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--- a/docs/README.md
+++ b/docs/README.md
@@ -17,55 +17,286 @@ specific language governing permissions and limitations
 under the License.
 -->
 
+<p align="center">
+  <a href="https://www.fireframework.cn/">
+    <img src="./img/fire-framework-logo.jpeg" width="600" height="600">
+  </a>
+  <p align="center">
+    <a href='https://gitee.com/fire-framework/fire/stargazers'><img src='https://gitee.com/fire-framework/fire/badge/star.svg?theme=gray' alt='star'></img></a>
+    <a href='https://gitee.com/fire-framework/fire/members'><img src='https://gitee.com/fire-framework/fire/badge/fork.svg?theme=gray' alt='fork'></img></a>
+  </p>
+</p>
 
 
-## 一、开发手册
+# Fire框架
 
-### 1.1 开发与发布
+　　Fire框架是由**中通大数据**自主研发并开源的、专门用于进行**Spark**和**Flink**任务开发的大数据框架。该框架屏蔽技术细节，提供大量简易API帮助开发者更快的构建实时计算任务。同时Fire框架也内置了平台化的功能，用于与实时平台集成。基于Fire框架的任务在中通每天处理的数据量高达**几千亿以上**，覆盖了**Spark计算**（离线&实时）、**Flink计算**等众多计算场景。
 
-#### [1.1.1 框架集成](dev/integration.md)
+---
 
-#### [1.1.2 参数配置](dev/config.md)
+## 摘要
 
-#### [1.1.3 集群环境](dev/engine-env.md)
+!> 开发手册请看侧边栏提供的详情哦!
 
-#### [1.1.4 任务发布](dev/deploy-script.md)
+* [一、就这么简单！](#一就这么简单)
+  * [1\.1 Flink开发示例](#11-flink开发示例)
+  * [1\.2 Spark开发示例](#12-spark开发示例)
+* [<em><a href="\./index\.md">二、开发文档</a></em>](#二开发文档)
+* [三、亮点多多！](#三亮点多多)
+  * [3\.1 兼容主流版本](#31-兼容主流版本)
+  * [3\.2 简单好用](#32-简单好用)
+  * [3\.3 灵活的配置方式](#33-灵活的配置方式)
+  * [3\.4 多集群支持](#34-多集群支持)
+  * [3\.5 常用connector支持](#35-常用connector支持)
+  * [3\.6 <a href="highlight/checkpoint\.md">checkpoint热修改</a>](#36-checkpoint热修改)
+  * [3\.7 <a href="highlight/spark\-duration\.md">streaming热重启</a>](#37-streaming热重启)
+  * [3\.8 配置热更新](#38-配置热更新)
+  * [3\.9 在线性能诊断](#39-在线性能诊断)
+  * [3\.10 sql在线调试](#310-sql在线调试)
+  * [3\.11 实时血缘](#311-实时血缘)
+  * [3\.12 定时调度](#312-定时调度)
+  * [3\.13 平台无缝集成](#313-平台无缝集成)
+  * [3\.14 fire\-shell](#314-fire-shell)
+* [<em><a href="feature\.md">四、升级日志</a></em>](#四升级日志)
+* [五、期待你的加入](#五期待你的加入)
 
-### 	1.3 数据源
+---
 
-#### 		[1.3.1 Kafka Connector](connector/kafka.md)
+## 一、就这么简单！
 
-#### 		[1.3.2 RocketMQ Connector](connector/rocketmq.md)
+### 1.1 Flink开发示例
 
-#### 		[1.3.3 Hive Connector](connector/hive.md)
+```scala
+@Config(
+  """
+    |state.checkpoints.num-retained=30 	# 支持任意Flink调优参数、Fire框架参数、用户自定义参数等
+    |state.checkpoints.dir=hdfs:///user/flink/checkpoint
+    |""")
+@Hive("thrift://localhost:9083") // 配置连接到指定的hive
+@Streaming(interval = 100, unaligned = true) // 100s做一次checkpoint，开启非对齐checkpoint
+@Kafka(brokers = "localhost:9092", topics = "fire", groupId = "fire")
+object FlinkDemo extends FlinkStreaming {
 
-#### 		[1.3.4 HBase Connector](connector/hbase.md)
+  @Process
+  def kafkaSource: Unit = {
+    val dstream = this.fire.createKafkaDirectStream() 	// 使用api的方式消费kafka
+    sql("""create table statement ...""")
+    sql("""insert into statement ...""")
+  }
+}
+```
 
-#### 		[1.3.5 JDBC  Connector](connector/jdbc.md)
+### 1.2 Spark开发示例
 
-#### 		[1.3.6 Oracle  Connector](connector/oracle.md)
+```scala
+@Config(
+  """
+    |spark.shuffle.compress=true		# 支持任意Spark调优参数、Fire框架参数、用户自定义参数等
+    |spark.ui.enabled=true
+    |""")
+@Hive("thrift://localhost:9083") // 配置连接到指定的hive
+@Streaming(interval = 100, maxRatePerPartition = 100) // 100s一个Streaming batch，并限制消费速率
+@Kafka(brokers = "localhost:9092", topics = "fire", groupId = "fire")
+object SparkDemo extends SparkStreaming {
 
-#### 		[1.3.7 Clickhouse  Connector](connector/clickhouse.md)
+  @Process
+  def kafkaSource: Unit = {
+    val dstream = this.fire.createKafkaDirectStream() 	// 使用api的方式消费kafka
+    sql("""select * from xxx""").show()
+  }
+}
+```
 
-#### 		[1.3.8 ADB  Connector](connector/adb.md)
+!> 说明：structured streaming、spark core、flink sql、flink批任务均支持，代码结构与上述示例一致。
 
-#### 		[1.3.9 Kudu  Connector](#)
+---
 
-### 	[1.4 累加器](accumulator.md)
+## *[二、开发文档](./index.md)*
 
-### 	[1.5 定时任务](schedule.md)
+!> 开发手册请看侧边栏提供的详情哦!
 
-### 	[1.6 线程池与并发计算](threadpool.md)
+---
 
-### 	[1.7 Spark DataSource增强](datasource.md)
+## 三、亮点多多！
 
-## 二、实时平台建设
+### 3.1 兼容主流版本
 
-### 	[2.1 集成方案](platform.md)
+    fire框架适配了不同的spark与flink版本，支持spark2.x及以上所有版本，flink1.10及以上所有版本，支持基于scala2.11或scala2.12进行编译。
 
-### 	[2.2 内置接口](restful.md)
+```bash
+# 可根据实际需要选择不同的引擎版本进行fire框架的构建
+mvn clean install -DskipTests -Pspark-3.0 -Pflink-1.14 -Pscala-2.12
+```
 
-## 三、配置与调优
+| Apache Spark | Apache Flink |
+| ------------ | ------------ |
+| 2.3.x        | 1.12.x       |
+| 2.4.x        | 1.13.x       |
+| 3.0.x        | 1.14.x       |
+| 3.1.x        | 1.15.x       |
+| 3.2.x        | 1.16.x       |
+| 3.3.x        |              |
 
-### 	[3.1 Fire configuration](properties.md)
+### **3.2 简单好用**
 
+　　Fire框架高度封装，屏蔽大量技术细节，许多connector仅需一行代码即可完成主要功能。同时Fire框架统一了spark与flink两大引擎常用的api，使用统一的代码风格即可实现spark与flink的代码开发。
+
+- **HBase API**
+
+```scala
+// 读取HBase中指定rowkey数据并将结果集封装为DataFrame返回
+val studentDF: DataFrame = this.fire.hbaseGetDF(hTableName, classOf[Student], getRDD)
+// 将指定数据集分布式插入到指定HBase表中
+this.fire.hbasePutDF(hTableName, studentDF, classOf[Student])
+```
+
+- **JDBC API**
+
+1. **通过注解配置数据源：**
+
+```java
+@Jdbc(url = "jdbc:mysql://mysql-server:3306/fire", username = "root", password = "root")
+```
+
+2. **Spark示例：**
+
+```scala
+// 将DataFrame中指定几列插入到关系型数据库中，每100条一插入
+df.jdbcBatchUpdate(insertSql, Seq("name", "age", "createTime", "length", "sex"), batch = 100)
+// 将查询结果通过反射映射到DataFrame中
+val df: DataFrame = this.fire.jdbcQueryDF(querySql, Seq(1, 2, 3), classOf[Student])
+
+```
+
+3. **Flink示例：**
+
+```scala
+val dstream = this.fire.createKafkaDirectStream().map(t => JSONUtils.parseObject[Student](t))
+val sql =
+s"""
+|insert into spark_test(name, age, createTime) values(?, ?, ?)
+|ON DUPLICATE KEY UPDATE age=18
+|""".stripMargin
+// sinkJdbc只需指定sql语句即可，fire会自动推断sql中占位符与JavaBean中成员变量的对应关系
+dstream.sinkJdbc(sql)
+dstream.sinkJdbcExactlyOnce(sql, keyNum = 2)
+```
+
+### **3.3 灵活的配置方式**
+
+　　支持基于接口、apollo、配置文件以及注解等多种方式配置，支持将spark&flink等**引擎参数**、**fire框架参数**以及**用户自定义参数**混合配置，支持运行时动态修改配置。几种常用配置方式如下（[配置手册](./docs/config.md)）：
+
+1. **基于配置文件：** 创建类名同名的properties文件进行参数配置
+2. **基于接口配置：** fire框架提供了配置接口调用，通过接口获取所需的配置，可用于平台化的配置管理
+3. **基于注解配置：** 通过注解的方式实现集群环境、connector、调优参数的配置，常用注解如下：
+
+```scala
+@Config(
+  """
+    |# 支持Flink调优参数、Fire框架参数、用户自定义参数等
+    |state.checkpoints.num-retained=30
+    |state.checkpoints.dir=hdfs:///user/flink/checkpoint
+    |""")
+@Hive("thrift://localhost:9083")
+@Checkpoint(interval = 100, unaligned = true)
+@Kafka(brokers = "localhost:9092", topics = "fire", groupId = "fire")
+@RocketMQ(brokers = "bigdata_test", topics = "fire", groupId = "fire", tag = "*", startingOffset = "latest")
+@Jdbc(url = "jdbc:mysql://mysql-server:3306/fire", username = "root", password = "..root726")
+@HBase("localhost:2181")
+```
+
+**配置获取：**
+
+　　Fire框架封装了统一的配置获取api，基于该api，无论是spark还是flink，无论是在Driver | JobManager端还是在Executor | TaskManager端，都可以一行代码获取所需配置。这套配置获取api，无需再在flink的map等算子中复写open方法了，用起来十分方便。
+
+```scala
+this.conf.getString("my.conf")
+this.conf.getInt("state.checkpoints.num-retained")
+...
+```
+
+### **3.4 多集群支持**
+
+　　Fire框架的配置支持N多集群，比如同一个任务中可以同时配置多个HBase、Kafka数据源，使用不同的数值后缀即可区分（**keyNum**）：
+
+```scala
+// 假设基于注解配置HBase多集群如下：
+@HBase("localhost:2181")
+@HBase2(cluster = "192.168.0.1:2181", storageLevel = "DISK_ONLY")
+
+// 代码中使用对应的数值后缀进行区分
+this.fire.hbasePutDF(hTableName, studentDF, classOf[Student])	// 默认keyNum=1,表示使用@HBase注解配置的集群信息
+this.fire.hbasePutDF(hTableName2, studentDF, classOf[Student], keyNum=2)	// keyNum=2，表示使用@HBase2注解配置的集群信息
+```
+
+### **3.5 常用connector支持**
+
+　　支持kafka、rocketmq、redis、HBase、Jdbc、clickhouse、Hive、hudi、tidb、adb等常见的connector。
+
+### **3.6 [checkpoint热修改](highlight/checkpoint.md)**
+
+　　支持运行时动态调整checkpoint周期、超时时间、并行checkpoint等参数，避免任务重启时由于反压带来的checkpoint压力。
+
+### **3.7 [streaming热重启](highlight/spark-duration.md)**
+
+　　该功能是主要用于Spark Streaming任务，通过热重启技术，可以在不重启Spark Streaming的前提下，实现批次时间的热修改。比如在web端将某个任务的批次时间调整为10s，会立即生效。
+
+### **3.8 配置热更新**
+
+　　用户仅需在web页面中更新指定的配置信息，就可以让实时任务接收到最新的配置并且立即生效。最典型的应用场景是进行Spark任务的某个算子partition数调整，比如当任务处理的数据量较大时，可以通过该功能将repartition的具体分区数调大，会立即生效。
+
+### **3.9 在线性能诊断**
+
+　　深度集成Arthas，可对运行中的任务动态进行性能诊断。fire为arthas诊断提供rest接口，可通过接口调用的方式选择为driver、jobmanager或executor、taskmanager动态开启与关闭arthas诊断线程，然后向统一的arthas tunnel服务注册，即可在网页端输入arthas命令进行性能诊断。
+
+![arthas-shell](img/arthas-shell.png)
+
+### **3.10 sql在线调试**
+
+　　Fire框架对外暴露了restful接口，平台等系统可通过接口调用的方式将待执行的sql语句动态传递给fire，由fire将sql提交到对应的引擎，并将sql执行结果通过接口调用的方式返回，实现实时任务sql开发的在线调试，避免重复修改代码发布执行带来的时间成本。
+
+### **3.11 实时血缘**
+
+　　Fire框架支持运行时统计分析每个任务所使用到的数据源信息、库表信息、操作类型等，并将这些血缘信息通过接口的方式对外暴露。实时平台等web系统通过接口调用的方式即可获取到实时血缘信息。
+
+### **3.12 定时调度**
+
+　　Fire框架内部封装了quartz框架，实现通过Scheduled注解即可完成定时任务的注册。
+
+```scala
+  /**
+   * 声明了@Scheduled注解的方法是定时任务方法，会周期性执行
+   *
+   * @scope 默认同时在driver端和executor端执行，如果指定了driver，则只在driver端定时执行
+   * @initialDelay 延迟多长时间开始执行第一次定时任务
+   */
+  @Scheduled(cron = "0/5 * * * * ?", scope = "driver", initialDelay = 60000)
+  def loadTable: Unit = {
+    this.logger.info("更新维表动作")
+  }
+```
+
+### **3.13 平台无缝集成**
+
+　　Fire框架内置restful服务，并将许多功能通过接口的方式对外暴露，实时平台可以通过fire框架暴露的接口实现与每个实时任务的信息连接。
+
+### **3.14 fire-shell**
+
+　　Fire框架整合spark shell与flink shell，支持通过REPL方式去动态调试spark和flink任务，并且支持fire框架的所有API。fire框架将shell能力通过接口方式暴露给实时平台，如此一来就可以通过web页面去调试spark和flink任务了。
+
+---
+
+## *[四、升级日志](feature.md)*
+
+---
+
+## 五、期待你的加入
+
+!> 社区技术交流：[*35373471(钉钉)*](https://qr.dingtalk.com/action/joingroup?code=v1,k1,yNUn3bjLGYXPHvzVapvFjI7H5LQReBVrksiECWH+WAI=&_dt_no_comment=1&origin=11)
+
+!> 入群请备注：<font color='red'>公司名称-岗位-昵称</font>，否则不予理会
+
+<center class="half">
+    <img src="img/dingding.jpeg" width="300"/>
+    <img src="img/weixin.png" width="300" height="400"/>
+</center>
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--- /dev/null
+++ b/docs/_sidebar.md
@@ -0,0 +1,53 @@
+<!--
+Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
+or more contributor license agreements.  See the NOTICE file
+distributed with this work for additional information
+regarding copyright ownership.  The ASF licenses this file
+to you under the Apache License, Version 2.0 (the
+"License"); you may not use this file except in compliance
+with the License.  You may obtain a copy of the License at
+
+  http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+
+Unless required by applicable law or agreed to in writing,
+software distributed under the License is distributed on an
+"AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY
+KIND, either express or implied.  See the License for the
+specific language governing permissions and limitations
+under the License.
+-->
+
+- 一、开发手册
+
+    - 1.1 开发与发布
+
+        - [1.1.1 框架集成](dev/integration.md)
+        - [1.1.2 参数配置](dev/config.md)
+        - [1.1.3 集群环境](dev/engine-env.md)
+        - [1.1.4 任务发布](dev/deploy-script.md)
+
+    - 1.3 数据源
+
+        - [1.3.1 Kafka Connector](connector/kafka.md)
+        - [1.3.2 RocketMQ Connector](connector/rocketmq.md)
+        - [1.3.3 Hive Connector](connector/hive.md)
+        - [1.3.4 HBase Connector](connector/hbase.md)
+        - [1.3.5 JDBC  Connector](connector/jdbc.md)
+        - [1.3.6 Oracle  Connector](connector/oracle.md)
+        - [1.3.7 Clickhouse  Connector](connector/clickhouse.md)
+        - [1.3.8 ADB  Connector](connector/adb.md)
+        - [1.3.9 Kudu  Connector](#)
+
+    - [1.4 累加器](accumulator.md)
+    - [1.5 定时任务](schedule.md)
+    - [1.6 线程池与并发计算](threadpool.md)
+    - [1.7 Spark DataSource增强](datasource.md)
+
+- 二、实时平台建设
+
+    - [2.1 集成方案](platform.md)
+    - [2.2 内置接口](restful.md)
+
+- 三、配置与调优
+
+    - [3.1 Fire configuration](properties.md)
diff --git a/docs/img/fire-framework-logo.jpeg b/docs/img/fire-framework-logo.jpeg
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Binary files /dev/null and b/docs/img/fire-framework-logo.jpeg differ
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@@ -2,21 +2,26 @@
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+  <title>Fire Framework: Simplify your operations</title>
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