diff --git a/docs/en/connector-v2/source/Mysql.md b/docs/en/connector-v2/source/Mysql.md
index 57f40ac7b19..330f0f615a4 100644
--- a/docs/en/connector-v2/source/Mysql.md
+++ b/docs/en/connector-v2/source/Mysql.md
@@ -46,24 +46,24 @@ Read external data source data through JDBC.
## Data Type Mapping
-| Mysql Data Type | SeaTunnel Data Type |
-|-----------------------------------------------------------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
-| BIT(1)
TINYINT(1) | BOOLEAN |
-| TINYINT | BYTE |
-| TINYINT UNSIGNED
SMALLINT | SMALLINT |
-| SMALLINT UNSIGNED
MEDIUMINT
MEDIUMINT UNSIGNED
INT
INTEGER
YEAR | INT |
-| INT UNSIGNED
INTEGER UNSIGNED
BIGINT | BIGINT |
-| BIGINT UNSIGNED | DECIMAL(20,0) |
-| DECIMAL(x,y)(Get the designated column's specified column size.<38) | DECIMAL(x,y) |
-| DECIMAL(x,y)(Get the designated column's specified column size.>38) | DECIMAL(38,18) |
-| DECIMAL UNSIGNED | DECIMAL((Get the designated column's specified column size)+1,
(Gets the designated column's number of digits to right of the decimal point.))) |
-| FLOAT
FLOAT UNSIGNED | FLOAT |
-| DOUBLE
DOUBLE UNSIGNED | DOUBLE |
-| CHAR
VARCHAR
TINYTEXT
MEDIUMTEXT
TEXT
LONGTEXT
JSON
ENUM | STRING |
-| DATE | DATE |
-| TIME(s) | TIME(s) |
-| DATETIME
TIMESTAMP(s) | TIMESTAMP(s) |
-| TINYBLOB
MEDIUMBLOB
BLOB
LONGBLOB
BINARY
VARBINAR
BIT(n)
GEOMETRY | BYTES |
+| Mysql Data Type | SeaTunnel Data Type |
+|-----------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
+| BIT(1)
TINYINT(1) | BOOLEAN |
+| TINYINT | BYTE |
+| TINYINT UNSIGNED
SMALLINT | SMALLINT |
+| SMALLINT UNSIGNED
MEDIUMINT
MEDIUMINT UNSIGNED
INT
INTEGER
YEAR | INT |
+| INT UNSIGNED
INTEGER UNSIGNED
BIGINT | BIGINT |
+| BIGINT UNSIGNED | DECIMAL(20,0) |
+| DECIMAL(x,y)(Get the designated column's specified column size.<38) | DECIMAL(x,y) |
+| DECIMAL(x,y)(Get the designated column's specified column size.>38) | DECIMAL(38,18) |
+| DECIMAL UNSIGNED | DECIMAL((Get the designated column's specified column size)+1,
(Gets the designated column's number of digits to right of the decimal point.)) |
+| FLOAT
FLOAT UNSIGNED | FLOAT |
+| DOUBLE
DOUBLE UNSIGNED | DOUBLE |
+| CHAR
VARCHAR
TINYTEXT
MEDIUMTEXT
TEXT
LONGTEXT
JSON
ENUM | STRING |
+| DATE | DATE |
+| TIME(s) | TIME(s) |
+| DATETIME
TIMESTAMP(s) | TIMESTAMP(s) |
+| TINYBLOB
MEDIUMBLOB
BLOB
LONGBLOB
BINARY
VARBINAR
BIT(n)
GEOMETRY | BYTES |
## Source Options
diff --git a/docs/zh/connector-v2/source/Mysql.md b/docs/zh/connector-v2/source/Mysql.md
new file mode 100644
index 00000000000..0eeec485dd2
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/connector-v2/source/Mysql.md
@@ -0,0 +1,314 @@
+# MySQL
+
+> JDBC Mysql 源连接器
+
+## 描述
+
+通过 JDBC 读取外部数据源数据。
+
+## 支持 Mysql 版本
+
+- 5.5/5.6/5.7/8.0/8.1/8.2/8.3/8.4
+
+## 支持的引擎
+
+> Spark
+> Flink
+> SeaTunnel Zeta
+
+## 需要的依赖项
+
+### 对于 Spark/Flink 引擎
+
+> 1. 您需要确保 [jdbc 驱动程序 jar 包](https://mvnrepository.com/artifact/mysql/mysql-connector-java) 已放置在目录 `${SEATUNNEL_HOME}/plugins/` 中。
+
+### 对于 SeaTunnel Zeta 引擎
+
+> 1. 您需要确保 [jdbc 驱动程序 jar 包](https://mvnrepository.com/artifact/mysql/mysql-connector-java) 已放置在目录 `${SEATUNNEL_HOME}/lib/` 中。
+
+## 主要功能
+
+- [x] [批处理](../../concept/connector-v2-features.md)
+- [ ] [流处理](../../concept/connector-v2-features.md)
+- [x] [精确一次](../../concept/connector-v2-features.md)
+- [x] [列投影](../../concept/connector-v2-features.md)
+- [x] [并行度](../../concept/connector-v2-features.md)
+- [x] [支持用户定义的拆分](../../concept/connector-v2-features.md)
+- [x] [支持多表读取](../../concept/connector-v2-features.md)
+
+> 支持 SQL 查询，并能实现列投影效果
+
+## 支持的数据源信息
+
+| 数据源 | 支持的版本 | 驱动器 | 网址 | Maven下载链接 |
+|-----|---------------------------------------------------------|--------------------------|---------------------------------------|---------------------------------------------------------------------|
+| Mysql | 不同的依赖版本具有不同的驱动程序类。 | com.mysql.cj.jdbc.Driver | jdbc:mysql://localhost:3306:3306/test | [下载](https://mvnrepository.com/artifact/mysql/mysql-connector-java) |
+
+## 数据类型映射
+
+| Mysql 数据类型 | SeaTunnel 数据类型 |
+|---------------------------------------------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
+| BIT(1)
TINYINT(1) | BOOLEAN |
+| TINYINT | BYTE |
+| TINYINT UNSIGNED
SMALLINT | SMALLINT |
+| SMALLINT UNSIGNED
MEDIUMINT
MEDIUMINT UNSIGNED
INT
INTEGER
YEAR | INT |
+| INT UNSIGNED
INTEGER UNSIGNED
BIGINT | BIGINT |
+| BIGINT UNSIGNED | DECIMAL(20,0) |
+| DECIMAL(x,y)(获取指定列的列大小<38) | DECIMAL(x,y) |
+| DECIMAL(x,y)(获取指定列的列大小>38) | DECIMAL(38,18) |
+| DECIMAL UNSIGNED | DECIMAL((获取指定列的列大小)+1,
(获取指定列的小数点右侧的位数)) |
+| FLOAT
FLOAT UNSIGNED | FLOAT |
+| DOUBLE
DOUBLE UNSIGNED | DOUBLE |
+| CHAR
VARCHAR
TINYTEXT
MEDIUMTEXT
TEXT
LONGTEXT
JSON
ENUM | STRING |
+| DATE | DATE |
+| TIME(s) | TIME(s) |
+| DATETIME
TIMESTAMP(s) | TIMESTAMP(s) |
+| TINYBLOB
MEDIUMBLOB
BLOB
LONGBLOB
BINARY
VARBINAR
BIT(n)
GEOMETRY | BYTES |
+
+## 数据源参数
+
+| 名称 | 类型 | 是否必填 | 默认值 | 描述 |
+|--------------------------------------------|------------|------|-----------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
+| url | String | 是 | - | JDBC 连接的 URL。参见示例:
`jdbc:mysql://localhost:3306:3306/test`。 |
+| driver | String | 是 | - | 用于连接远程数据源的 JDBC 类名，
如果使用 MySQL，值为 `com.mysql.cj.jdbc.Driver`。 |
+| user | String | 否 | - | 连接实例用户名。 |
+| password | String | 否 | - | 连接实例密码。 |
+| query | String | 是 | - | 查询语句。 |
+| connection_check_timeout_sec | Int | 否 | 30 | 验证数据库连接所使用的操作完成的等待时间（秒）。 |
+| partition_column | String | 否 | - | 用于并行度分区的列名，仅支持数字类型，仅支持数字类型的主键，并且只能配置一列。 |
+| partition_lower_bound | BigDecimal | 否 | - | 扫描时 `partition_column` 的最小值，如果未设置，`SeaTunnel` 将查询数据库以获取最小值。 |
+| partition_upper_bound | BigDecimal | 否 | - | 扫描时 `partition_column` 的最大值，如果未设置，`SeaTunnel` 将查询数据库以获取最大值。 |
+| partition_num | Int | 否 | 作业并行度 | 分区数量，仅支持正整数。
默认值为作业并行度。 |
+| fetch_size | Int | 否 | 0 | 对于返回大量对象的查询，可以配置查询的行提取大小，以通过减少满足选择条件所需的数据库访问次数来提高性能。
设置为零表示使用 `JDBC` 的默认值。 |
+| properties | Map | 否 | - | 额外的连接配置参数，当属性和 URL 中有相同的参数时，优先级由驱动程序的具体实现决定。
例如，在 MySQL 中，属性优先于 URL。 |
+| table_path | String | 否 | - | 表的完整路径，您可以使用此配置代替 `query`。
示例：
mysql: "testdb.table1"
oracle: "test_schema.table1"
sqlserver: "testdb.test_schema.table1"
postgresql: "testdb.test_schema.table1" |
+| table_list | Array | 否 | - | 要读取的表的列表，您可以使用此配置代替 `table_path`，示例如下： ```[{ table_path = "testdb.table1"}, {table_path = "testdb.table2", query = "select * id, name from testdb.table2"}]``` |
+| where_condition | String | 否 | - | 所有表/查询的通用行过滤条件，必须以 `where` 开头。例如 `where id > 100`。 |
+| split.size | Int | 否 | 8096 | 表的分割大小（行数），当读取表时，捕获的表会被分割成多个分片。 |
+| split.even-distribution.factor.lower-bound | Double | 否 | 0.05 | 分片键分布因子的下限。该因子用于判断表数据的分布是否均匀。如果计算得到的分布因子大于或等于该下限（即，(MAX(id) - MIN(id) + 1) / 行数），则会对表的分片进行优化，以确保数据的均匀分布。反之，如果分布因子较低，则表数据将被视为分布不均匀。如果估算的分片数量超过 `sample-sharding.threshold` 所指定的值，则会采用基于采样的分片策略。默认值为 0.05。 |
+| split.even-distribution.factor.upper-bound | Double | 否 | 100 | 分片键分布因子的上限。该因子用于判断表数据的分布是否均匀。如果计算得到的分布因子小于或等于该上限（即，(MAX(id) - MIN(id) + 1) / 行数），则会对表的分片进行优化，以确保数据的均匀分布。反之，如果分布因子较大，则表数据将被视为分布不均匀，并且如果估算的分片数量超过 `sample-sharding.threshold` 所指定的值，则会采用基于采样的分片策略。默认值为 100.0。 |
+| split.sample-sharding.threshold | Int | 否 | 10000 | 此配置指定了触发样本分片策略的估算分片数阈值。当分布因子超出由 `chunk-key.even-distribution.factor.upper-bound` 和 `chunk-key.even-distribution.factor.lower-bound` 指定的范围，并且估算的分片数量（计算方法为大致行数 / 分片大小）超过此阈值时，将使用样本分片策略。此配置有助于更高效地处理大型数据集。默认值为 1000 个分片。 |
+| split.inverse-sampling.rate | Int | 否 | 1000 | 样本分片策略中使用的采样率的倒数。例如，如果该值设置为 1000，则表示在采样过程中应用 1/1000 的采样率。此选项提供了灵活性，可以控制采样的粒度，从而影响最终的分片数量。特别适用于处理非常大的数据集，在这种情况下通常会选择较低的采样率。默认值为 1000。 |
+| common-options | | 否 | - | 源插件的常见参数，请参阅 [源常见参数](../source-common-options.md) 了解详细信息。 |
+
+## 并行读取器
+
+JDBC 源连接器支持从表中并行读取数据。SeaTunnel 将使用特定规则将表中的数据进行分割，然后将这些数据交给读取器进行读取。读取器的数量由 `parallelism` 选项决定。
+**拆分键规则:**
+
+1. 如果 `partition_column` 不为空，它将用于计算数据的分片。该列必须属于 **支持的分片数据类型**。
+2. 如果 partition_column 为空，SeaTunnel 将从表中读取模式并获取主键和唯一索引。如果主键和唯一索引中有多个列，则会选择第一个属于 **支持的分片数据类型** 的列来进行数据分片。例如，如果表的主键是 `(nn guid, name varchar)`，因为 `guid` 不属于 **支持的分片数据类型**，所以会选择列 `name` 来进行数据分片。
+
+**支持的拆分数据类型:**
+* String
+* Number(int, bigint, decimal, ...)
+* Date
+
+### 与拆分相关的参数
+
+#### split.size
+
+每个分片中的行数，捕获的表在读取时会被分成多个分片。
+
+#### split.even-distribution.factor.lower-bound
+
+> 不推荐使用
+
+分片键分布因子的下限。该因子用于判断表数据是否均匀分布。如果计算出的分布因子大于或等于此下限（即，(最大(id) - 最小(id) + 1)/ 行数），则表的分片将被优化为均匀分布。否则，如果分布因子较小，则表的数据将被认为是不均匀分布的。如果估算的分片数量超过 `sample-sharding.threshold` 所指定的值，将使用基于采样的分片策略。默认值为 0.05。
+
+#### split.even-distribution.factor.upper-bound
+
+> 不推荐使用
+
+分片键分布因子的上限。该因子用于判断表数据是否均匀分布。如果计算出的分布因子小于或等于此上限（即，(最大(id) - 最小(id) + 1）/ 行数)，则表的分片将被优化为均匀分布。否则，如果分布因子较大，则表的数据将被认为是不均匀分布的。如果估算的分片数量超过 `sample-sharding.threshold` 所指定的值，将使用基于采样的分片策略。默认值为 100.0。
+
+#### split.sample-sharding.threshold
+
+此配置指定了触发采样分片策略的估算分片数量阈值。当分布因子超出 `chunk-key.even-distribution.factor.upper-bound` 和 `chunk-key.even-distribution.factor.lower-bound` 指定的范围，并且估算的分片数量（按大致行数除以分片大小计算）超过该阈值时，将使用采样分片策略。这有助于更高效地处理大数据集。默认值为 1000 个分片。
+
+#### split.inverse-sampling.rate
+
+采样分片策略中使用的采样率的倒数。例如，如果此值设置为 1000，则意味着在采样过程中应用 1/1000 的采样率。此选项提供了灵活性，可以控制采样的粒度，从而影响最终的分片数量。在处理非常大的数据集时，较低的采样率通常是首选。默认值为 1000。
+
+#### partition_column [string]
+
+拆分数据的列名称。
+
+#### partition_upper_bound [BigDecimal]
+
+扫描时 `partition_column` 的最大值。如果未设置，SeaTunnel 将查询数据库以获取最大值。
+
+#### partition_lower_bound [BigDecimal]
+
+扫描时 `partition_column` 的最小值。如果未设置，SeaTunnel 将查询数据库以获取最小值。
+
+#### partition_num [int]
+
+> 不推荐使用，正确的方法是通过 `split.size` 来控制分片的数量。
+
+需要拆分成多少个分片，只支持正整数。默认值为作业并行度。
+
+## 提示
+
+
+> 如果表无法拆分（例如，表没有主键或唯一索引，且未设置 `partition_column`），则将以单线程并发方式运行。
+>
+> 使用 `table_path` 替代 `query` 来进行单表读取。如果需要读取多个表，请使用 `table_list`。
+
+## 任务示例
+
+### 简单的例子:
+
+> 这个示例以单线程并行的方式查询测试数据库中 `type_bin` 为 'table' 的16条数据，并查询所有字段。你也可以指定查询哪些字段，并将最终结果输出到控制台。
+
+```
+# 定义运行时环境
+env {
+ parallelism = 4
+ job.mode = "BATCH"
+}
+source{
+ Jdbc {
+ url = "jdbc:mysql://localhost:3306/test?serverTimezone=GMT%2b8&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&rewriteBatchedStatements=true"
+ driver = "com.mysql.cj.jdbc.Driver"
+ connection_check_timeout_sec = 100
+ user = "root"
+ password = "123456"
+ query = "select * from type_bin limit 16"
+ }
+}
+
+transform {
+ # 如果您想了解更多关于如何配置 SeaTunnel 的信息，并查看完整的转换插件列表，
+ # 请访问 https://seatunnel.apache.org/docs/transform-v2/sql
+}
+
+sink {
+ Console {}
+}
+```
+
+### 按 `partition_column` 并行
+
+```
+env {
+ parallelism = 4
+ job.mode = "BATCH"
+}
+source {
+ Jdbc {
+ url = "jdbc:mysql://localhost/test?serverTimezone=GMT%2b8"
+ driver = "com.mysql.cj.jdbc.Driver"
+ connection_check_timeout_sec = 100
+ user = "root"
+ password = "123456"
+ query = "select * from type_bin"
+ partition_column = "id"
+ split.size = 10000
+ # Read start boundary
+ #partition_lower_bound = ...
+ # Read end boundary
+ #partition_upper_bound = ...
+ }
+}
+
+sink {
+ Console {}
+}
+```
+
+### 按主键或唯一索引并行
+
+> 配置 `table_path` 将启用自动拆分，您可以配置 `split.*` 来调整拆分策略
+
+```
+env {
+ parallelism = 4
+ job.mode = "BATCH"
+}
+source {
+ Jdbc {
+ url = "jdbc:mysql://localhost/test?serverTimezone=GMT%2b8"
+ driver = "com.mysql.cj.jdbc.Driver"
+ connection_check_timeout_sec = 100
+ user = "root"
+ password = "123456"
+ table_path = "testdb.table1"
+ query = "select * from testdb.table1"
+ split.size = 10000
+ }
+}
+
+sink {
+ Console {}
+}
+```
+
+### 并行边界：
+
+> 指定数据的上下边界查询会更加高效。根据您配置的上下边界读取数据源会更高效。
+
+```
+source {
+ Jdbc {
+ url = "jdbc:mysql://localhost:3306/test?serverTimezone=GMT%2b8&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&rewriteBatchedStatements=true"
+ driver = "com.mysql.cj.jdbc.Driver"
+ connection_check_timeout_sec = 100
+ user = "root"
+ password = "123456"
+ # Define query logic as required
+ query = "select * from type_bin"
+ partition_column = "id"
+ # Read start boundary
+ partition_lower_bound = 1
+ # Read end boundary
+ partition_upper_bound = 500
+ partition_num = 10
+ properties {
+ useSSL=false
+ }
+ }
+}
+```
+
+### 多表读取：
+
+***配置 `table_list` 将启用自动拆分，您可以配置 `split.*` 来调整拆分策略***
+
+```hocon
+env {
+ job.mode = "BATCH"
+ parallelism = 4
+}
+source {
+ Jdbc {
+ url = "jdbc:mysql://localhost/test?serverTimezone=GMT%2b8"
+ driver = "com.mysql.cj.jdbc.Driver"
+ connection_check_timeout_sec = 100
+ user = "root"
+ password = "123456"
+
+ table_list = [
+ {
+ table_path = "testdb.table1"
+ },
+ {
+ table_path = "testdb.table2"
+ # Use query filetr rows & columns
+ query = "select id, name from testdb.table2 where id > 100"
+ }
+ ]
+ #where_condition= "where id > 100"
+ #split.size = 8096
+ #split.even-distribution.factor.upper-bound = 100
+ #split.even-distribution.factor.lower-bound = 0.05
+ #split.sample-sharding.threshold = 1000
+ #split.inverse-sampling.rate = 1000
+ }
+}
+
+sink {
+ Console {}
+}
+```
+
diff --git a/docs/zh/other-engine/spark.md b/docs/zh/other-engine/spark.md
new file mode 100644
index 00000000000..61607923d40
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/other-engine/spark.md
@@ -0,0 +1,107 @@
+# SeaTunnel 通过 Spark 引擎运行
+
+Spark 是一个强大的高性能分布式计算处理引擎。有关它的更多信息，您可以搜索"Apache Spark"
+
+
+### 如何在作业中设置 Spark 配置信息
+
+例：
+我为这个任务设置了一些 spark 配置项
+
+```
+env {
+ spark.app.name = "example"
+ spark.sql.catalogImplementation = "hive"
+ spark.executor.memory= "2g"
+ spark.executor.instances = "2"
+ spark.yarn.priority = "100'
+ hive.exec.dynamic.partition.mode = "nonstrict"
+ spark.dynamicAllocation.enabled="false"
+}
+```
+
+### 命令行示例
+
+#### Spark on Yarn集群
+
+```
+./bin/start-seatunnel-spark-3-connector-v2.sh --master yarn --deploy-mode cluster --config config/example.conf
+```
+
+#### Spark on Yarn集群
+
+```
+./bin/start-seatunnel-spark-3-connector-v2.sh --master yarn --deploy-mode client --config config/example.conf
+```
+
+### 如何设置简单的 Spark 作业
+
+这是通过 Spark 运行的一个简单作业。会将随机生成的数据输出到控制台
+
+```
+env {
+ # common parameter
+ parallelism = 1
+
+ # spark special parameter
+ spark.app.name = "example"
+ spark.sql.catalogImplementation = "hive"
+ spark.executor.memory= "2g"
+ spark.executor.instances = "1"
+ spark.yarn.priority = "100"
+ hive.exec.dynamic.partition.mode = "nonstrict"
+ spark.dynamicAllocation.enabled="false"
+}
+
+source {
+ FakeSource {
+ schema = {
+ fields {
+ c_map = "map>"
+ c_array = "array"
+ c_string = string
+ c_boolean = boolean
+ c_tinyint = tinyint
+ c_smallint = smallint
+ c_int = int
+ c_bigint = bigint
+ c_float = float
+ c_double = double
+ c_decimal = "decimal(30, 8)"
+ c_null = "null"
+ c_bytes = bytes
+ c_date = date
+ c_timestamp = timestamp
+ c_row = {
+ c_map = "map>"
+ c_array = "array"
+ c_string = string
+ c_boolean = boolean
+ c_tinyint = tinyint
+ c_smallint = smallint
+ c_int = int
+ c_bigint = bigint
+ c_float = float
+ c_double = double
+ c_decimal = "decimal(30, 8)"
+ c_null = "null"
+ c_bytes = bytes
+ c_date = date
+ c_timestamp = timestamp
+ }
+ }
+ }
+}
+}
+
+transform {
+}
+
+sink{
+ Console{}
+}
+```
+
+### 如何在项目中运行作业
+
+将代码拉取到本地后，进入 seatunnel-examples/seatunnel-spark-connector-v2-example 模块，找到 org.apache.seatunnel.example.spark.v2.SeaTunnelApiExample 来完成作业的运行。
\ No newline at end of file