add update write mode

docs-2.0/20.appendix/6.eco-tool-version.md

@@ -34,63 +34,63 @@ Nebula Graph Studio（简称 Studio）是一款可以通过Web访问的图数据
 
 |Nebula Graph版本|Studio版本|
 |:---|:---|
-| {{ nebula.release }}  | 2.2.1 |
+| {{ nebula.release }}  | {{studio.base220}} |
 
 ## Nebula Exchange
 
 Nebula Exchange（简称Exchange）是一款Apache Spark™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。详情请参见[什么是Nebula Exchange](../nebula-exchange/about-exchange/ex-ug-what-is-exchange.md)。
 
 |Nebula Graph版本|[Exchange](https://github.com/vesoft-inc/nebula-spark-utils/tree/v2.0.0/nebula-exchange)版本（commit id）|
 |:---|:---|
-| {{ nebula.release }} | 2.0.1（TODO:coding）、2.0.0（TODO:coding） |
+| {{ nebula.release }} | {{exchange.release}}（TODO:coding） |
 
 ## Nebula Importer
 
 Nebula Importer（简称Importer）是一款Nebula Graph的CSV文件导入工具。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。详情请参见[什么是Nebula Importer](../nebula-importer/use-importer.md)。
 
 |Nebula Graph版本|[Importer](https://github.com/vesoft-inc/nebula-importer/tree/release-v2.0.0-ga)版本（commit id）|
 |:---|:---|
-| {{ nebula.release }} | 2.0.0（TODO:coding） |
+| {{ nebula.release }} | {{importer.release}}（TODO:coding） |
 
 ## 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。详情请参见[什么是Nebula Spark Connector](../nebula-spark-connector.md)。
 
 |Nebula Graph版本|[Spark Connector](https://github.com/vesoft-inc/nebula-spark-utils/tree/v2.0.0/nebula-spark-connector)版本（commit id）|
 |:---|:---|
-| {{ nebula.release }} | 2.0.1（TODO:coding）、2.0.0（TODO:coding） |
+| {{ nebula.release }} | {{sparkconnector.release}}（TODO:coding） |
 
 ## 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。详情请参见[什么是Nebula Flink Connector](../nebula-flink-connector.md)。
 
 |Nebula Graph版本|[Flink Connector](https://github.com/vesoft-inc/nebula-flink-connector)版本（commit id）|
 |:---|:---|
-| {{ nebula.release }} | 2.0.0（TODO:coding） |
+| {{ nebula.release }} | {{flinkconnector.release}}（TODO:coding） |
 
 ## Nebula Algorithm
 
 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。详情请参见[什么是Nebula Algorithm](../nebula-algorithm.md)。
 
 |Nebula Graph版本|[Algorithm](https://github.com/vesoft-inc/nebula-spark-utils/tree/master/nebula-algorithm)版本（commit id）|
 |:---|:---|
-| {{ nebula.release }} | 2.0.0（TODO:coding） |
+| {{ nebula.release }} | {{algorithm.release}}（TODO:coding） |
 
 ## Nebula Console
 
 Nebula Console是Nebula Graph的原生CLI客户端。如何使用请参见[连接Nebula Graph](../2.quick-start/3.connect-to-nebula-graph.md)。
 
 |Nebula Graph版本|[Console](https://github.com/vesoft-inc/nebula-console/tree/v2.0.0-ga)版本（commit id）|
 |:---|:---|
-| {{ nebula.release }} | 2.0.0（TODO:coding） |
+| {{ nebula.release }} | {{console.release}}（TODO:coding） |
 
 ## Nebula Docker Compose
 
 Docker Compose可以快速部署Nebula Graph集群。如何使用请参见[Docker Compose部署Nebula Graph](../4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/3.deploy-nebula-graph-with-docker-compose.md)。
 
 |Nebula Graph版本|[Docker Compose](https://github.com/vesoft-inc/nebula-docker-compose/tree/v2.0.0)版本（commit id）|
 |:---|:---|
-| {{ nebula.release }} | 2.0.0（TODO:coding） |
+| {{ nebula.release }} | {{dockercompose.release}}（TODO:coding） |
 
 ## API、SDK
 

docs-2.0/nebula-spark-connector.md

@@ -10,7 +10,7 @@ Nebula Spark Connector是一个Spark连接器，提供通过Spark标准形式读
 
   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-utils/blob/v2.0.0/nebula-spark-connector/README_CN.md)。
+更多使用说明请参见[Nebula Spark Connector](https://github.com/vesoft-inc/nebula-spark-utils/blob/{{sparkconnector.branch}}/nebula-spark-connector/README_CN.md)。
 
 ## 适用场景
 
@@ -24,7 +24,9 @@ Nebula Spark Connector适用于以下场景：
 
 - 结合[Nebula Algorithm](nebula-algorithm.md)进行图计算。
 
-## 优势
+## 特性
+
+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。
 
@@ -36,6 +38,8 @@ Nebula Spark Connector适用于以下场景：
 
 - Nebula Spark Connector 2.0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`和`update`两种写入模式。`insert`模式会插入（覆盖）数据，`update`模式仅会更新已存在的数据。
+
 ## 获取Nebula Spark Connector
 
 ### 编译打包
@@ -58,7 +62,7 @@ Nebula Spark Connector适用于以下场景：
   $ mvn clean package -Dmaven.test.skip=true -Dgpg.skip -Dmaven.javadoc.skip=true
   ```
 
-编译完成后，在目录`nebula-spark-connector/target`下生成类似文件`nebula-spark-connector-2.0.0-SHANPSHOT.jar`。
+编译完成后，在目录`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
 
@@ -132,7 +136,7 @@ val edge = spark.read.nebula(config, nebulaReadEdgeConfig).loadEdgesToDF()
   |`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）。  |
+  |`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
 
@@ -176,6 +180,26 @@ val nebulaWriteEdgeConfig: WriteNebulaEdgeConfig = WriteNebulaEdgeConfig
 df.write.nebula(config, nebulaWriteEdgeConfig).writeEdges()
 ```
 
+默认写入模式为`insert`，可以通过`withWriteMode`配置修改为`update`：
+
+```scala
+val config = NebulaConnectionConfig
+  .builder()
+  .withMetaAddress("127.0.0.1:9559")
+  .withGraphAddress("127.0.0.1:9669")
+  .build()
+val nebulaWriteVertexConfig = WriteNebulaVertexConfig
+  .builder()
+  .withSpace("test")
+  .withTag("person")
+  .withVidField("id")
+  .withVidAsProp(true)
+  .withBatch(1000)
+  .withWriteMode(WriteMode.UPDATE)
+  .build()
+df.write.nebula(config, nebulaWriteVertexConfig).writeVertices()
+```
+
 - `NebulaConnectionConfig`是连接Nebula Graph的配置，说明如下。
 
   |参数|是否必须|说明|
@@ -196,6 +220,7 @@ df.write.nebula(config, nebulaWriteEdgeConfig).writeEdges()
   |`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`。|
 
 - `WriteNebulaEdgeConfig`是写入边的配置，说明如下。
 
@@ -214,3 +239,4 @@ df.write.nebula(config, nebulaWriteEdgeConfig).writeEdges()
   |`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`。|

mkdocs.yml

@@ -46,7 +46,7 @@ extra:
       link: 'https://github.com/vesoft-inc/nebula-docs-cn'
   studio:
     base111b: 1.1.1-beta
-    base220: 2.2.0
+    base220: 2.2.1
   explorer:
     base100: 1.0.0
   exchange:
@@ -58,14 +58,17 @@ extra:
     release: master
   sparkconnector:
     release: master
+    branch: master
   flinkconnector:
     release: master
   dockercompose:
     release: master
   common:
     release: master
   dashboard:
-    release: nebula-graph-dashboard-beta
+    release: master
+  console:
+    release: master
   cpp:
     release: 2.5.0
   java: