{nebula.release}}仅支持字符串或整数类型的VID。
+      # vertex 的值必须与 JSON 文件中的字段保持一致。
+      # 目前，Nebula Graph {{nebula.release}}仅支持字符串或整数类型的 VID。
       source: {
         field: src
       }
@@ -302,45 +300,44 @@
         field: dst
       }
 
-
-      # 指定一个列作为rank的源(可选)。
+      # 指定一个列作为 rank 的源（可选）。
       #ranking: rank
 
-      # 指定单批次写入Nebula Graph的最大边数量。
+      # 指定单批次写入 Nebula Graph 的最大边数量。
       batch: 256
 
-      # 指定Spark分片数量。
+      # 指定 Spark 分片数量。
       partition: 32
     }
 
-    # 设置Edge type serve相关信息。
+    # 设置 Edge type serve 相关信息。
     {
-      # 指定Nebula Graph中定义的Edge type名称。
+      # 指定 Nebula Graph 中定义的 Edge type 名称。
       name: serve
       type: {
-        # 指定数据源，使用JSON。
+        # 指定数据源，使用 JSON。
         source: json
 
-        # 指定如何将点数据导入Nebula Graph：Client或SST。
+        # 指定如何将点数据导入 Nebula Graph：Client 或 SST。
         sink: client
       }
 
-      # 指定JSON文件的路径。
-      # 如果文件存储在HDFS上，用双引号括起路径，以hdfs://开头，例如"hdfs://ip:port/xx/xx"。
-      # 如果文件存储在本地，用双引号括起路径，以file://开头，例如"file:///tmp/xx.json"。
+      # 指定 JSON 文件的路径。
+      # 如果文件存储在 HDFS 上，用双引号括起路径，以 hdfs://开头，例如"hdfs://ip:port/xx/xx"。
+      # 如果文件存储在本地，用双引号括起路径，以 file://开头，例如"file:///tmp/xx.json"。
       path: "hdfs://192.168.*.*:9000/data/edge_serve.json"
 
-      # 在fields里指定JSON文件中key名称，其对应的value会作为Nebula Graph中指定属性的数据源。
+      # 在 fields 里指定 JSON 文件中 key 名称，其对应的 value 会作为 Nebula Graph 中指定属性的数据源。
       # 如果需要指定多个值，用英文逗号（,）隔开。
       fields: [start_year,end_year]
 
-      # 指定Nebula Graph中定义的属性名称。
-      # fields与nebula.fields的顺序必须一一对应。
+      # 指定 Nebula Graph 中定义的属性名称。
+      # fields 与 nebula.fields 的顺序必须一一对应。
       nebula.fields: [start_year, end_year]
 
       # 指定一个列作为起始点和目的点的源。
-      # vertex的值必须与JSON文件中的字段保持一致。
-      # 目前，Nebula Graph {{nebula.release}}仅支持字符串或整数类型的VID。
+      # vertex 的值必须与 JSON 文件中的字段保持一致。
+      # 目前，Nebula Graph {{nebula.release}}仅支持字符串或整数类型的 VID。
       source: {
         field: src
       }
@@ -348,15 +345,13 @@
         field: dst
       }
 
-
-      # 指定一个列作为rank的源(可选)。
+      # 指定一个列作为 rank 的源（可选）。
       #ranking: _c5
 
-
-      # 指定单批次写入Nebula Graph的最大边数量。
+      # 指定单批次写入 Nebula Graph 的最大边数量。
       batch: 256
 
-      # 指定Spark分片数量。
+      # 指定 Spark 分片数量。
       partition: 32
     }
 
@@ -365,9 +360,9 @@
 }
 ```
 
-### 步骤 4：向Nebula Graph导入数据
+### 步骤 4：向 Nebula Graph 导入数据
 
-运行如下命令将JSON文件数据导入到Nebula Graph中。关于参数的说明，请参见[导入命令参数](../parameter-reference/ex-ug-para-import-command.md)。
+运行如下命令将 JSON 文件数据导入到 Nebula Graph 中。关于参数的说明，请参见 [导入命令参数](../parameter-reference/ex-ug-para-import-command.md)。
 
 ```bash
 ${SPARK_HOME}/bin/spark-submit --master "local" --class com.vesoft.nebula.exchange.Exchange <nebula-exchange-{{exchange.release}}.jar_path> -c <json_application.conf_path> 
@@ -375,7 +370,7 @@ ${SPARK_HOME}/bin/spark-submit --master "local" --class com.vesoft.nebula.exchan
 
 !!! note
 
-    JAR包有两种获取方式：[自行编译](../ex-ug-compile.md)或者从maven仓库下载。
+    JAR 包有两种获取方式：[自行编译](../ex-ug-compile.md) 或者从 maven 仓库下载。
 
 示例：
 
@@ -387,14 +382,14 @@ ${SPARK_HOME}/bin/spark-submit  --master "local" --class com.vesoft.nebula.excha
 
 ### 步骤 5：（可选）验证数据
 
-用户可以在Nebula Graph客户端（例如Nebula Graph Studio）中执行查询语句，确认数据是否已导入。例如：
+用户可以在 Nebula Graph 客户端（例如 Nebula Graph Studio）中执行查询语句，确认数据是否已导入。例如：
 
 ```ngql
 GO FROM "player100" OVER follow;
 ```
 
-用户也可以使用命令[`SHOW STATS`](../../3.ngql-guide/7.general-query-statements/6.show/14.show-stats.md)查看统计数据。
+用户也可以使用命令 [`SHOW STATS`](../../3.ngql-guide/7.general-query-statements/6.show/14.show-stats.md) 查看统计数据。
 
-### 步骤 6：（如有）在Nebula Graph中重建索引
+### 步骤 6：（如有）在 Nebula Graph 中重建索引
 
-导入数据后，用户可以在Nebula Graph中重新创建并重建索引。详情请参见[索引介绍](../../3.ngql-guide/14.native-index-statements/README.md)。
+导入数据后，用户可以在 Nebula Graph 中重新创建并重建索引。详情请参见 [索引介绍](../../3.ngql-guide/14.native-index-statements/README.md)。
diff --git a/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-kafka.md b/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-kafka.md
index a8df7d82a36..5118e32cd24 100644
--- a/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-kafka.md
+++ b/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-kafka.md
@@ -1,10 +1,10 @@
-# 导入Kafka数据
+# 导入 Kafka 数据
 
-本文简单说明如何使用Exchange将存储在Kafka上的数据导入Nebula Graph。
+本文简单说明如何使用 Exchange 将存储在 Kafka 上的数据导入 Nebula Graph。
 
 ## 环境配置
 
-本文示例在MacOS下完成，以下是相关的环境配置信息：
+本文示例在 MacOS 下完成，以下是相关的环境配置信息：
 
 - 硬件规格：
   - CPU：1.7 GHz Quad-Core Intel Core i7
@@ -12,33 +12,33 @@
 
 - Spark：2.4.7，单机版
 
-- Nebula Graph：{{nebula.release}}。使用[Docker Compose部署](../../4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/3.deploy-nebula-graph-with-docker-compose.md)。
+- Nebula Graph：{{nebula.release}}。使用 [Docker Compose 部署](../../4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/3.deploy-nebula-graph-with-docker-compose.md)。
 
 ## 前提条件
 
 开始导入数据之前，用户需要确认以下信息：
 
-- 已经[安装部署Nebula Graph](../../4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/2.install-nebula-graph-by-rpm-or-deb.md)并获取如下信息：
+- 已经 [安装部署 Nebula Graph](../../4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/2.install-nebula-graph-by-rpm-or-deb.md) 并获取如下信息：
 
-  - Graph服务和Meta服务的的IP地址和端口。
+  - Graph 服务和 Meta 服务的的 IP 地址和端口。
 
-  - 拥有Nebula Graph写权限的用户名和密码。
+  - 拥有 Nebula Graph 写权限的用户名和密码。
 
-- 已经编译Exchange。详情请参见[编译Exchange](../ex-ug-compile.md)。本示例中使用Exchange {{exchange.release}}。
+- 已经编译 Exchange。详情请参见 [编译 Exchange](../ex-ug-compile.md)。本示例中使用 Exchange {{exchange.release}}。
 
-- 已经安装Spark。
+- 已经安装 Spark。
 
-- 了解Nebula Graph中创建Schema的信息，包括Tag和Edge type的名称、属性等。
+- 了解 Nebula Graph 中创建 Schema 的信息，包括 Tag 和 Edge type 的名称、属性等。
 
-- 已经安装并开启Kafka服务。
+- 已经安装并开启 Kafka 服务。
 
 ## 操作步骤
 
-### 步骤 1：在Nebula Graph中创建Schema
+### 步骤 1：在 Nebula Graph 中创建 Schema
 
-分析数据，按以下步骤在Nebula Graph中创建Schema：
+分析数据，按以下步骤在 Nebula Graph 中创建 Schema：
 
-1. 确认Schema要素。Nebula Graph中的Schema要素如下表所示。
+1. 确认 Schema 要素。Nebula Graph 中的 Schema 要素如下表所示。
 
     | 要素  | 名称 | 属性 |
     | :--- | :--- | :--- |
@@ -47,7 +47,7 @@
     | Edge Type | `follow` | `degree int` |
     | Edge Type | `serve` | `start_year int, end_year int` |
 
-2. 在Nebula Graph中创建一个图空间**basketballplayer**，并创建一个Schema，如下所示。
+2. 在 Nebula Graph 中创建一个图空间** basketballplayer**，并创建一个 Schema，如下所示。
 
     ```ngql
     ## 创建图空间
@@ -56,35 +56,35 @@
             replica_factor = 1, \
             vid_type = FIXED_STRING(30));
     
-    ## 选择图空间basketballplayer
+    ## 选择图空间 basketballplayer
     nebula> USE basketballplayer;
     
-    ## 创建Tag player
+    ## 创建 Tag player
     nebula> CREATE TAG player(name string, age int);
     
-    ## 创建Tag team
+    ## 创建 Tag team
     nebula> CREATE TAG team(name string);
     
-    ## 创建Edge type follow
+    ## 创建 Edge type follow
     nebula> CREATE EDGE follow(degree int);
 
-    ## 创建Edge type serve
+    ## 创建 Edge type serve
     nebula> CREATE EDGE serve(start_year int, end_year int);
     ```
 
-更多信息，请参见[快速开始](../../2.quick-start/1.quick-start-workflow.md)。
+更多信息，请参见 [快速开始](../../2.quick-start/1.quick-start-workflow.md)。
 
 ### 步骤 2：修改配置文件
 
 !!! note
 
-    如果部分数据存储在Kafka的value域内，需要自行修改源码，从Kafka中获取value域，将value通过from_json函数解析，然后作为Dataframe返回。
+    如果部分数据存储在 Kafka 的 value 域内，需要自行修改源码，从 Kafka 中获取 value 域，将 value 通过 from_json 函数解析，然后作为 Dataframe 返回。
 
-编译Exchange后，复制`target/classes/application.conf`文件设置Kafka数据源相关的配置。在本示例中，复制的文件名为`kafka_application.conf`。各个配置项的详细说明请参见[配置说明](../parameter-reference/ex-ug-parameter.md)。
+编译 Exchange 后，复制`target/classes/application.conf`文件设置 Kafka 数据源相关的配置。在本示例中，复制的文件名为`kafka_application.conf`。各个配置项的详细说明请参见 [配置说明](../parameter-reference/ex-ug-parameter.md)。
 
 ```conf
 {
-  # Spark相关配置
+  # Spark 相关配置
   spark: {
     app: {
       name: Nebula Exchange {{exchange.release}}
@@ -98,20 +98,19 @@
     }
   }
 
-
-  # Nebula Graph相关配置
+  # Nebula Graph 相关配置
   nebula: {
     address:{
-      # 以下为Nebula Graph的Graph服务和Meta服务所在机器的IP地址及端口。
+      # 以下为 Nebula Graph 的 Graph 服务和 Meta 服务所在机器的 IP 地址及端口。
       # 如果有多个地址，格式为 "ip1:port","ip2:port","ip3:port"。
       # 不同地址之间以英文逗号 (,) 隔开。
       graph:["127.0.0.1:9669"]
       meta:["127.0.0.1:9559"]
     }
-    # 填写的账号必须拥有Nebula Graph相应图空间的写数据权限。
+    # 填写的账号必须拥有 Nebula Graph 相应图空间的写数据权限。
     user: root
     pswd: nebula
-    # 填写Nebula Graph中需要写入数据的图空间名称。
+    # 填写 Nebula Graph 中需要写入数据的图空间名称。
     space: basketballplayer
     connection {
       timeout: 3000
@@ -131,34 +130,33 @@
   }
   # 处理点
   tags: [
-    # 设置Tag player相关信息。
+    # 设置 Tag player 相关信息。
     {
-      # Nebula Graph中对应的Tag名称。
+      # Nebula Graph 中对应的 Tag 名称。
       name: player
       type: {
-        # 指定数据源文件格式，设置为Kafka。
+        # 指定数据源文件格式，设置为 Kafka。
         source: kafka
-        # 指定如何将点数据导入Nebula Graph：Client或SST。
+        # 指定如何将点数据导入 Nebula Graph：Client 或 SST。
         sink: client
       }
-      # Kafka服务器地址。
+      # Kafka 服务器地址。
       service: "127.0.0.1:9092"
       # 消息类别。
       topic: "topic_name1"
 
-      # Kafka数据有固定的域名称：key、value、topic、partition、offset、timestamp、timestampType。
-      # Spark读取为DataFrame后，如果需要指定多个字段，用英文逗号（,）隔开。
-      # 在fields里指定字段名称，例如用key对应Nebula中的name， value对应Nebula中的age，示例如下：
+      # Kafka 数据有固定的域名称：key、value、topic、partition、offset、timestamp、timestampType。
+      # Spark 读取为 DataFrame 后，如果需要指定多个字段，用英文逗号（,）隔开。
+      # 在 fields 里指定字段名称，例如用 key 对应 Nebula 中的 name， value 对应 Nebula 中的 age，示例如下：
       fields: [key,value]
       nebula.fields: [name,age]
 
-      # 指定表中某一列数据为Nebula Graph中点VID的来源。
-      # 这里的值key和上面的key重复，表示key既作为VID，也作为属性name。
+      # 指定表中某一列数据为 Nebula Graph 中点 VID 的来源。
+      # 这里的值 key 和上面的 key 重复，表示 key 既作为 VID，也作为属性 name。
       vertex:{
           field:key
       }
 
-
       # 单批次写入 Nebula Graph 的数据条数。
       batch: 10
 
@@ -167,7 +165,7 @@
       # 读取消息的间隔。单位：秒。
       interval.seconds: 10
     }
-    # 设置Tag team相关信息。
+    # 设置 Tag team 相关信息。
     {
       name: team
       type: {
@@ -190,43 +188,41 @@
 
   # 处理边数据
   edges: [
-    # 设置Edge type follow相关信息
+    # 设置 Edge type follow 相关信息
     {
-      # Nebula Graph中对应的Edge type名称。
+      # Nebula Graph 中对应的 Edge type 名称。
       name: follow
 
       type: {
-        # 指定数据源文件格式，设置为Kafka。
+        # 指定数据源文件格式，设置为 Kafka。
         source: kafka
 
-        # 指定边数据导入Nebula Graph的方式，
-        # 指定如何将点数据导入Nebula Graph：Client或SST。
+        # 指定边数据导入 Nebula Graph 的方式，
+        # 指定如何将点数据导入 Nebula Graph：Client 或 SST。
         sink: client
       }
 
-      # Kafka服务器地址。
+      # Kafka 服务器地址。
       service: "127.0.0.1:9092"
       # 消息类别。
       topic: "topic_name3"
 
-      # Kafka数据有固定的域名称：key、value、topic、partition、offset、timestamp、timestampType。
-      # Spark读取为DataFrame后，如果需要指定多个字段，用英文逗号（,）隔开。
-      # 在fields里指定字段名称，例如用key对应Nebula中的degree，示例如下：
+      # Kafka 数据有固定的域名称：key、value、topic、partition、offset、timestamp、timestampType。
+      # Spark 读取为 DataFrame 后，如果需要指定多个字段，用英文逗号（,）隔开。
+      # 在 fields 里指定字段名称，例如用 key 对应 Nebula 中的 degree，示例如下：
       fields: [key]
       nebula.fields: [degree]
 
-      # 在source里，将topic中某一列作为边的起始点数据源。
-      # 在target里，将topic中某一列作为边的目的点数据源。
+      # 在 source 里，将 topic 中某一列作为边的起始点数据源。
+      # 在 target 里，将 topic 中某一列作为边的目的点数据源。
       source:{
           field:timestamp
       }
 
-
       target:{
           field:offset
       }
 
-
       # 单批次写入 Nebula Graph 的数据条数。
       batch: 10
 
@@ -237,7 +233,7 @@
       interval.seconds: 10
     }
 
-    # 设置Edge type serve相关信息
+    # 设置 Edge type serve 相关信息
     {
       name: serve
       type: {
@@ -265,9 +261,9 @@
 }
 ```
 
-### 步骤 3：向Nebula Graph导入数据
+### 步骤 3：向 Nebula Graph 导入数据
 
-运行如下命令将Kafka数据导入到Nebula Graph中。关于参数的说明，请参见[导入命令参数](../parameter-reference/ex-ug-para-import-command.md)。
+运行如下命令将 Kafka 数据导入到 Nebula Graph 中。关于参数的说明，请参见 [导入命令参数](../parameter-reference/ex-ug-para-import-command.md)。
 
 ```bash
 ${SPARK_HOME}/bin/spark-submit --master "local" --class com.vesoft.nebula.exchange.Exchange <nebula-exchange-{{exchange.release}}.jar_path> -c <kafka_application.conf_path>
@@ -275,7 +271,7 @@ ${SPARK_HOME}/bin/spark-submit --master "local" --class com.vesoft.nebula.exchan
 
 !!! note
 
-    JAR包有两种获取方式：[自行编译](../ex-ug-compile.md)或者从maven仓库下载。
+    JAR 包有两种获取方式：[自行编译](../ex-ug-compile.md) 或者从 maven 仓库下载。
 
 示例：
 
@@ -287,14 +283,14 @@ ${SPARK_HOME}/bin/spark-submit  --master "local" --class com.vesoft.nebula.excha
 
 ### 步骤 4：（可选）验证数据
 
-用户可以在Nebula Graph客户端（例如Nebula Graph Studio）中执行查询语句，确认数据是否已导入。例如：
+用户可以在 Nebula Graph 客户端（例如 Nebula Graph Studio）中执行查询语句，确认数据是否已导入。例如：
 
 ```ngql
 GO FROM "player100" OVER follow;
 ```
 
-用户也可以使用命令[`SHOW STATS`](../../3.ngql-guide/7.general-query-statements/6.show/14.show-stats.md)查看统计数据。
+用户也可以使用命令 [`SHOW STATS`](../../3.ngql-guide/7.general-query-statements/6.show/14.show-stats.md) 查看统计数据。
 
-### 步骤 5：（如有）在Nebula Graph中重建索引
+### 步骤 5：（如有）在 Nebula Graph 中重建索引
 
-导入数据后，用户可以在Nebula Graph中重新创建并重建索引。详情请参见[索引介绍](../../3.ngql-guide/14.native-index-statements/README.md)。
+导入数据后，用户可以在 Nebula Graph 中重新创建并重建索引。详情请参见 [索引介绍](../../3.ngql-guide/14.native-index-statements/README.md)。
diff --git a/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-maxcompute.md b/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-maxcompute.md
index 56efb083903..c431e0682ac 100644
--- a/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-maxcompute.md
+++ b/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-maxcompute.md
@@ -1,14 +1,14 @@
-# 导入MaxCompute数据
+# 导入 MaxCompute 数据
 
-本文以一个示例说明如何使用Exchange将存储在MaxCompute上的数据导入Nebula Graph。
+本文以一个示例说明如何使用 Exchange 将存储在 MaxCompute 上的数据导入 Nebula Graph。
 
 ## 数据集
 
-本文以[basketballplayer数据集](https://docs-cdn.nebula-graph.com.cn/dataset/dataset.zip)为例。
+本文以 [basketballplayer 数据集](https://docs-cdn.nebula-graph.com.cn/dataset/dataset.zip) 为例。
 
 ## 环境配置
 
-本文示例在MacOS下完成，以下是相关的环境配置信息：
+本文示例在 MacOS 下完成，以下是相关的环境配置信息：
 
 - 硬件规格：
   - CPU：1.7 GHz Quad-Core Intel Core i7
@@ -20,33 +20,33 @@
 
 - MaxCompute：阿里云官方版本
 
-- Nebula Graph：{{nebula.release}}。使用[Docker Compose部署](../../4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/3.deploy-nebula-graph-with-docker-compose.md)。
+- Nebula Graph：{{nebula.release}}。使用 [Docker Compose 部署](../../4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/3.deploy-nebula-graph-with-docker-compose.md)。
 
 ## 前提条件
 
 开始导入数据之前，用户需要确认以下信息：
 
-- 已经[安装部署Nebula Graph](../../4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/2.install-nebula-graph-by-rpm-or-deb.md)并获取如下信息：
+- 已经 [安装部署 Nebula Graph](../../4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/2.install-nebula-graph-by-rpm-or-deb.md) 并获取如下信息：
 
-  - Graph服务和Meta服务的的IP地址和端口。
+  - Graph 服务和 Meta 服务的的 IP 地址和端口。
 
-  - 拥有Nebula Graph写权限的用户名和密码。
+  - 拥有 Nebula Graph 写权限的用户名和密码。
 
-- 已经编译Exchange。详情请参见[编译Exchange](../ex-ug-compile.md)。本示例中使用Exchange {{exchange.release}}。
+- 已经编译 Exchange。详情请参见 [编译 Exchange](../ex-ug-compile.md)。本示例中使用 Exchange {{exchange.release}}。
 
-- 已经安装Spark。
+- 已经安装 Spark。
 
-- 了解Nebula Graph中创建Schema的信息，包括Tag和Edge type的名称、属性等。
+- 了解 Nebula Graph 中创建 Schema 的信息，包括 Tag 和 Edge type 的名称、属性等。
 
-- 已经安装并开启Hadoop服务。
+- 已经安装并开启 Hadoop 服务。
 
 ## 操作步骤
 
-### 步骤 1：在Nebula Graph中创建Schema
+### 步骤 1：在 Nebula Graph 中创建 Schema
 
-分析数据，按以下步骤在Nebula Graph中创建Schema：
+分析数据，按以下步骤在 Nebula Graph 中创建 Schema：
 
-1. 确认Schema要素。Nebula Graph中的Schema要素如下表所示。
+1. 确认 Schema 要素。Nebula Graph 中的 Schema 要素如下表所示。
 
     | 要素  | 名称 | 属性 |
     | :--- | :--- | :--- |
@@ -55,7 +55,7 @@
     | Edge Type | `follow` | `degree int` |
     | Edge Type | `serve` | `start_year int, end_year int` |
 
-2. 在Nebula Graph中创建一个图空间**basketballplayer**，并创建一个Schema，如下所示。
+2. 在 Nebula Graph 中创建一个图空间** basketballplayer**，并创建一个 Schema，如下所示。
 
     ```ngql
     ## 创建图空间
@@ -64,31 +64,31 @@
             replica_factor = 1, \
             vid_type = FIXED_STRING(30));
     
-    ## 选择图空间basketballplayer
+    ## 选择图空间 basketballplayer
     nebula> USE basketballplayer;
     
-    ## 创建Tag player
+    ## 创建 Tag player
     nebula> CREATE TAG player(name string, age int);
     
-    ## 创建Tag team
+    ## 创建 Tag team
     nebula> CREATE TAG team(name string);
     
-    ## 创建Edge type follow
+    ## 创建 Edge type follow
     nebula> CREATE EDGE follow(degree int);
 
-    ## 创建Edge type serve
+    ## 创建 Edge type serve
     nebula> CREATE EDGE serve(start_year int, end_year int);
     ```
 
-更多信息，请参见[快速开始](../../2.quick-start/1.quick-start-workflow.md)。
+更多信息，请参见 [快速开始](../../2.quick-start/1.quick-start-workflow.md)。
 
 ### 步骤 2：修改配置文件
 
-编译Exchange后，复制`target/classes/application.conf`文件设置MaxCompute数据源相关的配置。在本示例中，复制的文件名为`maxcompute_application.conf`。各个配置项的详细说明请参见[配置说明](../parameter-reference/ex-ug-parameter.md)。
+编译 Exchange 后，复制`target/classes/application.conf`文件设置 MaxCompute 数据源相关的配置。在本示例中，复制的文件名为`maxcompute_application.conf`。各个配置项的详细说明请参见 [配置说明](../parameter-reference/ex-ug-parameter.md)。
 
 ```conf
 {
-  # Spark相关配置
+  # Spark 相关配置
   spark: {
     app: {
       name: Nebula Exchange {{exchange.release}}
@@ -102,19 +102,19 @@
     }
   }
 
-# Nebula Graph相关配置
+# Nebula Graph 相关配置
   nebula: {
     address:{
-      # 以下为Nebula Graph的Graph服务和Meta服务所在机器的IP地址及端口。
+      # 以下为 Nebula Graph 的 Graph 服务和 Meta 服务所在机器的 IP 地址及端口。
       # 如果有多个地址，格式为 "ip1:port","ip2:port","ip3:port"。
       # 不同地址之间以英文逗号 (,) 隔开。
       graph:["127.0.0.1:9669"]
       meta:["127.0.0.1:9559"]
     }
-    # 填写的账号必须拥有Nebula Graph相应图空间的写数据权限。
+    # 填写的账号必须拥有 Nebula Graph 相应图空间的写数据权限。
     user: root
     pswd: nebula
-    # 填写Nebula Graph中需要写入数据的图空间名称。
+    # 填写 Nebula Graph 中需要写入数据的图空间名称。
     space: basketballplayer
     connection {
       timeout: 3000
@@ -134,44 +134,44 @@
   }
   # 处理点
   tags: [
-    # 设置Tag player相关信息
+    # 设置 Tag player 相关信息
     {
       name: player
       type: {
-        # 指定数据源文件格式，设置为MaxCompute。
+        # 指定数据源文件格式，设置为 MaxCompute。
         source: maxcompute
-        # 指定如何将点数据导入Nebula Graph：Client或SST。
+        # 指定如何将点数据导入 Nebula Graph：Client 或 SST。
         sink: client
       }
       
-      # MaxCompute的表名
+      # MaxCompute 的表名
       table:player
 
-      # MaxCompute的项目名
+      # MaxCompute 的项目名
       project:project
 
-      # MaxCompute服务的odpsUrl和tunnelUrl，
+      # MaxCompute 服务的 odpsUrl 和 tunnelUrl，
       # 地址可在 https://help.aliyun.com/document_detail/34951.html 查看。
       odpsUrl:"http://service.cn-hangzhou.maxcompute.aliyun.com/api"
       tunnelUrl:"http://dt.cn-hangzhou.maxcompute.aliyun.com"
 
-      # MaxCompute服务的accessKeyId和accessKeySecret。
+      # MaxCompute 服务的 accessKeyId 和 accessKeySecret。
       accessKeyId:xxx
       accessKeySecret:xxx
 
-      # MaxCompute表的分区描述，该配置可选。
+      # MaxCompute 表的分区描述，该配置可选。
       partitionSpec:"dt='partition1'"
 
-      # 请确保SQL语句中的表名和上方table的值相同，该配置可选。 
+      # 请确保 SQL 语句中的表名和上方 table 的值相同，该配置可选。 
       sentence:"select id, name, age, playerid from player where id < 10"
 
-      # 在fields里指定player表中的列名称，其对应的value会作为Nebula Graph中指定属性。
-      # fields和nebula.fields里的配置必须一一对应。
+      # 在 fields 里指定 player 表中的列名称，其对应的 value 会作为 Nebula Graph 中指定属性。
+      # fields 和 nebula.fields 里的配置必须一一对应。
       # 如果需要指定多个列名称，用英文逗号（,）隔开。
       fields:[name, age]
       nebula.fields:[name, age]
 
-      # 指定表中某一列数据为Nebula Graph中点VID的来源。
+      # 指定表中某一列数据为 Nebula Graph 中点 VID 的来源。
       vertex:{
         field: playerid
       }
@@ -183,7 +183,7 @@
       partition: 32
     }
 
-    # 设置Tag team相关信息。
+    # 设置 Tag team 相关信息。
     {
       name: team
       type: {
@@ -210,53 +210,53 @@
 
   # 处理边数据
   edges: [
-    # 设置Edge type follow相关信息
+    # 设置 Edge type follow 相关信息
     {
-      # Nebula Graph中对应的Edge type名称。
+      # Nebula Graph 中对应的 Edge type 名称。
       name: follow
 
       type:{
-        # 指定数据源文件格式，设置为MaxCompute。
+        # 指定数据源文件格式，设置为 MaxCompute。
         source:maxcompute
 
-        # 指定边数据导入Nebula Graph的方式，
-        # 指定如何将点数据导入Nebula Graph：Client或SST。
+        # 指定边数据导入 Nebula Graph 的方式，
+        # 指定如何将点数据导入 Nebula Graph：Client 或 SST。
         sink:client
       }
       
-      # MaxCompute的表名
+      # MaxCompute 的表名
       table:follow
 
-      # MaxCompute的项目名
+      # MaxCompute 的项目名
       project:project
 
-      # MaxCompute服务的odpsUrl和tunnelUrl，
+      # MaxCompute 服务的 odpsUrl 和 tunnelUrl，
       # 地址可在 https://help.aliyun.com/document_detail/34951.html 查看。
       odpsUrl:"http://service.cn-hangzhou.maxcompute.aliyun.com/api"
       tunnelUrl:"http://dt.cn-hangzhou.maxcompute.aliyun.com"
 
-      # MaxCompute服务的accessKeyId和accessKeySecret。
+      # MaxCompute 服务的 accessKeyId 和 accessKeySecret。
       accessKeyId:xxx
       accessKeySecret:xxx
 
-      # MaxCompute表的分区描述，该配置可选。
+      # MaxCompute 表的分区描述，该配置可选。
       partitionSpec:"dt='partition1'"
 
-      # 请确保SQL语句中的表名和上方table的值相同，该配置可选。 
+      # 请确保 SQL 语句中的表名和上方 table 的值相同，该配置可选。 
       sentence:"select * from follow"
 
-      # 在fields里指定follow表中的列名称，其对应的value会作为Nebula Graph中指定属性。
-      # fields和nebula.fields里的配置必须一一对应。
+      # 在 fields 里指定 follow 表中的列名称，其对应的 value 会作为 Nebula Graph 中指定属性。
+      # fields 和 nebula.fields 里的配置必须一一对应。
       # 如果需要指定多个列名称，用英文逗号（,）隔开。
       fields:[degree]
       nebula.fields:[degree]
 
-      # 在source里，将follow表中某一列作为边的起始点数据源。
+      # 在 source 里，将 follow 表中某一列作为边的起始点数据源。
       source:{
         field: src_player
       }
 
-      # 在target里，将follow表中某一列作为边的目的点数据源。
+      # 在 target 里，将 follow 表中某一列作为边的目的点数据源。
       target:{
         field: dst_player
       }
@@ -268,7 +268,7 @@
       batch:10
     }
     
-    # 设置Edge type serve相关信息
+    # 设置 Edge type serve 相关信息
     {
       name: serve
       type:{
@@ -298,9 +298,9 @@
 }
 ```
 
-### 步骤 3：向Nebula Graph导入数据
+### 步骤 3：向 Nebula Graph 导入数据
 
-运行如下命令将MaxCompute数据导入到Nebula Graph中。关于参数的说明，请参见[导入命令参数](../parameter-reference/ex-ug-para-import-command.md)。
+运行如下命令将 MaxCompute 数据导入到 Nebula Graph 中。关于参数的说明，请参见 [导入命令参数](../parameter-reference/ex-ug-para-import-command.md)。
 
 ```bash
 ${SPARK_HOME}/bin/spark-submit --master "local" --class com.vesoft.nebula.exchange.Exchange <nebula-exchange-{{exchange.release}}.jar_path> -c <maxcompute_application.conf_path>
@@ -308,7 +308,7 @@ ${SPARK_HOME}/bin/spark-submit --master "local" --class com.vesoft.nebula.exchan
 
 !!! note
 
-    JAR包有两种获取方式：[自行编译](../ex-ug-compile.md)或者从maven仓库下载。
+    JAR 包有两种获取方式：[自行编译](../ex-ug-compile.md) 或者从 maven 仓库下载。
 
 示例：
 
@@ -320,14 +320,14 @@ ${SPARK_HOME}/bin/spark-submit  --master "local" --class com.vesoft.nebula.excha
 
 ### 步骤 4：（可选）验证数据
 
-用户可以在Nebula Graph客户端（例如Nebula Graph Studio）中执行查询语句，确认数据是否已导入。例如：
+用户可以在 Nebula Graph 客户端（例如 Nebula Graph Studio）中执行查询语句，确认数据是否已导入。例如：
 
 ```ngql
 GO FROM "player100" OVER follow;
 ```
 
-用户也可以使用命令[`SHOW STATS`](../../3.ngql-guide/7.general-query-statements/6.show/14.show-stats.md)查看统计数据。
+用户也可以使用命令 [`SHOW STATS`](../../3.ngql-guide/7.general-query-statements/6.show/14.show-stats.md) 查看统计数据。
 
-### 步骤 5：（如有）在Nebula Graph中重建索引
+### 步骤 5：（如有）在 Nebula Graph 中重建索引
 
-导入数据后，用户可以在Nebula Graph中重新创建并重建索引。详情请参见[索引介绍](../../3.ngql-guide/14.native-index-statements/README.md)。
+导入数据后，用户可以在 Nebula Graph 中重新创建并重建索引。详情请参见 [索引介绍](../../3.ngql-guide/14.native-index-statements/README.md)。
diff --git a/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-mysql.md b/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-mysql.md
index 1bb6083db9a..72aec052500 100644
--- a/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-mysql.md
+++ b/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-mysql.md
@@ -1,12 +1,12 @@
-# 导入MySQL数据
+# 导入 MySQL 数据
 
-本文以一个示例说明如何使用Exchange将存储在MySQL上的数据导入Nebula Graph。
+本文以一个示例说明如何使用 Exchange 将存储在 MySQL 上的数据导入 Nebula Graph。
 
 ## 数据集
 
-本文以[basketballplayer数据集](https://docs-cdn.nebula-graph.com.cn/dataset/dataset.zip)为例。
+本文以 [basketballplayer 数据集](https://docs-cdn.nebula-graph.com.cn/dataset/dataset.zip) 为例。
 
-在本示例中，该数据集已经存入MySQL中名为`basketball`的数据库中，以`player`、`team`、`follow`和`serve`四个表存储了所有点和边的信息。以下为各个表的结构。
+在本示例中，该数据集已经存入 MySQL 中名为`basketball`的数据库中，以`player`、`team`、`follow`和`serve`四个表存储了所有点和边的信息。以下为各个表的结构。
 
 ```sql
 mysql> desc player;
@@ -48,7 +48,7 @@ mysql> desc serve;
 
 ## 环境配置
 
-本文示例在MacOS下完成，以下是相关的环境配置信息：
+本文示例在 MacOS 下完成，以下是相关的环境配置信息：
 
 - 硬件规格：
   - CPU：1.7 GHz Quad-Core Intel Core i7
@@ -60,33 +60,33 @@ mysql> desc serve;
 
 - MySQL： 8.0.23
 
-- Nebula Graph：{{nebula.release}}。使用[Docker Compose部署](../../4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/3.deploy-nebula-graph-with-docker-compose.md)。
+- Nebula Graph：{{nebula.release}}。使用 [Docker Compose 部署](../../4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/3.deploy-nebula-graph-with-docker-compose.md)。
 
 ## 前提条件
 
 开始导入数据之前，用户需要确认以下信息：
 
-- 已经[安装部署Nebula Graph](../../4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/2.install-nebula-graph-by-rpm-or-deb.md)并获取如下信息：
+- 已经 [安装部署 Nebula Graph](../../4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/2.install-nebula-graph-by-rpm-or-deb.md) 并获取如下信息：
 
-  - Graph服务和Meta服务的的IP地址和端口。
+  - Graph 服务和 Meta 服务的的 IP 地址和端口。
 
-  - 拥有Nebula Graph写权限的用户名和密码。
+  - 拥有 Nebula Graph 写权限的用户名和密码。
 
-- 已经编译Exchange。详情请参见[编译Exchange](../ex-ug-compile.md)。本示例中使用Exchange {{exchange.release}}。
+- 已经编译 Exchange。详情请参见 [编译 Exchange](../ex-ug-compile.md)。本示例中使用 Exchange {{exchange.release}}。
 
-- 已经安装Spark。
+- 已经安装 Spark。
 
-- 了解Nebula Graph中创建Schema的信息，包括Tag和Edge type的名称、属性等。
+- 了解 Nebula Graph 中创建 Schema 的信息，包括 Tag 和 Edge type 的名称、属性等。
 
-- 已经安装并开启Hadoop服务。
+- 已经安装并开启 Hadoop 服务。
 
 ## 操作步骤
 
-### 步骤 1：在Nebula Graph中创建Schema
+### 步骤 1：在 Nebula Graph 中创建 Schema
 
-分析数据，按以下步骤在Nebula Graph中创建Schema：
+分析数据，按以下步骤在 Nebula Graph 中创建 Schema：
 
-1. 确认Schema要素。Nebula Graph中的Schema要素如下表所示。
+1. 确认 Schema 要素。Nebula Graph 中的 Schema 要素如下表所示。
 
     | 要素  | 名称 | 属性 |
     | :--- | :--- | :--- |
@@ -95,7 +95,7 @@ mysql> desc serve;
     | Edge Type | `follow` | `degree int` |
     | Edge Type | `serve` | `start_year int, end_year int` |
 
-2. 在Nebula Graph中创建一个图空间**basketballplayer**，并创建一个Schema，如下所示。
+2. 在 Nebula Graph 中创建一个图空间** basketballplayer**，并创建一个 Schema，如下所示。
 
     ```ngql
     ## 创建图空间
@@ -104,31 +104,31 @@ mysql> desc serve;
             replica_factor = 1, \
             vid_type = FIXED_STRING(30));
     
-    ## 选择图空间basketballplayer
+    ## 选择图空间 basketballplayer
     nebula> USE basketballplayer;
     
-    ## 创建Tag player
+    ## 创建 Tag player
     nebula> CREATE TAG player(name string, age int);
     
-    ## 创建Tag team
+    ## 创建 Tag team
     nebula> CREATE TAG team(name string);
     
-    ## 创建Edge type follow
+    ## 创建 Edge type follow
     nebula> CREATE EDGE follow(degree int);
 
-    ## 创建Edge type serve
+    ## 创建 Edge type serve
     nebula> CREATE EDGE serve(start_year int, end_year int);
     ```
 
-更多信息，请参见[快速开始](../../2.quick-start/1.quick-start-workflow.md)。
+更多信息，请参见 [快速开始](../../2.quick-start/1.quick-start-workflow.md)。
 
 ### 步骤 2：修改配置文件
 
-编译Exchange后，复制`target/classes/application.conf`文件设置MySQL数据源相关的配置。在本示例中，复制的文件名为`mysql_application.conf`。各个配置项的详细说明请参见[配置说明](../parameter-reference/ex-ug-parameter.md)。
+编译 Exchange 后，复制`target/classes/application.conf`文件设置 MySQL 数据源相关的配置。在本示例中，复制的文件名为`mysql_application.conf`。各个配置项的详细说明请参见 [配置说明](../parameter-reference/ex-ug-parameter.md)。
 
 ```conf
 {
-  # Spark相关配置
+  # Spark 相关配置
   spark: {
     app: {
       name: Nebula Exchange {{exchange.release}}
@@ -142,19 +142,19 @@ mysql> desc serve;
     }
   }
 
-# Nebula Graph相关配置
+# Nebula Graph 相关配置
   nebula: {
     address:{
-      # 以下为Nebula Graph的Graph服务和Meta服务所在机器的IP地址及端口。
+      # 以下为 Nebula Graph 的 Graph 服务和 Meta 服务所在机器的 IP 地址及端口。
       # 如果有多个地址，格式为 "ip1:port","ip2:port","ip3:port"。
       # 不同地址之间以英文逗号 (,) 隔开。
       graph:["127.0.0.1:9669"]
       meta:["127.0.0.1:9559"]
     }
-    # 填写的账号必须拥有Nebula Graph相应图空间的写数据权限。
+    # 填写的账号必须拥有 Nebula Graph 相应图空间的写数据权限。
     user: root
     pswd: nebula
-    # 填写Nebula Graph中需要写入数据的图空间名称。
+    # 填写 Nebula Graph 中需要写入数据的图空间名称。
     space: basketballplayer
     connection {
       timeout: 3000
@@ -174,14 +174,14 @@ mysql> desc serve;
   }
   # 处理点
   tags: [
-    # 设置Tag player相关信息。
+    # 设置 Tag player 相关信息。
     {
-      # Nebula Graph中对应的Tag名称。
+      # Nebula Graph 中对应的 Tag 名称。
       name: player
       type: {
-        # 指定数据源文件格式，设置为MySQL。
+        # 指定数据源文件格式，设置为 MySQL。
         source: mysql
-        # 指定如何将点数据导入Nebula Graph：Client或SST。
+        # 指定如何将点数据导入 Nebula Graph：Client 或 SST。
         sink: client
       }
 
@@ -193,13 +193,13 @@ mysql> desc serve;
       password:"123456"
       sentence:"select playerid, age, name from basketball.player order by playerid;"
 
-      # 在fields里指定player表中的列名称，其对应的value会作为Nebula Graph中指定属性。
-      # fields和nebula.fields里的配置必须一一对应。
+      # 在 fields 里指定 player 表中的列名称，其对应的 value 会作为 Nebula Graph 中指定属性。
+      # fields 和 nebula.fields 里的配置必须一一对应。
       # 如果需要指定多个列名称，用英文逗号（,）隔开。
       fields: [age,name]
       nebula.fields: [age,name]
 
-      # 指定表中某一列数据为Nebula Graph中点VID的来源。
+      # 指定表中某一列数据为 Nebula Graph 中点 VID 的来源。
       vertex: {
         field:playerid
       }
@@ -210,7 +210,7 @@ mysql> desc serve;
       # Spark 分区数量
       partition: 32
     }
-    # 设置Tag team相关信息。
+    # 设置 Tag team 相关信息。
     {
       name: team
       type: {
@@ -239,17 +239,17 @@ mysql> desc serve;
 
   # 处理边数据
   edges: [
-    # 设置Edge type follow相关信息
+    # 设置 Edge type follow 相关信息
     {
-      # Nebula Graph中对应的Edge type名称。
+      # Nebula Graph 中对应的 Edge type 名称。
       name: follow
 
       type: {
-        # 指定数据源文件格式，设置为MySQL。
+        # 指定数据源文件格式，设置为 MySQL。
         source: mysql
 
-        # 指定边数据导入Nebula Graph的方式，
-        # 指定如何将点数据导入Nebula Graph：Client或SST。
+        # 指定边数据导入 Nebula Graph 的方式，
+        # 指定如何将点数据导入 Nebula Graph：Client 或 SST。
         sink: client
       }
 
@@ -261,14 +261,14 @@ mysql> desc serve;
       password:"123456"
       sentence:"select src_player,dst_player,degree from basketball.follow order by src_player;"
 
-      # 在fields里指定follow表中的列名称，其对应的value会作为Nebula Graph中指定属性。
-      # fields和nebula.fields里的配置必须一一对应。
+      # 在 fields 里指定 follow 表中的列名称，其对应的 value 会作为 Nebula Graph 中指定属性。
+      # fields 和 nebula.fields 里的配置必须一一对应。
       # 如果需要指定多个列名称，用英文逗号（,）隔开。
       fields: [degree]
       nebula.fields: [degree]
 
-      # 在source里，将follow表中某一列作为边的起始点数据源。
-      # 在target里，将follow表中某一列作为边的目的点数据源。
+      # 在 source 里，将 follow 表中某一列作为边的起始点数据源。
+      # 在 target 里，将 follow 表中某一列作为边的目的点数据源。
       source: {
         field: src_player
       }
@@ -284,7 +284,7 @@ mysql> desc serve;
       partition: 32
     }
 
-    # 设置Edge type serve相关信息
+    # 设置 Edge type serve 相关信息
     {
       name: serve
       type: {
@@ -314,9 +314,9 @@ mysql> desc serve;
 }
 ```
 
-### 步骤 3：向Nebula Graph导入数据
+### 步骤 3：向 Nebula Graph 导入数据
 
-运行如下命令将MySQL数据导入到Nebula Graph中。关于参数的说明，请参见[导入命令参数](../parameter-reference/ex-ug-para-import-command.md)。
+运行如下命令将 MySQL 数据导入到 Nebula Graph 中。关于参数的说明，请参见 [导入命令参数](../parameter-reference/ex-ug-para-import-command.md)。
 
 ```bash
 ${SPARK_HOME}/bin/spark-submit --master "local" --class com.vesoft.nebula.exchange.Exchange <nebula-exchange-{{exchange.release}}.jar_path> -c <mysql_application.conf_path>
@@ -324,7 +324,7 @@ ${SPARK_HOME}/bin/spark-submit --master "local" --class com.vesoft.nebula.exchan
 
 !!! note
 
-    JAR包有两种获取方式：[自行编译](../ex-ug-compile.md)或者从maven仓库下载。
+    JAR 包有两种获取方式：[自行编译](../ex-ug-compile.md) 或者从 maven 仓库下载。
 
 示例：
 
@@ -336,14 +336,14 @@ ${SPARK_HOME}/bin/spark-submit  --master "local" --class com.vesoft.nebula.excha
 
 ### 步骤 4：（可选）验证数据
 
-用户可以在Nebula Graph客户端（例如Nebula Graph Studio）中执行查询语句，确认数据是否已导入。例如：
+用户可以在 Nebula Graph 客户端（例如 Nebula Graph Studio）中执行查询语句，确认数据是否已导入。例如：
 
 ```ngql
 GO FROM "player100" OVER follow;
 ```
 
-用户也可以使用命令[`SHOW STATS`](../../3.ngql-guide/7.general-query-statements/6.show/14.show-stats.md)查看统计数据。
+用户也可以使用命令 [`SHOW STATS`](../../3.ngql-guide/7.general-query-statements/6.show/14.show-stats.md) 查看统计数据。
 
-### 步骤 5：（如有）在Nebula Graph中重建索引
+### 步骤 5：（如有）在 Nebula Graph 中重建索引
 
-导入数据后，用户可以在Nebula Graph中重新创建并重建索引。详情请参见[索引介绍](../../3.ngql-guide/14.native-index-statements/README.md)。
+导入数据后，用户可以在 Nebula Graph 中重新创建并重建索引。详情请参见 [索引介绍](../../3.ngql-guide/14.native-index-statements/README.md)。
diff --git a/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-neo4j.md b/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-neo4j.md
index b27680b8a0b..08e121652c3 100644
--- a/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-neo4j.md
+++ b/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-neo4j.md
@@ -1,22 +1,22 @@
-# 导入Neo4j数据
+# 导入 Neo4j 数据
 
-本文以一个示例说明如何使用Exchange将存储在Neo4j的数据导入Nebula Graph。
+本文以一个示例说明如何使用 Exchange 将存储在 Neo4j 的数据导入 Nebula Graph。
 
 ## 实现方法
 
-Exchange使用**Neo4j Driver 4.0.1**实现对Neo4j数据的读取。执行批量导出之前，用户需要在配置文件中写入针对标签（label）和关系类型（Relationship Type）自动执行的Cypher语句，以及Spark分区数，提高数据导出性能。
+Exchange 使用** Neo4j Driver 4.0.1 **实现对 Neo4j 数据的读取。执行批量导出之前，用户需要在配置文件中写入针对标签（label）和关系类型（Relationship Type）自动执行的 Cypher 语句，以及 Spark 分区数，提高数据导出性能。
 
-Exchange读取Neo4j数据时需要完成以下工作：
+Exchange 读取 Neo4j 数据时需要完成以下工作：
 
-1. Exchange中的Reader会将配置文件中`exec`部分的Cypher`RETURN`语句后面的语句替换为`COUNT(*)`，并执行这个语句，从而获取数据总量，再根据Spark分区数量计算每个分区的起始偏移量和大小。
+1. Exchange 中的 Reader 会将配置文件中`exec`部分的 Cypher`RETURN`语句后面的语句替换为`COUNT(*)`，并执行这个语句，从而获取数据总量，再根据 Spark 分区数量计算每个分区的起始偏移量和大小。
 
-2. （可选）如果用户配置了`check_point_path`目录，Reader会读取目录中的文件。如果处于续传状态，Reader会计算每个Spark分区应该有的偏移量和大小。
+2. （可选）如果用户配置了`check_point_path`目录，Reader 会读取目录中的文件。如果处于续传状态，Reader 会计算每个 Spark 分区应该有的偏移量和大小。
 
-3. 在每个Spark分区里，Exchange中的Reader会在Cypher语句后面添加不同的`SKIP`和`LIMIT`语句，调用Neo4j Driver并行执行，将数据分布到不同的Spark分区中。
+3. 在每个 Spark 分区里，Exchange 中的 Reader 会在 Cypher 语句后面添加不同的`SKIP`和`LIMIT`语句，调用 Neo4j Driver 并行执行，将数据分布到不同的 Spark 分区中。
 
-4. Reader最后将返回的数据处理成DataFrame。
+4. Reader 最后将返回的数据处理成 DataFrame。
 
-至此，Exchange即完成了对Neo4j数据的导出。之后，数据被并行写入Nebula Graph数据库中。
+至此，Exchange 即完成了对 Neo4j 数据的导出。之后，数据被并行写入 Nebula Graph 数据库中。
 
 整个过程如下图所示。
 
@@ -24,11 +24,11 @@ Exchange读取Neo4j数据时需要完成以下工作：
 
 ## 数据集
 
-本文以[basketballplayer数据集](https://docs-cdn.nebula-graph.com.cn/dataset/dataset.zip)为例。
+本文以 [basketballplayer 数据集](https://docs-cdn.nebula-graph.com.cn/dataset/dataset.zip) 为例。
 
 ### 环境配置
 
-本文示例在MacOS下完成，以下是相关的环境配置信息：
+本文示例在 MacOS 下完成，以下是相关的环境配置信息：
 
 - 硬件规格：
   - CPU：Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2697 v3 @ 2.60GHz
@@ -41,31 +41,31 @@ Exchange读取Neo4j数据时需要完成以下工作：
 
 - Neo4j：3.5.20 Community Edition
 
-- Nebula Graph：{{nebula.release}}。使用[Docker Compose部署](../../4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/3.deploy-nebula-graph-with-docker-compose.md)。
+- Nebula Graph：{{nebula.release}}。使用 [Docker Compose 部署](../../4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/3.deploy-nebula-graph-with-docker-compose.md)。
 
 ## 前提条件
 
 开始导入数据之前，用户需要确认以下信息：
 
-- 已经[安装部署Nebula Graph](../../4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/2.install-nebula-graph-by-rpm-or-deb.md)并获取如下信息：
+- 已经 [安装部署 Nebula Graph](../../4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/2.install-nebula-graph-by-rpm-or-deb.md) 并获取如下信息：
 
-  - Graph服务和Meta服务的的IP地址和端口。
+  - Graph 服务和 Meta 服务的的 IP 地址和端口。
 
-  - 拥有Nebula Graph写权限的用户名和密码。
+  - 拥有 Nebula Graph 写权限的用户名和密码。
 
-- 已经编译Exchange。详情请参见[编译Exchange](../ex-ug-compile.md)。本示例中使用Exchange {{exchange.release}}。
+- 已经编译 Exchange。详情请参见 [编译 Exchange](../ex-ug-compile.md)。本示例中使用 Exchange {{exchange.release}}。
 
-- 已经安装Spark。
+- 已经安装 Spark。
 
-- 了解Nebula Graph中创建Schema的信息，包括Tag和Edge type的名称、属性等。
+- 了解 Nebula Graph 中创建 Schema 的信息，包括 Tag 和 Edge type 的名称、属性等。
 
 ## 操作步骤
 
-### 步骤 1：在Nebula Graph中创建Schema
+### 步骤 1：在 Nebula Graph 中创建 Schema
 
-分析数据，按以下步骤在Nebula Graph中创建Schema：
+分析数据，按以下步骤在 Nebula Graph 中创建 Schema：
 
-1. 确认Schema要素。Nebula Graph中的Schema要素如下表所示。
+1. 确认 Schema 要素。Nebula Graph 中的 Schema 要素如下表所示。
 
     | 要素  | 名称 | 属性 |
     | :--- | :--- | :--- |
@@ -74,7 +74,7 @@ Exchange读取Neo4j数据时需要完成以下工作：
     | Edge Type | `follow` | `degree int` |
     | Edge Type | `serve` | `start_year int, end_year int` |
 
-2. 使用Nebula Console创建一个图空间**basketballplayer**，并创建一个Schema，如下所示。
+2. 使用 Nebula Console 创建一个图空间** basketballplayer**，并创建一个 Schema，如下所示。
 
     ```ngql
     ## 创建图空间
@@ -83,35 +83,35 @@ Exchange读取Neo4j数据时需要完成以下工作：
             replica_factor = 1, \
             vid_type = FIXED_STRING(30));
     
-    ## 选择图空间basketballplayer
+    ## 选择图空间 basketballplayer
     nebula> USE basketballplayer;
     
-    ## 创建Tag player
+    ## 创建 Tag player
     nebula> CREATE TAG player(name string, age int);
     
-    ## 创建Tag team
+    ## 创建 Tag team
     nebula> CREATE TAG team(name string);
     
-    ## 创建Edge type follow
+    ## 创建 Edge type follow
     nebula> CREATE EDGE follow(degree int);
 
-    ## 创建Edge type serve
+    ## 创建 Edge type serve
     nebula> CREATE EDGE serve(start_year int, end_year int);
     ```
 
-更多信息，请参见[快速开始](../../2.quick-start/1.quick-start-workflow.md)。
+更多信息，请参见 [快速开始](../../2.quick-start/1.quick-start-workflow.md)。
 
 ### 步骤 2：配置源数据
 
-为了提高Neo4j数据的导出速度，在Neo4j数据库中为相应属性创建索引。详细信息，参考[Neo4j用户手册](https://neo4j.com/docs/cypher-manual/current/query-tuning/indexes/)。
+为了提高 Neo4j 数据的导出速度，在 Neo4j 数据库中为相应属性创建索引。详细信息，参考 [Neo4j 用户手册](https://neo4j.com/docs/cypher-manual/current/query-tuning/indexes/)。
 
 ### 步骤 3：修改配置文件
 
-编译Exchange后，复制`target/classes/application.conf`文件设置数据源相关的配置。在本示例中，复制的文件名为`neo4j_application.conf`。各个配置项的详细说明请参见[配置说明](../parameter-reference/ex-ug-parameter.md)。
+编译 Exchange 后，复制`target/classes/application.conf`文件设置数据源相关的配置。在本示例中，复制的文件名为`neo4j_application.conf`。各个配置项的详细说明请参见 [配置说明](../parameter-reference/ex-ug-parameter.md)。
 
 ```conf
 {
-  # Spark相关配置
+  # Spark 相关配置
   spark: {
     app: {
       name: Nebula Exchange {{exchange.release}}
@@ -131,8 +131,7 @@ Exchange读取Neo4j数据时需要完成以下工作：
     }
   }
 
-
-  # Nebula Graph相关配置
+  # Nebula Graph 相关配置
   nebula: {
     address:{
       graph:["127.0.0.1:9669"]
@@ -165,8 +164,7 @@ Exchange读取Neo4j数据时需要完成以下工作：
   # 处理点
   tags: [
 
-
-    # 设置Tag player相关信息。
+    # 设置 Tag player 相关信息。
     {
       name: player
       type: {
@@ -187,7 +185,7 @@ Exchange读取Neo4j数据时需要完成以下工作：
       batch: 1000
       check_point_path: /tmp/test
    }
-  # 设置Tag team相关信息。
+  # 设置 Tag team 相关信息。
   {
       name: team
       type: {
@@ -212,7 +210,7 @@ Exchange读取Neo4j数据时需要完成以下工作：
 
   # 处理边数据
   edges: [
-    # 设置Edge type follow相关信息
+    # 设置 Edge type follow 相关信息
     {
       name: follow
       type: {
@@ -237,7 +235,7 @@ Exchange读取Neo4j数据时需要完成以下工作：
       batch: 1000
       check_point_path: /tmp/test
     }
-   # 设置Edge type serve相关信息
+   # 设置 Edge type serve 相关信息
    {
       name: serve
       type: {
@@ -266,25 +264,25 @@ Exchange读取Neo4j数据时需要完成以下工作：
 }
 ```
 
-#### exec配置说明
+#### exec 配置说明
 
-在配置`tags.exec`或者`edges.exec`参数时，需要填写Cypher查询语句。为了保证每次查询结果排序一致，并且为了防止在导入时丢失数据，强烈建议在Cypher查询语句中加入`ORDER BY`子句，同时，为了提高数据导入效率，最好选取有索引的属性作为排序的属性。如果没有索引，用户也可以观察默认的排序，选择合适的属性用于排序，以提高效率。如果默认的排序找不到规律，用户可以根据点或关系的ID进行排序，并且将`partition`设置为一个尽量小的值，减轻Neo4j的排序压力。
+在配置`tags.exec`或者`edges.exec`参数时，需要填写 Cypher 查询语句。为了保证每次查询结果排序一致，并且为了防止在导入时丢失数据，强烈建议在 Cypher 查询语句中加入`ORDER BY`子句，同时，为了提高数据导入效率，最好选取有索引的属性作为排序的属性。如果没有索引，用户也可以观察默认的排序，选择合适的属性用于排序，以提高效率。如果默认的排序找不到规律，用户可以根据点或关系的 ID 进行排序，并且将`partition`设置为一个尽量小的值，减轻 Neo4j 的排序压力。
 
 >**说明**：使用`ORDER BY`子句会延长数据导入的时间。
 
-另外，Exchange需要在不同Spark分区执行不同`SKIP`和`LIMIT`的Cypher语句，所以在`tags.exec`和`edges.exec`对应的Cypher语句中不能含有`SKIP`和`LIMIT`子句。
+另外，Exchange 需要在不同 Spark 分区执行不同`SKIP`和`LIMIT`的 Cypher 语句，所以在`tags.exec`和`edges.exec`对应的 Cypher 语句中不能含有`SKIP`和`LIMIT`子句。
 
-#### tags.vertex或edges.vertex配置说明
+#### tags.vertex 或 edges.vertex 配置说明
 
-Nebula Graph在创建点和边时会将ID作为唯一主键，如果主键已存在则会覆盖该主键中的数据。所以，假如将某个Neo4j属性值作为Nebula Graph的ID，而这个属性值在Neo4j中是有重复的，就会导致重复ID，它们对应的数据有且只有一条会存入Nebula Graph中，其它的则会被覆盖掉。由于数据导入过程是并发地往Nebula Graph中写数据，最终保存的数据并不能保证是Neo4j中最新的数据。
+Nebula Graph 在创建点和边时会将 ID 作为唯一主键，如果主键已存在则会覆盖该主键中的数据。所以，假如将某个 Neo4j 属性值作为 Nebula Graph 的 ID，而这个属性值在 Neo4j 中是有重复的，就会导致重复 ID，它们对应的数据有且只有一条会存入 Nebula Graph 中，其它的则会被覆盖掉。由于数据导入过程是并发地往 Nebula Graph 中写数据，最终保存的数据并不能保证是 Neo4j 中最新的数据。
 
-#### check_point_path配置说明
+#### check_point_path 配置说明
 
 如果启用了断点续传功能，为避免数据丢失，在断点和续传之间，数据库不应该改变状态，例如不能添加数据或删除数据，同时，不能更改`partition`数量配置。
 
-### 步骤 4：向Nebula Graph导入数据
+### 步骤 4：向 Nebula Graph 导入数据
 
-运行如下命令将文件数据导入到Nebula Graph中。关于参数的说明，请参见[导入命令参数](../parameter-reference/ex-ug-para-import-command.md)。
+运行如下命令将文件数据导入到 Nebula Graph 中。关于参数的说明，请参见 [导入命令参数](../parameter-reference/ex-ug-para-import-command.md)。
 
 ```bash
 ${SPARK_HOME}/bin/spark-submit --master "local" --class com.vesoft.nebula.exchange.Exchange <nebula-exchange-{{exchange.release}}.jar_path> -c <neo4j_application.conf_path> 
@@ -292,7 +290,7 @@ ${SPARK_HOME}/bin/spark-submit --master "local" --class com.vesoft.nebula.exchan
 
 !!! note
 
-    JAR包有两种获取方式：[自行编译](../ex-ug-compile.md)或者从maven仓库下载。
+    JAR 包有两种获取方式：[自行编译](../ex-ug-compile.md) 或者从 maven 仓库下载。
 
 示例：
 
@@ -304,14 +302,14 @@ ${SPARK_HOME}/bin/spark-submit  --master "local" --class com.vesoft.nebula.excha
 
 ### 步骤 5：（可选）验证数据
 
-用户可以在Nebula Graph客户端（例如Nebula Graph Studio）中执行查询语句，确认数据是否已导入。例如：
+用户可以在 Nebula Graph 客户端（例如 Nebula Graph Studio）中执行查询语句，确认数据是否已导入。例如：
 
 ```ngql
 GO FROM "player100" OVER follow;
 ```
 
-用户也可以使用命令[`SHOW STATS`](../../3.ngql-guide/7.general-query-statements/6.show/14.show-stats.md)查看统计数据。
+用户也可以使用命令 [`SHOW STATS`](../../3.ngql-guide/7.general-query-statements/6.show/14.show-stats.md) 查看统计数据。
 
-### 步骤 6：（如有）在Nebula Graph中重建索引
+### 步骤 6：（如有）在 Nebula Graph 中重建索引
 
-导入数据后，用户可以在Nebula Graph中重新创建并重建索引。详情请参见[索引介绍](../../3.ngql-guide/14.native-index-statements/README.md)。
+导入数据后，用户可以在 Nebula Graph 中重新创建并重建索引。详情请参见 [索引介绍](../../3.ngql-guide/14.native-index-statements/README.md)。
diff --git a/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-orc.md b/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-orc.md
index e4e41a53624..86266ea396c 100644
--- a/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-orc.md
+++ b/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-orc.md
@@ -1,16 +1,16 @@
-# 导入ORC文件数据
+# 导入 ORC 文件数据
 
-本文以一个示例说明如何使用Exchange将存储在HDFS或本地的ORC文件数据导入Nebula Graph。
+本文以一个示例说明如何使用 Exchange 将存储在 HDFS 或本地的 ORC 文件数据导入 Nebula Graph。
 
-如果要向Nebula Graph导入本地ORC文件，请参见[Nebula Importer](https://github.com/vesoft-inc/nebula-importer "Click to go to GitHub")。
+如果要向 Nebula Graph 导入本地 ORC 文件，请参见 [Nebula Importer](https://github.com/vesoft-inc/nebula-importer "Click to go to GitHub")。
 
 ## 数据集
 
-本文以[basketballplayer数据集](https://docs-cdn.nebula-graph.com.cn/dataset/dataset.zip)为例。
+本文以 [basketballplayer 数据集](https://docs-cdn.nebula-graph.com.cn/dataset/dataset.zip) 为例。
 
 ## 环境配置
 
-本文示例在MacOS下完成，以下是相关的环境配置信息：
+本文示例在 MacOS 下完成，以下是相关的环境配置信息：
 
 - 硬件规格：
   - CPU：1.7 GHz Quad-Core Intel Core i7
@@ -20,35 +20,35 @@
 
 - Hadoop：2.9.2 伪分布式部署
 
-- Nebula Graph：{{nebula.release}}。使用[Docker Compose部署](../../4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/3.deploy-nebula-graph-with-docker-compose.md)。
+- Nebula Graph：{{nebula.release}}。使用 [Docker Compose 部署](../../4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/3.deploy-nebula-graph-with-docker-compose.md)。
 
 ## 前提条件
 
 开始导入数据之前，用户需要确认以下信息：
 
-- 已经[安装部署Nebula Graph](../../4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/2.install-nebula-graph-by-rpm-or-deb.md)并获取如下信息：
+- 已经 [安装部署 Nebula Graph](../../4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/2.install-nebula-graph-by-rpm-or-deb.md) 并获取如下信息：
 
-  - Graph服务和Meta服务的的IP地址和端口。
+  - Graph 服务和 Meta 服务的的 IP 地址和端口。
 
-  - 拥有Nebula Graph写权限的用户名和密码。
+  - 拥有 Nebula Graph 写权限的用户名和密码。
 
-- 已经编译Exchange。详情请参见[编译Exchange](../ex-ug-compile.md)。本示例中使用Exchange {{exchange.release}}。
+- 已经编译 Exchange。详情请参见 [编译 Exchange](../ex-ug-compile.md)。本示例中使用 Exchange {{exchange.release}}。
 
-- 已经安装Spark。
+- 已经安装 Spark。
 
-- 了解Nebula Graph中创建Schema的信息，包括Tag和Edge type的名称、属性等。
+- 了解 Nebula Graph 中创建 Schema 的信息，包括 Tag 和 Edge type 的名称、属性等。
 
-- 如果文件存储在HDFS上，需要确认Hadoop服务运行正常。
+- 如果文件存储在 HDFS 上，需要确认 Hadoop 服务运行正常。
 
-- 如果文件存储在本地且Nebula Graph是集群架构，需要在集群每台机器本地相同目录下放置文件。
+- 如果文件存储在本地且 Nebula Graph 是集群架构，需要在集群每台机器本地相同目录下放置文件。
 
 ## 操作步骤
 
-### 步骤 1：在Nebula Graph中创建Schema
+### 步骤 1：在 Nebula Graph 中创建 Schema
 
-分析ORC文件中的数据，按以下步骤在Nebula Graph中创建Schema：
+分析 ORC 文件中的数据，按以下步骤在 Nebula Graph 中创建 Schema：
 
-1. 确认Schema要素。Nebula Graph中的Schema要素如下表所示。
+1. 确认 Schema 要素。Nebula Graph 中的 Schema 要素如下表所示。
 
     | 要素  | 名称 | 属性 |
     | :--- | :--- | :--- |
@@ -57,7 +57,7 @@
     | Edge Type | `follow` | `degree int` |
     | Edge Type | `serve` | `start_year int, end_year int` |
 
-2. 使用Nebula Console创建一个图空间**basketballplayer**，并创建一个Schema，如下所示。
+2. 使用 Nebula Console 创建一个图空间** basketballplayer**，并创建一个 Schema，如下所示。
 
     ```ngql
     ## 创建图空间
@@ -66,39 +66,39 @@
             replica_factor = 1, \
             vid_type = FIXED_STRING(30));
     
-    ## 选择图空间basketballplayer
+    ## 选择图空间 basketballplayer
     nebula> USE basketballplayer;
     
-    ## 创建Tag player
+    ## 创建 Tag player
     nebula> CREATE TAG player(name string, age int);
     
-    ## 创建Tag team
+    ## 创建 Tag team
     nebula> CREATE TAG team(name string);
     
-    ## 创建Edge type follow
+    ## 创建 Edge type follow
     nebula> CREATE EDGE follow(degree int);
 
-    ## 创建Edge type serve
+    ## 创建 Edge type serve
     nebula> CREATE EDGE serve(start_year int, end_year int);
     ```
 
-更多信息，请参见[快速开始](../../2.quick-start/1.quick-start-workflow.md)。
+更多信息，请参见 [快速开始](../../2.quick-start/1.quick-start-workflow.md)。
 
-### 步骤 2：处理ORC文件
+### 步骤 2：处理 ORC 文件
 
 确认以下信息：
 
-1. 处理ORC文件以满足Schema的要求。
+1. 处理 ORC 文件以满足 Schema 的要求。
 
-2. 获取ORC文件存储路径。
+2. 获取 ORC 文件存储路径。
 
 ### 步骤 3：修改配置文件
 
-编译Exchange后，复制`target/classes/application.conf`文件设置ORC数据源相关的配置。在本示例中，复制的文件名为`orc_application.conf`。各个配置项的详细说明请参见[配置说明](../parameter-reference/ex-ug-parameter.md)。
+编译 Exchange 后，复制`target/classes/application.conf`文件设置 ORC 数据源相关的配置。在本示例中，复制的文件名为`orc_application.conf`。各个配置项的详细说明请参见 [配置说明](../parameter-reference/ex-ug-parameter.md)。
 
 ```conf
 {
-  # Spark相关配置
+  # Spark 相关配置
   spark: {
     app: {
       name: Nebula Exchange {{exchange.release}}
@@ -116,17 +116,17 @@
     }
   }
 
-  # Nebula Graph相关配置
+  # Nebula Graph 相关配置
   nebula: {
     address:{
-      # 指定Graph服务和所有Meta服务的IP地址和端口。
+      # 指定 Graph 服务和所有 Meta 服务的 IP 地址和端口。
       # 如果有多台服务器，地址之间用英文逗号（,）分隔。
-      # 格式: "ip1:port","ip2:port","ip3:port"
+      # 格式："ip1:port","ip2:port","ip3:port"
       graph:["127.0.0.1:9669"]
       meta:["127.0.0.1:9559"]
     }
 
-    # 指定拥有Nebula Graph写权限的用户名和密码。
+    # 指定拥有 Nebula Graph 写权限的用户名和密码。
     user: root
     pswd: nebula
 
@@ -151,118 +151,116 @@
 
   # 处理点
   tags: [
-    # 设置Tag player相关信息。
+    # 设置 Tag player 相关信息。
     {
-      # 指定Nebula Graph中定义的Tag名称。
+      # 指定 Nebula Graph 中定义的 Tag 名称。
       name: player
       type: {
-        # 指定数据源，使用ORC。
+        # 指定数据源，使用 ORC。
         source: orc
 
-        # 指定如何将点数据导入Nebula Graph：Client或SST。
+        # 指定如何将点数据导入 Nebula Graph：Client 或 SST。
         sink: client
       }
 
-      # 指定ORC文件的路径。
-      # 如果文件存储在HDFS上，用双引号括起路径，以hdfs://开头，例如"hdfs://ip:port/xx/xx"。
-      # 如果文件存储在本地，用双引号括起路径，以file://开头，例如"file:///tmp/xx.orc"。
+      # 指定 ORC 文件的路径。
+      # 如果文件存储在 HDFS 上，用双引号括起路径，以 hdfs://开头，例如"hdfs://ip:port/xx/xx"。
+      # 如果文件存储在本地，用双引号括起路径，以 file://开头，例如"file:///tmp/xx.orc"。
       path: "hdfs://192.168.*.*:9000/data/vertex_player.orc"
 
-      # 在fields里指定ORC文件中key名称，其对应的value会作为Nebula Graph中指定属性的数据源。
+      # 在 fields 里指定 ORC 文件中 key 名称，其对应的 value 会作为 Nebula Graph 中指定属性的数据源。
       # 如果需要指定多个值，用英文逗号（,）隔开。
       fields: [age,name]
 
-      # 指定Nebula Graph中定义的属性名称。
-      # fields与nebula.fields的顺序必须一一对应。
+      # 指定 Nebula Graph 中定义的属性名称。
+      # fields 与 nebula.fields 的顺序必须一一对应。
       nebula.fields: [age, name]
 
-      # 指定一个列作为VID的源。
-      # vertex的值必须与ORC文件中的字段保持一致。
-      # 目前，Nebula Graph {{nebula.release}}仅支持字符串或整数类型的VID。
+      # 指定一个列作为 VID 的源。
+      # vertex 的值必须与 ORC 文件中的字段保持一致。
+      # 目前，Nebula Graph {{nebula.release}}仅支持字符串或整数类型的 VID。
       vertex: {
         field:id
       }
 
-      # 指定单批次写入Nebula Graph的最大点数量。
+      # 指定单批次写入 Nebula Graph 的最大点数量。
       batch: 256
 
-      # 指定Spark分片数量。
+      # 指定 Spark 分片数量。
       partition: 32
     }
 
-    # 设置Tag team相关信息。
+    # 设置 Tag team 相关信息。
     {
-      # 指定Nebula Graph中定义的Tag名称。
+      # 指定 Nebula Graph 中定义的 Tag 名称。
       name: team
       type: {
-        # 指定数据源，使用ORC。
+        # 指定数据源，使用 ORC。
         source: orc
 
-        # 指定如何将点数据导入Nebula Graph：Client或SST。
+        # 指定如何将点数据导入 Nebula Graph：Client 或 SST。
         sink: client
       }
 
-      # 指定ORC文件的路径。
-      # 如果文件存储在HDFS上，用双引号括起路径，以hdfs://开头，例如"hdfs://ip:port/xx/xx"。
-      # 如果文件存储在本地，用双引号括起路径，以file://开头，例如"file:///tmp/xx.orc"。
+      # 指定 ORC 文件的路径。
+      # 如果文件存储在 HDFS 上，用双引号括起路径，以 hdfs://开头，例如"hdfs://ip:port/xx/xx"。
+      # 如果文件存储在本地，用双引号括起路径，以 file://开头，例如"file:///tmp/xx.orc"。
       path: "hdfs://192.168.*.*:9000/data/vertex_team.orc"
 
-      # 在fields里指定ORC文件中key名称，其对应的value会作为Nebula Graph中指定属性的数据源。
+      # 在 fields 里指定 ORC 文件中 key 名称，其对应的 value 会作为 Nebula Graph 中指定属性的数据源。
       # 如果需要指定多个值，用英文逗号（,）隔开。
       fields: [name]
 
-      # 指定Nebula Graph中定义的属性名称。
-      # fields与nebula.fields的顺序必须一一对应。
+      # 指定 Nebula Graph 中定义的属性名称。
+      # fields 与 nebula.fields 的顺序必须一一对应。
       nebula.fields: [name]
 
-      # 指定一个列作为VID的源。
-      # vertex的值必须与ORC文件中的字段保持一致。
-      # 目前，Nebula Graph {{nebula.release}}仅支持字符串或整数类型的VID。
+      # 指定一个列作为 VID 的源。
+      # vertex 的值必须与 ORC 文件中的字段保持一致。
+      # 目前，Nebula Graph {{nebula.release}}仅支持字符串或整数类型的 VID。
       vertex: {
         field:id
       }
 
-
-      # 指定单批次写入Nebula Graph的最大点数量。
+      # 指定单批次写入 Nebula Graph 的最大点数量。
       batch: 256
 
-      # 指定Spark分片数量。
+      # 指定 Spark 分片数量。
       partition: 32
     }
 
-
     # 如果需要添加更多点，请参考前面的配置进行添加。
   ]
   # 处理边
   edges: [
-    # 设置Edge type follow相关信息。
+    # 设置 Edge type follow 相关信息。
     {
-      # 指定Nebula Graph中定义的Edge type名称。
+      # 指定 Nebula Graph 中定义的 Edge type 名称。
       name: follow
       type: {
-        # 指定数据源，使用ORC。
+        # 指定数据源，使用 ORC。
         source: orc
 
-        # 指定如何将点数据导入Nebula Graph：Client或SST。
+        # 指定如何将点数据导入 Nebula Graph：Client 或 SST。
         sink: client
       }
 
-      # 指定ORC文件的路径。
-      # 如果文件存储在HDFS上，用双引号括起路径，以hdfs://开头，例如"hdfs://ip:port/xx/xx"。
-      # 如果文件存储在本地，用双引号括起路径，以file://开头，例如"file:///tmp/xx.orc"。
+      # 指定 ORC 文件的路径。
+      # 如果文件存储在 HDFS 上，用双引号括起路径，以 hdfs://开头，例如"hdfs://ip:port/xx/xx"。
+      # 如果文件存储在本地，用双引号括起路径，以 file://开头，例如"file:///tmp/xx.orc"。
       path: "hdfs://192.168.*.*:9000/data/edge_follow.orc"
 
-      # 在fields里指定ORC文件中key名称，其对应的value会作为Nebula Graph中指定属性的数据源。
+      # 在 fields 里指定 ORC 文件中 key 名称，其对应的 value 会作为 Nebula Graph 中指定属性的数据源。
       # 如果需要指定多个值，用英文逗号（,）隔开。
       fields: [degree]
 
-      # 指定Nebula Graph中定义的属性名称。
-      # fields与nebula.fields的顺序必须一一对应。
+      # 指定 Nebula Graph 中定义的属性名称。
+      # fields 与 nebula.fields 的顺序必须一一对应。
       nebula.fields: [degree]
 
       # 指定一个列作为起始点和目的点的源。
-      # vertex的值必须与ORC文件中的字段保持一致。
-      # 目前，Nebula Graph {{nebula.release}}仅支持字符串或整数类型的VID。
+      # vertex 的值必须与 ORC 文件中的字段保持一致。
+      # 目前，Nebula Graph {{nebula.release}}仅支持字符串或整数类型的 VID。
       source: {
         field: src
       }
@@ -270,45 +268,44 @@
         field: dst
       }
 
-
-      # 指定一个列作为rank的源(可选)。
+      # 指定一个列作为 rank 的源（可选）。
       #ranking: rank
 
-      # 指定单批次写入Nebula Graph的最大边数量。
+      # 指定单批次写入 Nebula Graph 的最大边数量。
       batch: 256
 
-      # 指定Spark分片数量。
+      # 指定 Spark 分片数量。
       partition: 32
     }
 
-    # 设置Edge type serve相关信息。
+    # 设置 Edge type serve 相关信息。
     {
-      # 指定Nebula Graph中定义的Edge type名称。
+      # 指定 Nebula Graph 中定义的 Edge type 名称。
       name: serve
       type: {
-        # 指定数据源，使用ORC。
+        # 指定数据源，使用 ORC。
         source: orc
 
-        # 指定如何将点数据导入Nebula Graph：Client或SST。
+        # 指定如何将点数据导入 Nebula Graph：Client 或 SST。
         sink: client
       }
 
-      # 指定ORC文件的路径。
-      # 如果文件存储在HDFS上，用双引号括起路径，以hdfs://开头，例如"hdfs://ip:port/xx/xx"。
-      # 如果文件存储在本地，用双引号括起路径，以file://开头，例如"file:///tmp/xx.orc"。
+      # 指定 ORC 文件的路径。
+      # 如果文件存储在 HDFS 上，用双引号括起路径，以 hdfs://开头，例如"hdfs://ip:port/xx/xx"。
+      # 如果文件存储在本地，用双引号括起路径，以 file://开头，例如"file:///tmp/xx.orc"。
       path: "hdfs://192.168.*.*:9000/data/edge_serve.orc"
 
-      # 在fields里指定ORC文件中key名称，其对应的value会作为Nebula Graph中指定属性的数据源。
+      # 在 fields 里指定 ORC 文件中 key 名称，其对应的 value 会作为 Nebula Graph 中指定属性的数据源。
       # 如果需要指定多个值，用英文逗号（,）隔开。
       fields: [start_year,end_year]
 
-      # 指定Nebula Graph中定义的属性名称。
-      # fields与nebula.fields的顺序必须一一对应。
+      # 指定 Nebula Graph 中定义的属性名称。
+      # fields 与 nebula.fields 的顺序必须一一对应。
       nebula.fields: [start_year, end_year]
 
       # 指定一个列作为起始点和目的点的源。
-      # vertex的值必须与ORC文件中的字段保持一致。
-      # 目前，Nebula Graph {{nebula.release}}仅支持字符串或整数类型的VID。
+      # vertex 的值必须与 ORC 文件中的字段保持一致。
+      # 目前，Nebula Graph {{nebula.release}}仅支持字符串或整数类型的 VID。
       source: {
         field: src
       }
@@ -316,15 +313,13 @@
         field: dst
       }
 
-
-      # 指定一个列作为rank的源(可选)。
+      # 指定一个列作为 rank 的源（可选）。
       #ranking: _c5
 
-
-      # 指定单批次写入Nebula Graph的最大边数量。
+      # 指定单批次写入 Nebula Graph 的最大边数量。
       batch: 256
 
-      # 指定Spark分片数量。
+      # 指定 Spark 分片数量。
       partition: 32
     }
 
@@ -333,9 +328,9 @@
 }
 ```
 
-### 步骤 4：向Nebula Graph导入数据
+### 步骤 4：向 Nebula Graph 导入数据
 
-运行如下命令将ORC文件数据导入到Nebula Graph中。关于参数的说明，请参见[导入命令参数](../parameter-reference/ex-ug-para-import-command.md)。
+运行如下命令将 ORC 文件数据导入到 Nebula Graph 中。关于参数的说明，请参见 [导入命令参数](../parameter-reference/ex-ug-para-import-command.md)。
 
 ```bash
 ${SPARK_HOME}/bin/spark-submit --master "local" --class com.vesoft.nebula.exchange.Exchange <nebula-exchange-{{exchange.release}}.jar_path> -c <orc_application.conf_path> 
@@ -343,7 +338,7 @@ ${SPARK_HOME}/bin/spark-submit --master "local" --class com.vesoft.nebula.exchan
 
 !!! note
 
-    JAR包有两种获取方式：[自行编译](../ex-ug-compile.md)或者从maven仓库下载。
+    JAR 包有两种获取方式：[自行编译](../ex-ug-compile.md) 或者从 maven 仓库下载。
 
 示例：
 
@@ -355,14 +350,14 @@ ${SPARK_HOME}/bin/spark-submit  --master "local" --class com.vesoft.nebula.excha
 
 ### 步骤 5：（可选）验证数据
 
-用户可以在Nebula Graph客户端（例如Nebula Graph Studio）中执行查询语句，确认数据是否已导入。例如：
+用户可以在 Nebula Graph 客户端（例如 Nebula Graph Studio）中执行查询语句，确认数据是否已导入。例如：
 
 ```ngql
 GO FROM "player100" OVER follow;
 ```
 
-用户也可以使用命令[`SHOW STATS`](../../3.ngql-guide/7.general-query-statements/6.show/14.show-stats.md)查看统计数据。
+用户也可以使用命令 [`SHOW STATS`](../../3.ngql-guide/7.general-query-statements/6.show/14.show-stats.md) 查看统计数据。
 
-### 步骤 6：（如有）在Nebula Graph中重建索引
+### 步骤 6：（如有）在 Nebula Graph 中重建索引
 
-导入数据后，用户可以在Nebula Graph中重新创建并重建索引。详情请参见[索引介绍](../../3.ngql-guide/14.native-index-statements/README.md)。
+导入数据后，用户可以在 Nebula Graph 中重新创建并重建索引。详情请参见 [索引介绍](../../3.ngql-guide/14.native-index-statements/README.md)。
diff --git a/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-parquet.md b/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-parquet.md
index bd8b577aa7b..cff78c5cb0f 100644
--- a/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-parquet.md
+++ b/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-parquet.md
@@ -1,16 +1,16 @@
-# 导入Parquet文件数据
+# 导入 Parquet 文件数据
 
-本文以一个示例说明如何使用Exchange将存储在HDFS或本地的Parquet文件数据导入Nebula Graph。
+本文以一个示例说明如何使用 Exchange 将存储在 HDFS 或本地的 Parquet 文件数据导入 Nebula Graph。
 
-如果要向Nebula Graph导入本地Parquet文件，请参见[Nebula Importer](https://github.com/vesoft-inc/nebula-importer "Click to go to GitHub")。
+如果要向 Nebula Graph 导入本地 Parquet 文件，请参见 [Nebula Importer](https://github.com/vesoft-inc/nebula-importer "Click to go to GitHub")。
 
 ## 数据集
 
-本文以[basketballplayer数据集](https://docs-cdn.nebula-graph.com.cn/dataset/dataset.zip)为例。
+本文以 [basketballplayer 数据集](https://docs-cdn.nebula-graph.com.cn/dataset/dataset.zip) 为例。
 
 ## 环境配置
 
-本文示例在MacOS下完成，以下是相关的环境配置信息：
+本文示例在 MacOS 下完成，以下是相关的环境配置信息：
 
 - 硬件规格：
   - CPU：1.7 GHz Quad-Core Intel Core i7
@@ -20,35 +20,35 @@
 
 - Hadoop：2.9.2 伪分布式部署
 
-- Nebula Graph：{{nebula.release}}。使用[Docker Compose部署](../../4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/3.deploy-nebula-graph-with-docker-compose.md)。
+- Nebula Graph：{{nebula.release}}。使用 [Docker Compose 部署](../../4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/3.deploy-nebula-graph-with-docker-compose.md)。
 
 ## 前提条件
 
 开始导入数据之前，用户需要确认以下信息：
 
-- 已经[安装部署Nebula Graph](../../4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/2.install-nebula-graph-by-rpm-or-deb.md)并获取如下信息：
+- 已经 [安装部署 Nebula Graph](../../4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/2.install-nebula-graph-by-rpm-or-deb.md) 并获取如下信息：
 
-  - Graph服务和Meta服务的的IP地址和端口。
+  - Graph 服务和 Meta 服务的的 IP 地址和端口。
 
-  - 拥有Nebula Graph写权限的用户名和密码。
+  - 拥有 Nebula Graph 写权限的用户名和密码。
 
-- 已经编译Exchange。详情请参见[编译Exchange](../ex-ug-compile.md)。本示例中使用Exchange {{exchange.release}}。
+- 已经编译 Exchange。详情请参见 [编译 Exchange](../ex-ug-compile.md)。本示例中使用 Exchange {{exchange.release}}。
 
-- 已经安装Spark。
+- 已经安装 Spark。
 
-- 了解Nebula Graph中创建Schema的信息，包括Tag和Edge type的名称、属性等。
+- 了解 Nebula Graph 中创建 Schema 的信息，包括 Tag 和 Edge type 的名称、属性等。
 
-- 如果文件存储在HDFS上，需要确认Hadoop服务运行正常。
+- 如果文件存储在 HDFS 上，需要确认 Hadoop 服务运行正常。
 
-- 如果文件存储在本地且Nebula Graph是集群架构，需要在集群每台机器本地相同目录下放置文件。
+- 如果文件存储在本地且 Nebula Graph 是集群架构，需要在集群每台机器本地相同目录下放置文件。
 
 ## 操作步骤
 
-### 步骤 1：在Nebula Graph中创建Schema
+### 步骤 1：在 Nebula Graph 中创建 Schema
 
-分析Parquet文件中的数据，按以下步骤在Nebula Graph中创建Schema：
+分析 Parquet 文件中的数据，按以下步骤在 Nebula Graph 中创建 Schema：
 
-1. 确认Schema要素。Nebula Graph中的Schema要素如下表所示。
+1. 确认 Schema 要素。Nebula Graph 中的 Schema 要素如下表所示。
 
     | 要素  | 名称 | 属性 |
     | :--- | :--- | :--- |
@@ -57,7 +57,7 @@
     | Edge Type | `follow` | `degree int` |
     | Edge Type | `serve` | `start_year int, end_year int` |
 
-2. 使用Nebula Console创建一个图空间**basketballplayer**，并创建一个Schema，如下所示。
+2. 使用 Nebula Console 创建一个图空间** basketballplayer**，并创建一个 Schema，如下所示。
 
     ```ngql
     ## 创建图空间
@@ -66,39 +66,39 @@
             replica_factor = 1, \
             vid_type = FIXED_STRING(30));
     
-    ## 选择图空间basketballplayer
+    ## 选择图空间 basketballplayer
     nebula> USE basketballplayer;
     
-    ## 创建Tag player
+    ## 创建 Tag player
     nebula> CREATE TAG player(name string, age int);
     
-    ## 创建Tag team
+    ## 创建 Tag team
     nebula> CREATE TAG team(name string);
     
-    ## 创建Edge type follow
+    ## 创建 Edge type follow
     nebula> CREATE EDGE follow(degree int);
 
-    ## 创建Edge type serve
+    ## 创建 Edge type serve
     nebula> CREATE EDGE serve(start_year int, end_year int);
     ```
 
-更多信息，请参见[快速开始](../../2.quick-start/1.quick-start-workflow.md)。
+更多信息，请参见 [快速开始](../../2.quick-start/1.quick-start-workflow.md)。
 
-### 步骤 2：处理Parquet文件
+### 步骤 2：处理 Parquet 文件
 
 确认以下信息：
 
-1. 处理Parquet文件以满足Schema的要求。
+1. 处理 Parquet 文件以满足 Schema 的要求。
 
-2. 获取Parquet文件存储路径。
+2. 获取 Parquet 文件存储路径。
 
 ### 步骤 3：修改配置文件
 
-编译Exchange后，复制`target/classes/application.conf`文件设置Parquet数据源相关的配置。在本示例中，复制的文件名为`parquet_application.conf`。各个配置项的详细说明请参见[配置说明](../parameter-reference/ex-ug-parameter.md)。
+编译 Exchange 后，复制`target/classes/application.conf`文件设置 Parquet 数据源相关的配置。在本示例中，复制的文件名为`parquet_application.conf`。各个配置项的详细说明请参见 [配置说明](../parameter-reference/ex-ug-parameter.md)。
 
 ```conf
 {
-  # Spark相关配置
+  # Spark 相关配置
   spark: {
     app: {
       name: Nebula Exchange {{exchange.release}}
@@ -116,17 +116,17 @@
     }
   }
 
-  # Nebula Graph相关配置
+  # Nebula Graph 相关配置
   nebula: {
     address:{
-      # 指定Graph服务和所有Meta服务的IP地址和端口。
+      # 指定 Graph 服务和所有 Meta 服务的 IP 地址和端口。
       # 如果有多台服务器，地址之间用英文逗号（,）分隔。
-      # 格式: "ip1:port","ip2:port","ip3:port"
+      # 格式："ip1:port","ip2:port","ip3:port"
       graph:["127.0.0.1:9669"]
       meta:["127.0.0.1:9559"]
     }
 
-    # 指定拥有Nebula Graph写权限的用户名和密码。
+    # 指定拥有 Nebula Graph 写权限的用户名和密码。
     user: root
     pswd: nebula
 
@@ -151,118 +151,116 @@
 
   # 处理点
   tags: [
-    # 设置Tag player相关信息。
+    # 设置 Tag player 相关信息。
     {
-      # 指定Nebula Graph中定义的Tag名称。
+      # 指定 Nebula Graph 中定义的 Tag 名称。
       name: player
       type: {
-        # 指定数据源，使用Parquet。
+        # 指定数据源，使用 Parquet。
         source: parquet
 
-        # 指定如何将点数据导入Nebula Graph：Client或SST。
+        # 指定如何将点数据导入 Nebula Graph：Client 或 SST。
         sink: client
       }
 
-      # 指定Parquet文件的路径。
-      # 如果文件存储在HDFS上，用双引号括起路径，以hdfs://开头，例如"hdfs://ip:port/xx/xx"。
-      # 如果文件存储在本地，用双引号括起路径，以file://开头，例如"file:///tmp/xx.csv"。
+      # 指定 Parquet 文件的路径。
+      # 如果文件存储在 HDFS 上，用双引号括起路径，以 hdfs://开头，例如"hdfs://ip:port/xx/xx"。
+      # 如果文件存储在本地，用双引号括起路径，以 file://开头，例如"file:///tmp/xx.csv"。
       path: "hdfs://192.168.11.139000/data/vertex_player.parquet"
 
-      # 在fields里指定Parquet文件中key名称，其对应的value会作为Nebula Graph中指定属性的数据源。
+      # 在 fields 里指定 Parquet 文件中 key 名称，其对应的 value 会作为 Nebula Graph 中指定属性的数据源。
       # 如果需要指定多个值，用英文逗号（,）隔开。
       fields: [age,name]
 
-      # 指定Nebula Graph中定义的属性名称。
-      # fields与nebula.fields的顺序必须一一对应。
+      # 指定 Nebula Graph 中定义的属性名称。
+      # fields 与 nebula.fields 的顺序必须一一对应。
       nebula.fields: [age, name]
 
-      # 指定一个列作为VID的源。
-      # vertex的值必须与Parquet文件中的字段保持一致。
-      # 目前，Nebula Graph {{nebula.release}}仅支持字符串或整数类型的VID。
+      # 指定一个列作为 VID 的源。
+      # vertex 的值必须与 Parquet 文件中的字段保持一致。
+      # 目前，Nebula Graph {{nebula.release}}仅支持字符串或整数类型的 VID。
       vertex: {
         field:id
       }
 
-      # 指定单批次写入Nebula Graph的最大点数量。
+      # 指定单批次写入 Nebula Graph 的最大点数量。
       batch: 256
 
-      # 指定Spark分片数量。
+      # 指定 Spark 分片数量。
       partition: 32
     }
 
-    # 设置Tag team相关信息。
+    # 设置 Tag team 相关信息。
     {
-      # 指定Nebula Graph中定义的Tag名称。
+      # 指定 Nebula Graph 中定义的 Tag 名称。
       name: team
       type: {
-        # 指定数据源，使用Parquet。
+        # 指定数据源，使用 Parquet。
         source: parquet
 
-        # 指定如何将点数据导入Nebula Graph：Client或SST。
+        # 指定如何将点数据导入 Nebula Graph：Client 或 SST。
         sink: client
       }
 
-      # 指定Parquet文件的路径。
-      # 如果文件存储在HDFS上，用双引号括起路径，以hdfs://开头，例如"hdfs://ip:port/xx/xx"。
-      # 如果文件存储在本地，用双引号括起路径，以file://开头，例如"file:///tmp/xx.csv"。
+      # 指定 Parquet 文件的路径。
+      # 如果文件存储在 HDFS 上，用双引号括起路径，以 hdfs://开头，例如"hdfs://ip:port/xx/xx"。
+      # 如果文件存储在本地，用双引号括起路径，以 file://开头，例如"file:///tmp/xx.csv"。
       path: "hdfs://192.168.11.13:9000/data/vertex_team.parquet"
 
-      # 在fields里指定Parquet文件中key名称，其对应的value会作为Nebula Graph中指定属性的数据源。
+      # 在 fields 里指定 Parquet 文件中 key 名称，其对应的 value 会作为 Nebula Graph 中指定属性的数据源。
       # 如果需要指定多个值，用英文逗号（,）隔开。
       fields: [name]
 
-      # 指定Nebula Graph中定义的属性名称。
-      # fields与nebula.fields的顺序必须一一对应。
+      # 指定 Nebula Graph 中定义的属性名称。
+      # fields 与 nebula.fields 的顺序必须一一对应。
       nebula.fields: [name]
 
-      # 指定一个列作为VID的源。
-      # vertex的值必须与Parquet文件中的字段保持一致。
-      # 目前，Nebula Graph {{nebula.release}}仅支持字符串或整数类型的VID。
+      # 指定一个列作为 VID 的源。
+      # vertex 的值必须与 Parquet 文件中的字段保持一致。
+      # 目前，Nebula Graph {{nebula.release}}仅支持字符串或整数类型的 VID。
       vertex: {
         field:id
       }
 
-
-      # 指定单批次写入Nebula Graph的最大点数量。
+      # 指定单批次写入 Nebula Graph 的最大点数量。
       batch: 256
 
-      # 指定Spark分片数量。
+      # 指定 Spark 分片数量。
       partition: 32
     }
 
-
     # 如果需要添加更多点，请参考前面的配置进行添加。
   ]
   # 处理边
   edges: [
-    # 设置Edge type follow相关信息。
+    # 设置 Edge type follow 相关信息。
     {
-      # 指定Nebula Graph中定义的Edge type名称。
+      # 指定 Nebula Graph 中定义的 Edge type 名称。
       name: follow
       type: {
-        # 指定数据源，使用Parquet。
+        # 指定数据源，使用 Parquet。
         source: parquet
 
-        # 指定如何将点数据导入Nebula Graph：Client或SST。
+        # 指定如何将点数据导入 Nebula Graph：Client 或 SST。
         sink: client
       }
 
-      # 指定Parquet文件的路径。
-      # 如果文件存储在HDFS上，用双引号括起路径，以hdfs://开头，例如"hdfs://ip:port/xx/xx"。
-      # 如果文件存储在本地，用双引号括起路径，以file://开头，例如"file:///tmp/xx.csv"。
+      # 指定 Parquet 文件的路径。
+      # 如果文件存储在 HDFS 上，用双引号括起路径，以 hdfs://开头，例如"hdfs://ip:port/xx/xx"。
+      # 如果文件存储在本地，用双引号括起路径，以 file://开头，例如"file:///tmp/xx.csv"。
       path: "hdfs://192.168.11.13:9000/data/edge_follow.parquet"
 
-      # 在fields里指定Parquet文件中key名称，其对应的value会作为Nebula Graph中指定属性的数据源。
+      # 在 fields 里指定 Parquet 文件中 key 名称，其对应的 value 会作为 Nebula Graph 中指定属性的数据源。
       # 如果需要指定多个值，用英文逗号（,）隔开。
       fields: [degree]
 
-      # 指定Nebula Graph中定义的属性名称。
-      # fields与nebula.fields的顺序必须一一对应。
+      # 指定 Nebula Graph 中定义的属性名称。
+      # fields 与 nebula.fields 的顺序必须一一对应。
       nebula.fields: [degree]
 
       # 指定一个列作为起始点和目的点的源。
-      # vertex的值必须与Parquet文件中的字段保持一致。
-      # 目前，Nebula Graph {{nebula.release}}仅支持字符串或整数类型的VID。
+      # vertex 的值必须与 Parquet 文件中的字段保持一致。
+      # 目前，Nebula Graph {{nebula.release}}仅支持字符串或整数类型的 VID。
       source: {
         field: src
       }
@@ -270,45 +268,44 @@
         field: dst
       }
 
-
-      # 指定一个列作为rank的源(可选)。
+      # 指定一个列作为 rank 的源（可选）。
       #ranking: rank
 
-      # 指定单批次写入Nebula Graph的最大边数量。
+      # 指定单批次写入 Nebula Graph 的最大边数量。
       batch: 256
 
-      # 指定Spark分片数量。
+      # 指定 Spark 分片数量。
       partition: 32
     }
 
-    # 设置Edge type serve相关信息。
+    # 设置 Edge type serve 相关信息。
     {
-      # 指定Nebula Graph中定义的Edge type名称。
+      # 指定 Nebula Graph 中定义的 Edge type 名称。
       name: serve
       type: {
-        # 指定数据源，使用Parquet。
+        # 指定数据源，使用 Parquet。
         source: parquet
 
-        # 指定如何将点数据导入Nebula Graph：Client或SST。
+        # 指定如何将点数据导入 Nebula Graph：Client 或 SST。
         sink: client
       }
 
-      # 指定Parquet文件的路径。
-      # 如果文件存储在HDFS上，用双引号括起路径，以hdfs://开头，例如"hdfs://ip:port/xx/xx"。
-      # 如果文件存储在本地，用双引号括起路径，以file://开头，例如"file:///tmp/xx.csv"。
+      # 指定 Parquet 文件的路径。
+      # 如果文件存储在 HDFS 上，用双引号括起路径，以 hdfs://开头，例如"hdfs://ip:port/xx/xx"。
+      # 如果文件存储在本地，用双引号括起路径，以 file://开头，例如"file:///tmp/xx.csv"。
       path: "hdfs://192.168.11.13:9000/data/edge_serve.parquet"
 
-      # 在fields里指定Parquet文件中key名称，其对应的value会作为Nebula Graph中指定属性的数据源。
+      # 在 fields 里指定 Parquet 文件中 key 名称，其对应的 value 会作为 Nebula Graph 中指定属性的数据源。
       # 如果需要指定多个值，用英文逗号（,）隔开。
       fields: [start_year,end_year]
 
-      # 指定Nebula Graph中定义的属性名称。
-      # fields与nebula.fields的顺序必须一一对应。
+      # 指定 Nebula Graph 中定义的属性名称。
+      # fields 与 nebula.fields 的顺序必须一一对应。
       nebula.fields: [start_year, end_year]
 
       # 指定一个列作为起始点和目的点的源。
-      # vertex的值必须与Parquet文件中的字段保持一致。
-      # 目前，Nebula Graph {{nebula.release}}仅支持字符串或整数类型的VID。
+      # vertex 的值必须与 Parquet 文件中的字段保持一致。
+      # 目前，Nebula Graph {{nebula.release}}仅支持字符串或整数类型的 VID。
       source: {
         field: src
       }
@@ -316,15 +313,13 @@
         field: dst
       }
 
-
-      # 指定一个列作为rank的源(可选)。
+      # 指定一个列作为 rank 的源（可选）。
       #ranking: _c5
 
-
-      # 指定单批次写入Nebula Graph的最大边数量。
+      # 指定单批次写入 Nebula Graph 的最大边数量。
       batch: 256
 
-      # 指定Spark分片数量。
+      # 指定 Spark 分片数量。
       partition: 32
     }
 
@@ -333,9 +328,9 @@
 }
 ```
 
-### 步骤 4：向Nebula Graph导入数据
+### 步骤 4：向 Nebula Graph 导入数据
 
-运行如下命令将Parquet文件数据导入到Nebula Graph中。关于参数的说明，请参见[导入命令参数](../parameter-reference/ex-ug-para-import-command.md)。
+运行如下命令将 Parquet 文件数据导入到 Nebula Graph 中。关于参数的说明，请参见 [导入命令参数](../parameter-reference/ex-ug-para-import-command.md)。
 
 ```bash
 ${SPARK_HOME}/bin/spark-submit --master "local" --class com.vesoft.nebula.exchange.Exchange <nebula-exchange-{{exchange.release}}.jar_path> -c <parquet_application.conf_path> 
@@ -343,7 +338,7 @@ ${SPARK_HOME}/bin/spark-submit --master "local" --class com.vesoft.nebula.exchan
 
 !!! note
 
-    JAR包有两种获取方式：[自行编译](../ex-ug-compile.md)或者从maven仓库下载。
+    JAR 包有两种获取方式：[自行编译](../ex-ug-compile.md) 或者从 maven 仓库下载。
 
 示例：
 
@@ -355,14 +350,14 @@ ${SPARK_HOME}/bin/spark-submit  --master "local" --class com.vesoft.nebula.excha
 
 ### 步骤 5：（可选）验证数据
 
-用户可以在Nebula Graph客户端（例如Nebula Graph Studio）中执行查询语句，确认数据是否已导入。例如：
+用户可以在 Nebula Graph 客户端（例如 Nebula Graph Studio）中执行查询语句，确认数据是否已导入。例如：
 
 ```ngql
 GO FROM "player100" OVER follow;
 ```
 
-用户也可以使用命令[`SHOW STATS`](../../3.ngql-guide/7.general-query-statements/6.show/14.show-stats.md)查看统计数据。
+用户也可以使用命令 [`SHOW STATS`](../../3.ngql-guide/7.general-query-statements/6.show/14.show-stats.md) 查看统计数据。
 
-### 步骤 6：（如有）在Nebula Graph中重建索引
+### 步骤 6：（如有）在 Nebula Graph 中重建索引
 
-导入数据后，用户可以在Nebula Graph中重新创建并重建索引。详情请参见[索引介绍](../../3.ngql-guide/14.native-index-statements/README.md)。
+导入数据后，用户可以在 Nebula Graph 中重新创建并重建索引。详情请参见 [索引介绍](../../3.ngql-guide/14.native-index-statements/README.md)。
diff --git a/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-pulsar.md b/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-pulsar.md
index c9697a6d6cf..502b3a66284 100644
--- a/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-pulsar.md
+++ b/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-pulsar.md
@@ -1,10 +1,10 @@
-# 导入Pulsar数据
+# 导入 Pulsar 数据
 
-本文简单说明如何使用Exchange将存储在Pulsar上的数据导入Nebula Graph。
+本文简单说明如何使用 Exchange 将存储在 Pulsar 上的数据导入 Nebula Graph。
 
 ## 环境配置
 
-本文示例在MacOS下完成，以下是相关的环境配置信息：
+本文示例在 MacOS 下完成，以下是相关的环境配置信息：
 
 - 硬件规格：
   - CPU：1.7 GHz Quad-Core Intel Core i7
@@ -12,33 +12,33 @@
 
 - Spark：2.4.7，单机版
 
-- Nebula Graph：{{nebula.release}}。使用[Docker Compose部署](../../4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/3.deploy-nebula-graph-with-docker-compose.md)。
+- Nebula Graph：{{nebula.release}}。使用 [Docker Compose 部署](../../4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/3.deploy-nebula-graph-with-docker-compose.md)。
 
 ## 前提条件
 
 开始导入数据之前，用户需要确认以下信息：
 
-- 已经[安装部署Nebula Graph](../../4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/2.install-nebula-graph-by-rpm-or-deb.md)并获取如下信息：
+- 已经 [安装部署 Nebula Graph](../../4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/2.install-nebula-graph-by-rpm-or-deb.md) 并获取如下信息：
 
-  - Graph服务和Meta服务的的IP地址和端口。
+  - Graph 服务和 Meta 服务的的 IP 地址和端口。
 
-  - 拥有Nebula Graph写权限的用户名和密码。
+  - 拥有 Nebula Graph 写权限的用户名和密码。
 
-- 已经编译Exchange。详情请参见[编译Exchange](../ex-ug-compile.md)。本示例中使用Exchange {{exchange.release}}。
+- 已经编译 Exchange。详情请参见 [编译 Exchange](../ex-ug-compile.md)。本示例中使用 Exchange {{exchange.release}}。
 
-- 已经安装Spark。
+- 已经安装 Spark。
 
-- 了解Nebula Graph中创建Schema的信息，包括Tag和Edge type的名称、属性等。
+- 了解 Nebula Graph 中创建 Schema 的信息，包括 Tag 和 Edge type 的名称、属性等。
 
-- 已经安装并开启Pulsar服务。
+- 已经安装并开启 Pulsar 服务。
 
 ## 操作步骤
 
-### 步骤 1：在Nebula Graph中创建Schema
+### 步骤 1：在 Nebula Graph 中创建 Schema
 
-分析数据，按以下步骤在Nebula Graph中创建Schema：
+分析数据，按以下步骤在 Nebula Graph 中创建 Schema：
 
-1. 确认Schema要素。Nebula Graph中的Schema要素如下表所示。
+1. 确认 Schema 要素。Nebula Graph 中的 Schema 要素如下表所示。
 
     | 要素  | 名称 | 属性 |
     | :--- | :--- | :--- |
@@ -47,7 +47,7 @@
     | Edge Type | `follow` | `degree int` |
     | Edge Type | `serve` | `start_year int, end_year int` |
 
-2. 在Nebula Graph中创建一个图空间**basketballplayer**，并创建一个Schema，如下所示。
+2. 在 Nebula Graph 中创建一个图空间** basketballplayer**，并创建一个 Schema，如下所示。
 
     ```ngql
     ## 创建图空间
@@ -56,31 +56,31 @@
             replica_factor = 1, \
             vid_type = FIXED_STRING(30));
     
-    ## 选择图空间basketballplayer
+    ## 选择图空间 basketballplayer
     nebula> USE basketballplayer;
     
-    ## 创建Tag player
+    ## 创建 Tag player
     nebula> CREATE TAG player(name string, age int);
     
-    ## 创建Tag team
+    ## 创建 Tag team
     nebula> CREATE TAG team(name string);
     
-    ## 创建Edge type follow
+    ## 创建 Edge type follow
     nebula> CREATE EDGE follow(degree int);
 
-    ## 创建Edge type serve
+    ## 创建 Edge type serve
     nebula> CREATE EDGE serve(start_year int, end_year int);
     ```
 
-更多信息，请参见[快速开始](../../2.quick-start/1.quick-start-workflow.md)。
+更多信息，请参见 [快速开始](../../2.quick-start/1.quick-start-workflow.md)。
 
 ### 步骤 2：修改配置文件
 
-编译Exchange后，复制`target/classes/application.conf`文件设置Pulsar数据源相关的配置。在本示例中，复制的文件名为`pulsar_application.conf`。各个配置项的详细说明请参见[配置说明](../parameter-reference/ex-ug-parameter.md)。
+编译 Exchange 后，复制`target/classes/application.conf`文件设置 Pulsar 数据源相关的配置。在本示例中，复制的文件名为`pulsar_application.conf`。各个配置项的详细说明请参见 [配置说明](../parameter-reference/ex-ug-parameter.md)。
 
 ```conf
 {
-  # Spark相关配置
+  # Spark 相关配置
   spark: {
     app: {
       name: Nebula Exchange {{exchange.release}}
@@ -94,20 +94,19 @@
     }
   }
 
-
-  # Nebula Graph相关配置
+  # Nebula Graph 相关配置
   nebula: {
     address:{
-      # 以下为Nebula Graph的Graph服务和Meta服务所在机器的IP地址及端口。
+      # 以下为 Nebula Graph 的 Graph 服务和 Meta 服务所在机器的 IP 地址及端口。
       # 如果有多个地址，格式为 "ip1:port","ip2:port","ip3:port"。
       # 不同地址之间以英文逗号 (,) 隔开。
       graph:["127.0.0.1:9669"]
       meta:["127.0.0.1:9559"]
     }
-    # 填写的账号必须拥有Nebula Graph相应图空间的写数据权限。
+    # 填写的账号必须拥有 Nebula Graph 相应图空间的写数据权限。
     user: root
     pswd: nebula
-    # 填写Nebula Graph中需要写入数据的图空间名称。
+    # 填写 Nebula Graph 中需要写入数据的图空间名称。
     space: basketballplayer
     connection {
       timeout: 3000
@@ -127,37 +126,36 @@
   }
   # 处理点
   tags: [
-    # 设置Tag player相关信息。
+    # 设置 Tag player 相关信息。
     {
-      # Nebula Graph中对应的Tag 名称。
+      # Nebula Graph 中对应的 Tag 名称。
       name: player
       type: {
-        # 指定数据源文件格式，设置为Pulsar。
+        # 指定数据源文件格式，设置为 Pulsar。
         source: pulsar
-        # 指定如何将点数据导入Nebula Graph：Client或SST。
+        # 指定如何将点数据导入 Nebula Graph：Client 或 SST。
         sink: client
       }
-      # Pulsar服务器地址。
+      # Pulsar 服务器地址。
       service: "pulsar://127.0.0.1:6650"
-      # 连接pulsar的admin.url。
+      # 连接 pulsar 的 admin.url。
       admin: "http://127.0.0.1:8081"
-      # Pulsar的选项，可以从topic、topics和topicsPattern选择一个进行配置。
+      # Pulsar 的选项，可以从 topic、topics 和 topicsPattern 选择一个进行配置。
       options: {
         topics: "topic1,topic2"
       }
 
-      # 在fields里指定player表中的列名称，其对应的value会作为Nebula Graph中指定属性。
-      # fields和nebula.fields里的配置必须一一对应。
+      # 在 fields 里指定 player 表中的列名称，其对应的 value 会作为 Nebula Graph 中指定属性。
+      # fields 和 nebula.fields 里的配置必须一一对应。
       # 如果需要指定多个列名称，用英文逗号（,）隔开。
       fields: [age,name]
       nebula.fields: [age,name]
 
-      # 指定表中某一列数据为Nebula Graph中点VID的来源。
+      # 指定表中某一列数据为 Nebula Graph 中点 VID 的来源。
       vertex:{
           field:playerid
       }
 
-
       # 单批次写入 Nebula Graph 的数据条数。
       batch: 10
 
@@ -166,7 +164,7 @@
       # 读取消息的间隔。单位：秒。
       interval.seconds: 10
     }
-    # 设置Tag team相关信息。
+    # 设置 Tag team 相关信息。
     {
       name: team
       type: {
@@ -192,47 +190,45 @@
 
   # 处理边数据
   edges: [
-    # 设置Edge type follow相关信息
+    # 设置 Edge type follow 相关信息
     {
-      # Nebula Graph中对应的Edge type名称。
+      # Nebula Graph 中对应的 Edge type 名称。
       name: follow
 
       type: {
-        # 指定数据源文件格式，设置为Pulsar。
+        # 指定数据源文件格式，设置为 Pulsar。
         source: pulsar
 
-        # 指定边数据导入Nebula Graph的方式，
-        # 指定如何将点数据导入Nebula Graph：Client或SST。
+        # 指定边数据导入 Nebula Graph 的方式，
+        # 指定如何将点数据导入 Nebula Graph：Client 或 SST。
         sink: client
       }
 
-      # Pulsar服务器地址。
+      # Pulsar 服务器地址。
       service: "pulsar://127.0.0.1:6650"
-      # 连接pulsar的admin.url。
+      # 连接 pulsar 的 admin.url。
       admin: "http://127.0.0.1:8081"
-      # Pulsar的选项，可以从topic、topics和topicsPattern选择一个进行配置。
+      # Pulsar 的选项，可以从 topic、topics 和 topicsPattern 选择一个进行配置。
       options: {
         topics: "topic1,topic2"
       }
 
-      # 在fields里指定follow表中的列名称，其对应的value会作为Nebula Graph中指定属性。
-      # fields和nebula.fields里的配置必须一一对应。
+      # 在 fields 里指定 follow 表中的列名称，其对应的 value 会作为 Nebula Graph 中指定属性。
+      # fields 和 nebula.fields 里的配置必须一一对应。
       # 如果需要指定多个列名称，用英文逗号（,）隔开。
       fields: [degree]
       nebula.fields: [degree]
 
-      # 在source里，将follow表中某一列作为边的起始点数据源。
-      # 在target里，将follow表中某一列作为边的目的点数据源。
+      # 在 source 里，将 follow 表中某一列作为边的起始点数据源。
+      # 在 target 里，将 follow 表中某一列作为边的目的点数据源。
       source:{
           field:src_player
       }
 
-
       target:{
           field:dst_player
       }
 
-
       # 单批次写入 Nebula Graph 的数据条数。
       batch: 10
 
@@ -243,7 +239,7 @@
       interval.seconds: 10
     }
 
-    # 设置Edge type serve相关信息
+    # 设置 Edge type serve 相关信息
     {
       name: serve
       type: {
@@ -274,9 +270,9 @@
 }
 ```
 
-### 步骤 3：向Nebula Graph导入数据
+### 步骤 3：向 Nebula Graph 导入数据
 
-运行如下命令将Pulsar数据导入到Nebula Graph中。关于参数的说明，请参见[导入命令参数](../parameter-reference/ex-ug-para-import-command.md)。
+运行如下命令将 Pulsar 数据导入到 Nebula Graph 中。关于参数的说明，请参见 [导入命令参数](../parameter-reference/ex-ug-para-import-command.md)。
 
 ```bash
 ${SPARK_HOME}/bin/spark-submit --master "local" --class com.vesoft.nebula.exchange.Exchange <nebula-exchange-{{exchange.release}}.jar_path> -c <pulsar_application.conf_path>
@@ -284,7 +280,7 @@ ${SPARK_HOME}/bin/spark-submit --master "local" --class com.vesoft.nebula.exchan
 
 !!! note
 
-    JAR包有两种获取方式：[自行编译](../ex-ug-compile.md)或者从maven仓库下载。
+    JAR 包有两种获取方式：[自行编译](../ex-ug-compile.md) 或者从 maven 仓库下载。
 
 示例：
 
@@ -296,14 +292,14 @@ ${SPARK_HOME}/bin/spark-submit  --master "local" --class com.vesoft.nebula.excha
 
 ### 步骤 4：（可选）验证数据
 
-用户可以在Nebula Graph客户端（例如Nebula Graph Studio）中执行查询语句，确认数据是否已导入。例如：
+用户可以在 Nebula Graph 客户端（例如 Nebula Graph Studio）中执行查询语句，确认数据是否已导入。例如：
 
 ```ngql
 GO FROM "player100" OVER follow;
 ```
 
-用户也可以使用命令[`SHOW STATS`](../../3.ngql-guide/7.general-query-statements/6.show/14.show-stats.md)查看统计数据。
+用户也可以使用命令 [`SHOW STATS`](../../3.ngql-guide/7.general-query-statements/6.show/14.show-stats.md) 查看统计数据。
 
-### 步骤 5：（如有）在Nebula Graph中重建索引
+### 步骤 5：（如有）在 Nebula Graph 中重建索引
 
-导入数据后，用户可以在Nebula Graph中重新创建并重建索引。详情请参见[索引介绍](../../3.ngql-guide/14.native-index-statements/README.md)。
\ No newline at end of file
+导入数据后，用户可以在 Nebula Graph 中重新创建并重建索引。详情请参见 [索引介绍](../../3.ngql-guide/14.native-index-statements/README.md)。
\ No newline at end of file
diff --git a/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-sst.md b/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-sst.md
index 719ff003855..c947fe3c04e 100644
--- a/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-sst.md
+++ b/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-sst.md
@@ -1,52 +1,52 @@
-# 导入SST文件数据
+# 导入 SST 文件数据
 
-本文以一个示例说明如何将数据源的数据生成SST（Sorted String Table）文件并保存在HDFS上，然后导入Nebula Graph，示例数据源是CSV文件。
+本文以一个示例说明如何将数据源的数据生成 SST（Sorted String Table）文件并保存在 HDFS 上，然后导入 Nebula Graph，示例数据源是 CSV 文件。
 
 ## 注意事项
 
-- 仅Linux系统支持导入SST文件。
+- 仅 Linux 系统支持导入 SST 文件。
 
-- 不支持属性的Default值。
+- 不支持属性的 Default 值。
 
-- 企业版Exchange {{exchange.release}}不支持基于[GEOGRAPHY](../../3.ngql-guide/3.data-types/10.geography.md)类型的数据生成SST文件。
+- 企业版 Exchange {{exchange.release}}不支持基于 [GEOGRAPHY](../../3.ngql-guide/3.data-types/10.geography.md) 类型的数据生成 SST 文件。
 
 ## 背景信息
 
-Exchange支持两种数据导入模式：
+Exchange 支持两种数据导入模式：
 
-- 直接将数据源的数据通过**nGQL**语句的形式导入Nebula Graph。
+- 直接将数据源的数据通过** nGQL **语句的形式导入 Nebula Graph。
 
-- 将数据源的数据生成SST文件，然后借助Console将SST文件导入Nebula Graph。
+- 将数据源的数据生成 SST 文件，然后借助 Console 将 SST 文件导入 Nebula Graph。
 
-下文将介绍生成SST文件并用其导入数据的适用场景、实现方法、前提条件、操作步骤等内容。
+下文将介绍生成 SST 文件并用其导入数据的适用场景、实现方法、前提条件、操作步骤等内容。
 
 ## 适用场景
 
-- 适合在线业务，因为生成时几乎不会影响业务（只是读取Schema），导入速度快。
+- 适合在线业务，因为生成时几乎不会影响业务（只是读取 Schema），导入速度快。
 
   !!! caution
   
-        虽然导入速度快，但是导入期间（大约10秒）会阻塞对应空间的写操作，建议在业务低峰期进行导入。
+        虽然导入速度快，但是导入期间（大约 10 秒）会阻塞对应空间的写操作，建议在业务低峰期进行导入。
 
 - 适合数据源数据量较大的场景，导入速度快。
 
 ## 实现方法
 
-Nebula Graph底层使用RocksDB作为键值型存储引擎。RocksDB是基于硬盘的存储引擎，提供了一系列API用于创建及导入SST格式的文件，有助于快速导入海量数据。
+Nebula Graph 底层使用 RocksDB 作为键值型存储引擎。RocksDB 是基于硬盘的存储引擎，提供了一系列 API 用于创建及导入 SST 格式的文件，有助于快速导入海量数据。
 
-SST文件是一个内部包含了任意长度的有序键值对集合的文件，用于高效地存储大量键值型数据。生成SST文件的整个过程主要由Exchange的Reader、sstProcessor和sstWriter完成。整个数据处理过程如下：
+SST 文件是一个内部包含了任意长度的有序键值对集合的文件，用于高效地存储大量键值型数据。生成 SST 文件的整个过程主要由 Exchange 的 Reader、sstProcessor 和 sstWriter 完成。整个数据处理过程如下：
 
-1. Reader从数据源中读取数据。
+1. Reader 从数据源中读取数据。
 
-2. sstProcessor根据Nebula Graph的Schema信息生成SST文件，然后上传至HDFS。SST文件的格式请参见[数据存储格式](../../1.introduction/3.nebula-graph-architecture/4.storage-service.md)。
+2. sstProcessor 根据 Nebula Graph 的 Schema 信息生成 SST 文件，然后上传至 HDFS。SST 文件的格式请参见 [数据存储格式](../../1.introduction/3.nebula-graph-architecture/4.storage-service.md)。
 
-3. sstWriter打开一个文件并插入数据。生成SST文件时，Key必须按照顺序写入。
+3. sstWriter 打开一个文件并插入数据。生成 SST 文件时，Key 必须按照顺序写入。
 
-4. 生成SST文件之后，RocksDB通过`IngestExternalFile()`方法将SST文件导入到Nebula Graph中。例如：
+4. 生成 SST 文件之后，RocksDB 通过`IngestExternalFile()`方法将 SST 文件导入到 Nebula Graph 中。例如：
 
   ```
   IngestExternalFileOptions ifo;
-  # 导入两个SST文件
+  # 导入两个 SST 文件
   Status s = db_->IngestExternalFile({"/home/usr/file1.sst", "/home/usr/file2.sst"}, ifo);
   if (!s.ok()) {
     printf("Error while adding file %s and %s, Error %s\n",
@@ -55,15 +55,15 @@ SST文件是一个内部包含了任意长度的有序键值对集合的文件
   }
   ```
 
-  调用`IngestExternalFile()`方法时，RocksDB默认会将文件拷贝到数据目录，并且阻塞RocksDB写入操作。如果SST文件中的键范围覆盖了Memtable键的范围，则将Memtable落盘（flush）到硬盘。将SST文件放置在LSM树最优位置后，为文件分配一个全局序列号，并打开写操作。
+  调用`IngestExternalFile()`方法时，RocksDB 默认会将文件拷贝到数据目录，并且阻塞 RocksDB 写入操作。如果 SST 文件中的键范围覆盖了 Memtable 键的范围，则将 Memtable 落盘（flush）到硬盘。将 SST 文件放置在 LSM 树最优位置后，为文件分配一个全局序列号，并打开写操作。
 
 ## 数据集
 
-本文以[basketballplayer数据集](https://docs-cdn.nebula-graph.com.cn/dataset/dataset.zip)为例。
+本文以 [basketballplayer 数据集](https://docs-cdn.nebula-graph.com.cn/dataset/dataset.zip) 为例。
 
 ## 环境配置
 
-本文示例在MacOS下完成，以下是相关的环境配置信息：
+本文示例在 MacOS 下完成，以下是相关的环境配置信息：
 
 - 硬件规格：
   - CPU：1.7 GHz Quad-Core Intel Core i7
@@ -79,41 +79,41 @@ SST文件是一个内部包含了任意长度的有序键值对集合的文件
 
 开始导入数据之前，用户需要确认以下信息：
 
-- 已经[安装部署Nebula Graph {{nebula.release}}](../../4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/2.install-nebula-graph-by-rpm-or-deb.md)并获取如下信息：
+- 已经 [安装部署 Nebula Graph {{nebula.release}}](../../4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/2.install-nebula-graph-by-rpm-or-deb.md) 并获取如下信息：
 
-  - Graph服务和Meta服务的的IP地址和端口。
+  - Graph 服务和 Meta 服务的的 IP 地址和端口。
 
-  - 拥有Nebula Graph写权限的用户名和密码。
+  - 拥有 Nebula Graph 写权限的用户名和密码。
 
-  - Meta服务配置文件中的`--ws_storage_http_port`和Storage服务配置文件中的`--ws_http_port`一致。例如都为`19779`。
+  - Meta 服务配置文件中的`--ws_storage_http_port`和 Storage 服务配置文件中的`--ws_http_port`一致。例如都为`19779`。
 
-  - Graph服务配置文件中的`--ws_meta_http_port`和Meta服务配置文件中的`--ws_http_port`一致。例如都为`19559`。
+  - Graph 服务配置文件中的`--ws_meta_http_port`和 Meta 服务配置文件中的`--ws_http_port`一致。例如都为`19559`。
 
-  - Schema的信息，包括Tag和Edge type的名称、属性等。
+  - Schema 的信息，包括 Tag 和 Edge type 的名称、属性等。
 
-- 已经[编译Exchange](../ex-ug-compile.md)，或者直接[下载](https://repo1.maven.org/maven2/com/vesoft/nebula-exchange/)编译完成的.jar文件。本示例中使用Exchange {{exchange.release}}。
+- 已经 [编译 Exchange](../ex-ug-compile.md)，或者直接 [下载](https://repo1.maven.org/maven2/com/vesoft/nebula-exchange/) 编译完成的。jar 文件。本示例中使用 Exchange {{exchange.release}}。
 
-- 已经安装Spark。
+- 已经安装 Spark。
 
-- 已经安装JDK 1.8或以上版本，并配置环境变量JAVA_HOME。
+- 已经安装 JDK 1.8 或以上版本，并配置环境变量 JAVA_HOME。
 
-- 确认Hadoop服务在所有部署Storage服务的机器上运行正常。
+- 确认 Hadoop 服务在所有部署 Storage 服务的机器上运行正常。
 
   !!! note
   
-      - 如果需要生成其他数据源的SST文件，请参见相应数据源的文档，查看前提条件部分。
+      - 如果需要生成其他数据源的 SST 文件，请参见相应数据源的文档，查看前提条件部分。
 
-      - 如果只需要生成SST文件，不需要在部署Storage服务的机器上安装Hadoop服务。
+      - 如果只需要生成 SST 文件，不需要在部署 Storage 服务的机器上安装 Hadoop 服务。
       
-      - 如需在INGEST（数据导入）结束后自动移除SST文件，在Storage服务配置文件中增加`--move_files=true`，该配置会让Nebula Graph在INGEST后将SST文件移动（`mv`）到`data`目录下。`--move_files`的默认值为`false`，此时Nebula Graph会复制（`cp`）SST文件而不是移动。
+      - 如需在 INGEST（数据导入）结束后自动移除 SST 文件，在 Storage 服务配置文件中增加`--move_files=true`，该配置会让 Nebula Graph 在 INGEST 后将 SST 文件移动（`mv`）到`data`目录下。`--move_files`的默认值为`false`，此时 Nebula Graph 会复制（`cp`）SST 文件而不是移动。
 
 ## 操作步骤
 
-### 步骤 1：在Nebula Graph中创建Schema
+### 步骤 1：在 Nebula Graph 中创建 Schema
 
-分析CSV文件中的数据，按以下步骤在Nebula Graph中创建Schema：
+分析 CSV 文件中的数据，按以下步骤在 Nebula Graph 中创建 Schema：
 
-1. 确认Schema要素。Nebula Graph中的Schema要素如下表所示。
+1. 确认 Schema 要素。Nebula Graph 中的 Schema 要素如下表所示。
 
     | 要素  | 名称 | 属性 |
     | :--- | :--- | :--- |
@@ -122,7 +122,7 @@ SST文件是一个内部包含了任意长度的有序键值对集合的文件
     | Edge Type | `follow` | `degree int` |
     | Edge Type | `serve` | `start_year int, end_year int` |
 
-2. 使用Nebula Console创建一个图空间**basketballplayer**，并创建一个Schema，如下所示。
+2. 使用 Nebula Console 创建一个图空间** basketballplayer**，并创建一个 Schema，如下所示。
 
     ```ngql
     ## 创建图空间
@@ -131,43 +131,43 @@ SST文件是一个内部包含了任意长度的有序键值对集合的文件
             replica_factor = 1, \
             vid_type = FIXED_STRING(30));
     
-    ## 选择图空间basketballplayer
+    ## 选择图空间 basketballplayer
     nebula> USE basketballplayer;
     
-    ## 创建Tag player
+    ## 创建 Tag player
     nebula> CREATE TAG player(name string, age int);
     
-    ## 创建Tag team
+    ## 创建 Tag team
     nebula> CREATE TAG team(name string);
     
-    ## 创建Edge type follow
+    ## 创建 Edge type follow
     nebula> CREATE EDGE follow(degree int);
 
-    ## 创建Edge type serve
+    ## 创建 Edge type serve
     nebula> CREATE EDGE serve(start_year int, end_year int);
     ```
 
-更多信息，请参见[快速开始](../../2.quick-start/1.quick-start-workflow.md)。
+更多信息，请参见 [快速开始](../../2.quick-start/1.quick-start-workflow.md)。
 
-### 步骤 2：处理CSV文件
+### 步骤 2：处理 CSV 文件
 
 确认以下信息：
 
-1. 处理CSV文件以满足Schema的要求。
+1. 处理 CSV 文件以满足 Schema 的要求。
 
   !!! note
 
-        可以使用有表头或者无表头的CSV文件。
+        可以使用有表头或者无表头的 CSV 文件。
 
-2. 获取CSV文件存储路径。
+2. 获取 CSV 文件存储路径。
 
 ### 步骤 3：修改配置文件
 
-编译Exchange后，复制`target/classes/application.conf`文件设置相关配置。在本示例中，复制的文件名为`sst_application.conf`。各个配置项的详细说明请参见[配置说明](../parameter-reference/ex-ug-parameter.md)。
+编译 Exchange 后，复制`target/classes/application.conf`文件设置相关配置。在本示例中，复制的文件名为`sst_application.conf`。各个配置项的详细说明请参见 [配置说明](../parameter-reference/ex-ug-parameter.md)。
 
 ```conf
 {
-  # Spark相关配置
+  # Spark 相关配置
   spark: {
     app: {
       name: Nebula Exchange 2.0
@@ -189,7 +189,7 @@ SST文件是一个内部包含了任意长度的有序键值对集合的文件
     }
   }
 
-  # Nebula Graph相关配置
+  # Nebula Graph 相关配置
   nebula: {
     address:{
       graph:["127.0.0.1:9669"]
@@ -199,21 +199,21 @@ SST文件是一个内部包含了任意长度的有序键值对集合的文件
     pswd: nebula
     space: basketballplayer
 
-    # SST文件相关配置
+    # SST 文件相关配置
     path:{
-        # 本地临时存放生成的SST文件的目录
+        # 本地临时存放生成的 SST 文件的目录
         local:"/tmp"
 
-        # SST文件在HDFS的存储路径
+        # SST 文件在 HDFS 的存储路径
         remote:"/sst"
         
-        # HDFS的NameNode地址
+        # HDFS 的 NameNode 地址
         hdfs.namenode: "hdfs://*.*.*.*:9000"
     }
 
     # 客户端连接参数
     connection {
-      # socket连接、执行的超时时间，单位：毫秒。
+      # socket 连接、执行的超时时间，单位：毫秒。
       timeout: 30000
     }
 
@@ -224,46 +224,45 @@ SST文件是一个内部包含了任意长度的有序键值对集合的文件
       output: /tmp/errors
     }
 
-    # 使用谷歌的RateLimiter来限制发送到NebulaGraph的请求。
+    # 使用谷歌的 RateLimiter 来限制发送到 NebulaGraph 的请求。
     rate: {
-      # RateLimiter的稳定吞吐量。
+      # RateLimiter 的稳定吞吐量。
       limit: 1024
 
-      # 从RateLimiter获取允许的超时时间，单位：毫秒
+      # 从 RateLimiter 获取允许的超时时间，单位：毫秒
       timeout: 1000
     }
   }
 
-
   # 处理点
   tags: [
-    # 设置Tag player相关信息。
+    # 设置 Tag player 相关信息。
     {
-      # 指定Nebula Graph中定义的Tag名称。
+      # 指定 Nebula Graph 中定义的 Tag 名称。
       name: player
       type: {
-        # 指定数据源，使用CSV。
+        # 指定数据源，使用 CSV。
         source: csv
 
-        # 指定如何将点数据导入Nebula Graph：Client或SST。
+        # 指定如何将点数据导入 Nebula Graph：Client 或 SST。
         sink: sst
       }
 
-      # 指定CSV文件的路径。
-      # 文件存储在HDFS上，用双引号括起路径，以hdfs://开头，例如"hdfs://ip:port/xx/xx.csv"。
+      # 指定 CSV 文件的路径。
+      # 文件存储在 HDFS 上，用双引号括起路径，以 hdfs://开头，例如"hdfs://ip:port/xx/xx.csv"。
       path: "hdfs://*.*.*.*:9000/dataset/vertex_player.csv"
 
-      # 如果CSV文件没有表头，使用[_c0, _c1, _c2, ..., _cn]表示其表头，并将列指示为属性值的源。
-      # 如果CSV文件有表头，则使用实际的列名。
+      # 如果 CSV 文件没有表头，使用 [_c0, _c1, _c2, ..., _cn] 表示其表头，并将列指示为属性值的源。
+      # 如果 CSV 文件有表头，则使用实际的列名。
       fields: [_c1, _c2]
 
-      # 指定Nebula Graph中定义的属性名称。
-      # fields与nebula.fields的顺序必须一一对应。
+      # 指定 Nebula Graph 中定义的属性名称。
+      # fields 与 nebula.fields 的顺序必须一一对应。
       nebula.fields: [age, name]
 
-      # 指定一个列作为VID的源。
-      # vertex的值必须与上述fields或者csv.fields中的列名保持一致。
-      # 目前，Nebula Graph {{nebula.release}}仅支持字符串或整数类型的VID。
+      # 指定一个列作为 VID 的源。
+      # vertex 的值必须与上述 fields 或者 csv.fields 中的列名保持一致。
+      # 目前，Nebula Graph {{nebula.release}}仅支持字符串或整数类型的 VID。
       vertex: {
         field:_c0
       }
@@ -271,44 +270,44 @@ SST文件是一个内部包含了任意长度的有序键值对集合的文件
       # 指定的分隔符。默认值为英文逗号（,）。
       separator: ","
 
-      # 如果CSV文件有表头，请将header设置为true。
-      # 如果CSV文件没有表头，请将header设置为false。默认值为false。
+      # 如果 CSV 文件有表头，请将 header 设置为 true。
+      # 如果 CSV 文件没有表头，请将 header 设置为 false。默认值为 false。
       header: false
 
-      # 指定单批次写入Nebula Graph的最大点数量。
+      # 指定单批次写入 Nebula Graph 的最大点数量。
       batch: 256
 
-      # 指定Spark分片数量。
+      # 指定 Spark 分片数量。
       partition: 32
     }
 
-    # 设置Tag team相关信息。
+    # 设置 Tag team 相关信息。
     {
-      # 指定Nebula Graph中定义的Tag名称。
+      # 指定 Nebula Graph 中定义的 Tag 名称。
       name: team
       type: {
-        # 指定数据源，使用CSV。
+        # 指定数据源，使用 CSV。
         source: csv
 
-        # 指定如何将点数据导入Nebula Graph：Client或SST。
+        # 指定如何将点数据导入 Nebula Graph：Client 或 SST。
         sink: sst
       }
 
-      # 指定CSV文件的路径。
-      # 文件存储在HDFS上，用双引号括起路径，以hdfs://开头，例如"hdfs://ip:port/xx/xx.csv"。
+      # 指定 CSV 文件的路径。
+      # 文件存储在 HDFS 上，用双引号括起路径，以 hdfs://开头，例如"hdfs://ip:port/xx/xx.csv"。
       path: "hdfs://*.*.*.*:9000/dataset/vertex_team.csv"
 
-      # 如果CSV文件没有表头，使用[_c0, _c1, _c2, ..., _cn]表示其表头，并将列指示为属性值的源。
-      # 如果CSV文件有表头，则使用实际的列名。
+      # 如果 CSV 文件没有表头，使用 [_c0, _c1, _c2, ..., _cn] 表示其表头，并将列指示为属性值的源。
+      # 如果 CSV 文件有表头，则使用实际的列名。
       fields: [_c1]
 
-      # 指定Nebula Graph中定义的属性名称。
-      # fields与nebula.fields的顺序必须一一对应。
+      # 指定 Nebula Graph 中定义的属性名称。
+      # fields 与 nebula.fields 的顺序必须一一对应。
       nebula.fields: [name]
 
-      # 指定一个列作为VID的源。
-      # vertex的值必须与上述fields或者csv.fields中的列名保持一致。
-      # 目前，Nebula Graph {{nebula.release}}仅支持字符串或整数类型的VID。
+      # 指定一个列作为 VID 的源。
+      # vertex 的值必须与上述 fields 或者 csv.fields 中的列名保持一致。
+      # 目前，Nebula Graph {{nebula.release}}仅支持字符串或整数类型的 VID。
       vertex: {
         field:_c0
       }
@@ -316,49 +315,48 @@ SST文件是一个内部包含了任意长度的有序键值对集合的文件
       # 指定的分隔符。默认值为英文逗号（,）。
       separator: ","
 
-      # 如果CSV文件有表头，请将header设置为true。
-      # 如果CSV文件没有表头，请将header设置为false。默认值为false。
+      # 如果 CSV 文件有表头，请将 header 设置为 true。
+      # 如果 CSV 文件没有表头，请将 header 设置为 false。默认值为 false。
       header: false
 
-      # 指定单批次写入Nebula Graph的最大点数量。
+      # 指定单批次写入 Nebula Graph 的最大点数量。
       batch: 256
 
-      # 指定Spark分片数量。
+      # 指定 Spark 分片数量。
       partition: 32
     }
 
-
     # 如果需要添加更多点，请参考前面的配置进行添加。
   ]
   # 处理边
   edges: [
-    # 设置Edge type follow相关信息。
+    # 设置 Edge type follow 相关信息。
     {
-      # 指定Nebula Graph中定义的Edge type名称。
+      # 指定 Nebula Graph 中定义的 Edge type 名称。
       name: follow
       type: {
-        # 指定数据源，使用CSV。
+        # 指定数据源，使用 CSV。
         source: csv
 
-        # 指定如何将点数据导入Nebula Graph：Client或SST。
+        # 指定如何将点数据导入 Nebula Graph：Client 或 SST。
         sink: sst
       }
 
-      # 指定CSV文件的路径。
-      # 文件存储在HDFS上，用双引号括起路径，以hdfs://开头，例如"hdfs://ip:port/xx/xx.csv"。
+      # 指定 CSV 文件的路径。
+      # 文件存储在 HDFS 上，用双引号括起路径，以 hdfs://开头，例如"hdfs://ip:port/xx/xx.csv"。
       path: "hdfs://*.*.*.*:9000/dataset/edge_follow.csv"
 
-      # 如果CSV文件没有表头，使用[_c0, _c1, _c2, ..., _cn]表示其表头，并将列指示为属性值的源。
-      # 如果CSV文件有表头，则使用实际的列名。
+      # 如果 CSV 文件没有表头，使用 [_c0, _c1, _c2, ..., _cn] 表示其表头，并将列指示为属性值的源。
+      # 如果 CSV 文件有表头，则使用实际的列名。
       fields: [_c2]
 
-      # 指定Nebula Graph中定义的属性名称。
-      # fields与nebula.fields的顺序必须一一对应。
+      # 指定 Nebula Graph 中定义的属性名称。
+      # fields 与 nebula.fields 的顺序必须一一对应。
       nebula.fields: [degree]
 
       # 指定一个列作为起始点和目的点的源。
-      # vertex的值必须与上述fields或者csv.fields中的列名保持一致。
-      # 目前，Nebula Graph {{nebula.release}}仅支持字符串或整数类型的VID。
+      # vertex 的值必须与上述 fields 或者 csv.fields 中的列名保持一致。
+      # 目前，Nebula Graph {{nebula.release}}仅支持字符串或整数类型的 VID。
       source: {
         field: _c0
       }
@@ -369,48 +367,48 @@ SST文件是一个内部包含了任意长度的有序键值对集合的文件
       # 指定的分隔符。默认值为英文逗号（,）。
       separator: ","
 
-      # 指定一个列作为rank的源(可选)。
+      # 指定一个列作为 rank 的源（可选）。
 
       #ranking: rank
 
-      # 如果CSV文件有表头，请将header设置为true。
-      # 如果CSV文件没有表头，请将header设置为false。默认值为false。
+      # 如果 CSV 文件有表头，请将 header 设置为 true。
+      # 如果 CSV 文件没有表头，请将 header 设置为 false。默认值为 false。
       header: false
 
-      # 指定单批次写入Nebula Graph的最大边数量。
+      # 指定单批次写入 Nebula Graph 的最大边数量。
       batch: 256
 
-      # 指定Spark分片数量。
+      # 指定 Spark 分片数量。
       partition: 32
     }
 
-    # 设置Edge type serve相关信息。
+    # 设置 Edge type serve 相关信息。
     {
-      # 指定Nebula Graph中定义的Edge type名称。
+      # 指定 Nebula Graph 中定义的 Edge type 名称。
       name: serve
       type: {
-        # 指定数据源，使用CSV。
+        # 指定数据源，使用 CSV。
         source: csv
 
-        # 指定如何将点数据导入Nebula Graph：Client或SST。
+        # 指定如何将点数据导入 Nebula Graph：Client 或 SST。
         sink: sst
       }
 
-      # 指定CSV文件的路径。
-      # 文件存储在HDFS上，用双引号括起路径，以hdfs://开头，例如"hdfs://ip:port/xx/xx.csv"。
+      # 指定 CSV 文件的路径。
+      # 文件存储在 HDFS 上，用双引号括起路径，以 hdfs://开头，例如"hdfs://ip:port/xx/xx.csv"。
       path: "hdfs://*.*.*.*:9000/dataset/edge_serve.csv"
 
-      # 如果CSV文件没有表头，使用[_c0, _c1, _c2, ..., _cn]表示其表头，并将列指示为属性值的源。
-      # 如果CSV文件有表头，则使用实际的列名。
+      # 如果 CSV 文件没有表头，使用 [_c0, _c1, _c2, ..., _cn] 表示其表头，并将列指示为属性值的源。
+      # 如果 CSV 文件有表头，则使用实际的列名。
       fields: [_c2,_c3]
 
-      # 指定Nebula Graph中定义的属性名称。
-      # fields与nebula.fields的顺序必须一一对应。
+      # 指定 Nebula Graph 中定义的属性名称。
+      # fields 与 nebula.fields 的顺序必须一一对应。
       nebula.fields: [start_year, end_year]
 
       # 指定一个列作为起始点和目的点的源。
-      # vertex的值必须与上述fields或者csv.fields中的列名保持一致。
-      # 目前，Nebula Graph {{nebula.release}}仅支持字符串或整数类型的VID。
+      # vertex 的值必须与上述 fields 或者 csv.fields 中的列名保持一致。
+      # 目前，Nebula Graph {{nebula.release}}仅支持字符串或整数类型的 VID。
       source: {
         field: _c0
       }
@@ -421,17 +419,17 @@ SST文件是一个内部包含了任意长度的有序键值对集合的文件
       # 指定的分隔符。默认值为英文逗号（,）。
       separator: ","
 
-      # 指定一个列作为rank的源(可选)。
+      # 指定一个列作为 rank 的源（可选）。
       #ranking: _c5
 
-      # 如果CSV文件有表头，请将header设置为true。
-      # 如果CSV文件没有表头，请将header设置为false。默认值为false。
+      # 如果 CSV 文件有表头，请将 header 设置为 true。
+      # 如果 CSV 文件没有表头，请将 header 设置为 false。默认值为 false。
       header: false
 
-      # 指定单批次写入Nebula Graph的最大边数量。
+      # 指定单批次写入 Nebula Graph 的最大边数量。
       batch: 256
 
-      # 指定Spark分片数量。
+      # 指定 Spark 分片数量。
       partition: 32
     }
 
@@ -440,9 +438,9 @@ SST文件是一个内部包含了任意长度的有序键值对集合的文件
 }
 ```
 
-### 步骤 4：生成SST文件
+### 步骤 4：生成 SST 文件
 
-运行如下命令将CSV源文件生成为SST文件。关于参数的说明，请参见[命令参数](../parameter-reference/ex-ug-para-import-command.md)。
+运行如下命令将 CSV 源文件生成为 SST 文件。关于参数的说明，请参见 [命令参数](../parameter-reference/ex-ug-para-import-command.md)。
 
 ```bash
 ${SPARK_HOME}/bin/spark-submit --master "local" --conf spark.sql.shuffle.partition=<shuffle_concurrency> --class com.vesoft.nebula.exchange.Exchange <nebula-exchange-{{exchange.release}}.jar_path> -c <sst_application.conf_path> 
@@ -450,11 +448,11 @@ ${SPARK_HOME}/bin/spark-submit --master "local" --conf spark.sql.shuffle.partiti
 
 !!! note
 
-    生成SST文件时，会涉及到Spark的shuffle操作，请注意在提交命令中增加`spark.sql.shuffle.partition`的配置。
+    生成 SST 文件时，会涉及到 Spark 的 shuffle 操作，请注意在提交命令中增加`spark.sql.shuffle.partition`的配置。
 
 !!! note
 
-    JAR包有两种获取方式：[自行编译](../ex-ug-compile.md)或者从maven仓库下载。
+    JAR 包有两种获取方式：[自行编译](../ex-ug-compile.md) 或者从 maven 仓库下载。
 
 示例：
 
@@ -462,25 +460,25 @@ ${SPARK_HOME}/bin/spark-submit --master "local" --conf spark.sql.shuffle.partiti
 ${SPARK_HOME}/bin/spark-submit  --master "local" --conf spark.sql.shuffle.partition=200 --class com.vesoft.nebula.exchange.Exchange  /root/nebula-exchange/nebula-exchange/target/nebula-exchange-{{exchange.release}}.jar  -c /root/nebula-exchange/nebula-exchange/target/classes/sst_application.conf
 ```
 
-任务执行完成后，可以在HDFS上的`/sst`目录（`nebula.path.remote`参数指定）内查看到生成的SST文件。
+任务执行完成后，可以在 HDFS 上的`/sst`目录（`nebula.path.remote`参数指定）内查看到生成的 SST 文件。
 
 !!! note
 
-    如果对Schema有修改操作，例如重建图空间、修改Tag、修改Edge type等，需要重新生成SST文件，因为SST文件会验证Space ID、Tag ID、Edge ID等信息。
+    如果对 Schema 有修改操作，例如重建图空间、修改 Tag、修改 Edge type 等，需要重新生成 SST 文件，因为 SST 文件会验证 Space ID、Tag ID、Edge ID 等信息。
 
-### 步骤 5：导入SST文件
+### 步骤 5：导入 SST 文件
 
 !!! note
 
     导入前请确认以下信息：
 
-    - 确认所有部署Storage服务的机器上都已部署Hadoop服务，并配置HADOOP_HOME和JAVA_HOME。
+    - 确认所有部署 Storage 服务的机器上都已部署 Hadoop 服务，并配置 HADOOP_HOME 和 JAVA_HOME。
     
-    - Meta服务配置文件中的`--ws_storage_http_port`（如果没有，请手动添加）和Storage服务配置文件中的`--ws_http_port`一致。例如都为`19779`。
+    - Meta 服务配置文件中的`--ws_storage_http_port`（如果没有，请手动添加）和 Storage 服务配置文件中的`--ws_http_port`一致。例如都为`19779`。
 
-    - Graph服务配置文件中的`--ws_meta_http_port`（如果没有，请手动添加）和Meta服务配置文件中的`--ws_http_port`一致。例如都为`19559`。
+    - Graph 服务配置文件中的`--ws_meta_http_port`（如果没有，请手动添加）和 Meta 服务配置文件中的`--ws_http_port`一致。例如都为`19559`。
 
-使用客户端工具连接Nebula Graph数据库，按如下操作导入SST文件：
+使用客户端工具连接 Nebula Graph 数据库，按如下操作导入 SST 文件：
 
 1. 执行命令选择之前创建的图空间。
 
@@ -488,7 +486,7 @@ ${SPARK_HOME}/bin/spark-submit  --master "local" --conf spark.sql.shuffle.partit
   nebula> USE basketballplayer;
   ```
 
-2. 执行命令下载SST文件：
+2. 执行命令下载 SST 文件：
 
   ```ngql
   nebula> DOWNLOAD HDFS "hdfs://<hadoop_address>:<hadoop_port>/<sst_file_path>";
@@ -500,7 +498,7 @@ ${SPARK_HOME}/bin/spark-submit  --master "local" --conf spark.sql.shuffle.partit
   nebula> DOWNLOAD HDFS "hdfs://*.*.*.*:9000/sst";
   ```
 
-2. 执行命令导入SST文件：
+2. 执行命令导入 SST 文件：
 
   ```ngql
   nebula> INGEST;
@@ -508,20 +506,20 @@ ${SPARK_HOME}/bin/spark-submit  --master "local" --conf spark.sql.shuffle.partit
 
 !!! note
 
-    - 如果需要重新下载，请在Nebula Graph安装路径内的`data/storage/nebula`目录内，将对应Space ID目录内的`download`文件夹删除，然后重新下载SST文件。如果图空间是多副本，保存副本的所有机器都需要删除`download`文件夹。
+    - 如果需要重新下载，请在 Nebula Graph 安装路径内的`data/storage/nebula`目录内，将对应 Space ID 目录内的`download`文件夹删除，然后重新下载 SST 文件。如果图空间是多副本，保存副本的所有机器都需要删除`download`文件夹。
 
     - 如果导入时出现问题需要重新导入，重新执行`INGEST;`即可。
 
 ### 步骤 6：（可选）验证数据
 
-用户可以在Nebula Graph客户端（例如Nebula Graph Studio）中执行查询语句，确认数据是否已导入。例如：
+用户可以在 Nebula Graph 客户端（例如 Nebula Graph Studio）中执行查询语句，确认数据是否已导入。例如：
 
 ```ngql
 GO FROM "player100" OVER follow;
 ```
 
-用户也可以使用命令[`SHOW STATS`](../../3.ngql-guide/7.general-query-statements/6.show/14.show-stats.md)查看统计数据。
+用户也可以使用命令 [`SHOW STATS`](../../3.ngql-guide/7.general-query-statements/6.show/14.show-stats.md) 查看统计数据。
 
-### 步骤 7：（如有）在Nebula Graph中重建索引
+### 步骤 7：（如有）在 Nebula Graph 中重建索引
 
-导入数据后，用户可以在Nebula Graph中重新创建并重建索引。详情请参见[索引介绍](../../3.ngql-guide/14.native-index-statements/README.md)。
+导入数据后，用户可以在 Nebula Graph 中重新创建并重建索引。详情请参见 [索引介绍](../../3.ngql-guide/14.native-index-statements/README.md)。
diff --git a/docs-2.0/nebula-explorer/about-explorer/ex-ug-what-is-explorer.md b/docs-2.0/nebula-explorer/about-explorer/ex-ug-what-is-explorer.md
index 9578bdcb10d..630c2252f4d 100644
--- a/docs-2.0/nebula-explorer/about-explorer/ex-ug-what-is-explorer.md
+++ b/docs-2.0/nebula-explorer/about-explorer/ex-ug-what-is-explorer.md
@@ -1,4 +1,4 @@
-# 什么是Nebula Explorer
+# 什么是 Nebula Explorer
 
 Nebula Explorer （简称 Explorer）是一款可以通过 Web 访问的图探索可视化工具，搭配 Nebula Graph 内核使用，用于与图数据进行可视化交互。即使没有图数据操作经验，用户也可以快速成为图专家。
 
diff --git a/docs-2.0/nebula-explorer/deploy-connect/ex-ug-deploy.md b/docs-2.0/nebula-explorer/deploy-connect/ex-ug-deploy.md
index 39593db8bbc..aac9a572681 100644
--- a/docs-2.0/nebula-explorer/deploy-connect/ex-ug-deploy.md
+++ b/docs-2.0/nebula-explorer/deploy-connect/ex-ug-deploy.md
@@ -19,7 +19,7 @@
 
 在部署 Explorer 之前，用户需要确认以下信息：
 
-- Nebula Graph 服务已经部署并启动。详细信息参考[Nebula Graph安装部署](../../4.deployment-and-installation/1.resource-preparations.md "点击前往 Nebula Graph 安装部署")。
+- Nebula Graph 服务已经部署并启动。详细信息参考 [Nebula Graph 安装部署](../../4.deployment-and-installation/1.resource-preparations.md "点击前往 Nebula Graph 安装部署")。
 
 - 以下端口未被使用。
 
@@ -29,10 +29,10 @@
 
   !!! caution
 
-       Explorer 默认使用的端口号为7002，用户可以在安装目录下的 `conf/app.conf` 文件中修改 `httpport`，并重启服务。
+       Explorer 默认使用的端口号为 7002，用户可以在安装目录下的 `conf/app.conf` 文件中修改 `httpport`，并重启服务。
 
 - 使用的 Linux 发行版为 CentOS。
-- 安装有版本为1.13及以上的 Go。
+- 安装有版本为 1.13 及以上的 Go。
 
 ### 安装
 
@@ -42,7 +42,7 @@
 
         Explorer 仅在企业版提供，点击 [定价](https://nebula-graph.com.cn/pricing/) 查看更多。
 
-2. 使用`sudo rpm -i <rpm>`命令安装RPM包。
+2. 使用`sudo rpm -i <rpm>`命令安装 RPM 包。
 
    例如，安装 Explorer 需要运行以下命令，默认安装路径为`/usr/local/nebula-explorer`：
 
@@ -68,7 +68,7 @@
 
   !!! enterpriseonly
 
-        License 仅在企业版提供，请发送邮件至inquiry@vesoft.com。
+        License 仅在企业版提供，请发送邮件至 inquiry@vesoft.com。
 
 4. 添加 License 后需要使用以下命令停止并重启服务。
 
@@ -105,7 +105,7 @@ $ sudo rpm -e nebula-explorer-<version>.x86_64
 
 在部署 Explorer 之前，用户需要确认以下信息：
 
-- Nebula Graph 服务已经部署并启动。详细信息参考[Nebula Graph安装部署](../../4.deployment-and-installation/1.resource-preparations.md "点击前往 Nebula Graph 安装部署")。
+- Nebula Graph 服务已经部署并启动。详细信息参考 [Nebula Graph 安装部署](../../4.deployment-and-installation/1.resource-preparations.md "点击前往 Nebula Graph 安装部署")。
 
 - 以下端口未被使用。
 
@@ -115,10 +115,10 @@ $ sudo rpm -e nebula-explorer-<version>.x86_64
 
   !!! caution
 
-       Explorer 默认使用的端口号为7002，用户可以在安装目录下的 `conf/app.conf` 文件中修改 `httpport`，并重启服务。
+       Explorer 默认使用的端口号为 7002，用户可以在安装目录下的 `conf/app.conf` 文件中修改 `httpport`，并重启服务。
 
 - 使用的 Linux 发行版为 CentOS。
-- 安装有版本为1.13及以上的 Go。
+- 安装有版本为 1.13 及以上的 Go。
 
 ### 安装及部署
 
@@ -172,4 +172,4 @@ $ kill $(lsof -t -i :7002)
 
 ![Nebula Explorer 登录页面](../figs/ex-ug-002-1.png)
 
-进入 Explorer 登录界面后，用户需要连接 Nebula Graph。详细信息，参考[连接数据库](../deploy-connect/ex-ug-connect.md)。
+进入 Explorer 登录界面后，用户需要连接 Nebula Graph。详细信息，参考 [连接数据库](../deploy-connect/ex-ug-connect.md)。
diff --git a/docs-2.0/nebula-explorer/operation-guide/ex-ug-canvas.md b/docs-2.0/nebula-explorer/operation-guide/ex-ug-canvas.md
index fb3eb871a1e..4fc9cf884df 100644
--- a/docs-2.0/nebula-explorer/operation-guide/ex-ug-canvas.md
+++ b/docs-2.0/nebula-explorer/operation-guide/ex-ug-canvas.md
@@ -14,17 +14,17 @@ Explorer 支持批量选中多个点边，并查看选中点边的数据，详
 
 ### 框选操作
 
-点击![frameselect](../figs/nav-frameSelect.png) 图标后，按住左键拖拽并框选多个点和边。示例如下：
+点击！[frameselect](../figs/nav-frameSelect.png) 图标后，按住左键拖拽并框选多个点和边。示例如下：
 ![select](../figs/ex-ug-023.png)
 
 ### 点击选择多个节边
 
-点击![singleselect](../figs/nav-singleSelect.png) 图标或按住 Shift 后，用鼠标单击并选中多个点和边，单击空白处取消选择。示例如下：
+点击！[singleselect](../figs/nav-singleSelect.png) 图标或按住 Shift 后，用鼠标单击并选中多个点和边，单击空白处取消选择。示例如下：
 ![select](../figs/ex-ug-025.png)
 
 ## 快速操作
 
-用户可以选择一个或多个点和边，在空白处点击右键可以进行对点进行扩展、查找两个点之间的路径、在页面中显示或隐藏其属性等操作。用户选择的点和边数据会影响到可以执行的操作，具体操作的说明参见[图探索拓展](../operation-guide/ex-ug-graph-exploration.md)。
+用户可以选择一个或多个点和边，在空白处点击右键可以进行对点进行扩展、查找两个点之间的路径、在页面中显示或隐藏其属性等操作。用户选择的点和边数据会影响到可以执行的操作，具体操作的说明参见 [图探索拓展](../operation-guide/ex-ug-graph-exploration.md)。
 ![quick](../figs/ex-ug-026-1.png)
 
 点击 **适合选中尺寸** 可以将选中的数据，移动到画布的中心，方便用户查看。
diff --git a/docs-2.0/nebula-explorer/operation-guide/ex-ug-page-overview.md b/docs-2.0/nebula-explorer/operation-guide/ex-ug-page-overview.md
index 6ab4f12a4b0..531cdc287c0 100644
--- a/docs-2.0/nebula-explorer/operation-guide/ex-ug-page-overview.md
+++ b/docs-2.0/nebula-explorer/operation-guide/ex-ug-page-overview.md
@@ -18,7 +18,7 @@ Explorer 的主页面分为五个部分：
 
 - 导出图形：支持导出当前视图的 CSV 文件或 PNG（图片）文件。
 
-- 新增画布：支持创建多个画布，最多仅能打开10个画布。
+- 新增画布：支持创建多个画布，最多仅能打开 10 个画布。
 
 ## 侧边栏
 
@@ -36,43 +36,43 @@ Explorer 的主页面分为五个部分：
 
 ### 查询探索
 
-- 开始：单击 ![query](../figs/nav-query.png)图标，通过VID、Tag和子图，查询数据并显示到页面上。
+- 开始：单击 ![query](../figs/nav-query.png) 图标，通过 VID、Tag 和子图，查询数据并显示到页面上。
 
 ### 画布操作
 
-- 框选模式：单击![frameSelect](../figs/nav-frameSelect.png) 图标，支持框选画布中的点和边。
-- 选中多条点边：单击![singleSelect](../figs/nav-singleSelect.png) 图标，可以方便的点击画布中的点和边，单击空白处取消选择。
-- 拖动画布：单击![moveCanvas](../figs/nav-moveCanvas.png) 图标，支持拖动画布的位置。
-- 节点过滤：单击![filter](../figs/nav-filter.png)图标，支持对画布中显示的点进行过滤。
+- 框选模式：单击！[frameSelect](../figs/nav-frameSelect.png) 图标，支持框选画布中的点和边。
+- 选中多条点边：单击！[singleSelect](../figs/nav-singleSelect.png) 图标，可以方便的点击画布中的点和边，单击空白处取消选择。
+- 拖动画布：单击！[moveCanvas](../figs/nav-moveCanvas.png) 图标，支持拖动画布的位置。
+- 节点过滤：单击！[filter](../figs/nav-filter.png) 图标，支持对画布中显示的点进行过滤。
 
 更多详细信息参考 [画布操作](../operation-guide/ex-ug-canvas.md)。
 
 ### 图探索扩展
 
-- 拓展：单击 ![expand](../figs/rightclickmenu-expand.png)图标，选择页面上的节点并进行自定义拓展，包括拓展方向、拓展步数、过滤条件等。
-- 共同邻居：单击 ![commonNeighbor](../figs/rightclickmenu-commonNeighbor.png)图标，选择页面上至少两个点并查看它们的共同邻居。
-- 路径查询：单击 ![findPath](../figs/rightclickmenu-findPath.png)图标，可以查询起点到终点之间的 `all paths` 、 `Shortest path` 或者是 `Noloop path` 的路径。
-- 查看属性：单击 ![propertyView](../figs/nav-propertyView.png)图标，选择是否显画布中的点或边的属性值。
+- 拓展：单击 ![expand](../figs/rightclickmenu-expand.png) 图标，选择页面上的节点并进行自定义拓展，包括拓展方向、拓展步数、过滤条件等。
+- 共同邻居：单击 ![commonNeighbor](../figs/rightclickmenu-commonNeighbor.png) 图标，选择页面上至少两个点并查看它们的共同邻居。
+- 路径查询：单击 ![findPath](../figs/rightclickmenu-findPath.png) 图标，可以查询起点到终点之间的 `all paths` 、 `Shortest path` 或者是 `Noloop path` 的路径。
+- 查看属性：单击 ![propertyView](../figs/nav-propertyView.png) 图标，选择是否显画布中的点或边的属性值。
 
 更多详细信息参考 [图探索拓展](../operation-guide/ex-ug-graph-exploration.md)。
 
 ### 删除及撤销
 
-- 隐藏：单击![miss](../figs/nav-miss.png) 图标，可以隐藏画布中选中的点边。
-- 隐藏其他：单击![missreverse](../figs/nav-missReverse.png) 图标，可以隐藏画布中未选择的所有点边。
-- 撤销：单击 ![Revoke](../figs/nav-Revoke.png)图标，撤销上一步新增或隐藏的操作。
+- 隐藏：单击！[miss](../figs/nav-miss.png) 图标，可以隐藏画布中选中的点边。
+- 隐藏其他：单击！[missreverse](../figs/nav-missReverse.png) 图标，可以隐藏画布中未选择的所有点边。
+- 撤销：单击 ![Revoke](../figs/nav-Revoke.png) 图标，撤销上一步新增或隐藏的操作。
 
 ### 设置及帮助
 
-- 选择图空间：单击 ![graphSpace](../figs/nav-graphSpace.png)图标，切换当前图空间。
-- 帮助：单击 ![help](../figs/nav-help.png)图标，查看更多信息。
-- 设置：单击 ![setup](../figs/nav-setup.png)图标，可以查看用户名和快捷键、修改语言设置、清除 Explorer 链接等。
+- 选择图空间：单击 ![graphSpace](../figs/nav-graphSpace.png) 图标，切换当前图空间。
+- 帮助：单击 ![help](../figs/nav-help.png) 图标，查看更多信息。
+- 设置：单击 ![setup](../figs/nav-setup.png) 图标，可以查看用户名和快捷键、修改语言设置、清除 Explorer 链接等。
 
 ## 画布
 
 画布主要分为：
 
-- 图：显示通过VID、Tag或子图查询的数据。
+- 图：显示通过 VID、Tag 或子图查询的数据。
 
 - 点边概览：默认隐藏，在当前画布选中点和边时才显示。点击如图标识，用户可以打开菜单，查看当前子图中选中的点和边的详细数据。
 
@@ -92,4 +92,4 @@ Explorer 的主页面分为五个部分：
 
 ## 关系列表
 
-点击右侧的 ![unfold](../figs/sidebar-unfold.png)图标，用户可以打开菜单，查看画布中 Tag 和 Edge 的数量、搜索 Tag 和 Edge ，同时也支持修改点的颜色和图标。
+点击右侧的 ![unfold](../figs/sidebar-unfold.png) 图标，用户可以打开菜单，查看画布中 Tag 和 Edge 的数量、搜索 Tag 和 Edge ，同时也支持修改点的颜色和图标。
diff --git a/docs-2.0/nebula-explorer/operation-guide/ex-ug-query-exploration.md b/docs-2.0/nebula-explorer/operation-guide/ex-ug-query-exploration.md
index e909b089798..e133f837c73 100644
--- a/docs-2.0/nebula-explorer/operation-guide/ex-ug-query-exploration.md
+++ b/docs-2.0/nebula-explorer/operation-guide/ex-ug-query-exploration.md
@@ -8,7 +8,7 @@
 
 ## VID 查询
 
-用户可以通过输入VID或者生成VID的数据查询，一行仅支持一个数据。同时也支持随机导入数据和文件导入数据。确认添加后，数据会显示在画布中。以下给出示例：
+用户可以通过输入 VID 或者生成 VID 的数据查询，一行仅支持一个数据。同时也支持随机导入数据和文件导入数据。确认添加后，数据会显示在画布中。以下给出示例：
 
 ![VID](../figs/ex-ug-009-2.png)
 
diff --git a/docs-2.0/nebula-flink-connector.md b/docs-2.0/nebula-flink-connector.md
index 3a5ff686c7b..718ba4dc0cc 100644
--- a/docs-2.0/nebula-flink-connector.md
+++ b/docs-2.0/nebula-flink-connector.md
@@ -1,18 +1,18 @@
 # Nebula Flink Connector
 
-Nebula Flink Connector是一款帮助Flink用户快速访问Nebula Graph的连接器，支持从Nebula Graph图数据库中读取数据，或者将其他外部数据源读取的数据写入Nebula Graph图数据库。
+Nebula Flink Connector 是一款帮助 Flink 用户快速访问 Nebula Graph 的连接器，支持从 Nebula Graph 图数据库中读取数据，或者将其他外部数据源读取的数据写入 Nebula Graph 图数据库。
 
-更多使用说明请参见[Nebula Flink Connector](https://github.com/vesoft-inc/nebula-flink-connector)。
+更多使用说明请参见 [Nebula Flink Connector](https://github.com/vesoft-inc/nebula-flink-connector)。
 
 ## 适用场景
 
-Nebula Flink Connector适用于以下场景：
+Nebula Flink Connector 适用于以下场景：
 
-- 在不同的Nebula Graph集群之间迁移数据。
+- 在不同的 Nebula Graph 集群之间迁移数据。
 
-- 在同一个Nebula Graph集群内不同图空间之间迁移数据。
+- 在同一个 Nebula Graph 集群内不同图空间之间迁移数据。
 
-- Nebula Graph与其他数据源之间迁移数据。
+- Nebula Graph 与其他数据源之间迁移数据。
 
 ## 更新说明
 
diff --git a/docs-2.0/nebula-flink/nf-ug-customize-sink.md b/docs-2.0/nebula-flink/nf-ug-customize-sink.md
index 090331aa246..a4718b8a7e1 100644
--- a/docs-2.0/nebula-flink/nf-ug-customize-sink.md
+++ b/docs-2.0/nebula-flink/nf-ug-customize-sink.md
@@ -162,14 +162,14 @@ Flink 将处理完成的数据 sink 到 Nebula Graph 数据库时，需要将 Fl
   - Nebula Graph 图数据库的账号及其密码。
 - `VertexExecutionOptions` 需要配置：
   - 需要写入点数据的 Nebula Graph 图数据库中的图空间名称。
-  - 需要写入的Tag（点类型）名称。
-  - 需要写入的Tag属性。
+  - 需要写入的 Tag（点类型）名称。
+  - 需要写入的 Tag 属性。
   - 需要写入的点 VID 所在 Flink 数据流 Row 中的索引。
   - 单次写入 Nebula Graph 的数据量限值，默认为 2000。
 - `EdgeExecutionOptions` 需要配置：
   - 需要写入边数据的 Nebula Graph 图数据库中的图空间名称。
-  - 需要写入的Edge type。
-  - 需要写入的Edge type属性。
+  - 需要写入的 Edge type。
+  - 需要写入的 Edge type 属性。
   - 需要写入的边起点 VID（src_Id）所在 Flink 数据流 Row 中的索引。
   - 需要写入的边终点 VID（dst_Id）所在 Flink 数据流 Row 中的索引。
   - 需要写入的边 rank 所在 Flink 数据流 Row 中的索引。如果不配置，则写入边数据时不带 rank 信息。
@@ -180,7 +180,7 @@ Flink 将处理完成的数据 sink 到 Nebula Graph 数据库时，需要将 Fl
 - Graph 服务为本地单副本部署，使用默认端口
 - 图空间名称：`flinkSink`
 - Tag：`player`
-- Tag属性：`name` 和 `age`
+- Tag 属性：`name` 和 `age`
 
 以下为自定义 NebulaSink 的代码示例。
 
@@ -192,7 +192,6 @@ NebulaClientOptions nebulaClientOptions = new NebulaClientOptions
                 .build();
 NebulaConnectionProvider graphConnectionProvider = new NebulaGraphConnectionProvider(nebulaClientOptions);
 
-
 // 构造 Nebula Graph 写入点数据的操作参数
 List<String> cols = Arrays.asList("name", "age")
 ExecutionOptions sinkExecutionOptions = new VertexExecutionOptions.ExecutionOptionBuilder()
diff --git a/docs-2.0/nebula-flink/nf-ug-customize-source.md b/docs-2.0/nebula-flink/nf-ug-customize-source.md
index 94cf7afae54..deba3f0c5e2 100644
--- a/docs-2.0/nebula-flink/nf-ug-customize-source.md
+++ b/docs-2.0/nebula-flink/nf-ug-customize-source.md
@@ -24,7 +24,7 @@ NebulaSource 的实现类图如下所示。
 - `open`：开始 `inputFormat` 的数据读取，将读取的数据转换为 Flink 的数据格式，构造迭代器。
 - `close`：在数据读取完成后打印读取日志。
 - `reachedEnd`：判断是否读取完成。
-- `nextRecord`：通过迭代器获取下一条数据.
+- `nextRecord`：通过迭代器获取下一条数据。
 
 ## 应用实践
 
@@ -40,15 +40,15 @@ NebulaSource 的实现类图如下所示。
   - Nebula Graph 图数据库的账号及其密码。
 - `VertexExecutionOptions` 需要配置：
   - 需要读取点数据的 Nebula Graph 图数据库中的图空间名称。
-  - 需要读取的Tag（点类型）名称。一次只能一个Tag。
-  - 要读取的Tag属性。
-  - 是否读取指定Tag的所有属性，默认为 `false`。如果配置为 `true` 则Tag属性的配置无效。
+  - 需要读取的 Tag（点类型）名称。一次只能一个 Tag。
+  - 要读取的 Tag 属性。
+  - 是否读取指定 Tag 的所有属性，默认为 `false`。如果配置为 `true` 则 Tag 属性的配置无效。
   - 单次读取的数据量限值，默认为 2000 个点数据。
 - `EdgeExecutionOptions` 需要配置：
   - 需要读取边数据的 Nebula Graph 图数据库中的图空间名称。
-  - 需要读取的Edge type。一次只能一个Edge type。
-  - 需要读取的Edge type属性。
-  - 是否读取指定Edge type的所有属性，默认为 `false`。如果配置为 `true` 则Edge type属性的配置无效。
+  - 需要读取的 Edge type。一次只能一个 Edge type。
+  - 需要读取的 Edge type 属性。
+  - 是否读取指定 Edge type 的所有属性，默认为 `false`。如果配置为 `true` 则 Edge type 属性的配置无效。
   - 单次读取的数据量限值，默认值为 2000 个边数据。
 
 假设需要读取点数据的 Nebula Graph 图数据库信息如下：
@@ -56,7 +56,7 @@ NebulaSource 的实现类图如下所示。
 - Meta 服务为本地单副本部署，使用默认端口
 - 图空间名称：`flinkSource`
 - Tag：`player`
-- Tag属性：`name` 和 `age`
+- Tag 属性：`name` 和 `age`
 - 单次最多读取 100 个点数据
 
 以下为自定义 NebulaSource 的代码示例。
diff --git a/docs-2.0/nebula-importer/config-with-header.md b/docs-2.0/nebula-importer/config-with-header.md
index b9450ea1015..633375b52f0 100644
--- a/docs-2.0/nebula-importer/config-with-header.md
+++ b/docs-2.0/nebula-importer/config-with-header.md
@@ -1,14 +1,14 @@
 # 有表头配置说明
 
-对于有表头（header）的CSV文件，需要在配置文件里设置`withHeader`为`true`，表示CSV文件中第一行为表头，表头内容具有特殊含义。
+对于有表头（header）的 CSV 文件，需要在配置文件里设置`withHeader`为`true`，表示 CSV 文件中第一行为表头，表头内容具有特殊含义。
 
 !!! caution
 
-    如果CSV文件中含有header，Importer就会按照header来解析每行数据的Schema，并忽略yaml文件中的点或边设置。
+    如果 CSV 文件中含有 header，Importer 就会按照 header 来解析每行数据的 Schema，并忽略 yaml 文件中的点或边设置。
 
 ## 示例文件
 
-有表头的CSV文件示例如下：
+有表头的 CSV 文件示例如下：
 
 - 点示例
 
@@ -21,7 +21,7 @@
   student102,Jane,17,female
   ```
 
-  第一列为点ID，后面三列为属性`name`、`age`和`gender`。
+  第一列为点 ID，后面三列为属性`name`、`age`和`gender`。
 
 - 边示例
 
@@ -35,19 +35,19 @@
   student100,student102,1,96.2
   ```
 
-  前两列的数据分别为起始点ID和目的点ID，第三列为rank，第四列为属性`degree`。
+  前两列的数据分别为起始点 ID 和目的点 ID，第三列为 rank，第四列为属性`degree`。
 
 ## 表头格式说明
 
-表头通过一些关键词定义起始点、目的点、rank以及一些特殊功能，说明如下：
+表头通过一些关键词定义起始点、目的点、rank 以及一些特殊功能，说明如下：
 
-- `:VID`（必填）：点ID。需要用`:VID(type)`形式设置数据类型，例如`:VID(string)`或`:VID(int)`。
+- `:VID`（必填）：点 ID。需要用`:VID(type)`形式设置数据类型，例如`:VID(string)`或`:VID(int)`。
 
-- `:SRC_VID`（必填）：边的起始点ID。需要用`:SRC_VID(type)`形式设置数据类型。
+- `:SRC_VID`（必填）：边的起始点 ID。需要用`:SRC_VID(type)`形式设置数据类型。
 
-- `:DST_VID`（必填）：边的目的点ID。需要用`:DST_VID(type)`形式设置数据类型。
+- `:DST_VID`（必填）：边的目的点 ID。需要用`:DST_VID(type)`形式设置数据类型。
 
-- `:RANK`（可选）：边的rank值。
+- `:RANK`（可选）：边的 rank 值。
 
 - `:IGNORE`（可选）：插入数据时忽略这一列。
 
@@ -60,11 +60,11 @@
   ```
 
 !!! note
-    除了`:LABEL`列之外的所有列都可以按任何顺序排序，因此针对较大的CSV文件，用户可以灵活地设置header来选择需要的列。
+    除了`:LABEL`列之外的所有列都可以按任何顺序排序，因此针对较大的 CSV 文件，用户可以灵活地设置 header 来选择需要的列。
 
-对于Tag或Edge type的属性，格式为`<tag_name/edge_name>.<prop_name>:<prop_type>`，说明如下：
+对于 Tag 或 Edge type 的属性，格式为`<tag_name/edge_name>.<prop_name>:<prop_type>`，说明如下：
 
-- `<tag_name/edge_name>`：Tag或者Edge type的名称。
+- `<tag_name/edge_name>`：Tag 或者 Edge type 的名称。
 
 - `<prop_name>`：属性名称。
 
@@ -72,12 +72,10 @@
 
 例如`student.name:string`、`follow.degree:double`。
 
-
-
 ## 配置示例
 
 ```yaml
-# 连接的Nebula Graph版本，连接2.x时设置为v2。
+# 连接的 Nebula Graph 版本，连接 2.x 时设置为 v2。
 version: v2
 
 description: example
@@ -87,16 +85,16 @@ removeTempFiles: false
 
 clientSettings:
 
-  # nGQL语句执行失败的重试次数。
+  # nGQL 语句执行失败的重试次数。
   retry: 3
 
-  # Nebula Graph客户端并发数。
+  # Nebula Graph 客户端并发数。
   concurrency: 10 
 
-  # 每个Nebula Graph客户端的缓存队列大小。
+  # 每个 Nebula Graph 客户端的缓存队列大小。
   channelBufferSize: 128
 
-  # 指定数据要导入的Nebula Graph图空间。
+  # 指定数据要导入的 Nebula Graph 图空间。
   space: student
 
   # 连接信息。
@@ -106,7 +104,7 @@ clientSettings:
     address: 192.168.11.13:9669
 
   postStart:
-    # 配置连接Nebula Graph服务器之后，在插入数据之前执行的一些操作。
+    # 配置连接 Nebula Graph 服务器之后，在插入数据之前执行的一些操作。
     commands: |
       DROP SPACE IF EXISTS student;
       CREATE SPACE IF NOT EXISTS student(partition_num=5, replica_factor=1, vid_type=FIXED_STRING(20));
@@ -118,13 +116,13 @@ clientSettings:
     afterPeriod: 15s
   
   preStop:
-    # 配置断开Nebula Graph服务器连接之前执行的一些操作。
+    # 配置断开 Nebula Graph 服务器连接之前执行的一些操作。
     commands: |
 
 # 错误等日志信息输出的文件路径。    
 logPath: ./err/test.log
 
-# CSV文件相关设置。
+# CSV 文件相关设置。
 files:
   
     # 数据文件的存放路径，如果使用相对路径，则会将路径和当前配置文件的目录拼接。本示例第一个数据文件为点的数据。
@@ -139,24 +137,24 @@ files:
     # 读取数据的行数限制。
     limit: 10
 
-    # 是否按顺序在文件中插入数据行。如果为false，可以避免数据倾斜导致的导入速率降低。
+    # 是否按顺序在文件中插入数据行。如果为 false，可以避免数据倾斜导致的导入速率降低。
     inOrder: true
 
-    # 文件类型，当前仅支持csv。
+    # 文件类型，当前仅支持 csv。
     type: csv
 
     csv:
       # 是否有表头。
       withHeader: true
 
-      # 是否有LABEL。
+      # 是否有 LABEL。
       withLabel: false
 
-      # 指定csv文件的分隔符。只支持一个字符的字符串分隔符。
+      # 指定 csv 文件的分隔符。只支持一个字符的字符串分隔符。
       delimiter: ","
 
     schema:
-      # Schema的类型，可选值为vertex和edge。
+      # Schema 的类型，可选值为 vertex 和 edge。
       type: vertex
 
     # 本示例第二个数据文件为边的数据。
@@ -170,16 +168,16 @@ files:
       withHeader: true
       withLabel: false
     schema:
-      # Schema的类型为edge。
+      # Schema 的类型为 edge。
       type: edge
       edge:
-        # Edge type名称。
+        # Edge type 名称。
         name: follow
 
-        # 是否包含rank。
+        # 是否包含 rank。
         withRanking: true
 ```
 
 !!! Note
 
-    点ID的数据类型需要和`clientSettings.postStart.commands`中的创建图空间语句的数据类型一致。
\ No newline at end of file
+    点 ID 的数据类型需要和`clientSettings.postStart.commands`中的创建图空间语句的数据类型一致。
\ No newline at end of file
diff --git a/docs-2.0/nebula-importer/config-without-header.md b/docs-2.0/nebula-importer/config-without-header.md
index 67949c7a627..c95d33ca02b 100644
--- a/docs-2.0/nebula-importer/config-without-header.md
+++ b/docs-2.0/nebula-importer/config-without-header.md
@@ -1,10 +1,10 @@
 # 无表头配置说明
 
-对于无表头（header）的CSV文件，需要在配置文件里设置`withHeader`为`false`，表示CSV文件中只含有数据（不含第一行表头），同时可能还需要设置数据类型、对应的列等。
+对于无表头（header）的 CSV 文件，需要在配置文件里设置`withHeader`为`false`，表示 CSV 文件中只含有数据（不含第一行表头），同时可能还需要设置数据类型、对应的列等。
 
 ## 示例文件
 
-无表头的CSV文件示例如下：
+无表头的 CSV 文件示例如下：
 
 - 点示例
 
@@ -16,7 +16,7 @@
   student102,Jane,17,female
   ```
 
-  第一列为点ID，后面三列为属性`name`、`age`和`gender`。
+  第一列为点 ID，后面三列为属性`name`、`age`和`gender`。
 
 - 边示例
 
@@ -29,12 +29,12 @@
   student100,student102,1,96.2
   ```
 
-  前两列的数据分别为起始点ID和目的点ID，第三列为rank，第四列为属性`degree`。
+  前两列的数据分别为起始点 ID 和目的点 ID，第三列为 rank，第四列为属性`degree`。
 
 ## 配置示例
 
 ```yaml
-# 连接的Nebula Graph版本，连接2.x时设置为v2。
+# 连接的 Nebula Graph 版本，连接 2.x 时设置为 v2。
 version: v2
 
 description: example
@@ -44,16 +44,16 @@ removeTempFiles: false
 
 clientSettings:
 
-  # nGQL语句执行失败的重试次数。
+  # nGQL 语句执行失败的重试次数。
   retry: 3
 
-  # Nebula Graph客户端并发数。
+  # Nebula Graph 客户端并发数。
   concurrency: 10 
 
-  # 每个Nebula Graph客户端的缓存队列大小。
+  # 每个 Nebula Graph 客户端的缓存队列大小。
   channelBufferSize: 128
 
-  # 指定数据要导入的Nebula Graph图空间。
+  # 指定数据要导入的 Nebula Graph 图空间。
   space: student
 
   # 连接信息。
@@ -63,7 +63,7 @@ clientSettings:
     address: 192.168.11.13:9669
 
   postStart:
-    # 配置连接Nebula Graph服务器之后，在插入数据之前执行的一些操作。
+    # 配置连接 Nebula Graph 服务器之后，在插入数据之前执行的一些操作。
     commands: |
       DROP SPACE IF EXISTS student;
       CREATE SPACE IF NOT EXISTS student(partition_num=5, replica_factor=1, vid_type=FIXED_STRING(20));
@@ -75,13 +75,13 @@ clientSettings:
     afterPeriod: 15s
   
   preStop:
-    # 配置断开Nebula Graph服务器连接之前执行的一些操作。
+    # 配置断开 Nebula Graph 服务器连接之前执行的一些操作。
     commands: |
 
 # 错误等日志信息输出的文件路径。    
 logPath: ./err/test.log
 
-# CSV文件相关设置。
+# CSV 文件相关设置。
 files:
   
     # 数据文件的存放路径，如果使用相对路径，则会将路径和当前配置文件的目录拼接。本示例第一个数据文件为点的数据。
@@ -96,42 +96,42 @@ files:
     # 读取数据的行数限制。
     limit: 10
 
-    # 是否按顺序在文件中插入数据行。如果为false，可以避免数据倾斜导致的导入速率降低。
+    # 是否按顺序在文件中插入数据行。如果为 false，可以避免数据倾斜导致的导入速率降低。
     inOrder: true
 
-    # 文件类型，当前仅支持csv。
+    # 文件类型，当前仅支持 csv。
     type: csv
 
     csv:
       # 是否有表头。
       withHeader: false
 
-      # 是否有LABEL。
+      # 是否有 LABEL。
       withLabel: false
 
-      # 指定csv文件的分隔符。只支持一个字符的字符串分隔符。
+      # 指定 csv 文件的分隔符。只支持一个字符的字符串分隔符。
       delimiter: ","
 
     schema:
-      # Schema的类型，可选值为vertex和edge。
+      # Schema 的类型，可选值为 vertex 和 edge。
       type: vertex
 
       vertex:
         
-        # 点ID设置。
+        # 点 ID 设置。
         vid:
-           # 点ID对应CSV文件中列的序号。CSV文件中列的序号从0开始。
+           # 点 ID 对应 CSV 文件中列的序号。CSV 文件中列的序号从 0 开始。
            index: 0
 
-           # 点ID的数据类型，可选值为int和string，分别对应Nebula Graph中的INT64和FIXED_STRING。
+           # 点 ID 的数据类型，可选值为 int 和 string，分别对应 Nebula Graph 中的 INT64 和 FIXED_STRING。
            type: string
 
-        # Tag设置。   
+        # Tag 设置。   
         tags:
-            # Tag名称。
+            # Tag 名称。
           - name: student
            
-            # Tag内的属性设置。
+            # Tag 内的属性设置。
             props:
                 # 属性名称。
               - name: name
@@ -139,7 +139,7 @@ files:
                 # 属性数据类型。
                 type: string
 
-                # 属性对应CSV文件中列的序号。
+                # 属性对应 CSV 文件中列的序号。
                 index: 1
 
               - name: age
@@ -160,34 +160,34 @@ files:
       withHeader: false
       withLabel: false
     schema:
-      # Schema的类型为edge。
+      # Schema 的类型为 edge。
       type: edge
       edge:
-        # Edge type名称。
+        # Edge type 名称。
         name: follow
 
-        # 是否包含rank。
+        # 是否包含 rank。
         withRanking: true
 
-        # 起始点ID设置。
+        # 起始点 ID 设置。
         srcVID:
            # 数据类型。
            type: string
 
-           # 起始点ID对应CSV文件中列的序号。
+           # 起始点 ID 对应 CSV 文件中列的序号。
            index: 0
 
-        # 目的点ID设置。
+        # 目的点 ID 设置。
         dstVID:
            type: string
            index: 1
 
-        # rank设置。
+        # rank 设置。
         rank:
-           # rank值对应CSV文件中列的序号。如果没有设置index，请务必在第三列设置rank的值。之后的列依次设置各属性。
+           # rank 值对应 CSV 文件中列的序号。如果没有设置 index，请务必在第三列设置 rank 的值。之后的列依次设置各属性。
            index: 2
         
-        # Edge type内的属性设置。
+        # Edge type 内的属性设置。
         props:
              # 属性名称。
            - name: degree
@@ -195,18 +195,18 @@ files:
              # 属性数据类型。
              type: double
 
-             # 属性对应CSV文件中列的序号。
+             # 属性对应 CSV 文件中列的序号。
              index: 3
 ```
 
 !!! Note
 
-    - CSV文件中列的序号从0开始，即第一列的序号为0，第二列的序号为1。
+    - CSV 文件中列的序号从 0 开始，即第一列的序号为 0，第二列的序号为 1。
 
-    - 点ID的数据类型需要和`clientSettings.postStart.commands`中的创建图空间语句的数据类型一致。
+    - 点 ID 的数据类型需要和`clientSettings.postStart.commands`中的创建图空间语句的数据类型一致。
 
-    - 如果没有设置index字段指定列的序号，CSV文件必须遵守如下规则：
+    - 如果没有设置 index 字段指定列的序号，CSV 文件必须遵守如下规则：
 
-      + 在点数据文件中，第一列必须为点ID，后面的列为属性，且需要和配置文件内的顺序一一对应。
+      + 在点数据文件中，第一列必须为点 ID，后面的列为属性，且需要和配置文件内的顺序一一对应。
 
-      + 在边数据文件中，第一列必须为起始点ID，第二列必须为目的点ID，如果`withRanking`为`true`，第三列必须为rank值，后面的列为属性，且需要和配置文件内的顺序一一对应。
+      + 在边数据文件中，第一列必须为起始点 ID，第二列必须为目的点 ID，如果`withRanking`为`true`，第三列必须为 rank 值，后面的列为属性，且需要和配置文件内的顺序一一对应。
diff --git a/docs-2.0/nebula-importer/use-importer.md b/docs-2.0/nebula-importer/use-importer.md
index 8dcd2d097ce..5bf93194bb6 100644
--- a/docs-2.0/nebula-importer/use-importer.md
+++ b/docs-2.0/nebula-importer/use-importer.md
@@ -1,16 +1,16 @@
 # Nebula Importer
 
-Nebula Importer（简称Importer）是一款[Nebula Graph](https://github.com/vesoft-inc/nebula)的CSV文件单机导入工具。Importer可以读取本地的CSV文件，然后导入数据至Nebula Graph图数据库中。
+Nebula Importer（简称 Importer）是一款 [Nebula Graph](https://github.com/vesoft-inc/nebula) 的 CSV 文件单机导入工具。Importer 可以读取本地的 CSV 文件，然后导入数据至 Nebula Graph 图数据库中。
 
 ## 适用场景
 
-Importer适用于将本地CSV文件的内容导入至Nebula Graph中。
+Importer 适用于将本地 CSV 文件的内容导入至 Nebula Graph 中。
 
 ## 优势
 
 - 轻量快捷：不需要复杂环境即可使用，快速导入数据。
 
-- 灵活筛选：通过配置文件可以实现对CSV文件数据的灵活筛选。
+- 灵活筛选：通过配置文件可以实现对 CSV 文件数据的灵活筛选。
 
 ## 更新说明
 
@@ -18,23 +18,23 @@ Importer适用于将本地CSV文件的内容导入至Nebula Graph中。
 
 ## 前提条件
 
-在使用Nebula Importer之前，请确保：
+在使用 Nebula Importer 之前，请确保：
 
-- 已部署Nebula Graph服务。目前有三种部署方式：
+- 已部署 Nebula Graph 服务。目前有三种部署方式：
   
-  - [Docker Compose部署](../4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/3.deploy-nebula-graph-with-docker-compose.md)
+  - [Docker Compose 部署](../4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/3.deploy-nebula-graph-with-docker-compose.md)
   
-  - [RPM/DEB包安装](../4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/2.install-nebula-graph-by-rpm-or-deb.md)
+  - [RPM/DEB 包安装](../4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/2.install-nebula-graph-by-rpm-or-deb.md)
   
   - [源码编译安装](../4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/1.install-nebula-graph-by-compiling-the-source-code.md)
 
-- Nebula Graph中已创建Schema，包括图空间、Tag和Edge type，或者通过参数`clientSettings.postStart.commands`设置。
+- Nebula Graph 中已创建 Schema，包括图空间、Tag 和 Edge type，或者通过参数`clientSettings.postStart.commands`设置。
 
-- 运行Importer的机器已部署Golang环境。详情请参见[Golang 环境搭建](https://github.com/vesoft-inc/nebula-importer/blob/release-v2.0.0-ga/docs/golang-install.md)。
+- 运行 Importer 的机器已部署 Golang 环境。详情请参见 [Golang 环境搭建](https://github.com/vesoft-inc/nebula-importer/blob/release-v2.0.0-ga/docs/golang-install.md)。
 
 ## 操作步骤
 
-配置yaml文件并准备好待导入的CSV文件，即可使用本工具向Nebula Graph批量写入数据。
+配置 yaml 文件并准备好待导入的 CSV 文件，即可使用本工具向 Nebula Graph 批量写入数据。
 
 ### 源码编译运行
 
@@ -47,10 +47,10 @@ Importer适用于将本地CSV文件的内容导入至Nebula Graph中。
   !!! note
   
         请使用正确的分支。 
-        Nebula Graph 1.x和2.x的rpc协议不同，因此：
+        Nebula Graph 1.x 和 2.x 的 rpc 协议不同，因此：
 
-      - Nebula Importer v1分支只能连接Nebula Graph 1.x。
-      - Nebula Importer master分支和v2分支可以连接Nebula Graph 2.x。
+      - Nebula Importer v1 分支只能连接 Nebula Graph 1.x。
+      - Nebula Importer master 分支和 v2 分支可以连接 Nebula Graph 2.x。
 
 2. 进入目录`nebula-importer`。
 
@@ -71,7 +71,7 @@ Importer适用于将本地CSV文件的内容导入至Nebula Graph中。
   ```
 
   !!! note
-        yaml配置文件说明请参见[配置文件](#_7)。
+        yaml 配置文件说明请参见 [配置文件](#_7)。
 
 ### 无网络编译方式
 
@@ -101,9 +101,9 @@ Importer适用于将本地CSV文件的内容导入至Nebula Graph中。
    $ go build -mod vendor cmd/importer.go
    ```
 
-### Docker方式运行
+### Docker 方式运行
 
-使用Docker可以不必在本地安装Go语言环境，只需要拉取Nebula Importer的[镜像](https://hub.docker.com/r/vesoft/nebula-importer)，并将本地配置文件和CSV数据文件挂载到容器中。命令如下：
+使用 Docker 可以不必在本地安装 Go 语言环境，只需要拉取 Nebula Importer 的 [镜像](https://hub.docker.com/r/vesoft/nebula-importer)，并将本地配置文件和 CSV 数据文件挂载到容器中。命令如下：
 
 ```bash
 $ docker run --rm -ti \
@@ -114,18 +114,16 @@ $ docker run --rm -ti \
     --config <config_file>
 ```
 
-- `<config_file>`：本地yaml配置文件的绝对路径。
-- `<csv_data_dir>`：本地CSV数据文件的绝对路径。
-- `<version>`：Nebula Graph 2.x请填写`v2`。
+- `<config_file>`：本地 yaml 配置文件的绝对路径。
+- `<csv_data_dir>`：本地 CSV 数据文件的绝对路径。
+- `<version>`：Nebula Graph 2.x 请填写`v2`。
 
 !!! note
-    建议使用相对路径。如果使用本地绝对路径，请检查路径映射到Docker中的路径。
-
-
+    建议使用相对路径。如果使用本地绝对路径，请检查路径映射到 Docker 中的路径。
 
 ## 配置文件说明
 
-Nebula Importer通过`nebula-importer/examples/v2/example.yaml`配置文件来描述待导入文件信息、Nebula Graph服务器信息等。用户可以参考示例配置文件：[无表头配置](config-without-header.md)/[有表头配置](config-with-header.md)。下文将分类介绍配置文件内的字段。
+Nebula Importer 通过`nebula-importer/examples/v2/example.yaml`配置文件来描述待导入文件信息、Nebula Graph 服务器信息等。用户可以参考示例配置文件：[无表头配置](config-without-header.md)/[有表头配置](config-with-header.md)。下文将分类介绍配置文件内的字段。
 
 ### 基本配置
 
@@ -139,13 +137,13 @@ removeTempFiles: false
 
 |参数|默认值|是否必须|说明|
 |:---|:---|:---|:---|
-|`version`|v2|是|目标Nebula Graph的版本。|
+|`version`|v2|是|目标 Nebula Graph 的版本。|
 |`description`|example|否|配置文件的描述。|
 |`removeTempFiles`|false|否|是否删除临时生成的日志和错误数据文件。|
 
 ### 客户端配置
 
-客户端配置存储客户端连接Nebula Graph相关的配置。
+客户端配置存储客户端连接 Nebula Graph 相关的配置。
 
 示例配置如下：
 
@@ -173,20 +171,20 @@ clientSettings:
 
 |参数|默认值|是否必须|说明|
 |:---|:---|:---|:---|
-|`clientSettings.retry`|3|否|nGQL语句执行失败的重试次数。|
-|`clientSettings.concurrency`|10|否|Nebula Graph客户端并发数。|
-|`clientSettings.channelBufferSize`|128|否|每个Nebula Graph客户端的缓存队列大小。|
-|`clientSettings.space`|-|是|指定数据要导入的Nebula Graph图空间。不要同时导入多个空间，以免影响性能。|
-|`clientSettings.connection.user`|-|是|Nebula Graph的用户名。|
-|`clientSettings.connection.password`|-|是|Nebula Graph用户名对应的密码。|
-|`clientSettings.connection.address`|-|是|所有Graph服务的地址和端口。|
-|`clientSettings.postStart.commands`|-|否|配置连接Nebula Graph服务器之后，在插入数据之前执行的一些操作。|
+|`clientSettings.retry`|3|否|nGQL 语句执行失败的重试次数。|
+|`clientSettings.concurrency`|10|否|Nebula Graph 客户端并发数。|
+|`clientSettings.channelBufferSize`|128|否|每个 Nebula Graph 客户端的缓存队列大小。|
+|`clientSettings.space`|-|是|指定数据要导入的 Nebula Graph 图空间。不要同时导入多个空间，以免影响性能。|
+|`clientSettings.connection.user`|-|是|Nebula Graph 的用户名。|
+|`clientSettings.connection.password`|-|是|Nebula Graph 用户名对应的密码。|
+|`clientSettings.connection.address`|-|是|所有 Graph 服务的地址和端口。|
+|`clientSettings.postStart.commands`|-|否|配置连接 Nebula Graph 服务器之后，在插入数据之前执行的一些操作。|
 |`clientSettings.postStart.afterPeriod`|-|否|执行上述`commands`命令后到执行插入数据命令之间的间隔，例如`8s`。|
-|`clientSettings.preStop.commands`|-|否|配置断开Nebula Graph服务器连接之前执行的一些操作。|
+|`clientSettings.preStop.commands`|-|否|配置断开 Nebula Graph 服务器连接之前执行的一些操作。|
 
 ### 文件配置
 
-文件配置存储数据文件和日志的相关配置，以及Schema的具体信息。
+文件配置存储数据文件和日志的相关配置，以及 Schema 的具体信息。
 
 #### 文件和日志配置
 
@@ -216,13 +214,13 @@ files:
 |`files.limit`|-|否|读取数据的行数限制。|
 |`files.inOrder`|-|否|是否按顺序在文件中插入数据行。如果为`false`，可以避免数据倾斜导致的导入速率降低。|
 |`files.type`|-|是|文件类型。|
-|`files.csv.withHeader`|`false`|是|是否有表头。详情请参见[关于CSV文件表头](#csvheader)。|
-|`files.csv.withLabel`|`false`|是|是否有LABEL。详情请参见[有表头配置说明](config-with-header.md)。|
-|`files.csv.delimiter`|`","`|是|指定csv文件的分隔符。只支持一个字符的字符串分隔符。|
+|`files.csv.withHeader`|`false`|是|是否有表头。详情请参见 [关于 CSV 文件表头](#csvheader)。|
+|`files.csv.withLabel`|`false`|是|是否有 LABEL。详情请参见 [有表头配置说明](config-with-header.md)。|
+|`files.csv.delimiter`|`","`|是|指定 csv 文件的分隔符。只支持一个字符的字符串分隔符。|
 
-#### Schema配置
+#### Schema 配置
 
-Schema配置描述当前数据文件的Meta信息，Schema的类型分为点和边两类，可以同时配置多个点或边。
+Schema 配置描述当前数据文件的 Meta 信息，Schema 的类型分为点和边两类，可以同时配置多个点或边。
 
 - 点配置
 
@@ -251,16 +249,16 @@ schema:
 
 |参数|默认值|是否必须|说明|
 |:---|:---|:---|:---|
-|`files.schema.type`|-|是|Schema的类型，可选值为`vertex`和`edge`。|
-|`files.schema.vertex.vid.type`|-|否|点ID的数据类型，可选值为`int`和`string`。|
-|`files.schema.vertex.vid.index`|-|否|点ID对应CSV文件中列的序号。|
-|`files.schema.vertex.tags.name`|-|是|Tag名称。|
-|`files.schema.vertex.tags.props.name`|-|是|Tag属性名称，必须和Nebula Graph中的Tag属性一致。|
+|`files.schema.type`|-|是|Schema 的类型，可选值为`vertex`和`edge`。|
+|`files.schema.vertex.vid.type`|-|否|点 ID 的数据类型，可选值为`int`和`string`。|
+|`files.schema.vertex.vid.index`|-|否|点 ID 对应 CSV 文件中列的序号。|
+|`files.schema.vertex.tags.name`|-|是|Tag 名称。|
+|`files.schema.vertex.tags.props.name`|-|是|Tag 属性名称，必须和 Nebula Graph 中的 Tag 属性一致。|
 |`files.schema.vertex.tags.props.type`|-|是|属性数据类型，支持`bool`、`int`、`float`、`double`、`timestamp`和`string`。|
-|`files.schema.vertex.tags.props.index`|-|否|属性对应CSV文件中列的序号。|
+|`files.schema.vertex.tags.props.index`|-|否|属性对应 CSV 文件中列的序号。|
 
 !!! note
-    CSV文件中列的序号从0开始，即第一列的序号为0，第二列的序号为1。
+    CSV 文件中列的序号从 0 开始，即第一列的序号为 0，第二列的序号为 1。
 
 - 边配置
 
@@ -288,20 +286,20 @@ schema:
 
 |参数|默认值|是否必须|说明|
 |:---|:---|:---|:---|
-|`files.schema.type`|-|是|Schema的类型，可选值为`vertex`和`edge`。|
-|`files.schema.edge.name`|-|是|Edge type名称。|
-|`files.schema.edge.srcVID.type`|-|否|边的起始点ID的数据类型。|
-|`files.schema.edge.srcVID.index`|-|否|边的起始点ID对应CSV文件中列的序号。|
-|`files.schema.edge.dstVID.type`|-|否|边的目的点ID的数据类型。|
-|`files.schema.edge.dstVID.index`|-|否|边的目的点ID对应CSV文件中列的序号。|
-|`files.schema.edge.rank.index`|-|否|边的rank值对应CSV文件中列的序号。|
-|`files.schema.edge.props.name`|-|是|Edge type属性名称，必须和Nebula Graph中的Edge type属性一致。|
+|`files.schema.type`|-|是|Schema 的类型，可选值为`vertex`和`edge`。|
+|`files.schema.edge.name`|-|是|Edge type 名称。|
+|`files.schema.edge.srcVID.type`|-|否|边的起始点 ID 的数据类型。|
+|`files.schema.edge.srcVID.index`|-|否|边的起始点 ID 对应 CSV 文件中列的序号。|
+|`files.schema.edge.dstVID.type`|-|否|边的目的点 ID 的数据类型。|
+|`files.schema.edge.dstVID.index`|-|否|边的目的点 ID 对应 CSV 文件中列的序号。|
+|`files.schema.edge.rank.index`|-|否|边的 rank 值对应 CSV 文件中列的序号。|
+|`files.schema.edge.props.name`|-|是|Edge type 属性名称，必须和 Nebula Graph 中的 Edge type 属性一致。|
 |`files.schema.edge.props.type`|-|是|属性类型，支持`bool`、`int`、`float`、`double`、`timestamp`和`string`。|
-|`files.schema.edge.props.index`|-|否|属性对应CSV文件中列的序号。|
+|`files.schema.edge.props.index`|-|否|属性对应 CSV 文件中列的序号。|
 
-## 关于CSV文件表头（header）
+## 关于 CSV 文件表头（header）
 
-Importer根据CSV文件有无表头，需要对配置文件进行不同的设置，相关示例和说明请参见：
+Importer 根据 CSV 文件有无表头，需要对配置文件进行不同的设置，相关示例和说明请参见：
 
 - [无表头配置说明](config-without-header.md)
 
@@ -309,5 +307,5 @@ Importer根据CSV文件有无表头，需要对配置文件进行不同的设置
 
 ## 视频
 
-* [数据库导入工具——Nebula Importer 简介](https://www.bilibili.com/video/BV1ny4y1u7i4)（3分09秒）
+* [数据库导入工具——Nebula Importer 简介](https://www.bilibili.com/video/BV1ny4y1u7i4)（3 分 09 秒）
 <iframe src="//player.bilibili.com/player.html?aid=803505035&bvid=BV1ny4y1u7i4&cid=351250785&page=1&high_quality=1" scrolling="no" border="0" frameborder="no" framespacing="0" allowfullscreen="true" width="720px" height="480px"> </iframe>
diff --git a/docs-2.0/nebula-operator/1.introduction-to-nebula-operator.md b/docs-2.0/nebula-operator/1.introduction-to-nebula-operator.md
index 8c72f2c25eb..a932b688654 100644
--- a/docs-2.0/nebula-operator/1.introduction-to-nebula-operator.md
+++ b/docs-2.0/nebula-operator/1.introduction-to-nebula-operator.md
@@ -1,43 +1,43 @@
-# 什么是Nebula Operator
+# 什么是 Nebula Operator
 
 ## 基本概念
 
-Nebula Operator是用于在[Kubernetes](https://kubernetes.io)系统上自动化部署和运维[Nebula Graph](https://github.com/vesoft-inc/nebula)集群的工具。依托于Kubernetes扩展机制，Nebula Graph将其运维领域的知识全面注入至Kubernetes系统中，让Nebula Graph成为真正的[云原生图数据库](https://www.nebula-cloud.io/)。
+Nebula Operator 是用于在 [Kubernetes](https://kubernetes.io) 系统上自动化部署和运维 [Nebula Graph](https://github.com/vesoft-inc/nebula) 集群的工具。依托于 Kubernetes 扩展机制，Nebula Graph 将其运维领域的知识全面注入至 Kubernetes 系统中，让 Nebula Graph 成为真正的 [云原生图数据库](https://www.nebula-cloud.io/)。
 
 ## 工作原理
 
-对于Kubernetes系统内不存在的资源类型，用户可以通过添加自定义API对象的方式注册，常见的方法是使用[CustomResourceDefinition（CRD）](https://kubernetes.io/docs/concepts/extend-kubernetes/api-extension/custom-resources/#customresourcedefinitions) 。
+对于 Kubernetes 系统内不存在的资源类型，用户可以通过添加自定义 API 对象的方式注册，常见的方法是使用 [CustomResourceDefinition（CRD）](https://kubernetes.io/docs/concepts/extend-kubernetes/api-extension/custom-resources/#customresourcedefinitions) 。
 
-Nebula Operator将Nebula Graph集群的部署管理抽象为CRD。通过结合多个内置的API对象，包括StatefulSet、Service和ConfigMap，Nebula Graph集群的日常管理和维护被编码为一个控制循环。在Kubernetes系统内，每一种内置资源对象，都运行着一个特定的控制循环，将它的实际状态通过事先规定好的编排动作，逐步调整为最终的期望状态。当一个CR实例被提交时，Nebula Operator会根据控制流程驱动数据库集群进入最终状态。
+Nebula Operator 将 Nebula Graph 集群的部署管理抽象为 CRD。通过结合多个内置的 API 对象，包括 StatefulSet、Service 和 ConfigMap，Nebula Graph 集群的日常管理和维护被编码为一个控制循环。在 Kubernetes 系统内，每一种内置资源对象，都运行着一个特定的控制循环，将它的实际状态通过事先规定好的编排动作，逐步调整为最终的期望状态。当一个 CR 实例被提交时，Nebula Operator 会根据控制流程驱动数据库集群进入最终状态。
 
 ## 功能介绍
 
-Nebula Operator已具备的功能如下：
+Nebula Operator 已具备的功能如下：
 
-- **集群创建和卸载**：Nebula Operator简化了用户部署和卸载集群的过程。用户只需提供对应的CR文件，Nebula Operator即可快速创建或者删除一个对应的Nebula Graph集群。更多信息参考[使用Kubectl部署Nebula Graph集群](3.deploy-nebula-graph-cluster/3.1create-cluster-with-kubectl.md)或者[使用Helm部署Nebula Graph集群](3.deploy-nebula-graph-cluster/3.2create-cluster-with-helm.md)。
+- **集群创建和卸载**：Nebula Operator 简化了用户部署和卸载集群的过程。用户只需提供对应的 CR 文件，Nebula Operator 即可快速创建或者删除一个对应的 Nebula Graph 集群。更多信息参考 [使用 Kubectl 部署 Nebula Graph 集群](3.deploy-nebula-graph-cluster/3.1create-cluster-with-kubectl.md) 或者 [使用 Helm 部署 Nebula Graph 集群](3.deploy-nebula-graph-cluster/3.2create-cluster-with-helm.md)。
   
-- **集群扩容和缩容**：通过在控制循环中调用Nebula Graph原生提供的扩缩容接口，Nebula Graph封装Nebula Operator实现了扩缩容的逻辑，用户可以通过YAML配置进行简单的扩缩容，且保证数据的稳定性。更多信息参考[使用Kubeclt扩缩容集群](3.deploy-nebula-graph-cluster/3.1create-cluster-with-kubectl.md#_3)或[使用Helm扩缩容集群](3.deploy-nebula-graph-cluster/3.2create-cluster-with-helm.md#_2)。
+- **集群扩容和缩容**：通过在控制循环中调用 Nebula Graph 原生提供的扩缩容接口，Nebula Graph 封装 Nebula Operator 实现了扩缩容的逻辑，用户可以通过 YAML 配置进行简单的扩缩容，且保证数据的稳定性。更多信息参考 [使用 Kubeclt 扩缩容集群](3.deploy-nebula-graph-cluster/3.1create-cluster-with-kubectl.md#_3) 或 [使用 Helm 扩缩容集群](3.deploy-nebula-graph-cluster/3.2create-cluster-with-helm.md#_2)。
   
-- **集群升级**：支持升级2.5.x版的Nebula Graph集群至2.6.x版。
+- **集群升级**：支持升级 2.5.x 版的 Nebula Graph 集群至 2.6.x 版。
   
-- **故障自愈**：Nebula Operator调用Nebula Graph集群提供的接口，动态地感知服务状态。一旦发现异常，Nebula Operator自动进行容错处理。更多信息参考[故障自愈](5.operator-failover.md)。
+- **故障自愈**：Nebula Operator 调用 Nebula Graph 集群提供的接口，动态地感知服务状态。一旦发现异常，Nebula Operator 自动进行容错处理。更多信息参考 [故障自愈](5.operator-failover.md)。
   
-- **均衡调度**：基于调度器扩展接口，Nebula Operator提供的调度器可以将应用Pods均匀地分布在Nebula Graph集群中。
+- **均衡调度**：基于调度器扩展接口，Nebula Operator 提供的调度器可以将应用 Pods 均匀地分布在 Nebula Graph 集群中。
 
 ## 使用限制
 
 ### 版本限制
 
-Nebula Operator不支持v1.x版本的Nebula Graph，其与Nebula Graph版本的对应关系如下：
+Nebula Operator 不支持 v1.x 版本的 Nebula Graph，其与 Nebula Graph 版本的对应关系如下：
 
-| Nebula Operator版本 | Nebula Graph版本 |
+| Nebula Operator 版本 | Nebula Graph 版本 |
 | ------------------- | ---------------- |
 | {{operator.release}}| 2.5.x ~ 2.6.x |
 |0.8.0|2.5.x|
 
 ### 功能限制
 
-目前Nebula Operator只支持手动扩缩容Nebula Graph集群，不支持自动扩缩容Nebula Graph集群。
+目前 Nebula Operator 只支持手动扩缩容 Nebula Graph 集群，不支持自动扩缩容 Nebula Graph 集群。
 
 ## 更新说明
 
diff --git a/docs-2.0/nebula-operator/2.deploy-nebula-operator.md b/docs-2.0/nebula-operator/2.deploy-nebula-operator.md
index 9b83f665b15..f805802c736 100644
--- a/docs-2.0/nebula-operator/2.deploy-nebula-operator.md
+++ b/docs-2.0/nebula-operator/2.deploy-nebula-operator.md
@@ -1,16 +1,16 @@
-# 部署Nebula Operator
+# 部署 Nebula Operator
 
-用户可使用[Helm](https://helm.sh/)工具部署Nebula Operator。
+用户可使用 [Helm](https://helm.sh/) 工具部署 Nebula Operator。
 
 ## 背景信息
 
-[Nebula Operator](1.introduction-to-nebula-operator.md)为用户管理Nebula Graph集群，使用户无需在生产环境中手动安装、扩展、升级和卸载Nebula Graph，减轻用户管理不同应用版本的负担。
+[Nebula Operator](1.introduction-to-nebula-operator.md) 为用户管理 Nebula Graph 集群，使用户无需在生产环境中手动安装、扩展、升级和卸载 Nebula Graph，减轻用户管理不同应用版本的负担。
 
 ## 前提条件
 
 ### 安装软件
 
-安装Nebula Operator前，用户需要安装以下软件并确保安装版本的正确性：
+安装 Nebula Operator 前，用户需要安装以下软件并确保安装版本的正确性：
 
 | 软件                                                         | 版本要求  |
 | ------------------------------------------------------------ | --------- |
@@ -20,59 +20,59 @@
 | [CertManager](https://cert-manager.io)                       | \>= 1.2.0 |
 | [OpenKruise](https://openkruise.io)                          | \>= 0.8.0 |
 
-如果使用基于角色的访问控制的策略，用户需开启[RBAC](https://kubernetes.io/docs/admin/authorization/rbac)（可选）。
+如果使用基于角色的访问控制的策略，用户需开启 [RBAC](https://kubernetes.io/docs/admin/authorization/rbac)（可选）。
 
 ### 软件说明
 
 !!! note
 
-    以下内容为Nebula Operator使用的第三方项目，Nebula Operator不负责处理安装这些软件过程中出现的问题。
+    以下内容为 Nebula Operator 使用的第三方项目，Nebula Operator 不负责处理安装这些软件过程中出现的问题。
 
 - [CoreDNS](https://coredns.io/)
 
-  CoreDNS是一个灵活的、可扩展的DNS服务器，被[安装](https://github.com/coredns/deployment/tree/master/kubernetes)在集群内作为集群内Pods的DNS服务器。
+  CoreDNS 是一个灵活的、可扩展的 DNS 服务器，被 [安装](https://github.com/coredns/deployment/tree/master/kubernetes) 在集群内作为集群内 Pods 的 DNS 服务器。
 
-  Nebula Graph集群中的每个组件通过DNS解析类似`x.default.svc.cluster.local`这样的域名相互通信。
+  Nebula Graph 集群中的每个组件通过 DNS 解析类似`x.default.svc.cluster.local`这样的域名相互通信。
 
 - [cert-manager](https://cert-manager.io/)
 
   !!! note
 
-        如果用户已将Nebula Operator配置项`admissionWebhook.create`的值设为`false`，无需安装cert-manager。有关配置项的详情，请参考下文**安装Nebula Operator**中的**自定义配置Chart**部分。
+        如果用户已将 Nebula Operator 配置项`admissionWebhook.create`的值设为`false`，无需安装 cert-manager。有关配置项的详情，请参考下文**安装 Nebula Operator **中的**自定义配置 Chart **部分。
 
-  cert-manager是一个自动化管理证书的工具，利用Kubernetes API扩展功能，使用Webhook服务器提供对cert-manager资源的动态准入控制。用户可参考[cert-manager installation documentation](https://cert-manager.io/docs/installation/kubernetes/)安装cert-manager。
+  cert-manager 是一个自动化管理证书的工具，利用 Kubernetes API 扩展功能，使用 Webhook 服务器提供对 cert-manager 资源的动态准入控制。用户可参考 [cert-manager installation documentation](https://cert-manager.io/docs/installation/kubernetes/) 安装 cert-manager。
 
-  cert-manager用于验证Nebula Graph的每个组件副本。如果用户在生产环境中运行它并关心Nebula Graph的高可用性，建议将`admissionWebhook.create`的值设为`true`，然后再安装cert-manager。
+  cert-manager 用于验证 Nebula Graph 的每个组件副本。如果用户在生产环境中运行它并关心 Nebula Graph 的高可用性，建议将`admissionWebhook.create`的值设为`true`，然后再安装 cert-manager。
 
 - [OpenKruise](https://openkruise.io/en-us/)
 
-  OpenKruise是Kubernetes的一整套标准扩展，能与原始的Kubernetes一起工作，为应用Pod、Sidecar容器，甚至是节点中的镜像的管理供更强大和高效的功能。Nebula Operator启动时需要用到OpenKruise开启针对StatefulSet的高级功能。用户可参考[openkruise installation documentation](https://openkruise.io/en-us/docs/installation.html)安装OpenKruise。
+  OpenKruise 是 Kubernetes 的一整套标准扩展，能与原始的 Kubernetes 一起工作，为应用 Pod、Sidecar 容器，甚至是节点中的镜像的管理供更强大和高效的功能。Nebula Operator 启动时需要用到 OpenKruise 开启针对 StatefulSet 的高级功能。用户可参考 [openkruise installation documentation](https://openkruise.io/en-us/docs/installation.html) 安装 OpenKruise。
 
 ## 操作步骤
 
-### 安装Nebula Operator
+### 安装 Nebula Operator
 
-1. 添加Nebula Operator chart仓库至Helm。
+1. 添加 Nebula Operator chart 仓库至 Helm。
    
   ```bash
   helm repo add nebula-operator https://vesoft-inc.github.io/nebula-operator/charts
   ```
 
-2. 拉取最新的Helm仓库。
+2. 拉取最新的 Helm 仓库。
 
   ```bash
   helm repo update
   ``` 
 
-  参考[Helm仓库](https://helm.sh/docs/helm/helm_repo/)获取更多`helm repo`相关信息。
+  参考 [Helm 仓库](https://helm.sh/docs/helm/helm_repo/) 获取更多`helm repo`相关信息。
 
-3. 安装Nebula Operator。
+3. 安装 Nebula Operator。
    
   ```bash
   helm install nebula-operator nebula-operator/nebula-operator --namespace=<namespace_name> --version=${chart_version}
   ```
 
-  例如，安装{{operator.release}}版的Operator命令如下。
+  例如，安装{{operator.release}}版的 Operator 命令如下。
 
   ```bash
   helm install nebula-operator nebula-operator/nebula-operator --namespace=nebula-operator-system --version={{operator.release}}
@@ -80,13 +80,12 @@
 
   - 上述命令中的`nebula-operator-system`为用户创建的命名空间。如果用户未创建该命名空间，可以执行`kubectl create namespace nebula-operator-system`进行创建。用户也可创建其他命名空间。
     
-  - `{{operator.release}}`为Nebula Operator chart的版本。当Chart中只有一个默认版本时，可不指定。执行`helm search repo -l nebula-operator`查看Chart版本。
-
+  - `{{operator.release}}`为 Nebula Operator chart 的版本。当 Chart 中只有一个默认版本时，可不指定。执行`helm search repo -l nebula-operator`查看 Chart 版本。
 
   
-  用户可在执行安装Nebula Operator chart命令时自定义其配置。更多信息，查看下文**自定义配置Chart**。
+  用户可在执行安装 Nebula Operator chart 命令时自定义其配置。更多信息，查看下文**自定义配置 Chart**。
 
-### 自定义配置Chart
+### 自定义配置 Chart
 
 执行`helm show values [CHART] [flags]`查看可配置的选项。
 
@@ -142,32 +141,32 @@ scheduler:
 
 | 参数                                   | 默认值                          | 描述                                  |
 | :------------------------------------- | :------------------------------ | :----------------------------------------- |
-| `image.nebulaOperator.image`           | `vesoft/nebula-operator:{{operator.branch}}` | Nebula Operator的镜像，版本为{{operator.release}}。 |
+| `image.nebulaOperator.image`           | `vesoft/nebula-operator:{{operator.branch}}` | Nebula Operator 的镜像，版本为{{operator.release}}。 |
 | `image.nebulaOperator.imagePullPolicy` | `IfNotPresent`                  | 镜像拉取策略。                            |
 | `imagePullSecrets`                     | -                               | 镜像拉取密钥。                            |
 | `kubernetesClusterDomain`              | `cluster.local`           | 集群域名。                                |
-| `controllerManager.create`             | `true`                          | 是否启用controller-manager。              |
-| `controllerManager.replicas`           | `2`                             | controller-manager副本数。                 |
-| `admissionWebhook.create`              | `true`                          | 是否启用Admission Webhook。               |
-| `shceduler.create`                     | `true`                          | 是否启用Scheduler。                       |
+| `controllerManager.create`             | `true`                          | 是否启用 controller-manager。              |
+| `controllerManager.replicas`           | `2`                             | controller-manager 副本数。                 |
+| `admissionWebhook.create`              | `true`                          | 是否启用 Admission Webhook。               |
+| `shceduler.create`                     | `true`                          | 是否启用 Scheduler。                       |
 | `shceduler.schedulerName`              | `nebula-scheduler`              | 调度器名称。                              |
-| `shceduler.replicas`                   | `2`                             | nebula-scheduler副本数。                  |
+| `shceduler.replicas`                   | `2`                             | nebula-scheduler 副本数。                  |
 
-执行`helm install [NAME] [CHART] [flags]`命令安装Chart时，可指定Chart配置。更多信息，参考[安装前自定义Chart](https://helm.sh/docs/intro/using_helm/#customizing-the-chart-before-installing)。
+执行`helm install [NAME] [CHART] [flags]`命令安装 Chart 时，可指定 Chart 配置。更多信息，参考 [安装前自定义 Chart](https://helm.sh/docs/intro/using_helm/#customizing-the-chart-before-installing)。
 
-以下示例为在安装Nebula Operator时，指定Nebula Operator的AdmissionWebhook机制为关闭状态（默认开启AdmissionWebhook）：
+以下示例为在安装 Nebula Operator 时，指定 Nebula Operator 的 AdmissionWebhook 机制为关闭状态（默认开启 AdmissionWebhook）：
 
 ```bash
 helm install nebula-operator nebula-operator/nebula-operator --namespace=<nebula-operator-system> --set admissionWebhook.create=false
 ```
 
-参考[Helm安装](https://helm.sh/docs/helm/helm_install/)获取更多`helm install`相关信息。
+参考 [Helm 安装](https://helm.sh/docs/helm/helm_install/) 获取更多`helm install`相关信息。
 
-### 更新Nebula Operator
+### 更新 Nebula Operator
 
-用户安装Nebula Operator后，可通过修改`${HOME}/nebula-operator/charts/nebula-operator/values.yaml`文件中参数的值来更新Nebula Operator。操作步骤如下：
+用户安装 Nebula Operator 后，可通过修改`${HOME}/nebula-operator/charts/nebula-operator/values.yaml`文件中参数的值来更新 Nebula Operator。操作步骤如下：
 
-1. 克隆Nebula Operator仓库至本机。
+1. 克隆 Nebula Operator 仓库至本机。
    
   ```bash
   git clone https://github.com/vesoft-inc/nebula-operator.git
@@ -175,29 +174,27 @@ helm install nebula-operator nebula-operator/nebula-operator --namespace=<nebula
 
 2. 修改`${HOME}/nebula-operator/charts/nebula-operator/values.yaml`文件中的参数值。
 
-3. 更新Nebula Operator。
+3. 更新 Nebula Operator。
    
   ```bash
   helm upgrade nebula-operator nebula-operator/nebula-operator --namespace=<namespace_name> -f ${HOME}/nebula-operator/charts/nebula-operator/values.yaml
   ```
 
-  `<namespace_name>`为用户创建的命名空间，nebula-operator相关Pods在此命名空间下。
-
+  `<namespace_name>`为用户创建的命名空间，nebula-operator 相关 Pods 在此命名空间下。
 
-### 升级Nebula Operator
+### 升级 Nebula Operator
 
 !!! Compatibility "历史版本兼容性"
 
-    由于0.9.0版本的Nebula Operator的日志盘和数据盘分开存储，因此用升级后的Operator管理2.5.x版本的Nebula Graph集群会导致兼容性问题。用户可以备份2.5.x版本的Nebula Graph集群，然后使用升级版本的Operator创建2.6.x版本集群。
-
-1. 拉取最新的Helm仓库。
+    由于 0.9.0 版本的 Nebula Operator 的日志盘和数据盘分开存储，因此用升级后的 Operator 管理 2.5.x 版本的 Nebula Graph 集群会导致兼容性问题。用户可以备份 2.5.x 版本的 Nebula Graph 集群，然后使用升级版本的 Operator 创建 2.6.x 版本集群。
 
+1. 拉取最新的 Helm 仓库。
 
   ```bash
   helm repo update
   ``` 
 
-2. 升级Operator。
+2. 升级 Operator。
 
   ```bash
   helm upgrade nebula-operator nebula-operator/nebula-operator --namespace=<namespace_name> --version={{operator.release}}
@@ -223,16 +220,16 @@ helm install nebula-operator nebula-operator/nebula-operator --namespace=<nebula
   Nebula Operator installed!
   ```
 
-3. 拉取最新的CRD配置文件。
+3. 拉取最新的 CRD 配置文件。
 
   !!! note
-        升级Operator后，需要同时升级相应的CRD配置，否则Nebula Graph集群创建会失败。有关CRD的配置，参见[apps.nebula-graph.io_nebulaclusters.yaml](https://github.com/vesoft-inc/nebula-operator/blob/{{operator.branch}}/config/crd/bases/apps.nebula-graph.io_nebulaclusters.yaml)。
+        升级 Operator 后，需要同时升级相应的 CRD 配置，否则 Nebula Graph 集群创建会失败。有关 CRD 的配置，参见 [apps.nebula-graph.io_nebulaclusters.yaml](https://github.com/vesoft-inc/nebula-operator/blob/{{operator.branch}}/config/crd/bases/apps.nebula-graph.io_nebulaclusters.yaml)。
 
   ```bash
   helm pull nebula-operator/nebula-operator
   ```
 
-4. 升级CRD配置文件。
+4. 升级 CRD 配置文件。
    
   ```bash
   kubectl apply -f <crd_file_name>.yaml
@@ -251,15 +248,15 @@ helm install nebula-operator nebula-operator/nebula-operator --namespace=<nebula
   ```
   
 
-### 卸载Nebula Operator
+### 卸载 Nebula Operator
 
-1. 卸载Nebula Operator chart。
+1. 卸载 Nebula Operator chart。
    
   ```bash
   helm uninstall nebula-operator --namespace=<nebula-operator-system>
   ```
 
-2. 删除CRD。
+2. 删除 CRD。
    
   ```bash
   kubectl delete crd nebulaclusters.apps.nebula-graph.io
@@ -267,4 +264,4 @@ helm install nebula-operator nebula-operator/nebula-operator --namespace=<nebula
 
 ## 后续操作
 
-使用Nebula Operator自动化部署Nebula Graph集群。更多信息，请参考[使用Kubectl部署Nebula Graph集群](3.deploy-nebula-graph-cluster/3.1create-cluster-with-kubectl.md)或者[使用Helm部署Nebula Graph集群](3.deploy-nebula-graph-cluster/3.2create-cluster-with-helm.md)。
+使用 Nebula Operator 自动化部署 Nebula Graph 集群。更多信息，请参考 [使用 Kubectl 部署 Nebula Graph 集群](3.deploy-nebula-graph-cluster/3.1create-cluster-with-kubectl.md) 或者 [使用 Helm 部署 Nebula Graph 集群](3.deploy-nebula-graph-cluster/3.2create-cluster-with-helm.md)。
diff --git a/docs-2.0/nebula-operator/3.deploy-nebula-graph-cluster/3.1create-cluster-with-kubectl.md b/docs-2.0/nebula-operator/3.deploy-nebula-graph-cluster/3.1create-cluster-with-kubectl.md
index 4a18a37d0ab..f8326c7a654 100644
--- a/docs-2.0/nebula-operator/3.deploy-nebula-graph-cluster/3.1create-cluster-with-kubectl.md
+++ b/docs-2.0/nebula-operator/3.deploy-nebula-graph-cluster/3.1create-cluster-with-kubectl.md
@@ -1,12 +1,12 @@
-# 使用Kubectl部署Nebula Graph集群
+# 使用 Kubectl 部署 Nebula Graph 集群
 
 ## 前提条件
 
-[安装Nebula Operator](../2.deploy-nebula-operator.md)
+[安装 Nebula Operator](../2.deploy-nebula-operator.md)
 
 ## 创建集群
 
-本文以创建名为`nebula`的集群为例，说明如何部署Nebula Graph集群。
+本文以创建名为`nebula`的集群为例，说明如何部署 Nebula Graph 集群。
 
 1. 创建名为`apps_v1alpha1_nebulacluster.yaml`的文件。
    
@@ -90,28 +90,27 @@
 
   | 参数    | 默认值  | 描述    |
   | :---- | :--- | :--- |
-  | `metadata.name`              | -                                                            | 创建的Nebula Graph集群名称。 |
-  | `spec.graphd.replicas`       | `1`                                                          | Graphd服务的副本数。         |
-  | `spec.graphd.images`         | `vesoft/nebula-graphd`                                       | Graphd服务的容器镜像。       |
-  | `spec.graphd.version`        | `{{nebula.branch}}`                                                     | Graphd服务的版本号。         |
-  | `spec.graphd.service`        | -                                                            | Graphd服务Service配置。      |
-  | `spec.graphd.logVolumeClaim.storageClassName`   | -                                                            | Graphd服务的日志盘存储配置。         |
-  | `spec.metad.replicas`        | `1`                                                          | Metad服务的副本数。          |
-  | `spec.metad.images`          | `vesoft/nebula-metad`                                        | Metad服务的容器镜像。        |
-  | `spec.metad.version`         | `{{nebula.branch}}`                                                     | Metad服务的版本号。          |
-  | `spec.metad.dataVolumeClaim.storageClassName`    | -                                                            | Metad服务的数据盘存储配置。          |
-  | `spec.metad.logVolumeClaim.storageClassName`|-|Metad服务的日志盘存储配置。|
-  | `spec.storaged.replicas`     | `3`                                                          | Storaged服务的副本数。       |
-  | `spec.storaged.images`       | `vesoft/nebula-storaged`                                     | Storaged服务的容器镜像。     |
-  | `spec.storaged.version`      | `{{nebula.branch}}`                                                     | Storaged服务的版本号。       |
-  | `spec.storaged.dataVolumeClaim.storageClassName` | -                                                            | Storaged服务的数据盘存储配置。       |
-  | `spec.storaged.logVolumeClaim.storageClassName`|-|Storaged服务的日志盘存储配置。|
+  | `metadata.name`              | -                                                            | 创建的 Nebula Graph 集群名称。 |
+  | `spec.graphd.replicas`       | `1`                                                          | Graphd 服务的副本数。         |
+  | `spec.graphd.images`         | `vesoft/nebula-graphd`                                       | Graphd 服务的容器镜像。       |
+  | `spec.graphd.version`        | `{{nebula.branch}}`                                                     | Graphd 服务的版本号。         |
+  | `spec.graphd.service`        | -                                                            | Graphd 服务 Service 配置。      |
+  | `spec.graphd.logVolumeClaim.storageClassName`   | -                                                            | Graphd 服务的日志盘存储配置。         |
+  | `spec.metad.replicas`        | `1`                                                          | Metad 服务的副本数。          |
+  | `spec.metad.images`          | `vesoft/nebula-metad`                                        | Metad 服务的容器镜像。        |
+  | `spec.metad.version`         | `{{nebula.branch}}`                                                     | Metad 服务的版本号。          |
+  | `spec.metad.dataVolumeClaim.storageClassName`    | -                                                            | Metad 服务的数据盘存储配置。          |
+  | `spec.metad.logVolumeClaim.storageClassName`|-|Metad 服务的日志盘存储配置。|
+  | `spec.storaged.replicas`     | `3`                                                          | Storaged 服务的副本数。       |
+  | `spec.storaged.images`       | `vesoft/nebula-storaged`                                     | Storaged 服务的容器镜像。     |
+  | `spec.storaged.version`      | `{{nebula.branch}}`                                                     | Storaged 服务的版本号。       |
+  | `spec.storaged.dataVolumeClaim.storageClassName` | -                                                            | Storaged 服务的数据盘存储配置。       |
+  | `spec.storaged.logVolumeClaim.storageClassName`|-|Storaged 服务的日志盘存储配置。|
   | `spec.reference.name`        | -                                                            | 依赖的控制器名称。           |
   | `spec.schedulerName`         | -                                                            | 调度器名称。                 |
-  | `spec.imagePullPolicy`       | Nebula Graph镜像的拉取策略。关于拉取策略详情，请参考[Image pull policy](https://kubernetes.io/docs/concepts/containers/images/#image-pull-policy)。 | 镜像拉取策略。               | 
+  | `spec.imagePullPolicy`       | Nebula Graph 镜像的拉取策略。关于拉取策略详情，请参考 [Image pull policy](https://kubernetes.io/docs/concepts/containers/images/#image-pull-policy)。 | 镜像拉取策略。               | 
 
-
-1. 创建Nebula Graph集群。
+1. 创建 Nebula Graph 集群。
 
   ```bash
   kubectl create -f apps_v1alpha1_nebulacluster.yaml
@@ -123,7 +122,7 @@
   nebulacluster.apps.nebula-graph.io/nebula created
   ```
 
-3. 查看Nebula Graph集群状态。
+3. 查看 Nebula Graph 集群状态。
    
   ```bash
   kubectl get nebulaclusters.apps.nebula-graph.io nebula
@@ -138,11 +137,11 @@
 
 ## 扩缩容集群
 
-用户可以通过编辑`apps_v1alpha1_nebulacluster.yaml`文件中的`replicas`的值进行Nebula Graph集群的扩缩容。
+用户可以通过编辑`apps_v1alpha1_nebulacluster.yaml`文件中的`replicas`的值进行 Nebula Graph 集群的扩缩容。
 
 ### 扩容集群
 
-本文举例扩容Nebula Graph集群中Storage服务至5个。步骤如下：
+本文举例扩容 Nebula Graph 集群中 Storage 服务至 5 个。步骤如下：
 
 1. 将`apps_v1alpha1_nebulacluster.yaml`文件中`storaged.replicas`的参数值从`3`改为`5`。
 
@@ -174,13 +173,13 @@
     schedulerName: default-scheduler
   ```
 
-2. 执行以下命令使上述更新同步至Nebula Graph集群CR中。
+2. 执行以下命令使上述更新同步至 Nebula Graph 集群 CR 中。
 
   ```bash
   kubectl apply -f apps_v1alpha1_nebulacluster.yaml
   ```
   
-3. 查看Storage服务的副本数。
+3. 查看 Storage 服务的副本数。
 
   ```bash
   kubectl  get pods -l app.kubernetes.io/cluster=nebula
@@ -197,7 +196,7 @@
   nebula-storaged-3   1/1     Running   0          5m
   nebula-storaged-4   1/1     Running   0          5m
   ```
-  由上可看出Storage服务的副本数被扩容至5个。
+  由上可看出 Storage 服务的副本数被扩容至 5 个。
 
 ### 缩容集群
 
@@ -205,11 +204,11 @@
 
 !!! caution
 
-    目前仅支持对Nebula Graph集群中的Graph服务和Storage服务进行扩缩容，不支持扩缩容Meta服务。
+    目前仅支持对 Nebula Graph 集群中的 Graph 服务和 Storage 服务进行扩缩容，不支持扩缩容 Meta 服务。
 
 ## 删除集群
 
-使用Kubectl删除Nebula Graph集群的命令如下：
+使用 Kubectl 删除 Nebula Graph 集群的命令如下：
 
 ```bash
 kubectl delete -f apps_v1alpha1_nebulacluster.yaml
@@ -217,4 +216,4 @@ kubectl delete -f apps_v1alpha1_nebulacluster.yaml
 
 ## 后续操作
 
-[连接Nebula Graph数据库](../4.connect-to-nebula-graph-service.md)
+[连接 Nebula Graph 数据库](../4.connect-to-nebula-graph-service.md)
diff --git a/docs-2.0/nebula-operator/3.deploy-nebula-graph-cluster/3.2create-cluster-with-helm.md b/docs-2.0/nebula-operator/3.deploy-nebula-graph-cluster/3.2create-cluster-with-helm.md
index e48be4691fc..bcf6ea1d01b 100644
--- a/docs-2.0/nebula-operator/3.deploy-nebula-graph-cluster/3.2create-cluster-with-helm.md
+++ b/docs-2.0/nebula-operator/3.deploy-nebula-graph-cluster/3.2create-cluster-with-helm.md
@@ -1,38 +1,38 @@
-# 使用Helm部署Nebula Graph集群
+# 使用 Helm 部署 Nebula Graph 集群
 
 ## 前提条件
 
-[安装Nebula Operator](../2.deploy-nebula-operator.md)
+[安装 Nebula Operator](../2.deploy-nebula-operator.md)
 
-## 创建Nebula Graph集群
+## 创建 Nebula Graph 集群
 
-1. 添加Nebula Operator chart仓库至Helm（如已创添加，略过前面1至2步，从第3步开始执行）。
+1. 添加 Nebula Operator chart 仓库至 Helm（如已创添加，略过前面 1 至 2 步，从第 3 步开始执行）。
    
   ```bash
   helm repo add nebula-operator https://vesoft-inc.github.io/nebula-operator/charts
   ```
 
-2. 更新Helm仓库，拉取最新仓库资源。
+2. 更新 Helm 仓库，拉取最新仓库资源。
    
   ```bash
   helm repo update
   ```
 
-3. 配置Helm的环境变量。
+3. 配置 Helm 的环境变量。
    
   ```bash
-  export NEBULA_CLUSTER_NAME=nebula         # Nebula Graph集群的名字。
-  export NEBULA_CLUSTER_NAMESPACE=nebula    # Nebula Graph集群所处的命名空间的名字。
-  export STORAGE_CLASS_NAME=gp2             # Nebula Graph集群的StorageClass。
+  export NEBULA_CLUSTER_NAME=nebula         # Nebula Graph 集群的名字。
+  export NEBULA_CLUSTER_NAMESPACE=nebula    # Nebula Graph 集群所处的命名空间的名字。
+  export STORAGE_CLASS_NAME=gp2             # Nebula Graph 集群的 StorageClass。
   ```
 
-4. 为Nebula Graph集群创建命名空间（如已创建，略过此步）。
+4. 为 Nebula Graph 集群创建命名空间（如已创建，略过此步）。
 
   ```bash
   kubectl create namespace "${NEBULA_CLUSTER_NAMESPACE}"
   ```
 
-5. 创建Nebula Graph集群。
+5. 创建 Nebula Graph 集群。
 
   ```bash
   helm install "${NEBULA_CLUSTER_NAME}" nebula-operator/nebula-cluster \
@@ -41,7 +41,7 @@
       --set nebula.storageClassName="${STORAGE_CLASS_NAME}"
   ```
 
-6. 查看Nebula Graph集群创建状态。
+6. 查看 Nebula Graph 集群创建状态。
    
   ```bash
   kubectl -n "${NEBULA_CLUSTER_NAMESPACE}" get pod -l "app.kubernetes.io/cluster=${NEBULA_CLUSTER_NAME}"
@@ -62,9 +62,9 @@
 
 ## 扩缩容集群
 
-用户可通过定义Nebula Graph中不同服务对应的`replicas`的值扩缩容Nebuala Graph集群。
+用户可通过定义 Nebula Graph 中不同服务对应的`replicas`的值扩缩容 Nebuala Graph 集群。
 
-例如，扩容Nebula Graph集群中Storage的副本数为5（原始值为2），命令如下：
+例如，扩容 Nebula Graph 集群中 Storage 的副本数为 5（原始值为 2），命令如下：
 
 ```bash
 helm upgrade "${NEBULA_CLUSTER_NAME}" nebula-operator/nebula-cluster \
@@ -74,17 +74,17 @@ helm upgrade "${NEBULA_CLUSTER_NAME}" nebula-operator/nebula-cluster \
     --set nebula.storaged.replicas=5
 ```
 
-同理，将Nebula Graph集群中服务对应的`replicas`的值设置成小于原始值，即可实现集群服务的缩容。
+同理，将 Nebula Graph 集群中服务对应的`replicas`的值设置成小于原始值，即可实现集群服务的缩容。
 
 !!! caution
 
-    目前仅支持对Nebula Graph集群中的Graph服务和Storage服务进行扩缩容，不支持扩缩容Meta服务。
+    目前仅支持对 Nebula Graph 集群中的 Graph 服务和 Storage 服务进行扩缩容，不支持扩缩容 Meta 服务。
 
-用户可点击[nebula-cluster/values.yaml](https://github.com/vesoft-inc/nebula-operator/blob/{{operator.branch}}/charts/nebula-cluster/values.yaml)查看Nebula Cluster集群Chart的更多配置。有关文件中配置项的解释，参考下文**Nebula Graph集群Chart配置参数说明**。
+用户可点击 [nebula-cluster/values.yaml](https://github.com/vesoft-inc/nebula-operator/blob/{{operator.branch}}/charts/nebula-cluster/values.yaml) 查看 Nebula Cluster 集群 Chart 的更多配置。有关文件中配置项的解释，参考下文** Nebula Graph 集群 Chart 配置参数说明**。
 
 ## 删除集群
 
-使用Helm删除集群的命令如下：
+使用 Helm 删除集群的命令如下：
 
 ```bash
 helm uninstall "${NEBULA_CLUSTER_NAME}" --namespace="${NEBULA_CLUSTER_NAMESPACE}"
@@ -92,57 +92,57 @@ helm uninstall "${NEBULA_CLUSTER_NAME}" --namespace="${NEBULA_CLUSTER_NAMESPACE}
 
 ## 后续操作
 
-[连接Nebula Graph数据库](../4.connect-to-nebula-graph-service.md)
+[连接 Nebula Graph 数据库](../4.connect-to-nebula-graph-service.md)
 
-## Nebula Graph集群Chart配置参数说明
+## Nebula Graph 集群 Chart 配置参数说明
 
 | 参数                        | 默认值                                                       | 描述                                                         |
 | :-------------------------- | :----------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------ |
-| `nameOverride`              | `nil`                                                        | 覆盖集群Chart的名称。                                        |
-| `nebula.version`            | `{{nebula.branch}}`                                          | Nebula Graph的版本。                                         |
-| `nebula.imagePullPolicy`    | `IfNotPresent`                                               | Nebula Graph镜像的拉取策略。关于拉取策略详情，请参考[Image pull policy](https://kubernetes.io/docs/concepts/containers/images/#image-pull-policy)。 |
-| `nebula.storageClassName`   | `nil`                                                        | 持久存储卷的类型，默认使用StorageClass的名字。               |
-| `nebula.schedulerName`      | `default-scheduler`                                          | Nebula Graph集群的调度器。                                   |
-| `nebula.reference`          | `{"name": "statefulsets.apps", "version": "v1"}`             | 为Nebula Graph引用的工作负载。                               |
-| `nebula.graphd.image`       | `vesoft/nebula-graphd`                                       | Graphd容器镜像名称。使用 `nebula.version`中的值作为版本。    |
-| `nebula.graphd.replicas`    | `2`                                                          | Graphd服务的副本数。                                         |
-| `nebula.graphd.env`         | `[]`                                                         | Graphd服务的环境变量。                                       |
-| `nebula.graphd.resources`   | `{"resources":{"requests":{"cpu":"500m","memory":"500Mi"},"limits":{"cpu":"1","memory":"1Gi"}}}` | Graphd资源配置。                                             |
-| `nebula.graphd.logStorage`  | `500Mi`                                                      | Graphd服务的日志盘大小。                                     |
-| `nebula.graphd.podLabels`          | `{}`                                                         | Graphd服务Pod的标签。                                  |
-| `nebula.graphd.podAnnotations`     | `{}`                                                         | Graphd服务Pod的注解。                                     |
-| `nebula.graphd.nodeSelector` |  `{}` |为Graphd pod设置节点标签以分配至指定的节点中。 |
-| `nebula.graphd.tolerations` |  `{}` |为Graphd pod设置容忍度。 |
-| `nebula.graphd.affinity` |  `{}` |为Graphd pod设置亲和性。 |
-| `nebula.graphd.readinessProbe` |  `{}` |为Graphd pod设置就绪探针以检测容器的状态。 |
-| `nebula.graphd.sidecarContainers` |  `{}` |为Graphd pod设置Sidecar Containers。 |
-| `nebula.graphd.sidecarVolumes` |  `{}` |为Graphd pod设置Sidecar Volumes。 |
-| `nebula.metad.image`        | `vesoft/nebula-metad`                                        | Metad容器镜像名称。使用 `nebula.version`中的值作为版本。     |
-| `nebula.metad.replicas`     | `3`                                                          | Metad服务的副本数。                                          |
-| `nebula.metad.env`          | `[]`                                                         | Metad服务的环境变量。                                        |
-| `nebula.metad.resources`    | `{"resources":{"requests":{"cpu":"500m","memory":"500Mi"},"limits":{"cpu":"1","memory":"1Gi"}}}` | Metad服务的资源配置。                                        |
-| `nebula.metad.logStorage` |  `500Mi` | Metad服务的日志盘大小。                                     |
-| `nebula.metad.dataStorage` |  `1Gi` | Metad服务的数据盘大小。                                     |
-| `nebula.metad.podLabels` | `{}` | Metad服务Pod的标签。                                  |
-| `nebula.metad.podAnnotations` | `{}` | Metad服务Pod的注解。                                     |
-| `nebula.metad.nodeSelector` |  `{}` | 为Metad pod设置节点标签以分配至指定的节点中。 |
-| `nebula.metad.tolerations` |  `{}` | 为Metad pod设置容忍度。 |
-| `nebula.metad.affinity` |  `{}` | 为Metad pod设置亲和性。 |
-| `nebula.metad.readinessProbe` |  `{}` | 为Metad pod设置就绪探针以检测容器的状态。 |
-| `nebula.metad.sidecarContainers` |  `{}` | 为Metad pod设置Sidecar Containers。 |
-| `nebula.metad.sidecarVolumes` | `{}` | 为Metad pod设置Sidecar Volumes。 |
-| `nebula.storaged.image`     | `vesoft/nebula-storaged`                                     | Storaged容器镜像名称。使用 `nebula.version`中的值作为版本。  |
-| `nebula.storaged.replicas`  | `3`                                                          | Storaged服务的副本数。                                       |
-| `nebula.storaged.env`       | `[]`                                                         | Storaged服务的环境变量。                                     |
-| `nebula.storaged.resources` | `{"resources":{"requests":{"cpu":"500m","memory":"500Mi"},"limits":{"cpu":"1","memory":"1Gi"}}}` | Storaged服务的资源配置。                                     |
-| `nebula.storaged.logStorage` |  `500Mi` | Storaged服务的日志盘大小。                                     |
-| `nebula.storaged.dataStorage` |  `1Gi` | Storaged服务的数据盘大小。                                     |
-| `nebula.storaged.podLabels` |  `{}` | Storaged服务Pod的标签。                                  |
-| `nebula.storaged.podAnnotations` |`{}` | Storaged服务Pod的注解。                                     |
-| `nebula.storaged.nodeSelector` | `{}` | 为Storaged pod设置节点标签以分配至指定的节点中。 |
-| `nebula.storaged.tolerations` |  `{}` | 为Storaged pod设置容忍度。 |
-| `nebula.storaged.affinity` |  `{}` | 为Storaged pod设置亲和性。 |
-| `nebula.storaged.readinessProbe` |  `{}` | 为Storaged pod设置就绪探针以检测容器的状态。 |
-| `nebula.storaged.sidecarContainers` |  `{}` | 为Storaged pod设置Sidecar Containers。 |
-| `nebula.storaged.sidecarVolumes` | `{}` | 为Storaged Pod设置Sidecar Volumes。 |
-| `imagePullSecrets`          | `[]`                                                         | 拉取镜像的Secret。                                           |
+| `nameOverride`              | `nil`                                                        | 覆盖集群 Chart 的名称。                                        |
+| `nebula.version`            | `{{nebula.branch}}`                                          | Nebula Graph 的版本。                                         |
+| `nebula.imagePullPolicy`    | `IfNotPresent`                                               | Nebula Graph 镜像的拉取策略。关于拉取策略详情，请参考 [Image pull policy](https://kubernetes.io/docs/concepts/containers/images/#image-pull-policy)。 |
+| `nebula.storageClassName`   | `nil`                                                        | 持久存储卷的类型，默认使用 StorageClass 的名字。               |
+| `nebula.schedulerName`      | `default-scheduler`                                          | Nebula Graph 集群的调度器。                                   |
+| `nebula.reference`          | `{"name": "statefulsets.apps", "version": "v1"}`             | 为 Nebula Graph 引用的工作负载。                               |
+| `nebula.graphd.image`       | `vesoft/nebula-graphd`                                       | Graphd 容器镜像名称。使用 `nebula.version`中的值作为版本。    |
+| `nebula.graphd.replicas`    | `2`                                                          | Graphd 服务的副本数。                                         |
+| `nebula.graphd.env`         | `[]`                                                         | Graphd 服务的环境变量。                                       |
+| `nebula.graphd.resources`   | `{"resources":{"requests":{"cpu":"500m","memory":"500Mi"},"limits":{"cpu":"1","memory":"1Gi"}}}` | Graphd 资源配置。                                             |
+| `nebula.graphd.logStorage`  | `500Mi`                                                      | Graphd 服务的日志盘大小。                                     |
+| `nebula.graphd.podLabels`          | `{}`                                                         | Graphd 服务 Pod 的标签。                                  |
+| `nebula.graphd.podAnnotations`     | `{}`                                                         | Graphd 服务 Pod 的注解。                                     |
+| `nebula.graphd.nodeSelector` |  `{}` |为 Graphd pod 设置节点标签以分配至指定的节点中。 |
+| `nebula.graphd.tolerations` |  `{}` |为 Graphd pod 设置容忍度。 |
+| `nebula.graphd.affinity` |  `{}` |为 Graphd pod 设置亲和性。 |
+| `nebula.graphd.readinessProbe` |  `{}` |为 Graphd pod 设置就绪探针以检测容器的状态。 |
+| `nebula.graphd.sidecarContainers` |  `{}` |为 Graphd pod 设置 Sidecar Containers。 |
+| `nebula.graphd.sidecarVolumes` |  `{}` |为 Graphd pod 设置 Sidecar Volumes。 |
+| `nebula.metad.image`        | `vesoft/nebula-metad`                                        | Metad 容器镜像名称。使用 `nebula.version`中的值作为版本。     |
+| `nebula.metad.replicas`     | `3`                                                          | Metad 服务的副本数。                                          |
+| `nebula.metad.env`          | `[]`                                                         | Metad 服务的环境变量。                                        |
+| `nebula.metad.resources`    | `{"resources":{"requests":{"cpu":"500m","memory":"500Mi"},"limits":{"cpu":"1","memory":"1Gi"}}}` | Metad 服务的资源配置。                                        |
+| `nebula.metad.logStorage` |  `500Mi` | Metad 服务的日志盘大小。                                     |
+| `nebula.metad.dataStorage` |  `1Gi` | Metad 服务的数据盘大小。                                     |
+| `nebula.metad.podLabels` | `{}` | Metad 服务 Pod 的标签。                                  |
+| `nebula.metad.podAnnotations` | `{}` | Metad 服务 Pod 的注解。                                     |
+| `nebula.metad.nodeSelector` |  `{}` | 为 Metad pod 设置节点标签以分配至指定的节点中。 |
+| `nebula.metad.tolerations` |  `{}` | 为 Metad pod 设置容忍度。 |
+| `nebula.metad.affinity` |  `{}` | 为 Metad pod 设置亲和性。 |
+| `nebula.metad.readinessProbe` |  `{}` | 为 Metad pod 设置就绪探针以检测容器的状态。 |
+| `nebula.metad.sidecarContainers` |  `{}` | 为 Metad pod 设置 Sidecar Containers。 |
+| `nebula.metad.sidecarVolumes` | `{}` | 为 Metad pod 设置 Sidecar Volumes。 |
+| `nebula.storaged.image`     | `vesoft/nebula-storaged`                                     | Storaged 容器镜像名称。使用 `nebula.version`中的值作为版本。  |
+| `nebula.storaged.replicas`  | `3`                                                          | Storaged 服务的副本数。                                       |
+| `nebula.storaged.env`       | `[]`                                                         | Storaged 服务的环境变量。                                     |
+| `nebula.storaged.resources` | `{"resources":{"requests":{"cpu":"500m","memory":"500Mi"},"limits":{"cpu":"1","memory":"1Gi"}}}` | Storaged 服务的资源配置。                                     |
+| `nebula.storaged.logStorage` |  `500Mi` | Storaged 服务的日志盘大小。                                     |
+| `nebula.storaged.dataStorage` |  `1Gi` | Storaged 服务的数据盘大小。                                     |
+| `nebula.storaged.podLabels` |  `{}` | Storaged 服务 Pod 的标签。                                  |
+| `nebula.storaged.podAnnotations` |`{}` | Storaged 服务 Pod 的注解。                                     |
+| `nebula.storaged.nodeSelector` | `{}` | 为 Storaged pod 设置节点标签以分配至指定的节点中。 |
+| `nebula.storaged.tolerations` |  `{}` | 为 Storaged pod 设置容忍度。 |
+| `nebula.storaged.affinity` |  `{}` | 为 Storaged pod 设置亲和性。 |
+| `nebula.storaged.readinessProbe` |  `{}` | 为 Storaged pod 设置就绪探针以检测容器的状态。 |
+| `nebula.storaged.sidecarContainers` |  `{}` | 为 Storaged pod 设置 Sidecar Containers。 |
+| `nebula.storaged.sidecarVolumes` | `{}` | 为 Storaged Pod 设置 Sidecar Volumes。 |
+| `imagePullSecrets`          | `[]`                                                         | 拉取镜像的 Secret。                                           |
diff --git a/docs-2.0/nebula-operator/4.connect-to-nebula-graph-service.md b/docs-2.0/nebula-operator/4.connect-to-nebula-graph-service.md
index 65c8d1e3984..4c740768a45 100644
--- a/docs-2.0/nebula-operator/4.connect-to-nebula-graph-service.md
+++ b/docs-2.0/nebula-operator/4.connect-to-nebula-graph-service.md
@@ -1,16 +1,16 @@
-# 通过Nebular Operator连接Nebula Graph数据库
+# 通过 Nebular Operator 连接 Nebula Graph 数据库
 
-使用Nebula Operator创建Nebula Graph集群后，用户可在Nebula Graph集群内部访问Nebula Graph数据库，也可在集群外访问Nebula Graph数据库。
+使用 Nebula Operator 创建 Nebula Graph 集群后，用户可在 Nebula Graph 集群内部访问 Nebula Graph 数据库，也可在集群外访问 Nebula Graph 数据库。
 
 ## 前提条件
 
-使用Nebula Operator创建Nebula Graph集群。具体步骤参考[使用Kubectl部署Nebula Graph集群](3.deploy-nebula-graph-cluster/3.1create-cluster-with-kubectl.md)或者[使用Helm部署Nebula Graph集群](3.deploy-nebula-graph-cluster/3.2create-cluster-with-helm.md)。
+使用 Nebula Operator 创建 Nebula Graph 集群。具体步骤参考 [使用 Kubectl 部署 Nebula Graph 集群](3.deploy-nebula-graph-cluster/3.1create-cluster-with-kubectl.md) 或者 [使用 Helm 部署 Nebula Graph 集群](3.deploy-nebula-graph-cluster/3.2create-cluster-with-helm.md)。
 
-## 在Nebula Graph集群内连接Nebula Graph数据库
+## 在 Nebula Graph 集群内连接 Nebula Graph 数据库
 
-当使用Nebula Operator创建Nebula Graph集群后，Nebula Operator会自动在同一命名空间下，创建名为`<cluster-name>-graphd-svc`、类型为`ClusterIP`的Service。通过该Service的IP和数据库的端口号，用户可连接Nebula Graph数据库。
+当使用 Nebula Operator 创建 Nebula Graph 集群后，Nebula Operator 会自动在同一命名空间下，创建名为`<cluster-name>-graphd-svc`、类型为`ClusterIP`的 Service。通过该 Service 的 IP 和数据库的端口号，用户可连接 Nebula Graph 数据库。
 
-1. 查看Service，命令如下：
+1. 查看 Service，命令如下：
 
   ```bash
   $ kubectl get service -l app.kubernetes.io/cluster=<nebula>  #<nebula>为变量值，请用实际集群名称替换。
@@ -20,9 +20,9 @@
   nebula-storaged-headless   ClusterIP   None           <none>        9779/TCP,19779/TCP,19780/TCP,9778/TCP            23h
   ```
 
-  `ClusterIP`类型的Service只允许在集群内部访问容器应用。更多信息，请参考[ClusterIP](https://kubernetes.io/docs/concepts/services-networking/service/)。
+  `ClusterIP`类型的 Service 只允许在集群内部访问容器应用。更多信息，请参考 [ClusterIP](https://kubernetes.io/docs/concepts/services-networking/service/)。
 
-2. 使用上述`<cluster-name>-graphd-svc` Service的IP连接Nebula Graph数据库：
+2. 使用上述`<cluster-name>-graphd-svc` Service 的 IP 连接 Nebula Graph 数据库：
 
   ```bash
   kubectl run -ti --image vesoft/nebula-console:{{console.branch}} --restart=Never -- <nebula_console_name> -addr <cluster_ip>  -port <service_port> -u <username> -p <password>
@@ -34,11 +34,11 @@
   kubectl run -ti --image vesoft/nebula-console:{{console.branch}} --restart=Never -- nebula-console -addr 10.98.213.34  -port 9669 -u root -p vesoft
   ```
 
-  - `--image`：为连接Nebula Graph的工具Nebula Console的镜像。
-  - `<nebula-console>`：自定义的Pod名称。
-  - `-addr`：连接Graphd服务的IP地址，即`ClusterIP`类型的Service IP地址。
-  - `-port`：连接Graphd服务的端口。默认端口为9669。
-  - `-u`：Nebula Graph账号的用户名。未启用身份认证时，可以使用任意已存在的用户名（默认为root）。
+  - `--image`：为连接 Nebula Graph 的工具 Nebula Console 的镜像。
+  - `<nebula-console>`：自定义的 Pod 名称。
+  - `-addr`：连接 Graphd 服务的 IP 地址，即`ClusterIP`类型的 Service IP 地址。
+  - `-port`：连接 Graphd 服务的端口。默认端口为 9669。
+  - `-u`：Nebula Graph 账号的用户名。未启用身份认证时，可以使用任意已存在的用户名（默认为 root）。
   - `-p`：用户名对应的密码。未启用身份认证时，密码可以填写任意字符。
 
   如果返回以下内容，说明成功连接数据库：
@@ -56,15 +56,15 @@ kubectl run -ti --image vesoft/nebula-console:{{console.branch}} --restart=Never
 ```
 `CLUSTER_DOMAIN`的默认值为`cluster.local`。
 
-## 通过`NodePort`在Nebula Graph集群外部连接Nebula Graph数据库
+## 通过`NodePort`在 Nebula Graph 集群外部连接 Nebula Graph 数据库
 
-用户可创建`NodePort`类型的Service，通过节点IP和暴露的节点端口，从集群外部访问集群内部的服务。用户也可以使用云厂商（例如Azure、AWS等）提供的负载均衡服务，设置Service的类型为`LoadBalancer`。
+用户可创建`NodePort`类型的 Service，通过节点 IP 和暴露的节点端口，从集群外部访问集群内部的服务。用户也可以使用云厂商（例如 Azure、AWS 等）提供的负载均衡服务，设置 Service 的类型为`LoadBalancer`。
 
-`NodePort`类型的Service通过标签选择器`spec.selector`将前端的请求转发到带有标签`app.kubernetes.io/cluster: <cluster-name>`、`app.kubernetes.io/component: graphd`的Graphd pod中。
+`NodePort`类型的 Service 通过标签选择器`spec.selector`将前端的请求转发到带有标签`app.kubernetes.io/cluster: <cluster-name>`、`app.kubernetes.io/component: graphd`的 Graphd pod 中。
 
 操作步骤如下：
 
-1. 创建名为`graphd-nodeport-service.yaml`的文件。YAML文件内容如下：
+1. 创建名为`graphd-nodeport-service.yaml`的文件。YAML 文件内容如下：
 
   ```yaml
   apiVersion: v1
@@ -96,16 +96,16 @@ kubectl run -ti --image vesoft/nebula-console:{{console.branch}} --restart=Never
     type: NodePort
   ```
 
-  - Nebula Graph默认使用`9669`端口为客户端提供服务。`19669`为Graph服务端口号。
-  - `targetPort`的值为映射至Pod的端口，可自定义。
+  - Nebula Graph 默认使用`9669`端口为客户端提供服务。`19669`为 Graph 服务端口号。
+  - `targetPort`的值为映射至 Pod 的端口，可自定义。
 
-2. 执行以下命令使Service服务在集群中生效。
+2. 执行以下命令使 Service 服务在集群中生效。
 
   ```bash
   kubectl create -f graphd-nodeport-service.yaml
   ```
 
-3. 查看Service中Nebula Graph映射至集群节点的端口。
+3. 查看 Service 中 Nebula Graph 映射至集群节点的端口。
 
   ```bash
   kubectl get services
@@ -121,9 +121,9 @@ kubectl run -ti --image vesoft/nebula-console:{{console.branch}} --restart=Never
   nebula-storaged-headless       ClusterIP   None           <none>        9779/TCP,19779/TCP,19780/TCP,9778/TCP            23h
   ```
 
-  NodePort类型的Service中，映射至集群节点的端口为`32236`。
+  NodePort 类型的 Service 中，映射至集群节点的端口为`32236`。
 
-4. 使用节点IP和上述映射的节点端口连接Nebula Graph。
+4. 使用节点 IP 和上述映射的节点端口连接 Nebula Graph。
   
   ```bash
   kubectl run -ti --image vesoft/nebula-console:{{console.branch}} --restart=Never -- <nebula_console_name> -addr <node_ip> -port <node_port> -u <username> -p <password>
@@ -138,25 +138,24 @@ kubectl run -ti --image vesoft/nebula-console:{{console.branch}} --restart=Never
   (root@nebula) [(none)]>
   ```
 
-  - `--image`：为连接Nebula Graph的工具Nebula Console的镜像。
-  - `<nebula-console>`：自定义的Pod名称。本示例为`nebula-console2`。
-  - `-addr`：Nebula Graph集群中任一节点IP地址。本示例为`192.168.8.24`。
-  - `-port`：Nebula Graph映射至节点的端口。本示例为`32236`。
-  - `-u`：Nebula Graph账号的用户名。未启用身份认证时，可以使用任意已存在的用户名（默认为root）。
+  - `--image`：为连接 Nebula Graph 的工具 Nebula Console 的镜像。
+  - `<nebula-console>`：自定义的 Pod 名称。本示例为`nebula-console2`。
+  - `-addr`：Nebula Graph 集群中任一节点 IP 地址。本示例为`192.168.8.24`。
+  - `-port`：Nebula Graph 映射至节点的端口。本示例为`32236`。
+  - `-u`：Nebula Graph 账号的用户名。未启用身份认证时，可以使用任意已存在的用户名（默认为 root）。
   - `-p`：用户名对应的密码。未启用身份认证时，密码可以填写任意字符。
 
+## 通过`Ingress`在 Nebula Graph 集群外部连接 Nebula Graph 数据库
 
-## 通过`Ingress`在Nebula Graph集群外部连接Nebula Graph数据库
+Nginx Ingress 是 Kubernetes Ingress 的一个实现。Nginx Ingress 通过 Watch 机制感知 Kubernetes 集群的 Ingress 资源，将 Ingress 规则生成 Nginx 配置，使 Nginx 能够转发 7 层流量。
 
-Nginx Ingress是Kubernetes Ingress的一个实现。Nginx Ingress通过Watch机制感知Kubernetes集群的Ingress资源，将Ingress规则生成Nginx配置，使Nginx能够转发7层流量。
+用户可以通过 HostNetwork 和 DaemonSet 组合的模式使用 Nginx Ingress 从集群外部连接 Nebula Graph 集群。
 
-用户可以通过HostNetwork和DaemonSet组合的模式使用Nginx Ingress从集群外部连接Nebula Graph集群。
+由于使用 HostNetwork，Nginx Ingress 的 Pod 就不能被调度在同一个节点上。为了避免监听端口冲突，可以事先选择一些节点并将其标记为边缘节点，专门用于部署 Nginx Ingress。然后 Nginx Ingress 以 DaemonSet 模式部署在这些节点上。
 
-由于使用HostNetwork，Nginx Ingress的Pod就不能被调度在同一个节点上。为了避免监听端口冲突，可以事先选择一些节点并将其标记为边缘节点，专门用于部署Nginx Ingress。然后Nginx Ingress以DaemonSet模式部署在这些节点上。
+由于 Ingress 不支持 TCP 或 UDP 服务，为此 nginx-ingress-controller 使用`--tcp-services-configmap`和`--udp-services-configmap`参数指向一个 ConfigMap，该 ConfigMap 中的键指需要使用的外部端口，值指要公开的服务的格式，值的格式为`<命名空间/服务名称>:<服务端口>`。
 
-由于Ingress不支持TCP或UDP服务，为此nginx-ingress-controller使用`--tcp-services-configmap`和`--udp-services-configmap`参数指向一个ConfigMap，该ConfigMap中的键指需要使用的外部端口，值指要公开的服务的格式，值的格式为`<命名空间/服务名称>:<服务端口>`。
-
-例如指向名为`tcp-services`的ConfigMap的配置如下：
+例如指向名为`tcp-services`的 ConfigMap 的配置如下：
 
 ```yaml
 apiVersion: v1
@@ -173,19 +172,19 @@ data:
 
 1. 创建名为`nginx-ingress-daemonset-hostnetwork.yaml`的文件。
 
-  单击[nginx-ingress-daemonset-hostnetwork.yaml](https://github.com/vesoft-inc/nebula-operator/blob/{{operator.branch}}/config/samples/nginx-ingress-daemonset-hostnetwork.yaml)查看完整的YAML示例内容。
+  单击 [nginx-ingress-daemonset-hostnetwork.yaml](https://github.com/vesoft-inc/nebula-operator/blob/{{operator.branch}}/config/samples/nginx-ingress-daemonset-hostnetwork.yaml) 查看完整的 YAML 示例内容。
 
   !!! note
   
-        上述YAML中的资源对象均使用`nginx-ingress`命名空间。用户可执行`kubectl create namesapce nginx-ingress`创建命名空间，或者自定义其他命名空间。
+        上述 YAML 中的资源对象均使用`nginx-ingress`命名空间。用户可执行`kubectl create namesapce nginx-ingress`创建命名空间，或者自定义其他命名空间。
 
-2. 为任一节点（本示例使用的节点名为`worker2`，IP为`192.168.8.160`）打上标签，以运行上述YAML文件中名为`nginx-ingress-controller`的DaemonSet。
+2. 为任一节点（本示例使用的节点名为`worker2`，IP 为`192.168.8.160`）打上标签，以运行上述 YAML 文件中名为`nginx-ingress-controller`的 DaemonSet。
 
   ```bash
   kubectl label node worker2 nginx-ingress=true
   ```
 
-3. 执行以下命令使Nginx Ingress在集群中生效。
+3. 执行以下命令使 Nginx Ingress 在集群中生效。
 
   ```bash
   kubectl create -f nginx-ingress-daemonset-hostnetwork.yaml
@@ -208,9 +207,9 @@ data:
   daemonset.apps/nginx-ingress-controller created
   ```
 
-  成功部署Nginx Ingress后，由于Nginx Ingress中配置的网络类型为`hostNetwork`，因此用户可通过部署了Nginx Ingress的节点的IP（`192.168.8.160`）和外部端口（`9769`）访问Nebula Graph服务。
+  成功部署 Nginx Ingress 后，由于 Nginx Ingress 中配置的网络类型为`hostNetwork`，因此用户可通过部署了 Nginx Ingress 的节点的 IP（`192.168.8.160`）和外部端口（`9769`）访问 Nebula Graph 服务。
 
-4. 执行以下命令部署连接Nebula Graph服务的Console并通过宿主机IP（本示例为`192.168.8.160`）和上述配置的外部端口访问Nebula Graph服务。
+4. 执行以下命令部署连接 Nebula Graph 服务的 Console 并通过宿主机 IP（本示例为`192.168.8.160`）和上述配置的外部端口访问 Nebula Graph 服务。
 
   ```bash
   kubectl run -ti --image vesoft/nebula-console:{{console.branch}} --restart=Never -- <nebula_console_name> -addr <host_ip> -port <external_port> -u <username> -p <password>
@@ -222,11 +221,11 @@ data:
   kubectl run -ti --image vesoft/nebula-console:{{console.branch}} --restart=Never -- nebula-console -addr 192.168.8.160 -port 9769 -u root -p vesoft
   ```
 
-  - `--image`：为连接Nebula Graph的工具Nebula Console的镜像。
-  - `<nebula-console>`：自定义的Pod名称。本示例为`nebula-console`。
-  - `-addr`：部署Nginx Ingress的节点IP，本示例为`192.168.8.160`。
+  - `--image`：为连接 Nebula Graph 的工具 Nebula Console 的镜像。
+  - `<nebula-console>`：自定义的 Pod 名称。本示例为`nebula-console`。
+  - `-addr`：部署 Nginx Ingress 的节点 IP，本示例为`192.168.8.160`。
   - `-port`：外网访问使用的的端口。本示例设置为`9769`。
-  - `-u`：Nebula Graph账号的用户名。未启用身份认证时，可以使用任意已存在的用户名（默认为root）。
+  - `-u`：Nebula Graph 账号的用户名。未启用身份认证时，可以使用任意已存在的用户名（默认为 root）。
   - `-p`：用户名对应的密码。未启用身份认证时，密码可以填写任意字符。
 
   如果返回以下内容，说明成功连接数据库：
diff --git a/docs-2.0/nebula-operator/5.operator-failover.md b/docs-2.0/nebula-operator/5.operator-failover.md
index 51b2509a680..338acea7617 100644
--- a/docs-2.0/nebula-operator/5.operator-failover.md
+++ b/docs-2.0/nebula-operator/5.operator-failover.md
@@ -1,25 +1,25 @@
 # 故障自愈
 
-Nebula Operator调用Nebula Graph集群提供的接口，动态地感知服务是否正常运行。当Nebula Graph集群中某一组件停止运行时，Nebula Operator会自动地进行容错处理。本文通过删除Nebula Graph集群中1个Storage服务Pod，模拟集群故障为例，说明Nebular Operator如何进行故障自愈。
+Nebula Operator 调用 Nebula Graph 集群提供的接口，动态地感知服务是否正常运行。当 Nebula Graph 集群中某一组件停止运行时，Nebula Operator 会自动地进行容错处理。本文通过删除 Nebula Graph 集群中 1 个 Storage 服务 Pod，模拟集群故障为例，说明 Nebular Operator 如何进行故障自愈。
 
 ## 前提条件
 
-[安装Nebula Operator](2.deploy-nebula-operator.md)
+[安装 Nebula Operator](2.deploy-nebula-operator.md)
 
 ## 操作步骤
 
-1. 创建Nebula Graph集群。具体步骤参考[使用Kubectl部署Nebula Graph集群](3.deploy-nebula-graph-cluster/3.1create-cluster-with-kubectl.md)或者[使用Helm部署Nebula Graph集群](3.deploy-nebula-graph-cluster/3.2create-cluster-with-helm.md)。
+1. 创建 Nebula Graph 集群。具体步骤参考 [使用 Kubectl 部署 Nebula Graph 集群](3.deploy-nebula-graph-cluster/3.1create-cluster-with-kubectl.md) 或者 [使用 Helm 部署 Nebula Graph 集群](3.deploy-nebula-graph-cluster/3.2create-cluster-with-helm.md)。
 
-2. 待所有Pods都处于`Running`状态时，模拟故障，删除名为`<cluster_name>-storaged-2` Pod。
+2. 待所有 Pods 都处于`Running`状态时，模拟故障，删除名为`<cluster_name>-storaged-2` Pod。
 
   ```bash
   kubectl delete pod <cluster-name>-storaged-2 --now
   ```
-`<cluster_name>`为Nebula Graph集群的名称。
+`<cluster_name>`为 Nebula Graph 集群的名称。
 
-3. Nebula Operator自动创建名为`<cluster-name>-storaged-2`的Pod，以修复故障。
+3. Nebula Operator 自动创建名为`<cluster-name>-storaged-2`的 Pod，以修复故障。
    
-  执行`kubectl get pods`查看`<cluster-name>-storaged-2`Pod的创建状态。
+  执行`kubectl get pods`查看`<cluster-name>-storaged-2`Pod 的创建状态。
    
   ```bash
   ...
diff --git a/docs-2.0/nebula-operator/6.get-started-with-operator.md b/docs-2.0/nebula-operator/6.get-started-with-operator.md
index aea31850798..f422d82d774 100644
--- a/docs-2.0/nebula-operator/6.get-started-with-operator.md
+++ b/docs-2.0/nebula-operator/6.get-started-with-operator.md
@@ -1,10 +1,10 @@
 # 使用流程
 
-使用Nebula Operator访问Nebula Graph集群服务的流程如下：
+使用 Nebula Operator 访问 Nebula Graph 集群服务的流程如下：
 
-1. [安装Nebula Operator](2.deploy-nebula-operator.md)。
-2. 创建Nebula Graph集群。
+1. [安装 Nebula Operator](2.deploy-nebula-operator.md)。
+2. 创建 Nebula Graph 集群。
    
-  具体步骤参考[使用Kubectl部署Nebula Graph集群](3.deploy-nebula-graph-cluster/3.1create-cluster-with-kubectl.md)或者[使用Helm部署Nebula Graph集群](3.deploy-nebula-graph-cluster/3.2create-cluster-with-helm.md)。
+  具体步骤参考 [使用 Kubectl 部署 Nebula Graph 集群](3.deploy-nebula-graph-cluster/3.1create-cluster-with-kubectl.md) 或者 [使用 Helm 部署 Nebula Graph 集群](3.deploy-nebula-graph-cluster/3.2create-cluster-with-helm.md)。
   
-3. [连接Nebula Graph服务](4.connect-to-nebula-graph-service.md)。
+3. [连接 Nebula Graph 服务](4.connect-to-nebula-graph-service.md)。
diff --git a/docs-2.0/nebula-operator/7.operator-faq.md b/docs-2.0/nebula-operator/7.operator-faq.md
index eeedd78dcfc..b8e148587b6 100644
--- a/docs-2.0/nebula-operator/7.operator-faq.md
+++ b/docs-2.0/nebula-operator/7.operator-faq.md
@@ -1,16 +1,16 @@
 # 常见问题
 
-## Nebula Operator支持v1.x版本的Nebula Graph吗？
+## Nebula Operator 支持 v1.x 版本的 Nebula Graph 吗？
 
-不支持，因为v1.x版本的Nebula Graph不支持DNS，而Nebula Operator需要使用DNS。
+不支持，因为 v1.x 版本的 Nebula Graph 不支持 DNS，而 Nebula Operator 需要使用 DNS。
 
-## Nebula Operator是否支持滚动升级Nebula Graph？
+## Nebula Operator 是否支持滚动升级 Nebula Graph？
 
-只支持升级2.5.x版本的Nebula Graph至2.6.x。
+只支持升级 2.5.x 版本的 Nebula Graph 至 2.6.x。
 
 ## 使用本地存储是否可以保证集群稳定性？
 
-无法保证。使用本地存储意味着Pod被绑定到一个特定的节点，Nebula Operator目前不支持在绑定的节点发生故障时进行故障转移。
+无法保证。使用本地存储意味着 Pod 被绑定到一个特定的节点，Nebula Operator 目前不支持在绑定的节点发生故障时进行故障转移。
 
 ## 扩缩容集群时，如何确保稳定性？
 
diff --git a/docs-2.0/nebula-operator/8.custom-cluster-configurations/8.1.custom-conf-parameter.md b/docs-2.0/nebula-operator/8.custom-cluster-configurations/8.1.custom-conf-parameter.md
index 940f7fd3318..10cec10fc12 100644
--- a/docs-2.0/nebula-operator/8.custom-cluster-configurations/8.1.custom-conf-parameter.md
+++ b/docs-2.0/nebula-operator/8.custom-cluster-configurations/8.1.custom-conf-parameter.md
@@ -1,10 +1,10 @@
-# 自定义Nebula Graph集群的配置参数
+# 自定义 Nebula Graph 集群的配置参数
 
-Nebula Graph集群中Meta、Storage、Graph服务都有各自的配置，其在用户创建的CR实例（Nebula Graph集群）的YAML文件中被定义为`config`。`config`中的设置会被映射并加载到对应服务的ConfigMap中。
+Nebula Graph 集群中 Meta、Storage、Graph 服务都有各自的配置，其在用户创建的 CR 实例（Nebula Graph 集群）的 YAML 文件中被定义为`config`。`config`中的设置会被映射并加载到对应服务的 ConfigMap 中。
 
 !!! note
 
-    暂不支持通过Helm自定义Nebula Graph集群的配置参数。
+    暂不支持通过 Helm 自定义 Nebula Graph 集群的配置参数。
 
 `config`结构如下：
 
@@ -14,12 +14,11 @@ Config map[string]string `json:"config,omitempty"`
 
 ## 前提条件
 
-已使用K8s创建一个集群。具体步骤，参见[使用Kubectl创建Nebula Graph集群](../3.deploy-nebula-graph-cluster/3.1create-cluster-with-kubectl.md)。
-
+已使用 K8s 创建一个集群。具体步骤，参见 [使用 Kubectl 创建 Nebula Graph 集群](../3.deploy-nebula-graph-cluster/3.1create-cluster-with-kubectl.md)。
 
 ## 操作步骤
 
-以下示例使用名为`nebula`的集群说明如何在YAML中为集群的Graph服务配置`config`：
+以下示例使用名为`nebula`的集群说明如何在 YAML 中为集群的 Graph 服务配置`config`：
 
 1. 执行以下命令进入`nebula`集群的编辑页面。
    
@@ -27,7 +26,7 @@ Config map[string]string `json:"config,omitempty"`
   kubectl edit nebulaclusters.apps.nebula-graph.io nebula
   ```
 
-2. 在YAML文件的`spec.graphd.config`配置项中，添加`enable_authorize`和`auth_type`。
+2. 在 YAML 文件的`spec.graphd.config`配置项中，添加`enable_authorize`和`auth_type`。
 
   ```yaml
   apiVersion: apps.nebula-graph.io/v1alpha1
@@ -52,15 +51,14 @@ Config map[string]string `json:"config,omitempty"`
           requests:
             storage: 2Gi
         storageClassName: gp2
-      config: //为Graph服务自定义参数。
+      config: //为 Graph 服务自定义参数。
         "enable_authorize": "true"
         "auth_type": "password"
   ...
   ```
 
-在自定义参数`enable_authorize`和`auth_type`后，Graph服务对应的ConfigMap（`nebula-graphd`）中的配置将被覆盖。
+在自定义参数`enable_authorize`和`auth_type`后，Graph 服务对应的 ConfigMap（`nebula-graphd`）中的配置将被覆盖。
 
 ## 更多信息
 
-有关Meta、Storage、Graph服务的配置参数的详细介绍，参见[服务配置文件](../../5.configurations-and-logs/1.configurations/1.configurations.md)。
-
+有关 Meta、Storage、Graph 服务的配置参数的详细介绍，参见 [服务配置文件](../../5.configurations-and-logs/1.configurations/1.configurations.md)。
diff --git a/docs-2.0/nebula-operator/8.custom-cluster-configurations/8.2.pv-reclaim.md b/docs-2.0/nebula-operator/8.custom-cluster-configurations/8.2.pv-reclaim.md
index 5c6bb49d6f8..32a38c66892 100644
--- a/docs-2.0/nebula-operator/8.custom-cluster-configurations/8.2.pv-reclaim.md
+++ b/docs-2.0/nebula-operator/8.custom-cluster-configurations/8.2.pv-reclaim.md
@@ -1,14 +1,14 @@
-# 回收PV
+# 回收 PV
 
-Nebula Operator使用持久化卷PV（Persistent Volume）和持久化卷声明PVC（Persistent Volume Claim）来存储持久化数据。如果用户不小心删除了一个Nebula Graph集群，PV和PVC对象及其数据仍可保留，以确保数据安全。
+Nebula Operator 使用持久化卷 PV（Persistent Volume）和持久化卷声明 PVC（Persistent Volume Claim）来存储持久化数据。如果用户不小心删除了一个 Nebula Graph 集群，PV 和 PVC 对象及其数据仍可保留，以确保数据安全。
 
-用户可以在集群的CR实例的配置文件中通过参数`enablePVReclaim`定义是否回收PV。
+用户可以在集群的 CR 实例的配置文件中通过参数`enablePVReclaim`定义是否回收 PV。
 
-如果用户需要删除图空间并想保留相关数据，可以更新Nebula Graph集群，即设置`enablePVReclaim`为`true`。
+如果用户需要删除图空间并想保留相关数据，可以更新 Nebula Graph 集群，即设置`enablePVReclaim`为`true`。
 
 ## 前提条件
 
-已使用K8s创建一个集群。具体步骤，参见[使用Kubectl创建Nebula Graph集群](../3.deploy-nebula-graph-cluster/3.1create-cluster-with-kubectl.md)。
+已使用 K8s 创建一个集群。具体步骤，参见 [使用 Kubectl 创建 Nebula Graph 集群](../3.deploy-nebula-graph-cluster/3.1create-cluster-with-kubectl.md)。
 
 ## 操作步骤
 
@@ -20,7 +20,7 @@ Nebula Operator使用持久化卷PV（Persistent Volume）和持久化卷声明P
   kubectl edit nebulaclusters.apps.nebula-graph.io nebula
   ```
 
-2. 在YAML文件的`spec`配置项中，添加`enablePVReclaim`并设置其值为`true`。
+2. 在 YAML 文件的`spec`配置项中，添加`enablePVReclaim`并设置其值为`true`。
 
   ```yaml
   apiVersion: apps.nebula-graph.io/v1alpha1
@@ -28,7 +28,7 @@ Nebula Operator使用持久化卷PV（Persistent Volume）和持久化卷声明P
   metadata:
     name: nebula
   spec:
-    enablePVReclaim: true  //设置其值为true。
+    enablePVReclaim: true  //设置其值为 true。
     graphd:
       image: vesoft/nebula-graphd
       logVolumeClaim:
diff --git a/docs-2.0/nebula-operator/8.custom-cluster-configurations/8.3.balance-data-when-scaling-storage.md b/docs-2.0/nebula-operator/8.custom-cluster-configurations/8.3.balance-data-when-scaling-storage.md
index 70f9e9bf34c..863f7ea3029 100644
--- a/docs-2.0/nebula-operator/8.custom-cluster-configurations/8.3.balance-data-when-scaling-storage.md
+++ b/docs-2.0/nebula-operator/8.custom-cluster-configurations/8.3.balance-data-when-scaling-storage.md
@@ -1,14 +1,14 @@
-# 均衡扩容后的Storage数据
+# 均衡扩容后的 Storage 数据
 
-用户在扩容Storage服务后，可以自主决定是否均衡Storage服务中的数据。本文介绍如何设置均衡Storage数据。
+用户在扩容 Storage 服务后，可以自主决定是否均衡 Storage 服务中的数据。本文介绍如何设置均衡 Storage 数据。
 
-Nebula Graph的Storage服务的扩容分为两个阶段，第一个阶段等待所有扩容的Pods为`Ready`的状态；第二个阶段执行`BALANCE DATA`和`BALANCE LEADER`命令均衡数据。这两个阶段将控制器副本的扩容过程与均衡数据过程解耦，使用户可以选择在低流量时进行均衡数据操作，有效降低数据迁移对在线服务的影响。
+Nebula Graph 的 Storage 服务的扩容分为两个阶段，第一个阶段等待所有扩容的 Pods 为`Ready`的状态；第二个阶段执行`BALANCE DATA`和`BALANCE LEADER`命令均衡数据。这两个阶段将控制器副本的扩容过程与均衡数据过程解耦，使用户可以选择在低流量时进行均衡数据操作，有效降低数据迁移对在线服务的影响。
 
-用户可以在集群的CR实例的配置文件中通过参数`enableAutoBalance`来控制是否自动均衡数据。
+用户可以在集群的 CR 实例的配置文件中通过参数`enableAutoBalance`来控制是否自动均衡数据。
 
 ## 前提条件
 
-已使用K8s创建一个集群。具体步骤，参见[使用Kubectl创建Nebula Graph集群](../3.deploy-nebula-graph-cluster/3.1create-cluster-with-kubectl.md)。
+已使用 K8s 创建一个集群。具体步骤，参见 [使用 Kubectl 创建 Nebula Graph 集群](../3.deploy-nebula-graph-cluster/3.1create-cluster-with-kubectl.md)。
 
 ## 操作步骤
 
@@ -20,7 +20,7 @@ Nebula Graph的Storage服务的扩容分为两个阶段，第一个阶段等待
   kubectl edit nebulaclusters.apps.nebula-graph.io nebula
   ```
 
-2. 在YAML文件的`spec.storaged`配置项中，添加`enableAutoBalance`并设置其值为`true`。
+2. 在 YAML 文件的`spec.storaged`配置项中，添加`enableAutoBalance`并设置其值为`true`。
    
   ```yaml
   apiVersion: apps.nebula-graph.io/v1alpha1
@@ -73,7 +73,7 @@ Nebula Graph的Storage服务的扩容分为两个阶段，第一个阶段等待
       version: v1
     schedulerName: default-scheduler
     storaged:
-      enableAutoBalance: true   //将其值设置为true时表示扩容后自动均衡Storage数据。
+      enableAutoBalance: true   //将其值设置为 true 时表示扩容后自动均衡 Storage 数据。
       dataVolumeClaim:
         resources:
           requests:
@@ -97,8 +97,8 @@ Nebula Graph的Storage服务的扩容分为两个阶段，第一个阶段等待
   ...    
   ```
 
-  - 当设置`enableAutoBalance`的值为`true`时，表示扩容后自动均衡Storage数据。
+  - 当设置`enableAutoBalance`的值为`true`时，表示扩容后自动均衡 Storage 数据。
 
-  - 当设置`enableAutoBalance`的值为`false`时，表示扩容后不会均衡Storage数据。
+  - 当设置`enableAutoBalance`的值为`false`时，表示扩容后不会均衡 Storage 数据。
 
-  - 当不设置`enableAutoBalance`参数时，默认扩容Storage后系统不会自动均衡Storage数据。
\ No newline at end of file
+  - 当不设置`enableAutoBalance`参数时，默认扩容 Storage 后系统不会自动均衡 Storage 数据。
\ No newline at end of file
diff --git a/docs-2.0/nebula-operator/9.upgrade-nebula-cluster.md b/docs-2.0/nebula-operator/9.upgrade-nebula-cluster.md
index f11b56124a1..2a1df6d4795 100644
--- a/docs-2.0/nebula-operator/9.upgrade-nebula-cluster.md
+++ b/docs-2.0/nebula-operator/9.upgrade-nebula-cluster.md
@@ -1,23 +1,22 @@
-# 升级Nebula Graph集群
+# 升级 Nebula Graph 集群
 
-本文介绍如何升级通过Nebula Operator创建的Nebula Graph集群。
+本文介绍如何升级通过 Nebula Operator 创建的 Nebula Graph 集群。
 
 ## 使用限制
 
-- 只支持使用Nebula Operator创建的Nebula Graph集群。
+- 只支持使用 Nebula Operator 创建的 Nebula Graph 集群。
 
-- 只支持升级Nebula Graph 2.5.x至2.6.x版本。
+- 只支持升级 Nebula Graph 2.5.x 至 2.6.x 版本。
   
-- 不支持升级通过0.8.0版Operator创建的集群。
+- 不支持升级通过 0.8.0 版 Operator 创建的集群。
 
-
-## 使用Kubectl升级Nebula Graph集群
+## 使用 Kubectl 升级 Nebula Graph 集群
 
 ### 前提条件
 
-已创建Nebula Graph集群。具体步骤，参见[使用Kubectl创建Nebula Graph集群](3.deploy-nebula-graph-cluster/3.1create-cluster-with-kubectl.md)。
+已创建 Nebula Graph 集群。具体步骤，参见 [使用 Kubectl 创建 Nebula Graph 集群](3.deploy-nebula-graph-cluster/3.1create-cluster-with-kubectl.md)。
 
-本文示例中待升级的Nebula Graph版本为2.5.1，其YAML文件名为`apps_v1alpha1_nebulacluster.yaml`。
+本文示例中待升级的 Nebula Graph 版本为 2.5.1，其 YAML 文件名为`apps_v1alpha1_nebulacluster.yaml`。
 
 ### 操作步骤
 
@@ -35,9 +34,9 @@
         3 vesoft/nebula-storaged:v2.5.1  
   ```
 
-2. 编辑`apps_v1alpha1_nebulacluster.yaml`并将所有`version`的值从v2.5.1修改至{{nebula.branch}}。
+2. 编辑`apps_v1alpha1_nebulacluster.yaml`并将所有`version`的值从 v2.5.1 修改至{{nebula.branch}}。
 
-  修改后的YAML文件内容如下：
+  修改后的 YAML 文件内容如下：
 
   ```yaml
   apiVersion: apps.nebula-graph.io/v1alpha1
@@ -55,7 +54,7 @@
           memory: "1Gi"
       replicas: 1
       image: vesoft/nebula-graphd
-      version: {{nebula.branch}} //将值从v2.5.1修改至{{nebula.branch}}。
+      version: {{nebula.branch}} //将值从 v2.5.1 修改至{{nebula.branch}}。
       service:
         type: NodePort
         externalTrafficPolicy: Local
@@ -74,7 +73,7 @@
           memory: "1Gi"
       replicas: 1
       image: vesoft/nebula-metad
-      version: {{nebula.branch}} //将值从v2.5.1修改至{{nebula.branch}}。
+      version: {{nebula.branch}} //将值从 v2.5.1 修改至{{nebula.branch}}。
       dataVolumeClaim:
         resources:
           requests:
@@ -95,7 +94,7 @@
           memory: "1Gi"
       replicas: 3
       image: vesoft/nebula-storaged
-      version: {{nebula.branch}} //将值从v2.5.1修改至{{nebula.branch}}。
+      version: {{nebula.branch}} //将值从 v2.5.1 修改至{{nebula.branch}}。
       dataVolumeClaim:
         resources:
           requests:
@@ -113,13 +112,13 @@
     imagePullPolicy: Always
   ```
 
-3. 执行以下命令将版本升级的更新应用于集群CR中。
+3. 执行以下命令将版本升级的更新应用于集群 CR 中。
    
   ```bash
   kubectl apply -f apps_v1alpha1_nebulacluster.yaml
   ```
 
-4. 等待约2分钟后，执行以下命令可查看到服务的镜像版本变更为{{nebula.branch}}。
+4. 等待约 2 分钟后，执行以下命令可查看到服务的镜像版本变更为{{nebula.branch}}。
    
   ```bash
   kubectl get pods -l app.kubernetes.io/cluster=nebula  -o jsonpath="{.items[*].spec.containers[*].image}" |tr -s '[[:space:]]' '\n' |sort |uniq -c
@@ -133,30 +132,30 @@
         3 vesoft/nebula-storaged:{{nebula.branch}}  
   ```
 
-## 使用Helm升级Nebula Graph集群
+## 使用 Helm 升级 Nebula Graph 集群
 
 ### 前提条件
 
-已创建Nebula Graph集群。具体步骤，参见[使用Helm创建Nebula Graph集群](3.deploy-nebula-graph-cluster/3.2create-cluster-with-helm.md)。
+已创建 Nebula Graph 集群。具体步骤，参见 [使用 Helm 创建 Nebula Graph 集群](3.deploy-nebula-graph-cluster/3.2create-cluster-with-helm.md)。
 
 ### 操作步骤
 
-1. 更新Helm仓库，拉取最新的仓库资源。
+1. 更新 Helm 仓库，拉取最新的仓库资源。
 
   ```bash
   helm repo update
   ```
 
-2. 配置Helm的环境变量。
+2. 配置 Helm 的环境变量。
    
   ```bash
-  export NEBULA_CLUSTER_NAME=nebula         # Nebula Graph集群的名字。
-  export NEBULA_CLUSTER_NAMESPACE=nebula    # Nebula Graph集群所处的命名空间的名字。
+  export NEBULA_CLUSTER_NAME=nebula         # Nebula Graph 集群的名字。
+  export NEBULA_CLUSTER_NAMESPACE=nebula    # Nebula Graph 集群所处的命名空间的名字。
   ```
 
-3. 升级Nebula Graph集群。
+3. 升级 Nebula Graph 集群。
 
-  例如升级至{{nebula.branch}}Nebula Graph集群的命令如下。
+  例如升级至{{nebula.branch}}Nebula Graph 集群的命令如下。
 
   ```bash
   helm upgrade "${NEBULA_CLUSTER_NAME}" nebula-operator/nebula-cluster \
diff --git a/docs-2.0/nebula-spark-connector.md b/docs-2.0/nebula-spark-connector.md
index 3d5309ebd3a..14342e2da64 100644
--- a/docs-2.0/nebula-spark-connector.md
+++ b/docs-2.0/nebula-spark-connector.md
@@ -1,28 +1,28 @@
 # Nebula Spark Connector
 
-Nebula Spark Connector是一个Spark连接器，提供通过Spark标准形式读写Nebula Graph数据的能力。Nebula Spark Connector由Reader和Writer两部分组成。
+Nebula Spark Connector 是一个 Spark 连接器，提供通过 Spark 标准形式读写 Nebula Graph 数据的能力。Nebula Spark Connector 由 Reader 和 Writer 两部分组成。
 
 - Reader
   
-  提供一个Spark SQL接口，用户可以使用该接口编程读取Nebula Graph图数据，单次读取一个点或Edge type的数据，并将读取的结果组装成Spark的DataFrame。
+  提供一个 Spark SQL 接口，用户可以使用该接口编程读取 Nebula Graph 图数据，单次读取一个点或 Edge type 的数据，并将读取的结果组装成 Spark 的 DataFrame。
 
 - Writer
 
-  提供一个Spark SQL接口，用户可以使用该接口编程将DataFrame格式的数据逐条或批量写入Nebula Graph。
+  提供一个 Spark SQL 接口，用户可以使用该接口编程将 DataFrame 格式的数据逐条或批量写入 Nebula Graph。
 
-更多使用说明请参见[Nebula Spark Connector](https://github.com/vesoft-inc/nebula-spark-connector/blob/{{sparkconnector.branch}}/README_CN.md)。
+更多使用说明请参见 [Nebula Spark Connector](https://github.com/vesoft-inc/nebula-spark-connector/blob/{{sparkconnector.branch}}/README_CN.md)。
 
 ## 适用场景
 
-Nebula Spark Connector适用于以下场景：
+Nebula Spark Connector 适用于以下场景：
 
-- 在不同的Nebula Graph集群之间迁移数据。
+- 在不同的 Nebula Graph 集群之间迁移数据。
 
-- 在同一个Nebula Graph集群内不同图空间之间迁移数据。
+- 在同一个 Nebula Graph 集群内不同图空间之间迁移数据。
 
-- Nebula Graph与其他数据源之间迁移数据。
+- Nebula Graph 与其他数据源之间迁移数据。
 
-- 结合[Nebula Algorithm](nebula-algorithm.md)进行图计算。
+- 结合 [Nebula Algorithm](nebula-algorithm.md) 进行图计算。
 
 ## 特性
 
@@ -30,13 +30,13 @@ Nebula Spark Connector {{sparkconnector.release}}版本特性如下：
 
 - 提供多种连接配置项，如超时时间、连接重试次数、执行重试次数等。
 
-- 提供多种数据配置项，如写入数据时设置对应列为点ID、起始点ID、目的点ID或属性。
+- 提供多种数据配置项，如写入数据时设置对应列为点 ID、起始点 ID、目的点 ID 或属性。
 
-- Reader支持无属性读取和全属性读取。
+- Reader 支持无属性读取和全属性读取。
 
-- Reader支持将Nebula Graph数据读取成Graphx的VertexRDD和EdgeRDD，支持非Long型点ID。
+- Reader 支持将 Nebula Graph 数据读取成 Graphx 的 VertexRDD 和 EdgeRDD，支持非 Long 型点 ID。
 
-- 统一了SparkSQL的扩展数据源，统一采用DataSourceV2进行Nebula Graph数据扩展。
+- 统一了 SparkSQL 的扩展数据源，统一采用 DataSourceV2 进行 Nebula Graph 数据扩展。
 
 - 支持`insert`、`update`和`delete`三种写入模式。`insert`模式会插入（覆盖）数据，`update`模式仅会更新已存在的数据，`delete`模式只删除数据。
 
@@ -44,7 +44,7 @@ Nebula Spark Connector {{sparkconnector.release}}版本特性如下：
 
 [Release](https://github.com/vesoft-inc/nebula-spark-connector/releases/tag/{{sparkconnector.tag}})
 
-## 获取Nebula Spark Connector
+## 获取 Nebula Spark Connector
 
 ### 编译打包
 
@@ -72,27 +72,27 @@ Nebula Spark Connector {{sparkconnector.release}}版本特性如下：
 
 编译完成后，在目录`nebula-spark-connector/nebula-spark-connector/target/`下生成类似文件`nebula-spark-connector-{{sparkconnector.release}}-SHANPSHOT.jar`。
 
-### Maven远程仓库下载
+### Maven 远程仓库下载
 
 [下载地址](https://repo1.maven.org/maven2/com/vesoft/nebula-spark-connector/)
 
 ## 使用方法
 
-使用Nebula Spark Connector读写Nebula Graph数据库时，只需要编写以下代码即可实现。
+使用 Nebula Spark Connector 读写 Nebula Graph 数据库时，只需要编写以下代码即可实现。
 
 ```scala
-# 从Nebula Graph读取点边数据。
+# 从 Nebula Graph 读取点边数据。
 spark.read.nebula().loadVerticesToDF()
 spark.read.nebula().loadEdgesToDF()
  
-# 将dataframe数据作为点和边写入Nebula Graph中。
+# 将 dataframe 数据作为点和边写入 Nebula Graph 中。
 dataframe.write.nebula().writeVertices()
 dataframe.write.nebula().writeEdges()
 ```
 
 `nebula()`接收两个配置参数，包括连接配置和读写配置。
 
-### 从Nebula Graph读取数据
+### 从 Nebula Graph 读取数据
 
 ```scala
 val config = NebulaConnectionConfig
@@ -126,27 +126,27 @@ val nebulaReadEdgeConfig: ReadNebulaConfig = ReadNebulaConfig
 val edge = spark.read.nebula(config, nebulaReadEdgeConfig).loadEdgesToDF()
 ```
 
-- `NebulaConnectionConfig`是连接Nebula Graph的配置，说明如下。
+- `NebulaConnectionConfig`是连接 Nebula Graph 的配置，说明如下。
 
   |参数|是否必须|说明|
   |:---|:---|:---|
-  |`withMetaAddress`  |是| 所有Meta服务的地址，多个地址用英文逗号（,）隔开，格式为`ip1:port1,ip2:port2,...`。读取数据不需要配置`withGraphAddress`。  |
-  |`withConnectionRetry`  |否| Nebula Java Client连接Nebula Graph的重试次数。默认值为`1`。  |
-  |`withExecuteRetry`  |否| Nebula Java Client执行查询语句的重试次数。默认值为`1`。  |
-  |`withTimeout`  |否| Nebula Java Client请求响应的超时时间。默认值为`6000`，单位：毫秒（ms）。  |
+  |`withMetaAddress`  |是| 所有 Meta 服务的地址，多个地址用英文逗号（,）隔开，格式为`ip1:port1,ip2:port2,...`。读取数据不需要配置`withGraphAddress`。  |
+  |`withConnectionRetry`  |否| Nebula Java Client 连接 Nebula Graph 的重试次数。默认值为`1`。  |
+  |`withExecuteRetry`  |否| Nebula Java Client 执行查询语句的重试次数。默认值为`1`。  |
+  |`withTimeout`  |否| Nebula Java Client 请求响应的超时时间。默认值为`6000`，单位：毫秒（ms）。  |
 
-- `ReadNebulaConfig`是读取Nebula Graph数据的配置，说明如下。
+- `ReadNebulaConfig`是读取 Nebula Graph 数据的配置，说明如下。
 
   |参数|是否必须|说明|
   |:---|:---|:---|
-  |`withSpace`  |是|  Nebula Graph图空间名称。  |
-  |`withLabel`  |是|  Nebula Graph图空间内的Tag或Edge type名称。  |
+  |`withSpace`  |是|  Nebula Graph 图空间名称。  |
+  |`withLabel`  |是|  Nebula Graph 图空间内的 Tag 或 Edge type 名称。  |
   |`withNoColumn`  |否|  是否不读取属性。默认值为`false`，表示读取属性。取值为`true`时，表示不读取属性，此时`withReturnCols`配置无效。  |
   |`withReturnCols`  |否|  配置要读取的点或边的属性集。格式为`List(property1,property2,...)`，默认值为`List()`，表示读取全部属性。  |
-  |`withLimit`  |否|  配置Nebula Java Storage Client一次从服务端读取的数据行数。默认值为1000。  |
-  |`withPartitionNum`  |否|  配置读取Nebula Graph数据时Spark的分区数。默认值为100。该值的配置最好不超过图空间的的分片数量（partition_num）。|
+  |`withLimit`  |否|  配置 Nebula Java Storage Client 一次从服务端读取的数据行数。默认值为 1000。  |
+  |`withPartitionNum`  |否|  配置读取 Nebula Graph 数据时 Spark 的分区数。默认值为 100。该值的配置最好不超过图空间的的分片数量（partition_num）。|
 
-### 向Nebula Graph写入数据
+### 向 Nebula Graph 写入数据
 
 ```scala
 val config = NebulaConnectionConfig
@@ -208,25 +208,25 @@ val nebulaWriteVertexConfig = WriteNebulaVertexConfig
 df.write.nebula(config, nebulaWriteVertexConfig).writeVertices()
 ```
 
-- `NebulaConnectionConfig`是连接Nebula Graph的配置，说明如下。
+- `NebulaConnectionConfig`是连接 Nebula Graph 的配置，说明如下。
 
   |参数|是否必须|说明|
   |:---|:---|:---|
-  |`withMetaAddress`  |是| 所有Meta服务的地址，多个地址用英文逗号（,）隔开，格式为`ip1:port1,ip2:port2,...`。 |
-  |`withGraphAddress`  |是| Graph服务的地址，多个地址用英文逗号（,）隔开，格式为`ip1:port1,ip2:port2,...`。 |
-  |`withConnectionRetry`  |否| Nebula Java Client连接Nebula Graph的重试次数。默认值为`1`。  |
+  |`withMetaAddress`  |是| 所有 Meta 服务的地址，多个地址用英文逗号（,）隔开，格式为`ip1:port1,ip2:port2,...`。 |
+  |`withGraphAddress`  |是| Graph 服务的地址，多个地址用英文逗号（,）隔开，格式为`ip1:port1,ip2:port2,...`。 |
+  |`withConnectionRetry`  |否| Nebula Java Client 连接 Nebula Graph 的重试次数。默认值为`1`。  |
 
 - `WriteNebulaVertexConfig`是写入点的配置，说明如下。
 
   |参数|是否必须|说明|
   |:---|:---|:---|
-  |`withSpace`  |是|  Nebula Graph图空间名称。  |
-  |`withTag`  |是|  写入点时需要关联的Tag名称。  |
-  |`withVidField`  |是|  DataFrame中作为点ID的列。  |
-  |`withVidPolicy`  |否|  写入点ID时，采用的映射函数，Nebula Graph 2.x仅支持HASH。默认不做映射。  |
-  |`withVidAsProp`  |否|  DataFrame中作为点ID的列是否也作为属性写入。默认值为`false`。如果配置为`true`，请确保Tag中有和`VidField`相同的属性名。  |
-  |`withUser`  |否|  Nebula Graph用户名。若未开启[身份验证](7.data-security/1.authentication/1.authentication.md)，无需配置用户名和密码。   |
-  |`withPasswd`  |否|  Nebula Graph用户名对应的密码。  |
+  |`withSpace`  |是|  Nebula Graph 图空间名称。  |
+  |`withTag`  |是|  写入点时需要关联的 Tag 名称。  |
+  |`withVidField`  |是|  DataFrame 中作为点 ID 的列。  |
+  |`withVidPolicy`  |否|  写入点 ID 时，采用的映射函数，Nebula Graph 2.x 仅支持 HASH。默认不做映射。  |
+  |`withVidAsProp`  |否|  DataFrame 中作为点 ID 的列是否也作为属性写入。默认值为`false`。如果配置为`true`，请确保 Tag 中有和`VidField`相同的属性名。  |
+  |`withUser`  |否|  Nebula Graph 用户名。若未开启 [身份验证](7.data-security/1.authentication/1.authentication.md)，无需配置用户名和密码。   |
+  |`withPasswd`  |否|  Nebula Graph 用户名对应的密码。  |
   |`withBatch`  |是|  一次写入的数据行数。默认值为`1000`.  |
   |`withWriteMode`|否|写入模式。可选值为`insert`和`update`。默认为`insert`。|
 
@@ -234,17 +234,17 @@ df.write.nebula(config, nebulaWriteVertexConfig).writeVertices()
 
   |参数|是否必须|说明|
   |:---|:---|:---|
-  |`withSpace`  |是|  Nebula Graph图空间名称。  |
-  |`withEdge`  |是|  写入边时需要关联的Edge type名称。  |
-  |`withSrcIdField`  |是|  DataFrame中作为起始点的列。  |
-  |`withSrcPolicy`  |否| 写入起始点时，采用的映射函数，Nebula Graph 2.x仅支持HASH。默认不做映射。   |
-  |`withDstIdField`  |是| DataFrame中作为目的点的列。   |
-  |`withDstPolicy`  |否| 写入目的点时，采用的映射函数，Nebula Graph 2.x仅支持HASH。默认不做映射。   |
-  |`withRankField`  |否| DataFrame中作为rank的列。默认不写入rank。   |
-  |`withSrcAsProperty`  |否| DataFrame中作为起始点的列是否也作为属性写入。默认值为`false`。如果配置为`true`，请确保Edge type中有和`SrcIdField`相同的属性名。   |
-  |`withDstAsProperty`  |否| DataFrame中作为目的点的列是否也作为属性写入。默认值为`false`。如果配置为`true`，请确保Edge type中有和`DstIdField`相同的属性名。   |
-  |`withRankAsProperty`  |否| DataFrame中作为rank的列是否也作为属性写入。默认值为`false`。如果配置为`true`，请确保Edge type中有和`RankField`相同的属性名。   |
-  |`withUser`  |否|  Nebula Graph用户名。若未开启[身份验证](7.data-security/1.authentication/1.authentication.md)，无需配置用户名和密码。  |
-  |`withPasswd`  |否|  Nebula Graph用户名对应的密码。  |
+  |`withSpace`  |是|  Nebula Graph 图空间名称。  |
+  |`withEdge`  |是|  写入边时需要关联的 Edge type 名称。  |
+  |`withSrcIdField`  |是|  DataFrame 中作为起始点的列。  |
+  |`withSrcPolicy`  |否| 写入起始点时，采用的映射函数，Nebula Graph 2.x 仅支持 HASH。默认不做映射。   |
+  |`withDstIdField`  |是| DataFrame 中作为目的点的列。   |
+  |`withDstPolicy`  |否| 写入目的点时，采用的映射函数，Nebula Graph 2.x 仅支持 HASH。默认不做映射。   |
+  |`withRankField`  |否| DataFrame 中作为 rank 的列。默认不写入 rank。   |
+  |`withSrcAsProperty`  |否| DataFrame 中作为起始点的列是否也作为属性写入。默认值为`false`。如果配置为`true`，请确保 Edge type 中有和`SrcIdField`相同的属性名。   |
+  |`withDstAsProperty`  |否| DataFrame 中作为目的点的列是否也作为属性写入。默认值为`false`。如果配置为`true`，请确保 Edge type 中有和`DstIdField`相同的属性名。   |
+  |`withRankAsProperty`  |否| DataFrame 中作为 rank 的列是否也作为属性写入。默认值为`false`。如果配置为`true`，请确保 Edge type 中有和`RankField`相同的属性名。   |
+  |`withUser`  |否|  Nebula Graph 用户名。若未开启 [身份验证](7.data-security/1.authentication/1.authentication.md)，无需配置用户名和密码。  |
+  |`withPasswd`  |否|  Nebula Graph 用户名对应的密码。  |
   |`withBatch`  |是|  一次写入的数据行数。默认值为`1000`.  |
   |`withWriteMode`|否|写入模式。可选值为`insert`和`update`。默认为`insert`。|
diff --git a/docs-2.0/nebula-studio/about-studio/st-ug-check-updates.md b/docs-2.0/nebula-studio/about-studio/st-ug-check-updates.md
index c212a71a37d..af42e4d7d31 100644
--- a/docs-2.0/nebula-studio/about-studio/st-ug-check-updates.md
+++ b/docs-2.0/nebula-studio/about-studio/st-ug-check-updates.md
@@ -13,4 +13,3 @@ Studio 处于持续开发状态中。用户可以通过 [Studio 发布版本更
 成功连接 Studio 后，用户可以在页面右上角点击版本号，再点击 **新发布**，前往查看 Studio 的版本更新记录。
 
 ![在页面右上角点击版本号，并在弹出菜单里点击“新发布”](../figs/st-ug-014.png "查看 Studio 版本更新记录")
-
diff --git a/docs-2.0/nebula-studio/about-studio/st-ug-release-note.md b/docs-2.0/nebula-studio/about-studio/st-ug-release-note.md
index a299368d5bc..6d5043aafd3 100644
--- a/docs-2.0/nebula-studio/about-studio/st-ug-release-note.md
+++ b/docs-2.0/nebula-studio/about-studio/st-ug-release-note.md
@@ -1,4 +1,4 @@
-# Studio版本更新说明
+# Studio 版本更新说明
 
 ## v3.1.0(2021.10.29)
 
diff --git a/docs-2.0/nebula-studio/about-studio/st-ug-shortcuts.md b/docs-2.0/nebula-studio/about-studio/st-ug-shortcuts.md
index 99384e9fb31..a610402ab11 100644
--- a/docs-2.0/nebula-studio/about-studio/st-ug-shortcuts.md
+++ b/docs-2.0/nebula-studio/about-studio/st-ug-shortcuts.md
@@ -12,4 +12,3 @@
 | 在 **图探索** 页面撤销操作  | 按 Shift + ‘z’ 键  |
 | 在 **图探索** 页面删除图  | 选中后按 Shift + ‘del’ 键  |
 | 在 **图探索** 页面对某个点快速拓展  | 鼠标双击 或 按 Shift + Enter 键 |
-
diff --git a/docs-2.0/nebula-studio/about-studio/st-ug-what-is-graph-studio.md b/docs-2.0/nebula-studio/about-studio/st-ug-what-is-graph-studio.md
index f82382789f3..4b87df0b58e 100644
--- a/docs-2.0/nebula-studio/about-studio/st-ug-what-is-graph-studio.md
+++ b/docs-2.0/nebula-studio/about-studio/st-ug-what-is-graph-studio.md
@@ -1,6 +1,6 @@
 # 什么是 Nebula Graph Studio
 
-Nebula Graph Studio（简称 Studio）是一款可以通过 Web 访问的图数据库开源可视化工具，搭配 [Nebula Graph](../../README.md) 内核使用，提供构图、数据导入、编写 nGQL 查询、图探索等一站式服务。即使没有图数据库操作经验，用户也可以快速成为图专家。用户可以在 Nebula Graph GitHub 仓库中查看最新源码，详情参见[nebula-studio](https://github.com/vesoft-inc/nebula-studio)。
+Nebula Graph Studio（简称 Studio）是一款可以通过 Web 访问的图数据库开源可视化工具，搭配 [Nebula Graph](../../README.md) 内核使用，提供构图、数据导入、编写 nGQL 查询、图探索等一站式服务。即使没有图数据库操作经验，用户也可以快速成为图专家。用户可以在 Nebula Graph GitHub 仓库中查看最新源码，详情参见 [nebula-studio](https://github.com/vesoft-inc/nebula-studio)。
 
 ## 发行版本
 
@@ -47,5 +47,5 @@ Studio 具备以下功能：
 
 ## 视频
 
-* [图解 Nebula Studio 图探索功能](https://www.bilibili.com/video/BV1QN411Z7Vh)（3分23秒）
+* [图解 Nebula Studio 图探索功能](https://www.bilibili.com/video/BV1QN411Z7Vh)（3 分 23 秒）
 <iframe src="//player.bilibili.com/player.html?aid=503286771&bvid=BV1QN411Z7Vh&cid=344349765&page=1&high_quality=1" scrolling="no" border="0" frameborder="no" framespacing="0" allowfullscreen="true" width="720px" height="480px"> </iframe>
diff --git a/docs-2.0/nebula-studio/deploy-connect/st-ug-deploy-by-helm.md b/docs-2.0/nebula-studio/deploy-connect/st-ug-deploy-by-helm.md
index 8cf4de946dd..aa1c5d3fb83 100644
--- a/docs-2.0/nebula-studio/deploy-connect/st-ug-deploy-by-helm.md
+++ b/docs-2.0/nebula-studio/deploy-connect/st-ug-deploy-by-helm.md
@@ -1,10 +1,10 @@
-# 使用Helm部署Studio
+# 使用 Helm 部署 Studio
 
-本文介绍如何在Kubernetes中使用Helm部署并启动Studio。
+本文介绍如何在 Kubernetes 中使用 Helm 部署并启动 Studio。
 
 ## 前提条件
 
-安装Studio前，用户需要安装以下软件并确保安装版本的正确性：
+安装 Studio 前，用户需要安装以下软件并确保安装版本的正确性：
 
 | 软件                                                         | 版本要求  |
 | ------------------------------------------------------------ | --------- |
@@ -13,7 +13,7 @@
 
 ## 安装
 
-1. 克隆Studio的源代码到主机。
+1. 克隆 Studio 的源代码到主机。
 
   ```bash
   $ git clone https://github.com/vesoft-inc/nebula-studio.git
@@ -25,7 +25,7 @@
   $ cd nebula-studio
   ```
 
-3. 更新并安装Nebula Graph Studio chart，命名为`my-studio`。
+3. 更新并安装 Nebula Graph Studio chart，命名为`my-studio`。
 
   ```bash
   $ helm upgrade --install my-studio --set service.type=NodePort --set service.port={30070} deployment/helm
@@ -44,23 +44,23 @@ $ helm uninstall my-studio
 
 ## 后续操作
 
-进入Studio登录界面后，用户需要连接Nebula Graph。详细信息，参考[连接数据库](st-ug-connect.md)。
+进入 Studio 登录界面后，用户需要连接 Nebula Graph。详细信息，参考 [连接数据库](st-ug-connect.md)。
 
-## Nebula Graph Studio chart配置参数说明
+## Nebula Graph Studio chart 配置参数说明
 
 | 参数 | 默认值 | 描述 |
 |:---|:---|:---|
-| replicaCount | 0 | Deployment的副本数。 |
-| image.httpGateway.name | vesoft/nebula-http-gateway | nebula-http-gateway镜像的仓库地址。 |
-| image.nebulaStudio.name | vesoft/nebula-graph-studio | nebula-graph-studio镜像的仓库地址。 |
-| image.nginx.name | nginx | nginx镜像的仓库地址。 |
-| image.httpGateway.version | v2.1.1 | nebula-http-gateway的版本。 |
-| image.nebulaStudio.version | v3.1.0 | nebula-graph-studio的版本。 |
-| image.nginx.version | alpine | nginx的版本。 |
+| replicaCount | 0 | Deployment 的副本数。 |
+| image.httpGateway.name | vesoft/nebula-http-gateway | nebula-http-gateway 镜像的仓库地址。 |
+| image.nebulaStudio.name | vesoft/nebula-graph-studio | nebula-graph-studio 镜像的仓库地址。 |
+| image.nginx.name | nginx | nginx 镜像的仓库地址。 |
+| image.httpGateway.version | v2.1.1 | nebula-http-gateway 的版本。 |
+| image.nebulaStudio.version | v3.1.0 | nebula-graph-studio 的版本。 |
+| image.nginx.version | alpine | nginx 的版本。 |
 | service.type | ClusterIP | 服务类型，必须为`NodePort`，`ClusterIP`或`LoadBalancer`其中之一。 |
-| service.port | 7001 | nebula-graph-studio中web服务的端口。 |
-| resources.httpGateway | {} | nebula-http-gateway的资源限制/请求。 |
-| resources.nebulaStudio | {} | nebula-studio的资源限制/请求。 |
-| resources.nginx | {} | nginx的资源限制/请求。 |
-| persistent.storageClassName | "" | storageClass名称，如果不指定就使用默认值。 |
+| service.port | 7001 | nebula-graph-studio 中 web 服务的端口。 |
+| resources.httpGateway | {} | nebula-http-gateway 的资源限制/请求。 |
+| resources.nebulaStudio | {} | nebula-studio 的资源限制/请求。 |
+| resources.nginx | {} | nginx 的资源限制/请求。 |
+| persistent.storageClassName | "" | storageClass 名称，如果不指定就使用默认值。 |
 | persistent.size | 5Gi | 存储盘大小。 |
diff --git a/docs-2.0/nebula-studio/deploy-connect/st-ug-deploy.md b/docs-2.0/nebula-studio/deploy-connect/st-ug-deploy.md
index fcc9255ef12..64e4ceda5fa 100644
--- a/docs-2.0/nebula-studio/deploy-connect/st-ug-deploy.md
+++ b/docs-2.0/nebula-studio/deploy-connect/st-ug-deploy.md
@@ -1,6 +1,6 @@
 # 部署 Studio
 <!--
-Nebula Graph Studio（ 以下简称 Studio ）支持云端或本地部署。云服务版 Studio 只能在 Nebula Graph Cloud Service 上使用。当在 Nebula Graph Cloud Service 上创建 Nebula Graph 实例时即自动完成云服务版本 Studio 的部署，一键直连即可使用，不需要自己部署。详细信息参考[《Nebula Graph Cloud Service 用户手册》](https://cloud-docs.nebula-graph.com.cn/cn/posts/manage-instances/dbaas-ug-connect-nebulastudio/ "点击前往 Nebula Graph Cloud Service 用户手册")。
+Nebula Graph Studio（ 以下简称 Studio ）支持云端或本地部署。云服务版 Studio 只能在 Nebula Graph Cloud Service 上使用。当在 Nebula Graph Cloud Service 上创建 Nebula Graph 实例时即自动完成云服务版本 Studio 的部署，一键直连即可使用，不需要自己部署。详细信息参考 [《Nebula Graph Cloud Service 用户手册》](https://cloud-docs.nebula-graph.com.cn/cn/posts/manage-instances/dbaas-ug-connect-nebulastudio/ "点击前往 Nebula Graph Cloud Service 用户手册")。
 -->
 
 本文介绍如何在本地通过 Docker、RPM 和 tar 包部署 Studio。
@@ -15,14 +15,14 @@ Nebula Graph Studio（ 以下简称 Studio ）支持云端或本地部署。云
 
 在部署 RPM 版 Studio 之前，用户需要确认以下信息：
 
-- Nebula Graph 服务已经部署并启动。详细信息，参考[Nebula Graph 安装部署](../../4.deployment-and-installation/1.resource-preparations.md "点击前往 Nebula Graph 安装部署")。
+- Nebula Graph 服务已经部署并启动。详细信息，参考 [Nebula Graph 安装部署](../../4.deployment-and-installation/1.resource-preparations.md "点击前往 Nebula Graph 安装部署")。
 
 - 使用的 Linux 发行版为 CentOS ，安装有 lsof 和版本为 v10.16.0 + 以上的 [Node.js](https://nodejs.org/zh-cn/)。
   
   !!! note
 
         `node` 及 `npm` 命令需要安装在 `/usr/bin/`目录下，以防出现 RPM 安装时 node 命令找不到的情况。
-        例如nodejs12默认目录为`/opt/rh/rh-nodejs12`，用户可以使用以下命令建立软连接：
+        例如 nodejs12 默认目录为`/opt/rh/rh-nodejs12`，用户可以使用以下命令建立软连接：
 
         ```bash
         $ sudo ln -s /opt/rh/rh-nodejs12/root/usr/bin/node /usr/bin/node
@@ -33,20 +33,20 @@ Nebula Graph Studio（ 以下简称 Studio ）支持云端或本地部署。云
   
   | 端口号 | 说明 |
   | ---- | ---- |
-  | 7001 | Studio提供web服务使用。 |
-  | 8080 | Nebula HTTP Gateway Client进行HTTP通信使用。 |
+  | 7001 | Studio 提供 web 服务使用。 |
+  | 8080 | Nebula HTTP Gateway Client 进行 HTTP 通信使用。 |
 
 ### 安装
 
-1. 根据需要选择并下载RPM包，建议选择最新版本。常用下载链接如下：
+1. 根据需要选择并下载 RPM 包，建议选择最新版本。常用下载链接如下：
 
-   | 安装包 | 检验和 | Nebula版本 |
+   | 安装包 | 检验和 | Nebula 版本 |
    | ----- | ----- | ----- |
    | [nebula-graph-studio-{{studio.release}}.x86_64.rpm](https://oss-cdn.nebula-graph.com.cn/nebula-graph-studio/{{studio.release}}/nebula-graph-studio-{{studio.release}}.x86_64.rpm) |  [nebula-graph-studio-{{studio.release}}.x86_64.rpm.sha256](https://oss-cdn.nebula-graph.com.cn/nebula-graph-studio/{{studio.release}}/nebula-graph-studio-{{studio.release}}.x86_64.rpm.sha256) | {{ nebula.release }} |
 
-2. 使用`sudo rpm -i <rpm>`命令安装RPM包。
+2. 使用`sudo rpm -i <rpm>`命令安装 RPM 包。
 
-   例如，安装Studio {{studio.release}} 版本需要运行以下命令：
+   例如，安装 Studio {{studio.release}} 版本需要运行以下命令：
 
    ```bash
    $ sudo rpm -i nebula-graph-studio-{{studio.release}}.x86_64.rpm
@@ -59,7 +59,6 @@ Nebula Graph Studio（ 以下简称 Studio ）支持云端或本地部署。云
    nohup: 把输出追加到"nohup.out"
    ```
 
-
 3. 启动成功后，在浏览器地址栏输入 `http://ip address:7001`。
    
    如果在浏览器窗口中能看到以下登录界面，表示已经成功部署并启动 Studio。
@@ -88,14 +87,14 @@ $ bash /usr/local/nebula-graph-studio/scripts/rpm/start.sh
 $ bash /usr/local/nebula-graph-studio/scripts/rpm/stop.sh
 ```
 
-如果启动服务时遇到报错报错 ERROR: bind EADDRINUSE 0.0.0.0:7001，用户可以通过以下命令查看端口7001是否被占用。
+如果启动服务时遇到报错报错 ERROR: bind EADDRINUSE 0.0.0.0:7001，用户可以通过以下命令查看端口 7001 是否被占用。
 ```bash
 $ lsof -i:7001
 ```
 
-如果端口被占用，且无法结束该端口上进程，用户可以通过以下命令修改Studio服务启动端口，并重新启动服务。
+如果端口被占用，且无法结束该端口上进程，用户可以通过以下命令修改 Studio 服务启动端口，并重新启动服务。
 ```bash
-//修改studio服务启动端口
+//修改 studio 服务启动端口
 $ vi config/config.default.js
 
 //修改
@@ -108,7 +107,7 @@ $ vi config/config.default.js
     };
 ...
 
-//重新启动npm
+//重新启动 npm
 $ npm run start
 ```
 
@@ -118,7 +117,7 @@ $ npm run start
 
 在部署 tar 包安装的 Studio 之前，用户需要确认以下信息：
 
-- Nebula Graph 服务已经部署并启动。详细信息，参考[Nebula Graph安装部署](../../4.deployment-and-installation/1.resource-preparations.md "点击前往 Nebula Graph 安装部署")。
+- Nebula Graph 服务已经部署并启动。详细信息，参考 [Nebula Graph 安装部署](../../4.deployment-and-installation/1.resource-preparations.md "点击前往 Nebula Graph 安装部署")。
 
 - 使用的 Linux 上安装有版本为 v10.12.0 以上的 Node.js。
 
@@ -126,8 +125,8 @@ $ npm run start
 
    | 端口号 | 说明 |
    | ---- | ---- |
-   | 7001 | Studio提供的web服务 |
-   | 8080 | Nebula-http-gateway，Client的HTTP服务 |
+   | 7001 | Studio 提供的 web 服务 |
+   | 8080 | Nebula-http-gateway，Client 的 HTTP 服务 |
 
 ### 安装
 
@@ -173,7 +172,6 @@ $ npm run start
 
    ![Nebula Graph Studio 登录界面](../figs/st-ug-001-1.png "Nebula Graph Studio 登录界面")
 
-
 ### 停止服务
 
 用户可以采用 `kill pid` 的方式来关停服务：
@@ -188,15 +186,15 @@ $ npm run stop # stop nebula-graph-studio
 
 在部署 Docker 版 Studio 之前，用户需要确认以下信息：
 
-- Nebula Graph 服务已经部署并启动。详细信息，参考[Nebula Graph安装部署](../../4.deployment-and-installation/1.resource-preparations.md "点击前往 Nebula Graph 安装部署")。
+- Nebula Graph 服务已经部署并启动。详细信息，参考 [Nebula Graph 安装部署](../../4.deployment-and-installation/1.resource-preparations.md "点击前往 Nebula Graph 安装部署")。
 
 - 在即将运行 Docker 版 Studio 的机器上安装并启动 Docker Compose。详细信息参考 [Docker Compose 文档](https://docs.docker.com/compose/install/ "点击前往 Docker 文档中心")。
 - 确保在安装开始前，以下端口处于未被使用状态。
 
    | 端口号 | 说明 |
    | ---- | ---- |
-   | 7001 | Studio提供的web服务 |
-   | 8080 | Nebula-http-gateway，Client的HTTP服务 |
+   | 7001 | Studio 提供的 web 服务 |
+   | 8080 | Nebula-http-gateway，Client 的 HTTP 服务 |
 
 - （可选）在中国大陆从 Docker Hub 拉取 Docker 镜像的速度可能比较慢，用户可以使用 `registry-mirrors` 参数配置加速镜像。例如，如果要使用 Docker 中国区官方镜像、网易镜像和中国科技大学的镜像，则按以下格式配置 `registry-mirrors` 参数：
 
@@ -218,7 +216,7 @@ $ npm run stop # stop nebula-graph-studio
 
 1. 下载 Studio 的部署配置文件。
 
-   | 安装包 | Nebula Graph版本 |
+   | 安装包 | Nebula Graph 版本 |
    | ----- | ----- |
    | [nebula-graph-studio-v{{studio.release}}.tar.gz](https://oss-cdn.nebula-graph.com.cn/nebula-graph-studio/nebula-graph-studio-v{{studio.release}}.tar.gz) | {{nebula.release}} |
 
@@ -266,4 +264,4 @@ $ npm run stop # stop nebula-graph-studio
 
 ## 后续操作
 
-进入 Studio 登录界面后，用户需要连接 Nebula Graph。详细信息，参考[连接数据库](st-ug-connect.md)。
+进入 Studio 登录界面后，用户需要连接 Nebula Graph。详细信息，参考 [连接数据库](st-ug-connect.md)。
diff --git a/docs-2.0/nebula-studio/manage-schema/st-ug-crud-edge-type.md b/docs-2.0/nebula-studio/manage-schema/st-ug-crud-edge-type.md
index 8b0ab7e0970..ba3d5965741 100644
--- a/docs-2.0/nebula-studio/manage-schema/st-ug-crud-edge-type.md
+++ b/docs-2.0/nebula-studio/manage-schema/st-ug-crud-edge-type.md
@@ -1,6 +1,6 @@
-# 操作Edge type
+# 操作 Edge type
 
-在 Nebula Graph 数据库中创建图空间后，用户可能需要创建Edge type。用户可以选择使用 **控制台** 或者 **Schema** 操作Edge type。本文仅说明如何使用 **Schema** 操作Edge type。
+在 Nebula Graph 数据库中创建图空间后，用户可能需要创建 Edge type。用户可以选择使用 **控制台** 或者 **Schema** 操作 Edge type。本文仅说明如何使用 **Schema** 操作 Edge type。
 
 ## 支持版本
 
@@ -8,7 +8,7 @@ Studio v{{ studio.release }} 及以后版本。请更新版本，详细操作参
 
 ## 前提条件
 
-在 Studio 上操作Edge type之前，用户必须确认以下信息：
+在 Studio 上操作 Edge type 之前，用户必须确认以下信息：
 
 - Studio 已经连接到 Nebula Graph 数据库。
 
@@ -16,9 +16,9 @@ Studio v{{ studio.release }} 及以后版本。请更新版本，详细操作参
 
 - 当前登录的账号拥有 GOD、ADMIN 或者 DBA 的权限。
 
-## 创建Edge type
+## 创建 Edge type
 
-按以下步骤使用 **Schema** 创建Edge type：
+按以下步骤使用 **Schema** 创建 Edge type：
 
 1. 在工具栏中，点击 **Schema** 页签。
 
@@ -30,26 +30,26 @@ Studio v{{ studio.release }} 及以后版本。请更新版本，详细操作参
 
 5. 在 **创建** 页面上，完成以下设置：
 
-  - **名称**：按提示信息输入合规的Edge type名称。本示例中，输入 `serve`。
+  - **名称**：按提示信息输入合规的 Edge type 名称。本示例中，输入 `serve`。
   
-  - （可选）如果Edge type需要描述，可以在名称下方的 **描述** 输入相应内容。
+  - （可选）如果 Edge type 需要描述，可以在名称下方的 **描述** 输入相应内容。
   
-  - （可选）如果Edge type需要属性，在 **定义属性**面板的左上角，点击勾选框，并在展开的列表中，完成以下操作：  
+  - （可选）如果 Edge type 需要属性，在 **定义属性**面板的左上角，点击勾选框，并在展开的列表中，完成以下操作：  
     - 输入属性名称、数据类型和默认值。
-    - 如果一个Edge type有多个属性，可以点击 **添加属性** 按钮，并定义属性。
+    - 如果一个 Edge type 有多个属性，可以点击 **添加属性** 按钮，并定义属性。
     - 如果要删除某个属性，在该属性所在行，点击 ![表示删除的图标](../figs/st-ug-020.png "删除") 图标。
 
-  - （可选）Edge type未设置索引时，用户可以设置 TTL：在 **设置TTL**面板的左上角，点击勾选框，并在展开的列表中设置 `TTL_COL` 和 `TTL_DURATION` 参数信息。关于这两个参数的详细信息，参考 [TTL 配置](../../3.ngql-guide/8.clauses-and-options/ttl-options.md "点击前往 Nebula Graph 网站")。
+  - （可选）Edge type 未设置索引时，用户可以设置 TTL：在 **设置 TTL **面板的左上角，点击勾选框，并在展开的列表中设置 `TTL_COL` 和 `TTL_DURATION` 参数信息。关于这两个参数的详细信息，参考 [TTL 配置](../../3.ngql-guide/8.clauses-and-options/ttl-options.md "点击前往 Nebula Graph 网站")。
 
-6. 完成设置后，在 **对应的nGQL语句** 面板上，用户能看到与上述配置等价的 nGQL 语句。  
-![定义Edge type action 的属性](../figs/st-ug-022-2.png "定义Edge type")
+6. 完成设置后，在 **对应的 nGQL 语句** 面板上，用户能看到与上述配置等价的 nGQL 语句。  
+![定义 Edge type action 的属性](../figs/st-ug-022-2.png "定义 Edge type")
 
 7. 确认无误后，点击 **+ 创建** 按钮。
-  如果Edge type创建成功，**定义属性**面板会显示这个Edge type的属性列表。
+  如果 Edge type 创建成功，**定义属性**面板会显示这个 Edge type 的属性列表。
 
-## 修改Edge type
+## 修改 Edge type
 
-按以下步骤使用 **Schema** 修改Edge type：
+按以下步骤使用 **Schema** 修改 Edge type：
 
 1. 在工具栏中，点击 **Schema** 页签。
 
@@ -57,7 +57,7 @@ Studio v{{ studio.release }} 及以后版本。请更新版本，详细操作参
 
 3. 在 **当前图空间** 里确认图空间名称。用户也可以通过选择图空间名称完成图空间切换。
 
-4. 点击 **边类型** 页签，找到需要修改的Edge type，并在 **操作** 列中，点击 ![表示修改的图标](../figs/st-ug-021.png "修改") 图标。
+4. 点击 **边类型** 页签，找到需要修改的 Edge type，并在 **操作** 列中，点击 ![表示修改的图标](../figs/st-ug-021.png "修改") 图标。
 
 5. 在 **编辑** 页面，用户可以选择以下操作：
 
@@ -65,18 +65,18 @@ Studio v{{ studio.release }} 及以后版本。请更新版本，详细操作参
   - 如果要修改属性：在 **定义属性** 面板上，找到需要修改的属性，在右侧点击 **编辑**，再修改属性的数据类型或者默认值。修改完成后，点击 **确认** 或 **取消**。
   - 如果要删除属性：在 **定义属性** 面板上，找到需要删除的属性，在右侧点击 **删除**，经确认后，删除属性。
   - 如果要添加属性：在 **定义属性** 面板上，点击 **添加属性** 按钮，添加属性信息。
-  - 如果要修改 TTL：在 **设置TTL** 面板上，修改或 `TTL_COL` 和 `TTL_DURATION` 设置。
-  - 如果要删除所有已经配置的 TTL：在 **设置TTL** 面板的左上角，点击勾选框，取消选择。
-  - 如果要设置 TTL：在 **设置TTL** 面板的左上角，点击勾选框，开始设置 TTL。
+  - 如果要修改 TTL：在 **设置 TTL** 面板上，修改或 `TTL_COL` 和 `TTL_DURATION` 设置。
+  - 如果要删除所有已经配置的 TTL：在 **设置 TTL** 面板的左上角，点击勾选框，取消选择。
+  - 如果要设置 TTL：在 **设置 TTL** 面板的左上角，点击勾选框，开始设置 TTL。
 
-6. 完成设置后，在 **对应的nGQL语句** 面板上，用户能看到修改后的 nGQL 语句。
+6. 完成设置后，在 **对应的 nGQL 语句** 面板上，用户能看到修改后的 nGQL 语句。
 
-## 删除Edge type
+## 删除 Edge type
 
 !!! danger
-    删除 Edge type 前先确认[影响](../../3.ngql-guide/11.edge-type-statements/2.drop-edge.md)，已删除的数据如未[备份](../../7.data-security/3.manage-snapshot.md)无法恢复。
+    删除 Edge type 前先确认 [影响](../../3.ngql-guide/11.edge-type-statements/2.drop-edge.md)，已删除的数据如未 [备份](../../7.data-security/3.manage-snapshot.md) 无法恢复。
 
-按以下步骤使用 **Schema** 删除Edge type：
+按以下步骤使用 **Schema** 删除 Edge type：
 
 1. 在工具栏中，点击 **Schema** 页签。
 
@@ -84,10 +84,10 @@ Studio v{{ studio.release }} 及以后版本。请更新版本，详细操作参
 
 3. 在 **当前图空间** 里确认图空间名称。用户也可以通过选择图空间名称切换图空间。
 
-4. 点击 **边类型** 页签，找到需要修改的Edge type，并在 **操作** 列中，点击 ![表示删除的图标](../figs/st-ug-017.png "删除") 图标。
+4. 点击 **边类型** 页签，找到需要修改的 Edge type，并在 **操作** 列中，点击 ![表示删除的图标](../figs/st-ug-017.png "删除") 图标。
 
 5. 在弹出的对话框中点击 **确认**。
 
 ## 后续操作
 
-Edge type创建成功后，用户可以在 **控制台** 上逐条插入边数据，或者使用 **导入** 功能批量插入边数据。
+Edge type 创建成功后，用户可以在 **控制台** 上逐条插入边数据，或者使用 **导入** 功能批量插入边数据。
diff --git a/docs-2.0/nebula-studio/manage-schema/st-ug-crud-index.md b/docs-2.0/nebula-studio/manage-schema/st-ug-crud-index.md
index f2ec1a44f1a..cd17cee4c27 100644
--- a/docs-2.0/nebula-studio/manage-schema/st-ug-crud-index.md
+++ b/docs-2.0/nebula-studio/manage-schema/st-ug-crud-index.md
@@ -4,7 +4,7 @@
 
 !!! Note
 
-    一般在创建了 Tag 或者 Edge type 之后即可创建索引，但是，索引会影响写性能，所以，建议先导入数据，再批量重建索引。关于索引的详细信息，参考[《nGQL 用户手册》](../../3.ngql-guide/14.native-index-statements/README.md "点击前往 Nebula Graph 网站")。
+    一般在创建了 Tag 或者 Edge type 之后即可创建索引，但是，索引会影响写性能，所以，建议先导入数据，再批量重建索引。关于索引的详细信息，参考 [《nGQL 用户手册》](../../3.ngql-guide/14.native-index-statements/README.md "点击前往 Nebula Graph 网站")。
 
 ## 支持版本
 
@@ -33,7 +33,7 @@ Studio v{{ studio.release }} 及以后版本。请更新版本，详细操作参
 5. 在 **创建** 页面上，完成以下设置：
 
   - **索引类型**：确认或修改索引类型，即 **Tag** 或者 **Edge type**。本示例中选择 **Edge type**。
-  - **名称**：选择要创建索引的Tag或Edge type名称。本示例中选择 **follow**。
+  - **名称**：选择要创建索引的 Tag 或 Edge type 名称。本示例中选择 **follow**。
   - **索引名称**：按规定指定索引名称。本示例中输入 **follow_index**。
   - **索引属性**：点击 **添加**，在 **选择关联的属性** 列表里选择需要索引的属性，并点击 **确定** 按钮。如果需要关联多个属性，重复这一步操作。用户可以按界面提示重排索引属性的顺序。本示例中选择 `degree`。
 
@@ -41,10 +41,10 @@ Studio v{{ studio.release }} 及以后版本。请更新版本，详细操作参
 
         索引属性的顺序会影响 `LOOKUP` 语句的查询结果。详细信息，参考 [《nGQL 用户手册》](../../3.ngql-guide/7.general-query-statements/5.lookup.md "点击前往 Nebula Graph 网站")。
 
-  - **描述**：输入对索引的描述，最大为256字节。默认无描述。本示例为 `follow_index`。
+  - **描述**：输入对索引的描述，最大为 256 字节。默认无描述。本示例为 `follow_index`。
 
-6. 完成设置后，在 **对应的 nGQL**面板，用户能看到与上述配置等价的 nGQL 语句。  
-![为Edge type action 创建索引](../figs/st-ug-023-2.png "创建索引")
+6. 完成设置后，在 **对应的 nGQL **面板，用户能看到与上述配置等价的 nGQL 语句。  
+![为 Edge type action 创建索引](../figs/st-ug-023-2.png "创建索引")
 
 7. 确认无误后，点击 **+ 创建** 按钮。
   如果索引创建成功，**定义属性**面板会显示这个索引的属性列表。
diff --git a/docs-2.0/nebula-studio/manage-schema/st-ug-crud-space.md b/docs-2.0/nebula-studio/manage-schema/st-ug-crud-space.md
index bf6f41cc096..e151c76a96d 100644
--- a/docs-2.0/nebula-studio/manage-schema/st-ug-crud-space.md
+++ b/docs-2.0/nebula-studio/manage-schema/st-ug-crud-space.md
@@ -25,15 +25,15 @@ Studio v{{ studio.release }} 及以后版本。请更新版本，详细操作参
 
 3. 在 **创建** 页面，完成以下配置：
 
-  - **名称**：指定图空间名称，本示例中设置为 `basketballplayer`。不可与已有的图空间名称重复。不可使用关键字或保留关键字做标识符，参考[关键字](../../3.ngql-guide/1.nGQL-overview/keywords-and-reserved-words.md "点击前往 关键字")。
+  - **名称**：指定图空间名称，本示例中设置为 `basketballplayer`。不可与已有的图空间名称重复。不可使用关键字或保留关键字做标识符，参考 [关键字](../../3.ngql-guide/1.nGQL-overview/keywords-and-reserved-words.md "点击前往 关键字")。
 
   - **vid type**：图空间中点 ID（VID）的数据类型，可选值为定长字符串 `FIXED_STRING(<N>)` 或 `INT64`，一旦定义无法修改。本示例设置为`FIXED_STRING(32)`，参考 [VID](../../1.introduction/3.vid.md)。
 
-  - **描述**：图空间的描述，最大为256字节。默认无描述。本示例设置为`Statistics of basketball players`。
+  - **描述**：图空间的描述，最大为 256 字节。默认无描述。本示例设置为`Statistics of basketball players`。
 
   - **选填参数**：分别设置 `partition_num`、`replica_factor` 的值。在本示例中，两个参数分别设置为 `100`、`1`。详细信息，参考 [`CREATE SPACE` 语法](../../3.ngql-guide/9.space-statements/1.create-space.md "点击前往 CREATE SPACE")。
 
-  在 **对应的nGQL语句** 面板上，用户能看到上述设置对应的 nGQL 语句。如下所示：
+  在 **对应的 nGQL 语句** 面板上，用户能看到上述设置对应的 nGQL 语句。如下所示：
 
   ```ngql
   CREATE SPACE basketballplayer (partition_num = 100, replica_factor = 1, vid_type = FIXED_STRING(32)) COMMENT = "Statistics of basketball players"
@@ -47,7 +47,7 @@ Studio v{{ studio.release }} 及以后版本。请更新版本，详细操作参
 ## 删除图空间
 
 !!! danger
-    删除图空间会删除其中的所有数据，已删除的数据如未[备份](../../7.data-security/3.manage-snapshot.md)无法恢复。
+    删除图空间会删除其中的所有数据，已删除的数据如未 [备份](../../7.data-security/3.manage-snapshot.md) 无法恢复。
 
 按以下步骤使用 **Schema** 删除图空间：
 
@@ -64,6 +64,6 @@ Studio v{{ studio.release }} 及以后版本。请更新版本，详细操作参
 
 图空间创建成功后，用户可以开始创建或修改 Schema，包括：
 
-- [操作Tag](st-ug-crud-tag.md)
-- [操作Edge type](st-ug-crud-edge-type.md)
+- [操作 Tag](st-ug-crud-tag.md)
+- [操作 Edge type](st-ug-crud-edge-type.md)
 - [操作索引](st-ug-crud-index.md)
diff --git a/docs-2.0/nebula-studio/manage-schema/st-ug-crud-tag.md b/docs-2.0/nebula-studio/manage-schema/st-ug-crud-tag.md
index 2e96e28b185..a62f9bf0b01 100644
--- a/docs-2.0/nebula-studio/manage-schema/st-ug-crud-tag.md
+++ b/docs-2.0/nebula-studio/manage-schema/st-ug-crud-tag.md
@@ -1,6 +1,6 @@
-# 操作Tag（点类型）
+# 操作 Tag（点类型）
 
-在 Nebula Graph 数据库中创建图空间后，用户需要创建Tag（点类型）。用户可以选择使用 **控制台** 或者 **Schema** 操作Tag。本文仅说明如何使用 **Schema** 操作Tag。
+在 Nebula Graph 数据库中创建图空间后，用户需要创建 Tag（点类型）。用户可以选择使用 **控制台** 或者 **Schema** 操作 Tag。本文仅说明如何使用 **Schema** 操作 Tag。
 
 ## 支持版本
 
@@ -8,15 +8,15 @@ Studio v{{ studio.release }} 及以后版本。请更新版本，详细操作参
 
 ## 前提条件
 
-在 Studio 上操作Tag之前，用户必须确认以下信息：
+在 Studio 上操作 Tag 之前，用户必须确认以下信息：
 
 - Studio 已经连接到 Nebula Graph 数据库。
 - 图空间已经创建。
 - 当前登录的账号拥有 GOD、ADMIN 或者 DBA 的权限。
 
-## 创建Tag
+## 创建 Tag
 
-按以下步骤使用 **Schema** 创建Tag：
+按以下步骤使用 **Schema** 创建 Tag：
 
 1. 在工具栏中，点击 **Schema** 页签。
 
@@ -28,26 +28,26 @@ Studio v{{ studio.release }} 及以后版本。请更新版本，详细操作参
 
 5. 在 **创建** 页面上，完成以下设置：
 
-  a. **名称**：按提示信息输入合规的Tag名称。本示例中，输入 `player` 和 `team`。
+  a. **名称**：按提示信息输入合规的 Tag 名称。本示例中，输入 `player` 和 `team`。
 
-  b. （可选）如果Tag需要属性，在 **定义属性** 模块左上角，点击勾选框，并在展开的列表中，完成以下操作： 
+  b. （可选）如果 Tag 需要属性，在 **定义属性** 模块左上角，点击勾选框，并在展开的列表中，完成以下操作： 
     
     - 输入属性名称、数据类型和默认值。
     
-    - 如果一个Tag有多个属性，可以点击 **添加属性** 按钮，并定义属性。
+    - 如果一个 Tag 有多个属性，可以点击 **添加属性** 按钮，并定义属性。
     
     - 如果要删除某个属性，在该属性所在行，点击 ![表示删除的图标](../figs/st-ug-020.png "删除") 图标。
   
-  c. （可选）Tag未设置索引时，用户可以设置 TTL：在 **设置TTL** 模块左上角，点击勾选框，并在展开的列表中设置 `TTL_COL` 和 `TTL_DURATION` 参数信息。关于这两个参数的详细信息，参考 [TTL 配置](../../3.ngql-guide/8.clauses-and-options/ttl-options.md "点击前往 Nebula Graph 网站")。
+  c. （可选）Tag 未设置索引时，用户可以设置 TTL：在 **设置 TTL** 模块左上角，点击勾选框，并在展开的列表中设置 `TTL_COL` 和 `TTL_DURATION` 参数信息。关于这两个参数的详细信息，参考 [TTL 配置](../../3.ngql-guide/8.clauses-and-options/ttl-options.md "点击前往 Nebula Graph 网站")。
 
-6. 完成设置后，在 **对应的 nGQL**面板，用户能看到与上述配置等价的 nGQL 语句。
+6. 完成设置后，在 **对应的 nGQL **面板，用户能看到与上述配置等价的 nGQL 语句。
 
 7. 确认无误后，点击 **+ 创建** 按钮。
-   如果Tag创建成功，**定义属性**面板会显示这个Tag的属性列表。
+   如果 Tag 创建成功，**定义属性**面板会显示这个 Tag 的属性列表。
 
-## 修改Tag
+## 修改 Tag
 
-按以下步骤使用 **Schema** 修改Tag：
+按以下步骤使用 **Schema** 修改 Tag：
 
 1. 在工具栏中，点击 **Schema** 页签。
 
@@ -55,26 +55,26 @@ Studio v{{ studio.release }} 及以后版本。请更新版本，详细操作参
 
 3. 在 **当前图空间** 里确认图空间名称。用户也可以通过选择图空间名称切换图空间。
 
-4. 点击 **标签** 页签，找到需要修改的Tag，并在 **操作** 列中，点击 ![表示修改的图标](../figs/st-ug-021.png "修改") 图标。
+4. 点击 **标签** 页签，找到需要修改的 Tag，并在 **操作** 列中，点击 ![表示修改的图标](../figs/st-ug-021.png "修改") 图标。
 
 5. 在 **编辑** 页面，用户可以选择以下操作：
    
    - 如果要修改描述：在 **名称** 下方，点击编辑进行修改。
    - 如果要修改属性：在 **定义属性** 面板上，找到需要修改的属性，在右侧点击 **编辑**，再修改属性的数据类型和默认值。之后，点击 **确认** 或者 **取消** 完成修改。
    - 如果要删除属性：在 **定义属性** 面板上，找到需要删除的属性，在右侧点击 **删除**，经确认后，删除属性。
-   - 如果要添加属性：在 **定义属性**面板上，点击 **添加属性** 按钮，添加属性信息。详细操作，参考 创建Tag面板。
-   - 如果配置了 TTL，要修改 TTL 信息：在 **设置TTL** 面板上，修改 `TTL_COL` 和 `TTL_DURATION` 配置。
-   - 如果要删除已经配置的 TTL 信息：在 **设置TTL** 面板的左上角，点击勾选框，取消选择。
-   - 如果要配置 TTL 信息：在 **使用TTL** 面板的右上角，点击勾选框，开始设置 TTL 信息。
+   - 如果要添加属性：在 **定义属性**面板上，点击 **添加属性** 按钮，添加属性信息。详细操作，参考 创建 Tag 面板。
+   - 如果配置了 TTL，要修改 TTL 信息：在 **设置 TTL** 面板上，修改 `TTL_COL` 和 `TTL_DURATION` 配置。
+   - 如果要删除已经配置的 TTL 信息：在 **设置 TTL** 面板的左上角，点击勾选框，取消选择。
+   - 如果要配置 TTL 信息：在 **使用 TTL** 面板的右上角，点击勾选框，开始设置 TTL 信息。
 
 6. 完成设置后，在 **对应的 nGQL** 面板上，用户能看到修改后的 nGQL 语句。
 
-## 删除Tag
+## 删除 Tag
 
 !!! danger
-    删除Tag前先确认[影响](../../3.ngql-guide/10.tag-statements/2.drop-tag.md)，已删除的数据如未[备份](../../7.data-security/3.manage-snapshot.md)无法恢复。
+    删除 Tag 前先确认 [影响](../../3.ngql-guide/10.tag-statements/2.drop-tag.md)，已删除的数据如未 [备份](../../7.data-security/3.manage-snapshot.md) 无法恢复。
 
-按以下步骤使用 **Schema** 删除Tag：
+按以下步骤使用 **Schema** 删除 Tag：
 
 1. 在工具栏中，点击 **Schema** 页签。
 
@@ -82,10 +82,10 @@ Studio v{{ studio.release }} 及以后版本。请更新版本，详细操作参
 
 3. 在 **当前图空间** 里确认图空间名称。用户也可以通过选择图空间名称切换图空间。
 
-4. 点击 **标签** 页签，找到需要修改的Tag，并在 **操作** 列中，点击 ![表示删除的图标](../figs/st-ug-017.png "删除") 图标。
+4. 点击 **标签** 页签，找到需要修改的 Tag，并在 **操作** 列中，点击 ![表示删除的图标](../figs/st-ug-017.png "删除") 图标。
 
 5. 在弹出的对话框中点击 **确认**。
 
 ## 后续操作
 
-Tag创建成功后，用户可以在 **控制台** 上逐条插入点数据，或者使用 **导入** 功能批量插入点数据。
+Tag 创建成功后，用户可以在 **控制台** 上逐条插入点数据，或者使用 **导入** 功能批量插入点数据。
diff --git a/docs-2.0/nebula-studio/quick-start/st-ug-create-schema.md b/docs-2.0/nebula-studio/quick-start/st-ug-create-schema.md
index f28c201102a..185a24ec8f1 100644
--- a/docs-2.0/nebula-studio/quick-start/st-ug-create-schema.md
+++ b/docs-2.0/nebula-studio/quick-start/st-ug-create-schema.md
@@ -4,7 +4,7 @@
 
 !!! Note
 
-    用户也可以使用 nebula-console 创建 Schema。详细信息，参考 [Nebula Graph使用手册](../../README.md) 和 [Nebula Graph 快速开始](../../2.quick-start/1.quick-start-workflow.md)。
+    用户也可以使用 nebula-console 创建 Schema。详细信息，参考 [Nebula Graph 使用手册](../../README.md) 和 [Nebula Graph 快速开始](../../2.quick-start/1.quick-start-workflow.md)。
 
 ## 前提条件
 
@@ -26,9 +26,9 @@
 
 按以下步骤使用 **Schema** 创建 Schema：
 
-1. 创建Tag。详细信息，参考 [操作Tag](../manage-schema/st-ug-crud-tag.md)。
+1. 创建 Tag。详细信息，参考 [操作 Tag](../manage-schema/st-ug-crud-tag.md)。
 
-2. 创建Edge type。详细信息，参考 [操作Edge type](../manage-schema/st-ug-crud-edge-type.md)。
+2. 创建 Edge type。详细信息，参考 [操作 Edge type](../manage-schema/st-ug-crud-edge-type.md)。
 
 ## 使用控制台创建 Schema
 
@@ -36,36 +36,36 @@
 
 1. 在工具栏里，点击 **控制台** 页签。
 
-2. 在 **当前Space** 中选择一个图空间。在本示例中，选择 **basketballplayer**。
+2. 在 **当前 Space** 中选择一个图空间。在本示例中，选择 **basketballplayer**。
 
-   ![在当前Space 中选择一个图空间](../figs/st-ug-007-1.png "选择图空间")
+   ![在当前 Space 中选择一个图空间](../figs/st-ug-007-1.png "选择图空间")
 
 3. 在命令行中，依次输入以下语句，并点击 ![表示运行的图标](../figs/st-ug-008.png "Run 图标") 图标。
 
    ```nGQL
-   -- 创建Tag player，带有 2 个属性
+   -- 创建 Tag player，带有 2 个属性
    CREATE TAG player(name string, age int);
 
-   -- 创建Tag team，带有 1 个属性
+   -- 创建 Tag team，带有 1 个属性
    CREATE TAG team(name string);
 
-   -- 创建Edge type follow，带有 1 个属性
+   -- 创建 Edge type follow，带有 1 个属性
    CREATE EDGE follow(degree int);
 
-   -- 创建Edge type serve，带有 2 个属性
+   -- 创建 Edge type serve，带有 2 个属性
    CREATE EDGE serve(start_year int, end_year int);
    ```
 
-至此，用户已经完成了 Schema 创建。用户可以运行以下语句查看Tag与Edge type的定义是否正确、完整。
+至此，用户已经完成了 Schema 创建。用户可以运行以下语句查看 Tag 与 Edge type 的定义是否正确、完整。
 
 ```nGQL
--- 列出当前图空间中所有Tag
+-- 列出当前图空间中所有 Tag
 SHOW TAGS;
 
--- 列出当前图空间中所有Edge type
+-- 列出当前图空间中所有 Edge type
 SHOW EDGES;
 
--- 查看每种Tag和Edge type的结构是否正确
+-- 查看每种 Tag 和 Edge type 的结构是否正确
 DESCRIBE TAG player;
 DESCRIBE TAG team;
 DESCRIBE EDGE follow;
diff --git a/docs-2.0/nebula-studio/quick-start/st-ug-explore.md b/docs-2.0/nebula-studio/quick-start/st-ug-explore.md
index c70e4917af9..f7642da4326 100644
--- a/docs-2.0/nebula-studio/quick-start/st-ug-explore.md
+++ b/docs-2.0/nebula-studio/quick-start/st-ug-explore.md
@@ -8,8 +8,8 @@
 
 以查询代表球员 `player100` 与球队 `team204` 的边的属性为例：
 
-* 在 **控制台** 页面：运行 `FETCH PROP ON serve "player100" -> "team204";`，数据库会返回 Rank 为0的边。返回结果后，点击 **查看子图** 按钮，将点数据查询结果导入 **图探索** 进行可视化显示。  
+* 在 **控制台** 页面：运行 `FETCH PROP ON serve "player100" -> "team204";`，数据库会返回 Rank 为 0 的边。返回结果后，点击 **查看子图** 按钮，将点数据查询结果导入 **图探索** 进行可视化显示。  
 ![将控制台上查询得到的点数据信息导入到图探索进行可视化](../figs/st-ug-012-1.png "将点数据查询结果导入图探索")
 
-* 在 **图探索** 页面：点击 **开始探索** 按钮，在 **指定VID** 对话框中，输入 **"player101"**，**图探索** 画布里会显示这个点，将鼠标移到点上，用户能看到这个点所有属性信息，如下图所示。  
+* 在 **图探索** 页面：点击 **开始探索** 按钮，在 **指定 VID** 对话框中，输入 **"player101"**，**图探索** 画布里会显示这个点，将鼠标移到点上，用户能看到这个点所有属性信息，如下图所示。  
 ![可视化显示 History of Chinese Women Through Time 课程的信息](../figs/st-ug-013-1.png "按 VID 查询得到点的信息")
diff --git a/docs-2.0/nebula-studio/quick-start/st-ug-import-data.md b/docs-2.0/nebula-studio/quick-start/st-ug-import-data.md
index 60677a3e24e..949fe055913 100644
--- a/docs-2.0/nebula-studio/quick-start/st-ug-import-data.md
+++ b/docs-2.0/nebula-studio/quick-start/st-ug-import-data.md
@@ -20,13 +20,13 @@
 
 1. 在工具栏里，点击 **导入** 页签。
 
-2. 在 **选择Space** 页面，选择一个图空间，再点击 **下一步** 按钮。
+2. 在 **选择 Space** 页面，选择一个图空间，再点击 **下一步** 按钮。
 
 3. 在 **上传文件** 页面，点击 **上传文件** 按钮，并选择需要的 CSV 文件。本示例中，选择 `edge_serve.csv`、`edge_follow.csv`、`vertex_player.csv` 和 `vertex_team.csv` 文件。
 
   !!! Note
 
-        一次可以选择多个 CSV 文件，本文使用的 CSV 文件可以在[规划 Schema ](st-ug-plan-schema.md)中下载。
+        一次可以选择多个 CSV 文件，本文使用的 CSV 文件可以在 [规划 Schema ](st-ug-plan-schema.md) 中下载。
 
 4. 在文件列表的 **操作** 列，点击 **预览** 或 **删除**，保证文件信息正确，之后，再点击 **下一步** 按钮。
 
@@ -42,25 +42,25 @@
 
     !!! Note
 
-        在同一个图空间中，VID 始终唯一，不可重复。关于 VID 的信息，参考 [Nebula Graph 的点ID](../../1.introduction/3.vid.md) "点击进入 Nebula Graph 用户手册"。 
+        在同一个图空间中，VID 始终唯一，不可重复。关于 VID 的信息，参考 [Nebula Graph 的点 ID](../../1.introduction/3.vid.md) "点击进入 Nebula Graph 用户手册"。 
 
 8. 在 **TAG 1** 部分，完成以下操作：  
-  3. 在 **TAG** 下拉列表中，选择数据源对应的Tag名称。在本示例中，`vertex_player.csv` 文件对应选择 **player**；`vertex_team.csv` 文件对应选择 **team**。  
+  3. 在 **TAG** 下拉列表中，选择数据源对应的 Tag 名称。在本示例中，`vertex_player.csv` 文件对应选择 **player**；`vertex_team.csv` 文件对应选择 **team**。  
 
-  4. 在显示的属性列表中，点击 **选择**，为Tag属性绑定源数据。在本示例中，`player` 标签的 `name` 属性对应 `vertex_player.csv` 文件中的 **Column 2** 列，**类型** 为 **string**，`age` 属性对应文件中的 **Column 1** 列，**类型** 为 **int**；`team` 标签的 `name` 属性对应 `vertex_team.csv` 文件中的 **Column 1** 列，**类型** 为 **string**。
+  4. 在显示的属性列表中，点击 **选择**，为 Tag 属性绑定源数据。在本示例中，`player` 标签的 `name` 属性对应 `vertex_player.csv` 文件中的 **Column 2** 列，**类型** 为 **string**，`age` 属性对应文件中的 **Column 1** 列，**类型** 为 **int**；`team` 标签的 `name` 属性对应 `vertex_team.csv` 文件中的 **Column 1** 列，**类型** 为 **string**。
 
-  ![course类点对应的属性数据源](../figs/st-ug-010-1.png "为点属性选择数据源")  
+  ![course 类点对应的属性数据源](../figs/st-ug-010-1.png "为点属性选择数据源")  
 
-9. （可选）如果有多个Tag数据文件，重复步骤 5 到步骤 8。
+9. （可选）如果有多个 Tag 数据文件，重复步骤 5 到步骤 8。
 
 10. 完成配置后，点击 **下一步**。  
-  界面提示 **配置验证成功**，表示Tag数据源绑定成功。
+  界面提示 **配置验证成功**，表示 Tag 数据源绑定成功。
 
 11. 在 **关联边** 页面，点击 **+ 绑定数据源** 按钮，在对话框中选择边数据文件，并点击 **确认** 按钮。如本示例中的 `edge_follow.csv` 文件。
 
-12. 在 **Edge X** 页签的 **类型** 下拉列表中，选择Edge type名称。本示例中，选择 **follow**。
+12. 在 **Edge X** 页签的 **类型** 下拉列表中，选择 Edge type 名称。本示例中，选择 **follow**。
 
-13. 根据Edge type的属性，从 `edge_follow.csv` 文件中选择相应的数据列。其中，**srcId** 和 **dstId** 分别表示边的起点与终点，所选择的数据及处理方式必须与相应的 VID 保持一致。本示例中，**srcId** 对应的是表示起点球员的 VID，**dstId** 对应的是表示终点球员的 VID。**rank** 为选填项，可以忽略。  
+13. 根据 Edge type 的属性，从 `edge_follow.csv` 文件中选择相应的数据列。其中，**srcId** 和 **dstId** 分别表示边的起点与终点，所选择的数据及处理方式必须与相应的 VID 保持一致。本示例中，**srcId** 对应的是表示起点球员的 VID，**dstId** 对应的是表示终点球员的 VID。**rank** 为选填项，可以忽略。  
 
   ![actions 边对应的属性数据源](../figs/st-ug-011-1.png "为边属性选择数据源")
 
diff --git a/docs-2.0/nebula-studio/quick-start/st-ug-plan-schema.md b/docs-2.0/nebula-studio/quick-start/st-ug-plan-schema.md
index 31927a5d1c5..f8063f21d1d 100644
--- a/docs-2.0/nebula-studio/quick-start/st-ug-plan-schema.md
+++ b/docs-2.0/nebula-studio/quick-start/st-ug-plan-schema.md
@@ -4,11 +4,11 @@
 
  Schema 至少要包含以下要素：
 
-* Tag，以及每种Tag的属性。
+* Tag，以及每种 Tag 的属性。
 
-* Edge type，以及每种Edge type的属性。
+* Edge type，以及每种 Edge type 的属性。
 
-用户可以下载Nebula Graph示例数据集[basketballplayer](https://docs-cdn.nebula-graph.com.cn/dataset/dataset.zip "点击下载") ，本文将通过该实例说明如何规划 Schema。
+用户可以下载 Nebula Graph 示例数据集 [basketballplayer](https://docs-cdn.nebula-graph.com.cn/dataset/dataset.zip "点击下载") ，本文将通过该实例说明如何规划 Schema。
 
 下表列出了 Schema 要素。
 
diff --git a/docs-2.0/nebula-studio/troubleshooting/st-ug-config-server-errors.md b/docs-2.0/nebula-studio/troubleshooting/st-ug-config-server-errors.md
index 51c7196f814..6ae7bc6c8e9 100644
--- a/docs-2.0/nebula-studio/troubleshooting/st-ug-config-server-errors.md
+++ b/docs-2.0/nebula-studio/troubleshooting/st-ug-config-server-errors.md
@@ -8,21 +8,21 @@
 
 用户可以按以下步骤排查问题。
 
-### 第 1 步. 确认 **Host** 字段的格式是否正确
+### 第 1 步。确认 **Host** 字段的格式是否正确
 
 必须填写 Nebula Graph 图数据库 Graph 服务的 IP 地址（`graph_server_ip`）和端口。如果未做修改，端口默认为 `9669`。即使 Nebula Graph 与 Studio 都部署在当前机器上，用户也必须使用本机 IP 地址，而不能使用 `127.0.0.1`、`localhost` 或者 `0.0.0.0`。
 
-### 第 2 步. 确认 **用户名** 和 **密码** 是否正确
+### 第 2 步。确认 **用户名** 和 **密码** 是否正确
 
 如果 Nebula Graph 没有开启身份认证，用户可以填写任意字符串登录。
 
 如果已经开启身份认证，用户必须使用分配的账号登录。
 
-### 第 3 步. 确认 Nebula Graph 服务是否正常
+### 第 3 步。确认 Nebula Graph 服务是否正常
 
 检查 Nebula Graph 服务状态。关于查看服务的操作：
 
-- 如果在 Linux 服务器上通过编译部署的 Nebula Graph，参考 [查看 Nebula Graph 服务](../../4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/deploy-nebula-graph-cluster.md "点击查看Nebula Graph内核文档")。
+- 如果在 Linux 服务器上通过编译部署的 Nebula Graph，参考 [查看 Nebula Graph 服务](../../4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/deploy-nebula-graph-cluster.md "点击查看 Nebula Graph 内核文档")。
 - 如果使用 Docker Compose 部署和 RPM 部署的 Nebula Graph，参考 [查看 Nebula Graph 服务状态和端口](../deploy-connect/st-ug-deploy.md "点击前往 GitHub 网站")。
   
 如果 Nebula Graph 服务正常，进入第 4 步继续排查问题。否则，请重启 Nebula Graph 服务。
@@ -31,7 +31,7 @@
 
     如果之前使用 `docker-compose up -d` 启动 Nebula Graph，必须运行 `docker-compose down` 命令停止 Nebula Graph。
 
-### 第 4 步. 确认 Graph 服务的网络连接是否正常
+### 第 4 步。确认 Graph 服务的网络连接是否正常
 
 在 Studio 机器上运行命令（例如 `telnet <graph_server_ip> 9669`）确认 Nebula Graph 的 Graph 服务网络连接是否正常。
 
diff --git a/docs-2.0/nebula-studio/troubleshooting/st-ug-connection-errors.md b/docs-2.0/nebula-studio/troubleshooting/st-ug-connection-errors.md
index e1d8b6cfc32..e1a01f83128 100644
--- a/docs-2.0/nebula-studio/troubleshooting/st-ug-connection-errors.md
+++ b/docs-2.0/nebula-studio/troubleshooting/st-ug-connection-errors.md
@@ -8,11 +8,11 @@
 
 用户可以按以下顺序排查问题。
 
-### 第 1 步. 确认系统架构
+### 第 1 步。确认系统架构
 
 需要确认部署 Studio 服务的机器是否为 x86_64 架构。目前 Studio 仅支持 x86_64 系统架构。
 
-### 第 2 步. 检查 Studio 服务是否正常启动
+### 第 2 步。检查 Studio 服务是否正常启动
   
 运行 `docker-compose ps` 查看服务是否已经正常启动。  
 
@@ -33,13 +33,13 @@ nebula-web-docker_web_1        docker-entrypoint.sh npm r ...   Up      0.0.0.0:
 
     如果之前使用 `docker-compose up -d` 启动 Studio，必须运行 `docker-compose down` 命令停止 Studio。
 
-### 第 3 步. 确认访问地址
+### 第 3 步。确认访问地址
 
 如果 Studio 与浏览器在同一台机器上，用户可以在浏览器里使用 `localhost:7001`、`127.0.0.1:7001` 或者 `0.0.0.0:7001` 访问 Studio。
   
 如果两者不在同一台机器上，必须在浏览器里输入 `<studio_server_ip>:7001`。其中，`studio_server_ip` 是指部署 Studio 服务的机器的 IP 地址。
 
-### 第 4 步. 确认网络连通性
+### 第 4 步。确认网络连通性
 
 运行 `curl <studio_server_ip>:7001 -I` 确认是否正常。如果返回 `HTTP/1.1 200 OK`，表示网络连通正常。
 
diff --git a/docs-2.0/nebula-studio/use-console/st-ug-console.md b/docs-2.0/nebula-studio/use-console/st-ug-console.md
index 735467d73b1..149cc7f7b9c 100644
--- a/docs-2.0/nebula-studio/use-console/st-ug-console.md
+++ b/docs-2.0/nebula-studio/use-console/st-ug-console.md
@@ -16,5 +16,5 @@ Studio 的控制台界面如下图所示。
 |  6  |  运行  |  在输入框中输入 nGQL 语句后，点击 ![表示运行的图标](../figs/st-ug-008.png "运行按钮") 按钮即开始运行语句。   |
 |  7  |  语句运行状态   |  运行 nGQL 语句后，这里显示语句运行状态。如果语句运行成功，语句以绿色显示。如果语句运行失败，语句以红色显示。   |
 |  8  |  结果窗口 |  显示语句运行结果。如果语句会返回结果，结果窗口会以表格形式呈现返回的结果。 |
-|  9  |  导出CSV文件 |  运行 nGQL 语句返回结果后，点击 **导出CSV文件** 按钮即能将结果以 CSV 文件的形式导出。   |
+|  9  |  导出 CSV 文件 |  运行 nGQL 语句返回结果后，点击 **导出 CSV 文件** 按钮即能将结果以 CSV 文件的形式导出。   |
 |  10 |  图探索功能键   |  根据运行的 nGQL 语句，用户可以点击图探索功能键将返回的结果导入 **图探索** 进行可视化展现，例如 [导入图探索](st-ug-open-in-explore.md) 和 [查看子图](st-ug-visualize-subgraph.md)。  |
diff --git a/docs-2.0/nebula-studio/use-console/st-ug-open-in-explore.md b/docs-2.0/nebula-studio/use-console/st-ug-open-in-explore.md
index ffeb8e77cc1..99fcd282185 100644
--- a/docs-2.0/nebula-studio/use-console/st-ug-open-in-explore.md
+++ b/docs-2.0/nebula-studio/use-console/st-ug-open-in-explore.md
@@ -19,7 +19,7 @@ Studio v{{ studio.release }} 及以后版本。请更新版本，详细操作参
 
 1. 在工具栏里，点击 **控制台** 页签。
 
-2. 在 **当前Space** 中选择一个图空间。在本示例中，选择 **basketballplayer**。
+2. 在 **当前 Space** 中选择一个图空间。在本示例中，选择 **basketballplayer**。
 
 3. 在命令行中，输入查询语句，并点击 ![表示运行的图标](../figs/st-ug-008.png "Run 图标") 图标。
 
@@ -43,7 +43,7 @@ Studio v{{ studio.release }} 及以后版本。请更新版本，详细操作参
 
   1. 点击 **Edge type**。
 
-  2. 在 **Edge Type** 字段，填写Edge type名称。在本示例中，填写 `serve`。
+  2. 在 **Edge Type** 字段，填写 Edge type 名称。在本示例中，填写 `serve`。
 
   3. 在 **Src ID** 字段，选择查询结果中代表边起点 VID 的列名。在本示例中，选择 `serve._src`。
 
@@ -53,7 +53,7 @@ Studio v{{ studio.release }} 及以后版本。请更新版本，详细操作参
 
   6. 完成配置后，点击 **导入** 按钮。
 
-  ![填写Edge type名称，选择代表边起点和终点 VID 的列名](../figs/st-ug-041-1.png "配置Edge type信息")
+  ![填写 Edge type 名称，选择代表边起点和终点 VID 的列名](../figs/st-ug-041-1.png "配置 Edge type 信息")
 
 6. 如果 **图探索** 页面此前已有数据，在弹出的窗口中选择数据插入方式：
 
@@ -70,7 +70,7 @@ Studio v{{ studio.release }} 及以后版本。请更新版本，详细操作参
 
 1. 在工具栏里，点击 **控制台** 页签。
 
-2. 在 **当前Space** 中选择一个图空间。在本示例中，选择 **basketballplayer**。
+2. 在 **当前 Space** 中选择一个图空间。在本示例中，选择 **basketballplayer**。
 
 3. 在命令行中，输入查询语句，并点击 ![表示运行的图标](../figs/st-ug-008.png "Run 图标") 图标。
 
diff --git a/docs-2.0/nebula-studio/use-console/st-ug-visualize-subgraph.md b/docs-2.0/nebula-studio/use-console/st-ug-visualize-subgraph.md
index 823d369e5b6..037cc87fff6 100644
--- a/docs-2.0/nebula-studio/use-console/st-ug-visualize-subgraph.md
+++ b/docs-2.0/nebula-studio/use-console/st-ug-visualize-subgraph.md
@@ -26,7 +26,7 @@ Studio v{{ studio.release }} 及以后版本。请更新版本，详细操作参
 
 1. 在工具栏里，点击 **控制台** 页签。
 
-2. 在 **当前Space** 中选择一个图空间。在本示例中，选择 **basketballplayer**。
+2. 在 **当前 Space** 中选择一个图空间。在本示例中，选择 **basketballplayer**。
 
 3. 在命令行中，输入 `FIND SHORTEST PATH` 或者 `FIND ALL PATH` 语句，并点击 ![表示运行的图标](../figs/st-ug-008.png "Run 图标") 图标。
 
@@ -48,7 +48,7 @@ Studio v{{ studio.release }} 及以后版本。请更新版本，详细操作参
 
    - **清除插入**：清除画图板上原来的数据后，再插入新的数据。
 
-数据插入成功后，用户可以看到查询结果的可视化表现。并支持在页面中，完成点的拓展、移动画布、修改点的颜色及icon、显示点边属性等操作。
+数据插入成功后，用户可以看到查询结果的可视化表现。并支持在页面中，完成点的拓展、移动画布、修改点的颜色及 icon、显示点边属性等操作。
 
 ![在画布上显示返回的路径结果](../figs/st-ug-046.png "路径结果的可视化表现")
 
diff --git a/docs-2.0/reuse/source_connect-to-nebula-graph.md b/docs-2.0/reuse/source_connect-to-nebula-graph.md
index 560d5f64846..ebf4e3d3baa 100644
--- a/docs-2.0/reuse/source_connect-to-nebula-graph.md
+++ b/docs-2.0/reuse/source_connect-to-nebula-graph.md
@@ -1,24 +1,24 @@
-Nebula Graph支持多种类型客户端，包括CLI客户端、GUI客户端和流行编程语言开发的客户端。本文将概述Nebula Graph客户端，并介绍如何使用原生CLI客户端Nebula Console。
+Nebula Graph 支持多种类型客户端，包括 CLI 客户端、GUI 客户端和流行编程语言开发的客户端。本文将概述 Nebula Graph 客户端，并介绍如何使用原生 CLI 客户端 Nebula Console。
 
-## Nebula Graph客户端
+## Nebula Graph 客户端
 
-用户可以使用已支持的[客户端或者命令行工具](https://docs.nebula-graph.com.cn/{{nebula.release}}/20.appendix/6.eco-tool-version/)来连接Nebula Graph数据库。<!--这里用外链。-->
+用户可以使用已支持的 [客户端或者命令行工具](https://docs.nebula-graph.com.cn/{{nebula.release}}/20.appendix/6.eco-tool-version/) 来连接 Nebula Graph 数据库。<!--这里用外链。-->
 
-<!-- TODO 云服务未能和 v{{ nebula.release }} 一起发布.
-如果还没有Nebula Graph数据库，建议尝试云服务[Nebula Graph Cloud Service](https://cloud.nebula-graph.com.cn/)。Nebula Graph Cloud Service支持按需部署和快速搭建，并且使用Nebula Graph Studio作为默认客户端。
+<!-- TODO 云服务未能和 v{{ nebula.release }} 一起发布。
+如果还没有 Nebula Graph 数据库，建议尝试云服务 [Nebula Graph Cloud Service](https://cloud.nebula-graph.com.cn/)。Nebula Graph Cloud Service 支持按需部署和快速搭建，并且使用 Nebula Graph Studio 作为默认客户端。
 -->
 
-## 使用Nebula Console连接Nebula Graph
+## 使用 Nebula Console 连接 Nebula Graph
 
 ### 前提条件
 
-- Nebula Graph服务已[启动](https://docs.nebula-graph.com.cn/{{nebula.release}}/4.deployment-and-installation/manage-service/)。<!--这里用外链。-->
+- Nebula Graph 服务已 [启动](https://docs.nebula-graph.com.cn/{{nebula.release}}/4.deployment-and-installation/manage-service/)。<!--这里用外链。-->
 
-- 运行Nebula Console的机器和运行Nebula Graph的服务器网络互通。
+- 运行 Nebula Console 的机器和运行 Nebula Graph 的服务器网络互通。
 
 ### 操作步骤
 
-1. 在[Nebula Console](https://github.com/vesoft-inc/nebula-console/releases "the nebula-console Releases page")下载页面，确认需要的版本，单击**Assets**。
+1. 在 [Nebula Console](https://github.com/vesoft-inc/nebula-console/releases "the nebula-console Releases page") 下载页面，确认需要的版本，单击** Assets**。
 
   !!! Note
 
@@ -26,7 +26,7 @@ Nebula Graph支持多种类型客户端，包括CLI客户端、GUI客户端和
 
     ![Select a Nebula Graph version and click **Assets**](../reuse/console260.png "Click Assets to show the available Nebula Graph binary files")
 
-2. 在**Assets**区域找到机器运行所需的二进制文件，下载文件到机器上。
+2. 在** Assets **区域找到机器运行所需的二进制文件，下载文件到机器上。
 
     ![Click to download the package according to your hardware architecture](../reuse/assets260.png "Click the package name to download it")
 
@@ -34,23 +34,23 @@ Nebula Graph支持多种类型客户端，包括CLI客户端、GUI客户端和
 
   !!! Note
 
-        在Windows系统中，请重命名为`nebula-console.exe`。
+        在 Windows 系统中，请重命名为`nebula-console.exe`。
 
-4. 在运行Nebula Console的机器上执行如下命令，为用户授予nebula-console文件的执行权限。
+4. 在运行 Nebula Console 的机器上执行如下命令，为用户授予 nebula-console 文件的执行权限。
 
   !!! Note
 
-       Windows系统请跳过此步骤。
+       Windows 系统请跳过此步骤。
 
     ```bash
     $ chmod 111 nebula-console
     ```
 
-5. 在命令行界面中，切换工作目录至nebula-console文件所在目录。
+5. 在命令行界面中，切换工作目录至 nebula-console 文件所在目录。
 
-6. 执行如下命令连接Nebula Graph。
+6. 执行如下命令连接 Nebula Graph。
 
-  - Linux或macOS
+  - Linux 或 macOS
 
     ```bash
     $ ./nebula-console -addr <ip> -port <port> -u <username> -p <password>
@@ -69,53 +69,53 @@ Nebula Graph支持多种类型客户端，包括CLI客户端、GUI客户端和
     | 参数 | 说明 |
     | - | - |
     | `-h` | 显示帮助菜单。 |
-    | `-addr` | 设置要连接的graphd服务的IP地址。默认地址为127.0.0.1。|
-    | `-port` | 设置要连接的graphd服务的端口。默认端口为9669。|
-    | `-u/-user` | 设置Nebula Graph账号的用户名。未启用身份认证时，可以使用任意已存在的用户名（默认为`root`）。 |
+    | `-addr` | 设置要连接的 graphd 服务的 IP 地址。默认地址为 127.0.0.1。|
+    | `-port` | 设置要连接的 graphd 服务的端口。默认端口为 9669。|
+    | `-u/-user` | 设置 Nebula Graph 账号的用户名。未启用身份认证时，可以使用任意已存在的用户名（默认为`root`）。 |
     | `-p/-password` | 设置用户名对应的密码。未启用身份认证时，密码可以填写任意字符。 |
-    | `-t/-timeout`  | 设置整数类型的连接超时时间。单位为秒，默认值为120。 |
-    | `-e/-eval` | 设置字符串类型的nGQL语句。连接成功后会执行一次该语句并返回结果，然后自动断开连接。 |
-    | `-f/-file` | 设置存储nGQL语句的文件的路径。连接成功后会执行该文件内的nGQL语句并返回结果，执行完毕后自动断开连接。 |
+    | `-t/-timeout`  | 设置整数类型的连接超时时间。单位为秒，默认值为 120。 |
+    | `-e/-eval` | 设置字符串类型的 nGQL 语句。连接成功后会执行一次该语句并返回结果，然后自动断开连接。 |
+    | `-f/-file` | 设置存储 nGQL 语句的文件的路径。连接成功后会执行该文件内的 nGQL 语句并返回结果，执行完毕后自动断开连接。 |
 
-用户可以使用`./nebula-console --help`命令获取所有参数的说明，也可以在[项目仓库](https://github.com/vesoft-inc/nebula-console/tree/{{console.branch}})找到更多说明。
+用户可以使用`./nebula-console --help`命令获取所有参数的说明，也可以在 [项目仓库](https://github.com/vesoft-inc/nebula-console/tree/{{console.branch}}) 找到更多说明。
 
-## Nebula Console命令
+## Nebula Console 命令
 
-Nebula Console提供部分命令，可以导出CSV文件、导出DOT文件、导入测试数据集等。
+Nebula Console 提供部分命令，可以导出 CSV 文件、导出 DOT 文件、导入测试数据集等。
 
 !!! note
 
     命令不区分大小写。
 
-### 导出CSV文件
+### 导出 CSV 文件
 
-CSV文件用于保存命令执行的返回结果。
+CSV 文件用于保存命令执行的返回结果。
 
 !!! note
 
-    - CSV文件保存在当前工作目录中，即Linux命令`pwd`显示的目录。
+    - CSV 文件保存在当前工作目录中，即 Linux 命令`pwd`显示的目录。
 
     - 命令只对下一条查询语句生效。
 
-导出CSV文件命令如下：
+导出 CSV 文件命令如下：
 
 ```ngql
 nebula> :CSV <file_name.csv>
 ```
 
-### 导出DOT文件
+### 导出 DOT 文件
 
-DOT文件同样用于保存命令执行的返回结果，其保存的结果信息和CSV文件不同。
+DOT 文件同样用于保存命令执行的返回结果，其保存的结果信息和 CSV 文件不同。
 
 !!! Note
 
-    - DOT文件保存在当前工作目录中，即Linux命令`pwd`显示的目录。
+    - DOT 文件保存在当前工作目录中，即 Linux 命令`pwd`显示的目录。
 
-    - DOT文件的内容可以复制后在[GraphvizOnline](https://dreampuf.github.io/GraphvizOnline/)网页中粘贴，生成可视化的执行计划图。
+    - DOT 文件的内容可以复制后在 [GraphvizOnline](https://dreampuf.github.io/GraphvizOnline/) 网页中粘贴，生成可视化的执行计划图。
 
     - 命令只对下一条查询语句生效。
 
-导出DOT文件命令如下：
+导出 DOT 文件命令如下：
 
 ```ngql
 nebula> :dot <file_name.dot>
@@ -130,7 +130,7 @@ nebula> PROFILE FORMAT="dot" GO FROM "player100" OVER follow;
 
 ### 加载测试数据集
 
-测试数据集名称为nba，详细Schema信息和数据信息请使用相关`SHOW`命令查看。
+测试数据集名称为 nba，详细 Schema 信息和数据信息请使用相关`SHOW`命令查看。
 
 加载测试数据集命令如下：
 
@@ -140,7 +140,7 @@ nebula> :play nba
 
 ### 重复执行
 
-重复执行下一个命令N次，然后打印平均执行时间。命令如下：
+重复执行下一个命令 N 次，然后打印平均执行时间。命令如下：
 
 ```ngql
 nebula> :repeat N
@@ -186,7 +186,7 @@ Executed 3 times, (total time spent 3681/4734 us), (average time spent 1227/1578
 
 ### 睡眠
 
-睡眠N秒。常用于修改Schema的操作中，因为修改Schema是异步实现的，需要在下一个心跳周期才同步数据。命令如下：
+睡眠 N 秒。常用于修改 Schema 的操作中，因为修改 Schema 是异步实现的，需要在下一个心跳周期才同步数据。命令如下：
 
 ```ngql
 nebula> :sleep N
@@ -194,7 +194,7 @@ nebula> :sleep N
 
 ### 断开连接
 
-用户可以使用`:EXIT`或者`:QUIT`从Nebula Graph断开连接。为方便使用，Nebula Console支持使用不带冒号（:）的小写命令，例如`quit`。
+用户可以使用`:EXIT`或者`:QUIT`从 Nebula Graph 断开连接。为方便使用，Nebula Console 支持使用不带冒号（:）的小写命令，例如`quit`。
 
 示例：
 
@@ -206,6 +206,6 @@ Bye root!
 
 ## 常见问题
 
-### 如何通过源码安装Nebula Console？
+### 如何通过源码安装 Nebula Console？
 
-下载和编译Nebula Console的最新源码，请参见[GitHub nebula console](https://github.com/vesoft-inc/nebula-console#build-nebula-graph-console)页面的说明。
+下载和编译 Nebula Console 的最新源码，请参见 [GitHub nebula console](https://github.com/vesoft-inc/nebula-console#build-nebula-graph-console) 页面的说明。
diff --git a/docs-2.0/reuse/source_install-nebula-graph-by-rpm-or-deb.md b/docs-2.0/reuse/source_install-nebula-graph-by-rpm-or-deb.md
index 4297bc19cb4..b592860bc22 100644
--- a/docs-2.0/reuse/source_install-nebula-graph-by-rpm-or-deb.md
+++ b/docs-2.0/reuse/source_install-nebula-graph-by-rpm-or-deb.md
@@ -1,8 +1,8 @@
-RPM和DEB是Linux系统下常见的两种安装包格式，本文介绍如何使用RPM或DEB文件在一台机器上快速安装Nebula Graph。
+RPM 和 DEB 是 Linux 系统下常见的两种安装包格式，本文介绍如何使用 RPM 或 DEB 文件在一台机器上快速安装 Nebula Graph。
 
 !!! note
 
-    部署Nebula Graph集群的方式参见[使用RPM/DEB包部署集群](https://docs.nebula-graph.com.cn/{{nebula.release}}/4.deployment-and-installation/deploy-nebula-graph-cluster/)。<!--这里用外链。-->
+    部署 Nebula Graph 集群的方式参见 [使用 RPM/DEB 包部署集群](https://docs.nebula-graph.com.cn/{{nebula.release}}/4.deployment-and-installation/deploy-nebula-graph-cluster/)。<!--这里用外链。-->
 
 !!! enterpriseonly
 
@@ -10,15 +10,15 @@ RPM和DEB是Linux系统下常见的两种安装包格式，本文介绍如何使
 
 ## 前提条件
 
-安装wget
+安装 wget
 
 ## 下载安装包
 
-### 阿里云OSS下载
+### 阿里云 OSS 下载
 
-- 下载release版本
+- 下载 release 版本
 
-    URL格式如下：
+    URL 格式如下：
 
     ```bash
     //Centos 7
@@ -50,14 +50,14 @@ RPM和DEB是Linux系统下常见的两种安装包格式，本文介绍如何使
     wget https://oss-cdn.nebula-graph.com.cn/package/{{ nebula.release }}/nebula-graph-{{ nebula.release }}.ubuntu1804.amd64.deb.sha256sum.txt
     ```
 
-- 下载日常开发版本(nightly)
+- 下载日常开发版本 (nightly)
 
   !!! danger
   
       - nightly 版本通常用于测试新功能、新特性，请**不要**在生产环境中使用 nightly 版本。
       - nightly 版本不保证每日都能完整发布，也不保证是否会更改文件名。
 
-    URL格式如下：
+    URL 格式如下：
 
     ```bash
     //Centos 7
@@ -90,48 +90,48 @@ RPM和DEB是Linux系统下常见的两种安装包格式，本文介绍如何使
     ```
 
 <!--
-### GitHub下载
+### GitHub 下载
 
-- 下载release版本
+- 下载 release 版本
 
-   + 登录[Nebula Graph Releases](https://github.com/vesoft-inc/nebula/releases)页面，确认需要的版本，单击**Assets**。
+   + 登录 [Nebula Graph Releases](https://github.com/vesoft-inc/nebula/releases) 页面，确认需要的版本，单击** Assets**。
 
    ![Select a Nebula Graph release version](https://github.com/vesoft-inc/nebula-docs/raw/master/docs-2.0/figs/4.deployment-and-installation/2.complie-and-install-nebula-graph/2.install-nebula-graph-by-rpm-or-deb/releases-page.png?raw=true)
 
-   + 在**Assets**区域找到机器运行所需的安装包，下载文件到机器上。
+   + 在** Assets **区域找到机器运行所需的安装包，下载文件到机器上。
 
-- 下载nightly版本
+- 下载 nightly 版本
 
-    >**禁止**：nightly版本通常用于测试新功能、新特性，请**不要**在生产环境中使用nightly版本。
+    >**禁止**：nightly 版本通常用于测试新功能、新特性，请**不要**在生产环境中使用 nightly 版本。
 
-   + 登录[Nebula Graph package](https://github.com/vesoft-inc/nebula/actions/workflows/package.yaml)页面，单击顶部最新的**package**。
+   + 登录 [Nebula Graph package](https://github.com/vesoft-inc/nebula/actions/workflows/package.yaml) 页面，单击顶部最新的** package**。
 
    ![Select a Nebula Graph nightly version](https://github.com/vesoft-inc/nebula-docs/raw/master/docs-2.0/figs/4.deployment-and-installation/2.complie-and-install-nebula-graph/2.install-nebula-graph-by-rpm-or-deb/nightly-page.png?raw=true)
 
-   + 在**Artifacts**区域找到机器运行所需的安装包，下载文件到机器上。
+   + 在** Artifacts **区域找到机器运行所需的安装包，下载文件到机器上。
 -->
 
-## 安装Nebula Graph
+## 安装 Nebula Graph
 
-- 安装RPM包
+- 安装 RPM 包
 
   ```bash
   $ sudo rpm -ivh --prefix=<installation_path> <package_name>
   ```
 
-  例如在默认路径下安装{{nebula.release}}版本的RPM包：
+  例如在默认路径下安装{{nebula.release}}版本的 RPM 包：
 
   ```bash
   sudo rpm -ivh nebula-graph-{{nebula.release}}.el7.x86_64.rpm
   ``` 
 
-- 安装DEB包
+- 安装 DEB 包
 
   ```bash
   $ sudo dpkg -i --instdir==<installation_path> <package_name>
   ```
 
-  例如在默认路径下安装{{nebula.release}}版本的DEB包：
+  例如在默认路径下安装{{nebula.release}}版本的 DEB 包：
 
   ```bash
   sudo dpkg -i nebula-graph-{{nebula.release}}.ubuntu1804.amd64.deb
@@ -143,7 +143,7 @@ RPM和DEB是Linux系统下常见的两种安装包格式，本文介绍如何使
 
 ## 后续操作
 
-- (企业版)[设置License](https://docs.nebula-graph.com.cn/{{nebula.release}}/4.deployment-and-installation/deploy-license)
+- （企业版）[设置 License](https://docs.nebula-graph.com.cn/{{nebula.release}}/4.deployment-and-installation/deploy-license)
 
-- [启动Nebula Graph](https://docs.nebula-graph.com.cn/{{nebula.release}}/2.quick-start/5.start-stop-service/)<!--这里用外链。-->
-- [连接Nebula Graph](https://docs.nebula-graph.com.cn/{{nebula.release}}/2.quick-start/3.connect-to-nebula-graph/)<!--这里用外链。-->
+- [启动 Nebula Graph](https://docs.nebula-graph.com.cn/{{nebula.release}}/2.quick-start/5.start-stop-service/)<!--这里用外链。-->
+- [连接 Nebula Graph](https://docs.nebula-graph.com.cn/{{nebula.release}}/2.quick-start/3.connect-to-nebula-graph/)<!--这里用外链。-->
diff --git a/docs-2.0/reuse/source_manage-service.md b/docs-2.0/reuse/source_manage-service.md
index bfe6fda6ea4..3cddad1ca50 100644
--- a/docs-2.0/reuse/source_manage-service.md
+++ b/docs-2.0/reuse/source_manage-service.md
@@ -1,4 +1,4 @@
-Nebula Graph使用脚本`nebula.service`管理服务，包括启动、停止、重启、中止和查看。
+Nebula Graph 使用脚本`nebula.service`管理服务，包括启动、停止、重启、中止和查看。
 
 `nebula.service`的默认路径是`/usr/local/nebula/scripts`，如果修改过安装路径，请使用实际路径。
 
@@ -20,16 +20,16 @@ $ sudo /usr/local/nebula/scripts/nebula.service
 |`restart`|重启服务。|
 |`kill`|中止服务。|
 |`status`|查看服务状态。|
-|`metad`|管理Meta服务。|
-|`graphd`|管理Graph服务。|
-|`storaged`|管理Storage服务。|
+|`metad`|管理 Meta 服务。|
+|`graphd`|管理 Graph 服务。|
+|`storaged`|管理 Storage 服务。|
 |`all`|管理所有服务。|
 
-## 启动Nebula Graph服务
+## 启动 Nebula Graph 服务
 
 ### 非容器部署
 
-对于使用RPM或DEB文件安装的Nebula Graph，执行如下命令启动服务：
+对于使用 RPM 或 DEB 文件安装的 Nebula Graph，执行如下命令启动服务：
 
 ```bash
 $ sudo /usr/local/nebula/scripts/nebula.service start all
@@ -43,7 +43,7 @@ $ sudo /usr/local/nebula/scripts/nebula.service start all
 
 ### 容器部署
 
-对于使用Docker Compose部署的Nebula Graph，在`nebula-docker-compose/`目录内执行如下命令启动服务：
+对于使用 Docker Compose 部署的 Nebula Graph，在`nebula-docker-compose/`目录内执行如下命令启动服务：
 
 ```bash
 [nebula-docker-compose]$ docker-compose up -d
@@ -60,7 +60,7 @@ Creating nebula-docker-compose_graphd2_1   ... done
 Creating nebula-docker-compose_graphd_1    ... done
 ```
 
-## 停止Nebula Graph服务
+## 停止 Nebula Graph 服务
 
 !!! danger
 
@@ -68,7 +68,7 @@ Creating nebula-docker-compose_graphd_1    ... done
 
 ### 非容器部署
   
-执行如下命令停止Nebula Graph服务：
+执行如下命令停止 Nebula Graph 服务：
 
 ```bash
 $ sudo /usr/local/nebula/scripts/nebula.service stop all
@@ -82,7 +82,7 @@ $ sudo /usr/local/nebula/scripts/nebula.service stop all
 
 ### 容器部署
 
-在`nebula-docker-compose/`目录内执行如下命令停止Nebula Graph服务：
+在`nebula-docker-compose/`目录内执行如下命令停止 Nebula Graph 服务：
 
 ```bash
 nebula-docker-compose]$ docker-compose down
@@ -109,19 +109,19 @@ Removing network nebula-docker-compose_nebula-net
 
 !!! Note
 
-    命令`docker-compose down -v`将会**删除**所有本地Nebula Graph的数据。如果使用的是developing或nightly版本，并且有一些兼容性问题，请尝试这个命令。
+    命令`docker-compose down -v`将会**删除**所有本地 Nebula Graph 的数据。如果使用的是 developing 或 nightly 版本，并且有一些兼容性问题，请尝试这个命令。
 
-## 查看Nebula Graph服务
+## 查看 Nebula Graph 服务
 
 ### 非容器部署
 
-执行如下命令查看Nebula Graph服务状态：
+执行如下命令查看 Nebula Graph 服务状态：
 
 ```bash
 $ sudo /usr/local/nebula/scripts/nebula.service status all
 ```
 
-- 如果返回如下结果，表示Nebula Graph服务正常运行。
+- 如果返回如下结果，表示 Nebula Graph 服务正常运行。
 
     ```bash
     [INFO] nebula-metad(de03025): Running as 26601, Listening on 9559
@@ -129,7 +129,7 @@ $ sudo /usr/local/nebula/scripts/nebula.service status all
     [INFO] nebula-storaged(de03025): Running as 26709, Listening on 9779
     ```
 
-- 如果返回类似如下结果，表示Nebula Graph服务异常，可以根据异常服务信息进一步排查，或者在[Nebula Graph社区](https://discuss.nebula-graph.com.cn/)寻求帮助。
+- 如果返回类似如下结果，表示 Nebula Graph 服务异常，可以根据异常服务信息进一步排查，或者在 [Nebula Graph 社区](https://discuss.nebula-graph.com.cn/) 寻求帮助。
 
     ```bash
     [INFO] nebula-metad: Running as 25600, Listening on 9559
@@ -137,11 +137,11 @@ $ sudo /usr/local/nebula/scripts/nebula.service status all
     [INFO] nebula-storaged: Running as 25646, Listening on 9779
     ```
 
-Nebula Graph服务由Meta服务、Graph服务和Storage服务共同提供，这三种服务的配置文件都保存在安装目录的`etc`目录内，默认路径为`/usr/local/nebula/etc/`，用户可以检查相应的配置文件排查问题。
+Nebula Graph 服务由 Meta 服务、Graph 服务和 Storage 服务共同提供，这三种服务的配置文件都保存在安装目录的`etc`目录内，默认路径为`/usr/local/nebula/etc/`，用户可以检查相应的配置文件排查问题。
 
 ### 容器部署
 
-在`nebula-docker-compose`目录内执行如下命令查看Nebula Graph服务状态：
+在`nebula-docker-compose`目录内执行如下命令查看 Nebula Graph 服务状态：
 
 ```bash
 nebula-docker-compose]$ docker-compose ps
@@ -166,7 +166,7 @@ nebula-docker-compose_storaged2_1   ./bin/nebula-storaged --fl ...   Up (healthy
 
 如果服务有异常，用户可以先确认异常的容器名称（例如`nebula-docker-compose_graphd2_1`）,
 
-然后执行`docker ps`查看对应的`CONTAINER ID`(示例为`2a6c56c405f5`)。
+然后执行`docker ps`查看对应的`CONTAINER ID`（示例为`2a6c56c405f5`)。
 
 ```bash
 [nebula-docker-compose]$ docker ps
@@ -191,4 +191,4 @@ nebula-docker-compose]$ docker exec -it 2a6c56c405f5 bash
 
 ## 下一步
 
-[连接Nebula Graph](https://docs.nebula-graph.com.cn/{{nebula.release}}/2.quick-start/3.connect-to-nebula-graph/)<!--这里用外链。-->
+[连接 Nebula Graph](https://docs.nebula-graph.com.cn/{{nebula.release}}/2.quick-start/3.connect-to-nebula-graph/)<!--这里用外链。-->
diff --git a/docs-2.0/spark-connector/reader/sc-ug-reader-example.md b/docs-2.0/spark-connector/reader/sc-ug-reader-example.md
index f763e7d98ff..4222bc9dac3 100644
--- a/docs-2.0/spark-connector/reader/sc-ug-reader-example.md
+++ b/docs-2.0/spark-connector/reader/sc-ug-reader-example.md
@@ -15,7 +15,7 @@
 
 - 已经获取 Nebula Graph 数据库的以下信息：
   - 图空间名称和分区数量（如果创建图空间时未设置分区数量，则默认使用 100）
-  - Tag和Edge type的名称以及属性
+  - Tag 和 Edge type 的名称以及属性
   - Meta 服务所在机器的 IP 地址及端口号
 
 ## 操作步骤
@@ -80,13 +80,13 @@
 
     - `loadVerticesToDF(<tag: String>, <fields: String>)`，所有参数均为必需参数。
 
-      - `<tag: String>`：配置为指定 Nebula Graph 图空间中某个Tag的名称。
-      - `<fields: String>`：配置为指定Tag的属性名称，不允许为空。如果一个Tag有多个属性，则以英文逗号分隔。如果指定了属性名称，表示只读取指定的属性。如果配置为 `*`，表示读取指定Tag的所有属性。
+      - `<tag: String>`：配置为指定 Nebula Graph 图空间中某个 Tag 的名称。
+      - `<fields: String>`：配置为指定 Tag 的属性名称，不允许为空。如果一个 Tag 有多个属性，则以英文逗号分隔。如果指定了属性名称，表示只读取指定的属性。如果配置为 `*`，表示读取指定 Tag 的所有属性。
 
     - `loadEdgesToDF(<edge: String>, <fields: String>)`，所有参数均为必需参数。
 
-      - `<edge: String>`：配置为指定 Nebula Graph 图空间中某个Edge type的名称。
-      - `<fields: String>`：配置为指定Edge type的属性名称，不允许为空。如果一个Edge type有多个属性，则以英文逗号分隔。如果指定了属性名称，表示只读取指定的属性，如果配置为 `*` 表示读取指定Edge type的所有属性。
+      - `<edge: String>`：配置为指定 Nebula Graph 图空间中某个 Edge type 的名称。
+      - `<fields: String>`：配置为指定 Edge type 的属性名称，不允许为空。如果一个 Edge type 有多个属性，则以英文逗号分隔。如果指定了属性名称，表示只读取指定的属性，如果配置为 `*` 表示读取指定 Edge type 的所有属性。
 
 以下为读取结果示例。
 
diff --git a/docs-2.0/spark-connector/reader/sc-ug-what-is-reader.md b/docs-2.0/spark-connector/reader/sc-ug-what-is-reader.md
index 8c0d2828896..31ac830f4c3 100644
--- a/docs-2.0/spark-connector/reader/sc-ug-what-is-reader.md
+++ b/docs-2.0/spark-connector/reader/sc-ug-what-is-reader.md
@@ -1,6 +1,6 @@
 # 什么是 Nebula Spark Connector Reader
 
-Nebula Spark Connector Reader 是 Nebula Spark Connector 的组成部分，提供了 Spark SQL 接口，用户可以使用 Spark SQL 接口编程读取 Nebula Graph 图数据，单次读取一个Tag或Edge type的数据，并将读取的结果组装成 Spark 的 DataFrame。读出的 DataFrame 可以通过 Nebula Spark Connector Writer 写入 Nebula Graph 数据库或实现不同图空间之间的数据迁移。
+Nebula Spark Connector Reader 是 Nebula Spark Connector 的组成部分，提供了 Spark SQL 接口，用户可以使用 Spark SQL 接口编程读取 Nebula Graph 图数据，单次读取一个 Tag 或 Edge type 的数据，并将读取的结果组装成 Spark 的 DataFrame。读出的 DataFrame 可以通过 Nebula Spark Connector Writer 写入 Nebula Graph 数据库或实现不同图空间之间的数据迁移。
 
 ## Nebula Spark Connector Reader 实现原理
 
diff --git a/docs-2.0/spark-connector/sc-ug-what-is-spark-connector.md b/docs-2.0/spark-connector/sc-ug-what-is-spark-connector.md
index 47a4819df22..3a02510afd3 100644
--- a/docs-2.0/spark-connector/sc-ug-what-is-spark-connector.md
+++ b/docs-2.0/spark-connector/sc-ug-what-is-spark-connector.md
@@ -2,7 +2,7 @@
 
 [Nebula Spark Connector](https://github.com/vesoft-inc/nebula-java/tree/v1.0/tools "点击前往 GitHub")（在本手册中简称为 Spark Connector）是一个 Spark 连接器，提供了通过 Spark 标准形式读写 Nebula Graph 数据库的能力，由以下两部分组成：
 
-- Reader：提供了一个 Spark SQL 接口，用户可以使用 Spark SQL 接口编程读取 Nebula Graph 图数据，单次读取一个点或Edge type的数据，并将读取的结果组装成 Spark 的 DataFrame。参考 [Nebula Spark Connector Reader](reader/sc-ug-what-is-reader.md)。
+- Reader：提供了一个 Spark SQL 接口，用户可以使用 Spark SQL 接口编程读取 Nebula Graph 图数据，单次读取一个点或 Edge type 的数据，并将读取的结果组装成 Spark 的 DataFrame。参考 [Nebula Spark Connector Reader](reader/sc-ug-what-is-reader.md)。
 
 - Writer：提供了一个 Spark SQL 接口，用户可以使用 Spark SQL 接口编程将 DataFrame 格式的数据逐条或批量写入 Nebula Graph。参考 [Nebula Spark Connector Writer](writer/sc-ug-what-is-writer.md)。
 
diff --git a/docs-2.0/spark-connector/writer/sc-ug-what-is-writer.md b/docs-2.0/spark-connector/writer/sc-ug-what-is-writer.md
index 79ca6645368..5371ea3bc20 100644
--- a/docs-2.0/spark-connector/writer/sc-ug-what-is-writer.md
+++ b/docs-2.0/spark-connector/writer/sc-ug-what-is-writer.md
@@ -28,7 +28,7 @@ Nebula Spark Connector Writer 的实现类图如下：
 
 ![Nebula Spark Connector Writer 实现类图](../figs/sc-ug-002.png "Nebula Spark Connector Writer 实现类图")
 
-`NebulaVertexWriter` 和 `NebulaEdgeWriter的write` 方法中定义了具体写入逻辑。逐条写入数据的逻辑概括如下：
+`NebulaVertexWriter` 和 `NebulaEdgeWriter 的 write` 方法中定义了具体写入逻辑。逐条写入数据的逻辑概括如下：
 
 1. 创建客户端，连接 Nebula Graph 的 Graph 服务。
 2. 指定即将写入数据的 Nebula Graph 图空间。
diff --git a/docs-2.0/spark-connector/writer/sc-ug-writer-example.md b/docs-2.0/spark-connector/writer/sc-ug-writer-example.md
index aad3d142e76..9accc797011 100644
--- a/docs-2.0/spark-connector/writer/sc-ug-writer-example.md
+++ b/docs-2.0/spark-connector/writer/sc-ug-writer-example.md
@@ -19,8 +19,8 @@
 
 - 在 Nebula Graph 中创建 Schema，并获取以下信息：
   - 图空间名称和分区数量。在本示例中，对应的信息为 `nb` 和 `100`。
-  - 点的信息，包括Tag和 VID 映射策略（`hash`<!--或者 `uuid`-->）。
-  - 边的信息，包括起点和终点对应的Tag，以及 VID 映射策略（`hash`<!--或者 `uuid`-->）。
+  - 点的信息，包括 Tag 和 VID 映射策略（`hash`<!--或者 `uuid`-->）。
+  - 边的信息，包括起点和终点对应的 Tag，以及 VID 映射策略（`hash`<!--或者 `uuid`-->）。
 
 - （可选）如果是批量写入，需要确认单次写入的最大数据条数，默认为 2000。详见本文 `batchInsert` 配置项说明。
 
@@ -80,12 +80,12 @@
   - `partitionNum`：在 Nebula Graph 中创建图空间时指定的 `partitionNum` 的值。如果未指定，这里填写 `100`。
 
 - `writeVertices(tag: String, vertexField: String, policy: String = "")`
-  - `tag`：点对应的 Nebula Graph 图空间中的Tag名称。
+  - `tag`：点对应的 Nebula Graph 图空间中的 Tag 名称。
   - `vertexField`：DataFrame 中可作为 Nebula Graph 点 VID 的列。例如，如果 DataFrame 有三列，分别为 a、b、c，其中 a 列作为点 VID 列，则该参数设置为 `"a"`。
   - `policy`：如果 DataFrame 中 `vertexField` 列的数据类型非数值型，则需要配置 Nebula Graph 中 VID 的映射策略，即该参数设置为 `"hash"`<!--或者 `uuid`-->。如果 `vertexField` 列的数据类型为整数型，则不需要配置。
 
 - `writeEdges(edge: String, srcVertexField: String, dstVertexField: String, policy: String = "")`
-  - `edge`：边对应的 Nebula Graph 图空间中的Edge type名称。
+  - `edge`：边对应的 Nebula Graph 图空间中的 Edge type 名称。
   - `srcVertexField` 和 `dstVertexField`：DataFrame 中可作为边起点和边终点的列。列值必须同为整数型或同为非数值型。
   - `policy`：如果 DataFrame 中 `srcVertexField` 列和 `dstVertexField` 列的数据类型非数值型，则需要配置 Nebula Graph 中 VID 的映射策略，即该参数设置为  `"hash"`<!--或者 `uuid`-->。如果 `srcVertexField` 列和 `dstVertexField` 列的数据类型为整数型，则不需要配置。
 
@@ -122,13 +122,13 @@ new NebulaBatchWriterUtils()
 
 - `batchToNebulaVertex(data: DataFrame, tag: String, vertexField: String, policy: String = "")`：
   - `data`：待写入 Nebula Graph 的 DataFrame 数据。
-  - `tag`：Nebula Graph 图空间中对应的Tag名称。
-  - `vertexField`：DataFrame 中可作为 Nebula Graph 点 VID 的列。例如，如果 DataFrame 有三列，分别为 a、b、c，其中a 列作为点 VID 列，则该参数设置为 `"a"`。
+  - `tag`：Nebula Graph 图空间中对应的 Tag 名称。
+  - `vertexField`：DataFrame 中可作为 Nebula Graph 点 VID 的列。例如，如果 DataFrame 有三列，分别为 a、b、c，其中 a 列作为点 VID 列，则该参数设置为 `"a"`。
   - `policy`：如果 DataFrame 中 `vertexField` 列的数据类型非数值型，则需要配置 Nebula Graph 中 VID 的映射策略，即该参数设置为 `"hash"`<!--或者 `uuid`-->。如果 `vertexField` 列的数据类型为整数型，则不需要配置。
 
 - `batchToNebulaEdge(data: DataFrame,  edge: String, srcVertexField: String, dstVertexField: String, rankField: String = "",  policy: String = "")`：
   - `data`：待写入 Nebula Graph 的 DataFrame 数据。
-  - `edge`：Nebula Graph 中对应的Edge type。
+  - `edge`：Nebula Graph 中对应的 Edge type。
   - `srcVertexField` 和 `dstVertexField`：DataFrame 中可作为边起点和边终点的列。列值必须同为整数型或同为非数值型。
   - `rankField`：DataFrame 中可作为边 `rank` 值的列，可选配。
   - `policy`：可选。如果 DataFrame 中 `srcVertexField` 列和 `dstVertexField` 列的数据类型非数值型，则需要配置 Nebula Graph 中 VID 的映射策略，即该参数设置为  `"hash"`<!--或者 `uuid`-->。如果 `srcVertexField` 列和 `dstVertexField` 列的数据类型为整数型，则不需要配置。
diff --git a/mkdocs.yml b/mkdocs.yml
index 330bf90462c..bdf7c561a3d 100755
--- a/mkdocs.yml
+++ b/mkdocs.yml
@@ -122,32 +122,32 @@ extra:
 nav:
   - 前言: README.md
   - 简介:
-      - 什么是Nebula Graph: 1.introduction/1.what-is-nebula-graph.md
+      - 什么是 Nebula Graph: 1.introduction/1.what-is-nebula-graph.md
       - 数据模型: 1.introduction/2.data-model.md
       - 路径: 1.introduction/2.1.path.md
       - VID: 1.introduction/3.vid.md
       - 服务架构:
         - 架构总览: 1.introduction/3.nebula-graph-architecture/1.architecture-overview.md
-        - Meta服务: 1.introduction/3.nebula-graph-architecture/2.meta-service.md
-        - Graph服务: 1.introduction/3.nebula-graph-architecture/3.graph-service.md
-        - Storage服务: 1.introduction/3.nebula-graph-architecture/4.storage-service.md
+        - Meta 服务: 1.introduction/3.nebula-graph-architecture/2.meta-service.md
+        - Graph 服务: 1.introduction/3.nebula-graph-architecture/3.graph-service.md
+        - Storage 服务: 1.introduction/3.nebula-graph-architecture/4.storage-service.md
 
   - 快速入门:
       - 快速入门流程: 2.quick-start/1.quick-start-workflow.md
-      - 步骤1：安装Nebula Graph: 2.quick-start/2.install-nebula-graph.md
-      - 步骤2：启动Nebula Graph: 2.quick-start/5.start-stop-service.md
-      - 步骤3：连接Nebula Graph: 2.quick-start/3.connect-to-nebula-graph.md
+      - 步骤1：安装 Nebula Graph: 2.quick-start/2.install-nebula-graph.md
+      - 步骤2：启动 Nebula Graph: 2.quick-start/5.start-stop-service.md
+      - 步骤3：连接 Nebula Graph: 2.quick-start/3.connect-to-nebula-graph.md
       - 步骤4：使用常用命令: 2.quick-start/4.nebula-graph-crud.md
-      - nGQL命令汇总: 2.quick-start/6.cheatsheet-for-ngql-command.md
+      - nGQL 命令汇总: 2.quick-start/6.cheatsheet-for-ngql-command.md
 
-  - nGQL指南:
-      - nGQL概述:
-        - 什么是nGQL: 3.ngql-guide/1.nGQL-overview/1.overview.md
+  - nGQL 指南:
+      - nGQL 概述:
+        - 什么是 nGQL: 3.ngql-guide/1.nGQL-overview/1.overview.md
         - 图模式: 3.ngql-guide/1.nGQL-overview/3.graph-patterns.md
         - 注释: 3.ngql-guide/1.nGQL-overview/comments.md
         - 大小写区分: 3.ngql-guide/1.nGQL-overview/identifier-case-sensitivity.md
         - 关键字: 3.ngql-guide/1.nGQL-overview/keywords-and-reserved-words.md
-        - nGQL风格指南: 3.ngql-guide/1.nGQL-overview/ngql-style-guide.md
+        - nGQL 风格指南: 3.ngql-guide/1.nGQL-overview/ngql-style-guide.md
 
       - 数据类型:
         - 数值: 3.ngql-guide/3.data-types/1.numeric.md
@@ -180,16 +180,16 @@ nav:
           - 数学函数: 3.ngql-guide/6.functions-and-expressions/1.math.md
           - 字符串函数: 3.ngql-guide/6.functions-and-expressions/2.string.md
           - 日期时间函数: 3.ngql-guide/6.functions-and-expressions/3.date-and-time.md
-          - Schema函数: 3.ngql-guide/6.functions-and-expressions/4.schema.md
-          - CASE表达式: 3.ngql-guide/6.functions-and-expressions/5.case-expressions.md
+          - Schema 函数: 3.ngql-guide/6.functions-and-expressions/4.schema.md
+          - CASE 表达式: 3.ngql-guide/6.functions-and-expressions/5.case-expressions.md
           - 列表函数: 3.ngql-guide/6.functions-and-expressions/6.list.md
-          - count函数: 3.ngql-guide/6.functions-and-expressions/7.count.md
-          - collect函数: 3.ngql-guide/6.functions-and-expressions/10.collect.md
-          - reduce函数: 3.ngql-guide/6.functions-and-expressions/11.reduce.md
-          - hash函数: 3.ngql-guide/6.functions-and-expressions/12.hash.md
-          - concat函数: 3.ngql-guide/6.functions-and-expressions/13.concat.md
+          - count 函数: 3.ngql-guide/6.functions-and-expressions/7.count.md
+          - collect 函数: 3.ngql-guide/6.functions-and-expressions/10.collect.md
+          - reduce 函数: 3.ngql-guide/6.functions-and-expressions/11.reduce.md
+          - hash 函数: 3.ngql-guide/6.functions-and-expressions/12.hash.md
+          - concat 函数: 3.ngql-guide/6.functions-and-expressions/13.concat.md
           - 谓词函数: 3.ngql-guide/6.functions-and-expressions/8.predicate.md
-          - geo函数: 3.ngql-guide/6.functions-and-expressions/14.geo.md
+          - geo 函数: 3.ngql-guide/6.functions-and-expressions/14.geo.md
           - 自定义函数: 3.ngql-guide/6.functions-and-expressions/9.user-defined-functions.md
 
       - 通用查询语句:
@@ -235,7 +235,7 @@ nav:
           - DESCRIBE SPACE: 3.ngql-guide/9.space-statements/4.describe-space.md
           - DROP SPACE: 3.ngql-guide/9.space-statements/5.drop-space.md
 
-      - Tag语句:
+      - Tag 语句:
           - CREATE TAG: 3.ngql-guide/10.tag-statements/1.create-tag.md
           - DROP TAG: 3.ngql-guide/10.tag-statements/2.drop-tag.md
           - ALTER TAG: 3.ngql-guide/10.tag-statements/3.alter-tag.md
@@ -243,7 +243,7 @@ nav:
           - DESCRIBE TAG: 3.ngql-guide/10.tag-statements/5.describe-tag.md
           - DELETE TAG: 3.ngql-guide/10.tag-statements/6.delete-tag.md
           - 增加和删除标签: 3.ngql-guide/10.tag-statements/improve-query-by-tag-index.md
-      - Edge type语句:
+      - Edge type 语句:
           - CREATE EDGE: 3.ngql-guide/11.edge-type-statements/1.create-edge.md
           - DROP EDGE: 3.ngql-guide/11.edge-type-statements/2.drop-edge.md
           - ALTER EDGE: 3.ngql-guide/11.edge-type-statements/3.alter-edge.md
@@ -276,7 +276,7 @@ nav:
 #        - 索引介绍: 3.ngql-guide/14.native-index-statements/README.md
         - 全文索引限制: 4.deployment-and-installation/6.deploy-text-based-index/1.text-based-index-restrictions.md
         - 部署全文索引: 4.deployment-and-installation/6.deploy-text-based-index/2.deploy-es.md
-        - 部署Raft listener: 4.deployment-and-installation/6.deploy-text-based-index/3.deploy-listener.md
+        - 部署 Raft listener: 4.deployment-and-installation/6.deploy-text-based-index/3.deploy-listener.md
         - 全文搜索: 3.ngql-guide/15.full-text-index-statements/1.search-with-text-based-index.md
 
       - 子图和路径:
@@ -296,50 +296,50 @@ nav:
       - 准备资源: 4.deployment-and-installation/1.resource-preparations.md
       - 编译与安装:
           - 使用源码安装: 4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/1.install-nebula-graph-by-compiling-the-source-code.md
-          - 使用RPM/DEB包安装: 4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/2.install-nebula-graph-by-rpm-or-deb.md
-          - 使用tar.gz文件安装: 4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/4.install-nebula-graph-from-tar.md
-          - 使用Docker Compose部署: 4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/3.deploy-nebula-graph-with-docker-compose.md
-          - 使用RPM/DEB包部署多机集群: 4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/deploy-nebula-graph-cluster.md
-      - 设置企业版License: 4.deployment-and-installation/deploy-license.md
+          - 使用 RPM/DEB 包安装: 4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/2.install-nebula-graph-by-rpm-or-deb.md
+          - 使用 tar.gz 文件安装: 4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/4.install-nebula-graph-from-tar.md
+          - 使用 Docker Compose 部署: 4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/3.deploy-nebula-graph-with-docker-compose.md
+          - 使用 RPM/DEB 包部署多机集群: 4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/deploy-nebula-graph-cluster.md
+      - 设置企业版 License: 4.deployment-and-installation/deploy-license.md
       - 管理服务: 4.deployment-and-installation/manage-service.md
       - 连接服务: 4.deployment-and-installation/connect-to-nebula-graph.md
       - 升级版本:
           - 升级历史版本至当前版本: 4.deployment-and-installation/3.upgrade-nebula-graph/upgrade-nebula-graph-to-latest.md
-          - 升级v2.0.x至当前版本: 4.deployment-and-installation/3.upgrade-nebula-graph/upgrade-nebula-from-200-to-latest.md
-      - 卸载Nebula Graph: 4.deployment-and-installation/4.uninstall-nebula-graph.md
+          - 升级 v2.0.x 至当前版本: 4.deployment-and-installation/3.upgrade-nebula-graph/upgrade-nebula-from-200-to-latest.md
+      - 卸载 Nebula Graph: 4.deployment-and-installation/4.uninstall-nebula-graph.md
 
   - 配置与日志:
       - 配置:
           - 配置管理: 5.configurations-and-logs/1.configurations/1.configurations.md
-          - Meta服务配置: 5.configurations-and-logs/1.configurations/2.meta-config.md
-          - Graph服务配置: 5.configurations-and-logs/1.configurations/3.graph-config.md
-          - Storage服务配置: 5.configurations-and-logs/1.configurations/4.storage-config.md
-          - Linux内核配置: 5.configurations-and-logs/1.configurations/6.kernel-config.md
+          - Meta 服务配置: 5.configurations-and-logs/1.configurations/2.meta-config.md
+          - Graph 服务配置: 5.configurations-and-logs/1.configurations/3.graph-config.md
+          - Storage 服务配置: 5.configurations-and-logs/1.configurations/4.storage-config.md
+          - Linux 内核配置: 5.configurations-and-logs/1.configurations/6.kernel-config.md
       - 日志:
           - 日志配置: 5.configurations-and-logs/2.log-management/logs.md
 
   - 监控:
-      - 查询Nebula Graph监控指标: 6.monitor-and-metrics/1.query-performance-metrics.md
-      - RocksDB统计数据: 6.monitor-and-metrics/2.rocksdb-statistics.md
+      - 查询 Nebula Graph 监控指标: 6.monitor-and-metrics/1.query-performance-metrics.md
+      - RocksDB 统计数据: 6.monitor-and-metrics/2.rocksdb-statistics.md
 
   - 数据安全:
       - 验证和授权:
           - 身份验证: 7.data-security/1.authentication/1.authentication.md
           - 用户管理: 7.data-security/1.authentication/2.management-user.md
           - 内置角色权限: 7.data-security/1.authentication/3.role-list.md
-          - OpenLDAP验证: 7.data-security/1.authentication/4.ldap.md
+          - OpenLDAP 验证: 7.data-security/1.authentication/4.ldap.md
 #      - 备份恢复:
-#          - 什么是BR: 7.data-security/2.backup-restore/1.what-is-br.md
-#          - 编译BR: 7.data-security/2.backup-restore/2.compile-br.md
-#          - 使用BR备份数据: 7.data-security/2.backup-restore/3.br-backup-data.md
-#          - 使用BR恢复数据: 7.data-security/2.backup-restore/4.br-restore-data.md
+#          - 什么是 BR: 7.data-security/2.backup-restore/1.what-is-br.md
+#          - 编译 BR: 7.data-security/2.backup-restore/2.compile-br.md
+#          - 使用 BR 备份数据: 7.data-security/2.backup-restore/3.br-backup-data.md
+#          - 使用 BR 恢复数据: 7.data-security/2.backup-restore/4.br-restore-data.md
       - 管理快照: 7.data-security/3.manage-snapshot.md
       - Group&Zone: 7.data-security/5.zone.md
-      - SSL加密: 7.data-security/4.ssl.md
+      - SSL 加密: 7.data-security/4.ssl.md
 
   - 最佳实践:
       - Compaction: 8.service-tuning/compaction.md
-      - Storage负载均衡: 8.service-tuning/load-balance.md
+      - Storage 负载均衡: 8.service-tuning/load-balance.md
       - 图建模: 8.service-tuning/2.graph-modeling.md
       - 系统建模: 8.service-tuning/3.system-design.md
       - 执行计划: 8.service-tuning/4.plan.md
@@ -355,7 +355,7 @@ nav:
     - Nebula Go: 14.client/6.nebula-go-client.md
 
   - Nebula Graph Studio:
-    - Studio版本更新说明: nebula-studio/about-studio/st-ug-release-note.md
+    - Studio 版本更新说明: nebula-studio/about-studio/st-ug-release-note.md
     - 认识 Nebula Graph Studio:
       - 什么是 Nebula Graph Studio: nebula-studio/about-studio/st-ug-what-is-graph-studio.md
       - 名词解释: nebula-studio/about-studio/st-ug-terms.md
@@ -375,8 +375,8 @@ nav:
     - 操作指南:
       - 管理 Schema:
         - 操作图空间: nebula-studio/manage-schema/st-ug-crud-space.md
-        - 操作Tag: nebula-studio/manage-schema/st-ug-crud-tag.md
-        - 操作Edge type: nebula-studio/manage-schema/st-ug-crud-edge-type.md
+        - 操作 Tag: nebula-studio/manage-schema/st-ug-crud-tag.md
+        - 操作 Edge type: nebula-studio/manage-schema/st-ug-crud-edge-type.md
         - 操作索引: nebula-studio/manage-schema/st-ug-crud-index.md
       - 使用控制台:
         - 控制台界面: nebula-studio/use-console/st-ug-console.md
@@ -388,15 +388,15 @@ nav:
       - Studio 常见问题: nebula-studio/troubleshooting/st-ug-faq.md
 
   - Nebula Dashboard（社区版）:
-      - 什么是Nebula Dashboard: nebula-dashboard/1.what-is-dashboard.md
-      - 部署Dashboard: nebula-dashboard/2.deploy-dashboard.md
-      - 连接Dashboard: nebula-dashboard/3.connect-dashboard.md
-      - Dashboard页面介绍: nebula-dashboard/4.use-dashboard.md
+      - 什么 是Nebula Dashboard: nebula-dashboard/1.what-is-dashboard.md
+      - 部署 Dashboard: nebula-dashboard/2.deploy-dashboard.md
+      - 连接 Dashboard: nebula-dashboard/3.connect-dashboard.md
+      - Dashboard 页面介绍: nebula-dashboard/4.use-dashboard.md
       - 监控指标说明: nebula-dashboard/6.monitor-parameter.md
 
   - Nebula Dashboard（企业版）:
-      - 什么是Nebula Dashboard: nebula-dashboard-ent/1.what-is-dashboard-ent.md
-      - 部署Dashboard: nebula-dashboard-ent/2.deploy-connect-dashboard-ent.md
+      - 什么是 Nebula Dashboard: nebula-dashboard-ent/1.what-is-dashboard-ent.md
+      - 部署 Dashboard: nebula-dashboard-ent/2.deploy-connect-dashboard-ent.md
       - 创建及导入集群:
         - 创建集群: nebula-dashboard-ent/3.create-import-dashboard/1.create-cluster.md
         - 导入集群: nebula-dashboard-ent/3.create-import-dashboard/2.import-cluster.md
@@ -410,10 +410,10 @@ nav:
       - 权限管理: nebula-dashboard-ent/5.account-management.md
       - 系统设置: nebula-dashboard-ent/6.system-settings.md
       - 监控指标说明: nebula-dashboard-ent/7.monitor-parameter.md
-      - 常见问题FAQ: nebula-dashboard-ent/8.faq.md
+      - 常见问题 FAQ: nebula-dashboard-ent/8.faq.md
 
   - Nebula Explorer:
-      - 什么是Nebula Explorer: nebula-explorer/about-explorer/ex-ug-what-is-explorer.md
+      - 什么是 Nebula Explorer: nebula-explorer/about-explorer/ex-ug-what-is-explorer.md
       - 安装与登录:
         - 部署 Explorer: nebula-explorer/deploy-connect/ex-ug-deploy.md
         - 连接数据库: nebula-explorer/deploy-connect/ex-ug-connect.md
@@ -427,48 +427,48 @@ nav:
         - 快捷键: nebula-explorer/operation-guide/ex-ug-shortcuts.md
 
   - Nebula Importer:
-    - 使用Nebula Importer: nebula-importer/use-importer.md
+    - 使用 Nebula Importer: nebula-importer/use-importer.md
     - 有表头配置说明: nebula-importer/config-with-header.md
     - 无表头配置说明: nebula-importer/config-without-header.md
 
   - Nebula Exchange:
-    - 认识Nebula Exchange:
-      - 什么是Nebula Exchange: nebula-exchange/about-exchange/ex-ug-what-is-exchange.md
+    - 认识 Nebula Exchange:
+      - 什么是 Nebula Exchange: nebula-exchange/about-exchange/ex-ug-what-is-exchange.md
       - 使用限制: nebula-exchange/about-exchange/ex-ug-limitations.md
-    - 获取Nebula Exchange: nebula-exchange/ex-ug-compile.md
+    - 获取 Nebula Exchange: nebula-exchange/ex-ug-compile.md
     - 参数说明:
       - 导入命令参数: nebula-exchange/parameter-reference/ex-ug-para-import-command.md
       - 配置参数: nebula-exchange/parameter-reference/ex-ug-parameter.md
-    - 使用Nebula Exchange:
-      - 导入CSV文件数据: nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-csv.md
-      - 导入JSON文件数据: nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-json.md
-      - 导入ORC文件数据: nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-orc.md
-      - 导入Parquet文件数据: nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-parquet.md
-      - 导入HBase数据: nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-hbase.md
-      - 导入MySQL数据: nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-mysql.md
-      - 导入ClickHouse数据: nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-clickhouse.md
-      - 导入Neo4j数据: nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-neo4j.md
-      - 导入Hive数据: nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-hive.md
-      - 导入MaxCompute数据: nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-maxcompute.md
-      - 导入Pulsar数据: nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-pulsar.md
-      - 导入Kafka数据: nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-kafka.md
-      - 导入SST文件数据: nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-sst.md
-      - 导出Nebula Graph数据: nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-export-from-nebula.md
+    - 使用 Nebula Exchange:
+      - 导入 CSV 文件数据: nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-csv.md
+      - 导入 JSON 文件数据: nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-json.md
+      - 导入 ORC 文件数据: nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-orc.md
+      - 导入 Parquet 文件数据: nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-parquet.md
+      - 导入 HBase 数据: nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-hbase.md
+      - 导入 MySQL 数据: nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-mysql.md
+      - 导入 ClickHouse 数据: nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-clickhouse.md
+      - 导入 Neo4j 数据: nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-neo4j.md
+      - 导入 Hive 数据: nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-hive.md
+      - 导入 MaxCompute 数据: nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-maxcompute.md
+      - 导入 Pulsar 数据: nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-pulsar.md
+      - 导入 Kafka 数据: nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-kafka.md
+      - 导入 SST 文件数据: nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-sst.md
+      - 导出 Nebula Graph 数据: nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-export-from-nebula.md
     - Exchange 常见问题: nebula-exchange/ex-ug-FAQ.md
 
   - Nebula Operator:
-      - 什么是Nebula Operator: nebula-operator/1.introduction-to-nebula-operator.md
+      - 什么是 Nebula Operator: nebula-operator/1.introduction-to-nebula-operator.md
       - 使用流程: nebula-operator/6.get-started-with-operator.md
-      - 部署Nebula Operator: nebula-operator/2.deploy-nebula-operator.md
-      - 部署Nebula Graph集群: 
-        - 使用Kubectl部署Nebula Graph集群: nebula-operator/3.deploy-nebula-graph-cluster/3.1create-cluster-with-kubectl.md
-        - 使用Helm部署Nebula Graph集群: nebula-operator/3.deploy-nebula-graph-cluster/3.2create-cluster-with-helm.md
-      - 配置Nebula Graph集群:
-        - 自定义Nebula Graph集群的配置参数: nebula-operator/8.custom-cluster-configurations/8.1.custom-conf-parameter.md
-        - 回收PV: nebula-operator/8.custom-cluster-configurations/8.2.pv-reclaim.md 
-        - 均衡扩容后的Storage数据: nebula-operator/8.custom-cluster-configurations/8.3.balance-data-when-scaling-storage.md
-      - 升级Nebula Graph集群: nebula-operator/9.upgrade-nebula-cluster.md   
-      - 连接Nebula Graph数据库: nebula-operator/4.connect-to-nebula-graph-service.md
+      - 部署 Nebula Operator: nebula-operator/2.deploy-nebula-operator.md
+      - 部署 Nebula Graph集群: 
+        - 使用 Kubectl 部署 Nebula Graph 集群: nebula-operator/3.deploy-nebula-graph-cluster/3.1create-cluster-with-kubectl.md
+        - 使用 Helm 部署 Nebula Graph 集群: nebula-operator/3.deploy-nebula-graph-cluster/3.2create-cluster-with-helm.md
+      - 配置 Nebula Graph 集群:
+        - 自定义 Nebula Graph 集群的配置参数: nebula-operator/8.custom-cluster-configurations/8.1.custom-conf-parameter.md
+        - 回收 PV: nebula-operator/8.custom-cluster-configurations/8.2.pv-reclaim.md 
+        - 均衡扩容后的 Storage 数据: nebula-operator/8.custom-cluster-configurations/8.3.balance-data-when-scaling-storage.md
+      - 升级 Nebula Graph 集群: nebula-operator/9.upgrade-nebula-cluster.md   
+      - 连接 Nebula Graph 数据库: nebula-operator/4.connect-to-nebula-graph-service.md
       - 故障自愈: nebula-operator/5.operator-failover.md
       - 常见问题: nebula-operator/7.operator-faq.md