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Co-authored-by: github-actions[bot] <41898282+github-actions[bot]@users.noreply.github.com>

Author: github-actions[bot]

docs/cn/guides/40-load-data/00-stage/00-what-is-stage.md

@@ -1,22 +1,22 @@
 ---
-title: "使用 AWS IAM Role 创建外部 Stage"
+title: "使用 AWS IAM 角色创建外部 Stage"
 ---
 
-# 为什么选择 IAM Role
+# 为什么选择 IAM 角色
 
-通过 AWS IAM Role，您可以在 Databend Cloud 中访问自己的 AWS S3 存储桶。这使您能够安全地访问数据并执行数据分析，而无需管理 AWS 凭证。
+通过 AWS IAM 角色，您可以在 Databend Cloud 中访问自己的 AWS S3 存储桶。这种方式无需管理 AWS 凭证即可安全访问数据并进行数据分析。
 
-# 如何使用 IAM Role
+# 如何使用 IAM 角色
 
-1. 提交支持工单以获取 Databend Cloud 组织的 IAM 角色 ARN：
+1. 提交工单获取您 Databend Cloud 组织的 IAM 角色 ARN：
 
    例如：`arn:aws:iam::123456789012:role/xxxxxxx/tnabcdefg/xxxxxxx-tnabcdefg`
 
-2. 前往 AWS 控制台：
+2. 访问 AWS 控制台：
 
    https://us-east-2.console.aws.amazon.com/iam/home?region=us-east-2#/policies
 
-   点击 `Create policy` (创建策略)，选择 `Custom trust policy` (自定义信任策略)，然后输入 S3 存储桶访问的策略文档：
+   点击 `Create policy`，选择 `Custom trust policy`，并输入 S3 存储桶访问策略文档：
 
    ```json
    {
@@ -36,15 +36,15 @@ title: "使用 AWS IAM Role 创建外部 Stage"
    }
    ```
 
-   点击 `Next` (下一步)，输入策略名称：`databend-test`，然后点击 `Create policy` (创建策略)。
+   点击 `Next`，输入策略名称 `databend-test`，然后点击 `Create policy`
 
-3. 前往 AWS 控制台：
+3. 访问 AWS 控制台：
 
    https://us-east-2.console.aws.amazon.com/iam/home?region=us-east-2#/roles
 
-   点击 `Create role` (创建角色)，在 `Trusted entity type` (信任实体类型) 中选择 `Custom trust policy` (自定义信任策略)：
+   点击 `Create role`，在 `Trusted entity type` 中选择 `Custom trust policy`：
 
-   ![Create Role](/img/cloud/iam/create-role.png)
+   ![创建角色](/img/cloud/iam/create-role.png)
 
    输入信任策略文档：
 
@@ -63,13 +63,13 @@ title: "使用 AWS IAM Role 创建外部 Stage"
    }
    ```
 
-   点击 `Next` (下一步)，选择之前创建的策略：`databend-test`。
+   点击 `Next`，选择之前创建的策略 `databend-test`
 
-   点击 `Next` (下一步)，输入角色名称：`databend-test`。
+   点击 `Next`，输入角色名称 `databend-test`
 
-   点击 `View Role` (查看角色)，并记录角色 ARN：`arn:aws:iam::987654321987:role/databend-test`。
+   点击 `View Role`，记录角色 ARN：`arn:aws:iam::987654321987:role/databend-test`
 
-4. 在 Databend Cloud 工作表或 `BendSQL` 中运行以下 SQL 语句：
+4. 在 Databend Cloud 工作区或 `BendSQL` 中执行以下 SQL 语句：
 
    ```sql
    CREATE CONNECTION databend_test STORAGE_TYPE = 's3' ROLE_ARN = 'arn:aws:iam::987654321987:role/databend-test';
@@ -80,5 +80,5 @@ title: "使用 AWS IAM Role 创建外部 Stage"
    ```
 
 :::info
-恭喜！您现在可以使用 IAM Role 在 Databend Cloud 中访问自己的 AWS S3 存储桶了。
+恭喜！您现在可以通过 IAM 角色在 Databend Cloud 中访问自己的 AWS S3 存储桶了。
 :::

docs/cn/guides/40-load-data/00-stage/02-stage-files.md

@@ -1,9 +1,10 @@
 ---
-title: 使用 Stage
+title: 使用 Stage 工作
 ---
 
 import IndexOverviewList from '@site/src/components/IndexOverviewList';
 
-Stage 在 Databend 中至关重要，它为数据存储和处理提供了一个中间位置，以便在数据被进一步利用或加载到 Databend 之前进行操作。以下主题将帮助您了解 Databend 中 Stage 的基本概念以及将数据上传到 Stage 的过程：
+
+在 Databend 中，Stage 至关重要，它为数据在被进一步使用或加载到 Databend 之前提供了存储和处理的中间位置。以下主题将帮助您理解 Databend 中 Stage 的基本概念以及将数据上传到 Stage 的过程：
 
 <IndexOverviewList />

docs/cn/guides/40-load-data/00-stage/06-aws-iam-role.md

@@ -3,24 +3,24 @@ title: 从 Stage 加载数据
 sidebar_label: Stage
 ---
 
-Databend 允许您轻松地从上传到用户 Stage 或内部/外部 Stage 的文件中导入数据。为此，您可以首先使用 [BendSQL](../../30-sql-clients/00-bendsql/index.md) 将文件上传到 Stage，然后使用 [COPY INTO](/sql/sql-commands/dml/dml-copy-into-table) 命令从 Stage 文件中加载数据。请注意，文件必须是 Databend 支持的格式，否则无法导入数据。有关 Databend 支持的文件格式的更多信息，请参阅 [输入和输出文件格式](/sql/sql-reference/file-format-options)。
+Databend 允许您轻松导入从用户 Stage 或内部/外部 Stage 上传的文件数据。为此，您可以先使用 [BendSQL](../../30-sql-clients/00-bendsql/index.md) 将文件上传至 Stage，然后使用 [COPY INTO](/sql/sql-commands/dml/dml-copy-into-table) 命令从暂存文件加载数据。请注意，文件格式必须是 Databend 支持的格式，否则无法导入数据。有关 Databend 支持的文件格式的更多信息，请参阅 [输入输出文件格式](/sql/sql-reference/file-format-options)。
 
 ![image](/img/load/load-data-from-stage.jpeg)
 
-以下教程提供了详细的分步指南，可帮助您有效地完成从 Stage 文件加载数据的过程。
+以下教程提供了详细的分步指南，帮助您高效完成从 Stage 文件加载数据的过程。
 
 ## 开始之前
 
-在开始之前，请确保您已完成以下任务：
+在开始之前，请确保已完成以下任务：
 
-- 下载并将示例文件 [books.parquet](https://datafuse-1253727613.cos.ap-hongkong.myqcloud.com/data/books.parquet) 保存到本地文件夹。该文件包含两条记录：
+- 下载示例文件 [books.parquet](https://datafuse-1253727613.cos.ap-hongkong.myqcloud.com/data/books.parquet) 并保存到本地文件夹。该文件包含两条记录：
 
 ```text
 Transaction Processing,Jim Gray,1992
 Readings in Database Systems,Michael Stonebraker,2004
 ```
 
-- 使用以下 SQL 语句在 Databend 中创建表：
+- 在 Databend 中使用以下 SQL 语句创建表：
 
 ```sql
 USE default;
@@ -32,11 +32,9 @@ CREATE TABLE books
 );
 ```
 
-## 教程 1：从用户 Stage 加载数据
+## 教程 1：从用户 Stage 加载
 
-按照本教程将示例文件上传到用户 Stage 并将数据从 Stage 文件加载到 Databend 中。
-
-### 步骤 1：上传示例文件
+本教程将指导您将示例文件上传至用户 Stage，并从暂存文件加载数据到 Datab###### 步骤 1：上传示例文件
 
 1. 使用 [BendSQL](../../30-sql-clients/00-bendsql/index.md) 上传示例文件：
 
@@ -51,7 +49,7 @@ root@localhost:8000/default> PUT fs:///Users/eric/Documents/books.parquet @~
 └───────────────────────────────────────────────┘
 ```
 
-2. 验证 Stage 文件：
+2. 验证暂存文件：
 
 ```sql
 LIST @~;
@@ -61,9 +59,9 @@ name         |size|md5                               |last_modified
 books.parquet| 998|"88432bf90aadb79073682988b39d461c"|2023-06-27 16:03:51.000 +0000|       |
 ```
 
-### 步骤 2：将数据复制到表中
+### 步骤 2：将数据复制到表
 
-1. 使用 [COPY INTO](/sql/sql-commands/dml/dml-copy-into-table) 命令将数据加载到目标表中：
+1. 使用 [COPY INTO](/sql/sql-commands/dml/dml-copy-into-table) 命令将数据加载到目标表：
 
 ```sql
 COPY INTO books FROM @~ files=('books.parquet') FILE_FORMAT = (TYPE = PARQUET);
@@ -81,9 +79,9 @@ Transaction Processing      |Jim Gray           |1992|
 Readings in Database Systems|Michael Stonebraker|2004|
 ```
 
-## 教程 2：从内部 Stage 加载数据
+## 教程 2：从内部 Stage 加载
 
-按照本教程将示例文件上传到内部 Stage 并将数据从 Stage 文件加载到 Databend 中。
+本教程将指导您将示例文件上传至内部 Stage，并从暂存文件加载数据到 Databend。
 
 ### 步骤 1：创建内部 Stage
 
@@ -119,7 +117,7 @@ root@localhost:8000/default> PUT fs:///Users/eric/Documents/books.parquet @my_in
 └───────────────────────────────────────────────┘
 ```
 
-2. 验证 Stage 文件：
+2. 验证暂存文件：
 
 ```sql
 LIST @my_internal_stage;
@@ -129,9 +127,9 @@ name                               |size  |md5                               |la
 books.parquet                      |   998|"88432bf90aadb79073682988b39d461c"|2023-06-28 02:32:15.000 +0000|       |
 ```
 
-### 步骤 3：将数据复制到表中
+### 步骤 3：将数据复制到表
 
-1. 使用 [COPY INTO](/sql/sql-commands/dml/dml-copy-into-table) 命令将数据加载到目标表中：
+1. 使用 [COPY INTO](/sql/sql-commands/dml/dml-copy-into-table) 命令将数据加载到目标表：
 
 ```sql
 COPY INTO books 
@@ -153,9 +151,9 @@ Transaction Processing      |Jim Gray           |1992|
 Readings in Database Systems|Michael Stonebraker|2004|
 ```
 
-## 教程 3：从外部 Stage 加载数据
+## 教程 3：从外部 Stage 加载
 
-按照本教程将示例文件上传到外部 Stage 并将数据从 Stage 文件加载到 Databend 中。
+本教程将指导您将示例文件上传至外部 Stage，并从暂存文件加载数据到 Databend。
 
 ### 步骤 1：创建外部 Stage
 
@@ -196,7 +194,7 @@ root@localhost:8000/default> PUT fs:///Users/eric/Documents/books.parquet @my_ex
 └───────────────────────────────────────────────┘
 ```
 
-2. 验证 Stage 文件：
+2. 验证暂存文件：
 
 ```sql
 LIST @my_external_stage;
@@ -206,9 +204,9 @@ name         |size|md5                               |last_modified
 books.parquet| 998|"88432bf90aadb79073682988b39d461c"|2023-06-28 04:13:15.178 +0000|       |
 ```
 
-### 步骤 3：将数据复制到表中
+### 步骤 3：将数据复制到表
 
-1. 使用 [COPY INTO](/sql/sql-commands/dml/dml-copy-into-table) 命令将数据加载到目标表中：
+1. 使用 [COPY INTO](/sql/sql-commands/dml/dml-copy-into-table) 命令将数据加载到目标表：
 
 ```sql
 COPY INTO books

docs/cn/guides/40-load-data/00-stage/index.md

@@ -1,39 +1,39 @@
 ---
-title: 从 Bucket 加载数据
-sidebar_label: Bucket
+title: 从存储桶加载数据
+sidebar_label: 存储桶
 ---
 
-当数据文件存储在对象存储 Bucket 中时 ( 例如 Amazon S3 )，可以直接使用 [COPY INTO](/sql/sql-commands/dml/dml-copy-into-table) 命令将它们加载到 Databend 中。请注意，文件必须是 Databend 支持的格式，否则无法导入数据。有关 Databend 支持的文件格式的更多信息，请参阅 [输入和输出文件格式](/sql/sql-reference/file-format-options)。
+当数据文件存储在对象存储桶（如 Amazon S3）中时，可以使用 [COPY INTO](/sql/sql-commands/dml/dml-copy-into-table) 命令直接将它们加载到 Databend 中。请注意，文件必须是 Databend 支持的格式，否则无法导入数据。有关 Databend 支持的文件格式的更多信息，请参阅 [输入输出文件格式](/sql/sql-reference/file-format-options)。
 
 ![image](/img/load/load-data-from-s3.jpeg)
 
-本教程以 Amazon S3 Bucket 为例，提供了详细的分步指南，帮助您有效地完成从 Bucket 中存储的文件加载数据的过程。
+本教程以 Amazon S3 存储桶为例，提供详细的分步指南，帮助您高效完成从存储桶中的文件加载数据的过程。
 
-## 教程：从 Amazon S3 Bucket 加载数据
+## 教程：从 Amazon S3 存储桶加载数据
 
-### 开始之前
+### 准备工作
 
-在开始之前，请确保您已完成以下任务：
+在开始之前，请确保已完成以下任务：
 
-1. 下载示例文件 [books.parquet](https://datafuse-1253727613.cos.ap-hongkong.myqcloud.com/data/books.parquet) 并将其保存到本地文件夹。该文件包含两条记录：
+1. 下载示例文件 [books.parquet](https://datafuse-1253727613.cos.ap-hongkong.myqcloud.com/data/books.parquet) 并保存到本地文件夹。该文件包含两条记录：
 
 ```text title='books.parquet'
 Transaction Processing,Jim Gray,1992
 Readings in Database Systems,Michael Stonebraker,2004
 ```
 
-2. 在 Amazon S3 中创建一个 Bucket 并将示例文件上传到该 Bucket。有关如何操作，请参阅以下链接：
+2. 在 Amazon S3 中创建存储桶并上传示例文件。具体操作方法请参考以下链接：
 
-- 创建 Bucket：https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/create-bucket-overview.html
+- 创建存储桶：https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/create-bucket-overview.html
 - 上传对象：https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/upload-objects.html
 
-在本教程中，在 **US East (Ohio)** ( ID: us-east-2 ) 区域创建了一个名为 **databend-toronto** 的 Bucket。
+本教程中，我们在 **美国东部（俄亥俄）** 区域（ID: us-east-2）创建了一个名为 **databend-toronto** 的存储桶。
 
 ![Alt text](/img/load/toronto-bucket.png)
 
 ### 步骤 1. 创建目标表
 
-使用以下 SQL 语句在 Databend 中创建表：
+在 Databend 中执行以下 SQL 语句创建表：
 
 ```sql
 USE default;
@@ -45,9 +45,9 @@ CREATE TABLE books
 );
 ```
 
-### 2. 将数据复制到表中
+### 步骤 2. 将数据复制到表中
 
-1. 使用 [COPY INTO](/sql/sql-commands/dml/dml-copy-into-table) 命令将数据加载到目标表中：
+1. 使用 [COPY INTO](/sql/sql-commands/dml/dml-copy-into-table) 命令将数据加载到目标表：
 
 ```sql
 COPY INTO books
@@ -63,7 +63,7 @@ FILE_FORMAT = (
 );
 ```
 
-2. 检查加载的数据：
+2. 检查已加载的数据：
 
 ```sql
 SELECT * FROM books;

docs/cn/guides/40-load-data/01-load/00-stage.md

@@ -1,19 +1,19 @@
 ---
-title: 从本地文件加载
-sidebar_label: Local
+title: 从本地文件加载数据
+sidebar_label: 本地文件
 ---
 
-在将本地数据文件加载到 Databend 之前，将其上传到 Stage 或 Bucket 可能没有必要。相反，您可以使用 [BendSQL](../../30-sql-clients/00-bendsql/index.md) ( Databend 的原生 CLI 工具 ) 直接导入数据。这简化了工作流程，并可以节省存储费用。
+在将本地数据文件加载到 Databend 之前，无需先上传到 stage 或存储桶。您可以直接使用 Databend 原生 CLI 工具 [BendSQL](../../30-sql-clients/00-bendsql/index.md) 导入数据，这简化了工作流程并可能节省存储费用。
 
-请注意，文件必须是 Databend 支持的格式，否则无法导入数据。有关 Databend 支持的文件格式的更多信息，请参阅 [输入和输出文件格式](/sql/sql-reference/file-format-options)。
+请注意，文件必须是 Databend 支持的格式，否则无法导入数据。有关 Databend 支持的文件格式的更多信息，请参阅 [输入输出文件格式](/sql/sql-reference/file-format-options)。
 
 ## 教程 1 - 从本地文件加载
 
 本教程以 CSV 文件为例，演示如何使用 [BendSQL](../../30-sql-clients/00-bendsql/index.md) 从本地源将数据导入 Databend。
 
-### 开始之前
+### 准备工作
 
-下载示例文件 [books.csv](https://datafuse-1253727613.cos.ap-hongkong.myqcloud.com/data/books.csv) 并将其保存到本地文件夹。该文件包含两条记录：
+下载示例文件 [books.csv](https://datafuse-1253727613.cos.ap-hongkong.myqcloud.com/data/books.csv) 并保存到本地文件夹。该文件包含两条记录：
 
 ```text title='books.csv'
 Transaction Processing,Jim Gray,1992
@@ -42,17 +42,17 @@ CREATE TABLE books (
 )
 ```
 
-### 步骤 2. 将数据加载到表中
+### 步骤 2. 加载数据到表
 
-使用以下命令发送加载数据请求：
+使用以下命令发送数据加载请求：
 
 ```shell
 ❯ bendsql --query='INSERT INTO book_db.books VALUES;' --format=csv [email protected]
 ```
 
 :::note
-请确保您可以直接从本地 BendSQL 连接到 Databend 的后端对象存储。
-如果不能，则需要指定 `--set presigned_url_disabled=1` 选项来禁用预签名 URL 功能。
+请确保本地 BendSQL 能直接连接到 Databend 的后端对象存储。
+如果无法连接，则需要指定 `--set presigned_url_disabled=1` 选项来禁用预签名 URL 功能。
 :::
 
 ### 步骤 3. 验证加载的数据
@@ -71,15 +71,15 @@ root@localhost:8000/book_db> SELECT * FROM books;
 
 ## 教程 2 - 加载到指定列
 
-在 [教程 1 - 从 CSV 文件加载](#tutorial-1---load-from-a-csv-file) 中，您创建了一个包含三列的表，这些列与示例数据完全匹配。您还可以将数据加载到表的指定列中，因此只要指定列可以匹配，表就不需要与要加载的数据具有相同的列。本教程将展示如何实现这一点。
+在 [教程 1](#tutorial-1---load-from-a-csv-file) 中，您创建了一个包含三列的表，这些列与示例文件中的数据完全匹配。您也可以将数据加载到表的指定列中，这样只要指定列能匹配，表就不需要具有与要加载数据相同的列。本教程展示如何实现这一点。
 
-### 开始之前
+### 准备工作
 
-在开始本教程之前，请确保您已完成 [教程 1 - 从 CSV 文件加载](#tutorial-1---load-from-a-csv-file)。
+开始本教程前，请确保已完成 [教程 1](#tutorial-1---load-from-a-csv-file)。
 
 ### 步骤 1. 创建表
 
-创建一个表，其中包含一个名为 "comments" 的额外列，与表 "books" 相比：
+创建一个比 "books" 表多一个名为 "comments" 列的表：
 
 ```shell
 root@localhost:8000/book_db> CREATE TABLE bookcomments
@@ -99,17 +99,17 @@ CREATE TABLE bookcomments (
 
 ```
 
-### 步骤 2. 将数据加载到表中
+### 步骤 2. 加载数据到表
 
-使用以下命令发送加载数据请求：
+使用以下命令发送数据加载请求：
 
 ```shell
 ❯ bendsql --query='INSERT INTO book_db.bookcomments(title,author,date) VALUES;' --format=csv [email protected]
 ```
 
-请注意，上面的 `query` 部分指定了要与加载数据匹配的列 ( title、author 和 date )。
+注意上面的 `query` 部分指定了列 (title、author 和 date) 以匹配加载的数据。
 
-### 3. 验证加载的数据
+### 步骤 3. 验证加载的数据
 
 ```shell
 root@localhost:8000/book_db> SELECT * FROM bookcomments;