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@@ -5,9 +5,9 @@ category: tispark
 
 # TiSpark 用户指南
 
-TiSpark 是 PingCAP 为解决用户复杂 OLAP 需求而推出的产品。借助 Spark 平台，同时融合 TiKV 分布式集群的优势，和 TiDB 一起为用户一站式解决 HTAP （Hybrid Transactional/Analytical Processing）需求。 TiSpark 依赖于 TiKV 集群和 Placement Driver(PD)。当然，TiSpark 也需要您搭建一个 Spark 集群。
+TiSpark 是 PingCAP 为解决用户复杂 OLAP 需求而推出的产品。它借助 Spark 平台，同时融合 TiKV 分布式集群的优势，和 TiDB 一起为用户一站式解决 HTAP (Hybrid Transactional/Analytical Processing) 的需求。TiSpark 依赖于 TiKV 集群和 Placement Driver (PD)，也需要你搭建一个 Spark 集群。
 
-本文简单介绍如何部署和使用 TiSpark。本文假设你对 Spark 有基本认知。你可以参阅 [Apache Spark 官网](https://spark.apache.org/docs/latest/index.html) 了解 Spark 相关信息。
+本文简单介绍如何部署和使用 TiSpark。本文假设你对 Spark 有基本认知。你可以参阅 [Apache Spark 官网](https://spark.apache.org/docs/latest/index.html) 了解 Spark 的相关信息。
 
 ## 概述
 
@@ -18,11 +18,11 @@ TiSpark 是将 Spark SQL 直接运行在分布式存储引擎 TiKV 上的 OLAP 
 + TiSpark 深度整合了 Spark Catalyst 引擎, 可以对计算提供精确的控制，使 Spark 能够高效的读取 TiKV 中的数据，提供索引支持以实现高速的点查。
 + 通过多种计算下推减少 Spark SQL 需要处理的数据大小，以加速查询；利用 TiDB 的内建的统计信息选择更优的查询计划。
 + 从数据集群的角度看，TiSpark + TiDB 可以让用户无需进行脆弱和难以维护的 ETL，直接在同一个平台进行事务和分析两种工作，简化了系统架构和运维。
-+ 除此之外，用户借助 TiSpark 项目可以在 TiDB 上使用 Spark 生态圈提供的多种工具进行数据处理。例如使用 TiSpark 进行数据分析和 ETL；使用 TiKV 作为机器学习的数据源；借助调度系统产生定时报表等等。
++ 除此之外，用户借助 TiSpark 项目可以在 TiDB 上使用 Spark 生态圈提供的多种工具进行数据处理。例如，使用 TiSpark 进行数据分析和 ETL；使用 TiKV 作为机器学习的数据源；借助调度系统产生定时报表等等。
 
 ## 环境准备
 
-现有 TiSpark 版本支持 Spark 2.1。对于 Spark 2.0 及 Spark 2.2 还没有经过良好的测试验证，对于更低版本暂时无法支持。
+现有 TiSpark 版本支持 Spark 2.1。对于 Spark 2.0 及 Spark 2.2 尚未经过良好的测试验证，对于更低版本暂时不支持。
 
 TiSpark 需要 JDK 1.8+ 以及 Scala 2.11（Spark2.0+ 默认 Scala 版本）。
 
@@ -30,11 +30,11 @@ TiSpark 可以在 YARN，Mesos，Standalone 等任意 Spark 模式下运行。
 
 ## 推荐配置
 
-### 部署 TiKV 和 TiSpark 集群
+本部分描述了 TiKV 与 TiSpark 集群分开部署、Spark 与 TiSpark 集群独立部署，以及TiSpark 与 TiKV 集群混合部署的建议配置。
 
-#### TiKV 集群部署配置
+### TiKV 与 TiSpark 集群分开部署的配置
 
-对于 TiKV 和 TiSpark 分开部署的场景，可以参考如下建议：
+对于 TiKV 与 TiSpark 分开部署的场景，可以参考如下建议配置：
 
 +   硬件配置建议
 
@@ -62,15 +62,15 @@ TiSpark 可以在 YARN，Mesos，Standalone 等任意 Spark 模式下运行。
     scheduler-worker-pool-size = 4
     ```
 
-#### Spark / TiSpark 集群独立部署配置
+### Spark 与 TiSpark 集群独立部署的配置
 
 关于 Spark 的详细硬件推荐配置请参考[官网](https://spark.apache.org/docs/latest/hardware-provisioning.html)，如下是 TiSpark 所需环境的简单描述：
 
-Spark 推荐 32G 内存以上配额。请在配置中预留 25% 的内存给操作系统。
+Spark 推荐 32G 内存以上的配额。请在配置中预留 25% 的内存给操作系统。
 
 Spark 推荐每台计算节点配备 CPU 累计 8 到 16 核以上。你可以初始设定分配所有 CPU 核给 Spark。
 
-Spark 的具体配置方式也请参考[官方说明](https://spark.apache.org/docs/latest/spark-standalone.html)。下面给出的是根据 spark-env.sh 配置的范例：
+Spark 的具体配置方式也请参考[官方说明](https://spark.apache.org/docs/latest/spark-standalone.html)。以下为根据 `spark-env.sh` 配置的范例：
 
 ```
 SPARK_EXECUTOR_MEMORY=32g
@@ -78,9 +78,9 @@ SPARK_WORKER_MEMORY=32g
 SPARK_WORKER_CORES=8
 ```
 
-#### TiSpark 与 TiKV 集群混合部署配置
+### TiSpark 与 TiKV 集群混合部署的配置
 
-对于 TiKV、TiSpark 混合部署场景，请在原有 TiKV 预留资源之外累加 Spark 所需部分并分配 25% 的内存作为系统本身占用。
+对于 TiKV 与 TiSpark 混合部署的场景，需在原有 TiKV 预留资源之外累加 Spark 所需部分，并分配 25% 的内存作为系统本身占用。
 
 ## 部署 TiSpark
 
@@ -88,7 +88,7 @@ TiSpark 的 jar 包可以在[这里](http://download.pingcap.org/tispark-0.1.0-S
 
 ### 已有 Spark 集群的部署方式
 
-如果在已有 Spark 集群上运行 TiSpark，您无需重启集群。您可以使用 Spark 的 --jars 参数将 TiSpark 作为依赖引入:
+如果在已有 Spark 集群上运行 TiSpark，无需重启集群。可以使用 Spark 的 `--jars` 参数将 TiSpark 作为依赖引入：
 
 ```
 spark-shell --jars $PATH/tispark-0.1.0.jar
@@ -100,21 +100,19 @@ spark-shell --jars $PATH/tispark-0.1.0.jar
 ${SPARK_INSTALL_PATH}/jars
 ```
 
-这样无论您是使用 Spark-Submit 还是 Spark-Shell 都可以直接使用 TiSpark。
+这样无论是使用 Spark-Submit 还是 Spark-Shell 都可以直接使用 TiSpark。
 
 ### 没有 Spark 集群的部署方式
 
-如果您没有使用中的 Spark 集群，我们推荐 Saprk Standalone 方式部署。我们在这里简单介绍下 Standalone 部署方式。如果遇到问题，可以去官网寻找[帮助](https://spark.apache.org/docs/latest/spark-standalone.html)；也欢迎在我们的 GitHub 上提 [issue](https://github.com/pingcap/tispark/issues/new)。
+如果没有使用中的 Spark 集群，推荐使用 Saprk Standalone 方式部署。这里简单介绍下 Standalone 部署方式。如果遇到问题，可以去官网寻求[帮助](https://spark.apache.org/docs/latest/spark-standalone.html)；也欢迎在我们的 GitHub 上提 [issue](https://github.com/pingcap/tispark/issues/new)。
 
 #### 下载安装包并安装
 
 你可以在[这里](https://spark.apache.org/downloads.html)下载 Apache Spark。
 
-对于 Standalone 模式且无需 Hadoop 支持，请选择 Spark 2.1.x 且带有 Hadoop 依赖的 Pre-build with Apache Hadoop 2.x 任意版本。如您有需要配合使用的 Hadoop 集群，请选择对应的 Hadoop 版本号。您也可以选择从源代码[自行构建](https://spark.apache.org/docs/2.1.0/building-spark.html)以配合官方 Hadoop 2.6 之前的版本。请注意目前 TiSpark 仅支持 Spark 2.1.x 版本。
+对于 Standalone 模式且无需 Hadoop 支持，则选择 Spark 2.1.x 且带有 Hadoop 依赖的 Pre-build with Apache Hadoop 2.x 任意版本。如有需要配合使用的 Hadoop 集群，则选择对应的 Hadoop 版本号。你也可以选择从源代码[自行构建](https://spark.apache.org/docs/2.1.0/building-spark.html)以配合官方 Hadoop 2.6 之前的版本。注意目前 TiSpark 仅支持 Spark 2.1.x 版本。
 
-假设您已经有了 Spark 二进制文件，并且当前 PATH 为 SPARKPATH。
-
-请将 TiSpark jar 包拷贝到 `${SPARKPATH}/jars` 目录下。
+如果你已经有了 Spark 二进制文件，并且当前 PATH 为 SPARKPATH，需将 TiSpark jar 包拷贝到 `${SPARKPATH}/jars` 目录下。
 
 #### 启动 Master
 
@@ -125,21 +123,22 @@ cd $SPARKPATH
 ./sbin/start-master.sh
 ```
 
-在这步完成以后，屏幕上会打印出一个 log 文件。检查 log 文件确认 Spark-Master 是否启动成功。您可以打开 [http://spark-master-hostname:8080](http://whereever-the-ip-is:8080`c) 查看集群信息（如果你没有改动 Spark-Master 默认 Port Numebr）。 在启动 Spark-Slave 的时候，您也可以通过这个面板来确认 Slave 是否已经加入集群。
+在这步完成以后，屏幕上会打印出一个 log 文件。检查 log 文件确认 Spark-Master 是否启动成功。你可以打开 [http://spark-master-hostname:8080](http://whereever-the-ip-is:8080`c) 查看集群信息（如果你没有改动 Spark-Master 默认 Port Numebr）。在启动 Spark-Slave 的时候，也可以通过这个面板来确认 Slave 是否已经加入集群。
 
-#### 启动  Slave
+#### 启动 Slave
 
-类似地，可以用如下命令启动 Spark-Slave节点：
+类似地，可以用如下命令启动 Spark-Slave 节点：
 
     ./sbin/start-slave.sh spark://spark-master-hostname:7077
 
-命令返回以后，您就可以通过刚才的面板查看这个 Slave 是否已经正确的加入了 Spark 集群。 在所有 Slave 节点重复刚才的命令。在确认所有的 Slave 都可以正确连接 Master，这样您就拥有了一个 Standalone 模式的 Spark 集群。
+命令返回以后，即可通过刚才的面板查看这个 Slave 是否已经正确地加入了 Spark 集群。在所有 Slave 节点重复刚才的命令。确认所有的 Slave 都可以正确连接 Master，这样你就拥有了一个 Standalone 模式的 Spark 集群。
 
 ## 一个使用范例
 
-假设您已经按照上述步骤成功启动了 TiSpark 集群， 下面简单介绍如何使用 Spark SQL 来做 OLAP 分析。这里我们用名为 tpch 数据库中的 lineitem 表作为范例。
+假设你已经按照上述步骤成功启动了 TiSpark 集群，下面简单介绍如何使用 Spark SQL 来做 OLAP 分析。这里我们用名为 tpch 数据库中的 lineitem 表作为范例。
+
+假设你的 PD 节点位于 192.168.1.100，端口为 2379，在`$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf`加入：
 
-假设你的 PD 节点位于 192.168.1.100，端口为 2379，在`$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf`加入
 ```
 spark.tispark.pd.addresses 192.168.1.100:2379
 ```
@@ -154,7 +153,7 @@ val ti = new TiContext(spark)
 ti.tidbMapDatabase("tpch")
 ```
 
-之后您可以直接调用 Spark SQL:
+之后你可以直接调用 Spark SQL:
 
 ```scala
 spark.sql("select count(*) from lineitem").show
@@ -174,9 +173,8 @@ spark.sql("select count(*) from lineitem").show
 
 -   Q. 是独立部署还是和现有 Spark／Hadoop 集群共用资源？
 
-    A. 您可以利用现有 Spark 集群无需单独部署，但是如果现有集群繁忙，TiSpark 将无法达到理想速度。
+    A. 可以利用现有 Spark 集群无需单独部署，但是如果现有集群繁忙，TiSpark 将无法达到理想速度。
 
 -   Q. 是否可以和 TiKV 混合部署？
 
     A. 如果 TiDB 以及 TiKV 负载较高且运行关键的线上任务，请考虑单独部署 TiSpark；并且考虑使用不同的网卡保证 OLTP 的网络资源不被侵占而影响线上业务。如果线上业务要求不高或者机器负载不大，可以考虑与 TiKV 混合部署。
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