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Author: RickyHuo

README.md

@@ -9,13 +9,13 @@ Waterdrop 是一个`非常易用`，`高性能`、支持`实时流式`和`离线
 
 ### 如果您没时间看下面内容，请直接进入正题:  
 
-请点击进入快速入门：https://interestinglab.github.io/waterdrop/#/zh-cn/v1/quick-start
+请点击进入快速入门：https://interestinglab.github.io/waterdrop-docs/#/zh-cn/v1/quick-start
 
 Waterdrop 提供可直接执行的软件包，没有必要自行编译源代码，下载地址：https://github.com/InterestingLab/waterdrop/releases
 
-文档地址：https://interestinglab.github.io/waterdrop/
+文档地址：https://interestinglab.github.io/waterdrop-docs/
 
-各种线上应用案例，请见: https://interestinglab.github.io/waterdrop/#/zh-cn/v1/case_study/
+各种线上应用案例，请见: https://interestinglab.github.io/waterdrop-docs/#/zh-cn/v1/case_study/
 
 **如果你遇到任何问题，请联系项目负责人 Gary(微信: `garyelephant`) , RickyHuo(微信: `chodomatte1994`)，加微信备注"waterdrop"，我们把你拉到`Waterdrop & Spark & Flink 交流群`里，并为你提供全程免费服务，你也可以与其他伙伴交流大数据技术。扫码加我，拉你入群：**
 
@@ -71,7 +71,7 @@ Databricks 开源的 Apache Spark 对于分布式数据处理来说是一个伟
                          Input[数据源输入] -> Filter[数据处理] -> Output[结果输出]
 ```
 
-多个Filter构建了数据处理的Pipeline，满足各种各样的数据处理需求，如果您熟悉SQL，也可以直接通过SQL构建数据处理的Pipeline，简单高效。目前Waterdrop支持的[Filter列表](https://interestinglab.github.io/waterdrop/#/zh-cn/v1/configuration/filter-plugin), 仍然在不断扩充中。您也可以开发自己的数据处理插件，整个系统是易于扩展的。
+多个Filter构建了数据处理的Pipeline，满足各种各样的数据处理需求，如果您熟悉SQL，也可以直接通过SQL构建数据处理的Pipeline，简单高效。目前Waterdrop支持的[Filter列表](https://interestinglab.github.io/waterdrop-docs/#/zh-cn/v1/configuration/filter-plugin), 仍然在不断扩充中。您也可以开发自己的数据处理插件，整个系统是易于扩展的。
 
 ## Waterdrop 支持的插件
 
@@ -101,7 +101,7 @@ Elasticsearch, File, Hdfs, Jdbc, Kafka, Mysql, S3, Stdout, 自行开发的Output
 
 ## 文档
 
-关于Waterdrop的[详细文档](https://interestinglab.github.io/waterdrop/)
+关于Waterdrop的[详细文档](https://interestinglab.github.io/waterdrop-docs/)
 
 ## 社区分享