[Docs] Add Korean localization for documentation

docs/ko/about.md

@@ -0,0 +1,72 @@
+# SeaTunnel 소개
+
+<img src="https://seatunnel.apache.org/image/logo.png" alt="seatunnel logo" width="200px" height="200px" align="right" />
+
+[![Slack](https://img.shields.io/badge/slack-%23seatunnel-4f8eba?logo=slack)](https://s.apache.org/seatunnel-slack)
+[![Twitter Follow](https://img.shields.io/twitter/follow/ASFSeaTunnel.svg?label=Follow&logo=twitter)](https://twitter.com/ASFSeaTunnel)
+
+> ⚠️ 이 문서는 SeaTunnel 공식 문서를 한국어로 번역한 버전입니다. 용어는 기존 문서와 일관되게 사용해 주세요.
+
+SeaTunnel은 사용하기 쉬운 다중 모드 초고성능 분산 데이터 통합 플랫폼으로, 방대한 데이터를 실시간으로 동기화할 수 있습니다.
+하루에도 수백억 건의 데이터를 안정적이고 효율적으로 처리하며, 현재 약 100개의 기업에서 프로덕션 용도로 활용되고 있습니다.
+
+## SeaTunnel이 필요한 이유
+
+SeaTunnel은 데이터 통합과 데이터 동기화에 집중하며, 데이터 통합 분야에서 흔히 겪는 문제를 해결하도록 설계되었습니다.
+
+* **다양한 데이터 소스**: 서로 호환되지 않는 버전을 가진 데이터 소스가 수백 개에 달합니다. 새로운 기술이 등장할수록 더 많은 데이터 소스가 생겨나기 때문에, 이러한 소스를 빠르게 지원하는 도구를 찾기 어렵습니다.
+* **멀티모달 데이터 통합**: 구조화된 데이터뿐 아니라 동영상, 이미지, 바이너리 파일, 구조화·비구조화 텍스트 데이터를 함께 다뤄야 합니다. 하지만 기존 데이터 통합 도구는 주로 구조화 데이터에 초점이 맞춰져 있습니다.
+* **복잡한 동기화 시나리오**: 오프라인 전체 동기화, 오프라인 증분 동기화, CDC, 실시간 동기화, 전체 데이터베이스 동기화 등 다양한 시나리오를 지원해야 합니다.
+* **높은 자원 요구량**: 기존 도구는 대량의 작은 테이블을 실시간으로 동기화하려면 방대한 컴퓨팅 자원이나 JDBC 연결 자원이 필요해 기업 부담이 커집니다.
+* **품질 및 모니터링 부족**: 동기화 과정에서 데이터 유실이나 중복이 발생하기 쉽고, 모니터링이 충분하지 않아 작업 중 데이터를 직관적으로 파악하기 어렵습니다.
+* **복잡한 기술 스택**: 기업마다 사용하는 기술 컴포넌트가 달라, 각 컴포넌트에 맞춘 동기화 프로그램을 별도로 개발해야 합니다.
+* **관리 및 유지보수 난이도**: Flink·Spark와 같이 서로 다른 기반 기술에 따라 오프라인과 실시간 동기화를 따로 개발·관리해야 해 운영 복잡도가 증가합니다.
+
+## SeaTunnel의 주요 특징
+
+* **풍부하고 확장 가능한 커넥터**: 특정 실행 엔진에 의존하지 않는 커넥터 API를 제공합니다. 이 API로 개발된 Source, Transform, Sink 커넥터는 SeaTunnel Engine(Zeta), Flink, Spark 등 다양한 엔진에서 실행할 수 있습니다.
+* **커넥터 플러그인**: 플러그인 구조로 되어 있어 사용자가 손쉽게 커넥터를 개발하고 SeaTunnel 프로젝트에 통합할 수 있습니다. 현재 100개 이상의 커넥터를 지원하며 계속 증가하고 있습니다.
+* **배치-스트림 통합**: SeaTunnel 커넥터 API로 개발된 커넥터는 오프라인·실시간·전체·증분 등 다양한 동기화 시나리오를 모두 지원하여 데이터 통합 작업의 관리 부담을 줄여 줍니다.
+* **분산 스냅샷**: 분산 스냅샷 알고리즘을 지원하여 데이터 일관성을 보장합니다.
+* **멀티 엔진 지원**: 기본적으로 SeaTunnel Engine(Zeta)을 사용하지만, Flink 또는 Spark를 실행 엔진으로 선택해 기존 환경과 쉽게 통합할 수 있습니다. 여러 버전의 Spark와 Flink도 지원합니다.
+* **JDBC 멀티플렉싱 및 데이터베이스 로그 다중 테이블 파싱**: 다중 테이블·전체 데이터베이스 동기화를 지원해 JDBC 연결 과다 문제를 해결하며, CDC 다중 테이블 시나리오에서 로그를 반복 분석해야 하는 부담을 줄여 줍니다.
+* **고성능·저지연**: 병렬 읽기/쓰기를 지원해 높은 처리량과 낮은 지연으로 안정적인 동기화 능력을 제공합니다.
+* **정교한 실시간 모니터링**: 동기화 과정의 각 단계를 세밀하게 모니터링하여 데이터 건수, 데이터 크기, QPS 등 지표를 쉽게 확인할 수 있습니다.
+* **두 가지 작업 개발 방식 지원**: 코드 기반 개발과 캔버스 기반 설계를 모두 지원합니다. SeaTunnel 웹 프로젝트(<https://github.com/apache/seatunnel-web>)를 통해 작업의 시각적 관리, 스케줄링, 실행, 모니터링을 제공합니다.
+
+## SeaTunnel 동작 흐름도
+
+![SeaTunnel Work Flowchart](../images/architecture_diagram.png)
+
+위 그림은 SeaTunnel의 런타임 프로세스를 보여줍니다.
+
+사용자는 작업 정보를 구성하고 실행 엔진을 선택한 뒤 작업을 제출합니다.
+
+Source 커넥터는 데이터를 병렬로 읽어 하위 Transform 또는 Sink로 전달하고, Sink는 데이터를 대상 시스템에 기록합니다. Source·Transform·Sink는 모두 사용자가 손쉽게 확장하거나 직접 개발할 수 있습니다.
+
+SeaTunnel은 EL(T) 데이터 통합 플랫폼입니다. 따라서 Transform은 대문자/소문자 변환, 컬럼명 변경, 컬럼 분할과 같은 간단한 변환 작업에 사용합니다.
+
+SeaTunnel의 기본 실행 엔진은 [SeaTunnel Engine](seatunnel-engine/about.md)입니다. Flink 또는 Spark 엔진을 선택하면 SeaTunnel이 커넥터를 해당 엔진용 프로그램으로 패키징하여 실행합니다.
+
+## 커넥터
+
+- **Source Connector**: SeaTunnel은 관계형·그래프·NoSQL·문서·인메모리 데이터베이스, HDFS 같은 분산 파일 시스템, S3·OSS 등 다양한 클라우드 스토리지에서 데이터를 읽을 수 있습니다. 또한 여러 SaaS 서비스의 데이터 읽기를 지원합니다. 자세한 목록은 [여기](connector-v2/source)에서 확인할 수 있으며, 필요하다면 Source 커넥터를 직접 개발해 손쉽게 통합할 수 있습니다.
+- **Transform Connector**: Source와 Sink의 스키마가 다를 경우 Transform 커넥터를 사용해 스키마를 변환하고 Sink 스키마와 일치시킬 수 있습니다.
+- **Sink Connector**: SeaTunnel은 관계형·그래프·NoSQL·문서·인메모리 데이터베이스, HDFS 등 분산 파일 시스템, S3·OSS 같은 클라우드 스토리지에 데이터를 쓸 수 있습니다. 다양한 SaaS 서비스로의 데이터 쓰기도 지원하며, 필요 시 Sink 커넥터를 직접 개발해 통합할 수 있습니다.
+
+## SeaTunnel을 사용하는 곳
+
+SeaTunnel을 활용하는 조직은 매우 많습니다. 자세한 정보는 [사용자 페이지](https://seatunnel.apache.org/user)에서 확인할 수 있습니다.
+
+## 생태계
+
+<p align="center">
+<br/><br/>
+<img src="https://landscape.cncf.io/images/left-logo.svg" width="150" alt=""/>&nbsp;&nbsp;<img src="https://landscape.cncf.io/images/right-logo.svg" width="200" alt=""/>
+<br/><br/>
+SeaTunnel은 <a href="https://landscape.cncf.io/?item=app-definition-and-development--streaming-messaging--seatunnel">CNCF CLOUD NATIVE Landscape</a>를 더욱 풍성하게 만듭니다.
+</p>
+
+## 더 알아보기
+
+다음 단계는 [빠른 시작](start-v2/locally/deployment.md) 문서를 참고하세요.

docs/ko/command/connector-check.md

@@ -0,0 +1,31 @@
+# 커넥터 검사 명령 사용법
+
+## 명령 진입점
+
+```shell
+bin/seatunnel-connector.sh
+```
+
+## 옵션
+
+```text
+Usage: seatunnel-connector.sh [options]
+  Options:
+    -h, --help         사용법 출력
+    -l, --list         지원되는 플러그인(source, sink, transform) 목록 표시 (기본값: false)
+    -o, --option-rule  플러그인 식별자(커넥터/트랜스폼 이름)로 옵션 규칙 확인
+    -pt, --plugin-type SeaTunnel 플러그인 유형. [source, sink, transform] 지원
+```
+
+## 예제
+
+```shell
+# 지원되는 모든 커넥터(source/sink)와 transform 목록 출력
+bin/seatunnel-connector.sh -l
+# 지원되는 sink만 출력
+bin/seatunnel-connector.sh -l -pt sink
+# 지정한 커넥터 또는 transform의 옵션 규칙 확인
+bin/seatunnel-connector.sh -o Paimon
+# Paimon sink의 옵션 규칙 확인
+bin/seatunnel-connector.sh -o Paimon -pt sink
+```

docs/ko/command/usage.mdx

@@ -0,0 +1,165 @@
+import Tabs from '@theme/Tabs';
+import TabItem from '@theme/TabItem';
+
+# 명령 사용법
+
+## 명령 진입점
+
+<Tabs
+    groupId="engine-type"
+    defaultValue="spark2"
+    values={[
+        {label: 'Spark 2', value: 'spark2'},
+        {label: 'Spark 3', value: 'spark3'},
+        {label: 'Flink 13 14', value: 'flink13'},
+        {label: 'Flink 15 16', value: 'flink15'},
+    ]}>
+<TabItem value="spark2">
+
+```bash
+bin/start-seatunnel-spark-2-connector-v2.sh
+```
+
+</TabItem>
+<TabItem value="spark3">
+
+```bash
+bin/start-seatunnel-spark-3-connector-v2.sh
+```
+
+</TabItem>
+<TabItem value="flink13">
+
+```bash
+bin/start-seatunnel-flink-13-connector-v2.sh
+```
+
+</TabItem>
+<TabItem value="flink15">
+
+```bash
+bin/start-seatunnel-flink-15-connector-v2.sh
+```
+
+</TabItem>
+</Tabs>
+
+## 옵션
+
+<Tabs
+    groupId="engine-type"
+    defaultValue="spark2"
+    values={[
+        {label: 'Spark 2', value: 'spark2'},
+        {label: 'Spark 3', value: 'spark3'},
+        {label: 'Flink 13 14', value: 'flink13'},
+        {label: 'Flink 15 16', value: 'flink15'},
+    ]}>
+<TabItem value="spark2">
+
+```bash
+Usage: start-seatunnel-spark-2-connector-v2.sh [options]
+  Options:
+    --check           구성 검사를 수행할지 여부 (기본값: false)
+    -c, --config      구성 파일 경로
+    -e, --deploy-mode Spark 배포 모드 [cluster, client] (기본값: client)
+    -h, --help        사용법 보기
+    -m, --master      Spark master 주소. [spark://host:port, mesos://host:port,
+                      yarn, k8s://https://host:port, local] 지원 (기본값: local[*])
+    -n, --name        SeaTunnel 잡 이름 (기본값: SeaTunnel)
+    -i, --variable    변수 치환. 예: -i city=beijing 또는 -i date=20190318 (기본값: [])
+```
+
+</TabItem>
+<TabItem value="spark3">
+
+```bash
+Usage: start-seatunnel-spark-3-connector-v2.sh [options]
+  Options:
+    --check           구성 검사를 수행할지 여부 (기본값: false)
+    -c, --config      구성 파일 경로
+    -e, --deploy-mode Spark 배포 모드 [cluster, client] (기본값: client)
+    -h, --help        사용법 보기
+    -m, --master      Spark master 주소. [spark://host:port, mesos://host:port,
+                      yarn, k8s://https://host:port, local] 지원 (기본값: local[*])
+    -n, --name        SeaTunnel 잡 이름 (기본값: SeaTunnel)
+    -i, --variable    변수 치환. 예: -i city=beijing 또는 -i date=20190318 (기본값: [])
+```
+
+</TabItem>
+<TabItem value="flink13">
+
+```bash
+Usage: start-seatunnel-flink-13-connector-v2.sh [options]
+  Options:
+    --check            구성 검사를 수행할지 여부 (기본값: false)
+    -c, --config       구성 파일 경로
+    -e, --deploy-mode  Flink 잡 배포 모드 [run, run-application] (기본값: run)
+    -h, --help         사용법 보기
+    --master, --target Flink 잡 대상 마스터 설정. [local, remote, yarn-session,
+                       yarn-per-job, kubernetes-session, yarn-application,
+                       kubernetes-application] 지원
+    -n, --name         SeaTunnel 잡 이름 (기본값: SeaTunnel)
+    -i, --variable     변수 치환. 예: -i city=beijing 또는 -i date=20190318 (기본값: [])
+```
+
+</TabItem>
+<TabItem value="flink15">
+
+```bash
+Usage: start-seatunnel-flink-15-connector-v2.sh [options]
+  Options:
+    --check            구성 검사를 수행할지 여부 (기본값: false)
+    -c, --config       구성 파일 경로
+    -e, --deploy-mode  Flink 잡 배포 모드 [run, run-application] (기본값: run)
+    -h, --help         사용법 보기
+    --master, --target Flink 잡 대상 마스터 설정. [local, remote, yarn-session,
+                       yarn-per-job, kubernetes-session, yarn-application,
+                       kubernetes-application] 지원
+    -n, --name         SeaTunnel 잡 이름 (기본값: SeaTunnel)
+    -i, --variable     변수 치환. 예: -i city=beijing 또는 -i date=20190318 (기본값: [])
+```
+
+</TabItem>
+</Tabs>
+
+## 예제
+
+<Tabs
+    groupId="engine-type"
+    defaultValue="spark2"
+    values={[
+        {label: 'Spark 2', value: 'spark2'},
+        {label: 'Spark 3', value: 'spark3'},
+        {label: 'Flink 13 14', value: 'flink13'},
+        {label: 'Flink 15 16', value: 'flink15'},
+    ]}>
+<TabItem value="spark2">
+
+```bash
+bin/start-seatunnel-spark-2-connector-v2.sh --config config/v2.batch.config.template -m local -e client
+```
+
+</TabItem>
+<TabItem value="spark3">
+
+```bash
+bin/start-seatunnel-spark-3-connector-v2.sh --config config/v2.batch.config.template -m local -e client
+```
+
+</TabItem>
+<TabItem value="flink13">
+
+```bash
+bin/start-seatunnel-flink-13-connector-v2.sh --config config/v2.batch.config.template
+```
+
+</TabItem>
+<TabItem value="flink15">
+
+```bash
+bin/start-seatunnel-flink-15-connector-v2.sh --config config/v2.batch.config.template
+```
+
+</TabItem>
+</Tabs>

docs/ko/concept/JobEnvConfig.md

@@ -0,0 +1,71 @@
+# Job Env Config
+
+This document describes env configuration information. The common parameters can be used in all engines. In order to better distinguish between engine parameters, the additional parameters of other engine need to carry a prefix.
+In flink engine, we use `flink.` as the prefix. In the spark engine, we do not use any prefixes to modify parameters, because the official spark parameters themselves start with `spark.`
+
+## Common Parameter
+
+The following configuration parameters are common to all engines.
+
+### job.name
+
+This parameter configures the task name.
+
+### jars
+
+Third-party packages can be loaded via `jars`, like `jars="file://local/jar1.jar;file://local/jar2.jar"`.
+
+### job.mode
+
+You can configure whether the task is in batch or stream mode through `job.mode`, like `job.mode = "BATCH"` or `job.mode = "STREAMING"`
+
+### checkpoint.interval
+
+Gets the interval (milliseconds) in which checkpoints are periodically scheduled.
+
+In `STREAMING` mode, checkpoints is required, if you do not set it, it will be obtained from the application configuration file `seatunnel.yaml`. In `BATCH` mode, you can disable checkpoints by not setting this parameter. In Zeta `STREAMING` mode, the default value is 30000 milliseconds.
+
+### checkpoint.timeout
+
+The timeout (in milliseconds) for a checkpoint. If the checkpoint is not completed before the timeout, the job will fail. In Zeta, the default value is 30000 milliseconds.
+
+### parallelism
+
+This parameter configures the parallelism of source and sink.
+
+### shade.identifier
+
+Specify the method of encryption, if you didn't have the requirement for encrypting or decrypting config files, this option can be ignored.
+
+For more details, you can refer to the documentation [Config Encryption Decryption](../connector-v2/Config-Encryption-Decryption.md)
+
+## Zeta Engine Parameter
+
+### job.retry.times
+
+Used to control the default retry times when a job fails. The default value is 3, and it only works in the Zeta engine.
+
+### job.retry.interval.seconds
+
+Used to control the default retry interval when a job fails. The default value is 3 seconds, and it only works in the Zeta engine.
+
+### savemode.execute.location
+
+This parameter is used to specify the location of the savemode when the job is executed in the Zeta engine.
+The default value is `CLUSTER`, which means that the savemode is executed on the cluster. If you want to execute the savemode on the client,
+you can set it to `CLIENT`. Please use `CLUSTER` mode as much as possible, because when there are no problems with `CLUSTER` mode, we will remove `CLIENT` mode.
+
+## Flink Engine Parameter
+
+Here are some SeaTunnel parameter names corresponding to the names in Flink, not all of them. Please refer to the official [Flink Documentation](https://flink.apache.org/).
+
+|    Flink Configuration Name     |     SeaTunnel Configuration Name      |
+|---------------------------------|---------------------------------------|
+| pipeline.max-parallelism        | flink.pipeline.max-parallelism        |
+| execution.checkpointing.mode    | flink.execution.checkpointing.mode    |
+| execution.checkpointing.timeout | flink.execution.checkpointing.timeout |
+| ...                             | ...                                   |
+
+## Spark Engine Parameter
+
+Because Spark configuration items have not been modified, they are not listed here, please refer to the official [Spark Documentation](https://spark.apache.org/).