[Docs] Update package download links in docs (#515)

Signed-off-by: chenxu <chenxu@dmetasoul.com>
Co-authored-by: chenxu <chenxu@dmetasoul.com>

pom.xml

@@ -160,6 +160,7 @@ SPDX-License-Identifier: Apache-2.0
                     <serverId>ossrh</serverId>
                     <nexusUrl>https://s01.oss.sonatype.org/</nexusUrl>
                     <autoReleaseAfterClose>true</autoReleaseAfterClose>
+                    <stagingProgressTimeoutMinutes>15</stagingProgressTimeoutMinutes>
                 </configuration>
             </plugin>
             <plugin>

website/i18n/zh-Hans/docusaurus-plugin-content-docs/current/01-Getting Started/01-setup-local-env.md

@@ -46,7 +46,7 @@ LakeSoul 发布 jar 包可以从 GitHub Releases 页面下载：https://github.c
 wget https://github.com/lakesoul-io/LakeSoul/releases/download/vVAR::VERSION/lakesoul-spark-3.3-VAR::VERSION.jar -P $SPARK_HOME/jars
 ```
 
-如果访问 Github 有问题，也可以从如下链接下载：https://dmetasoul-bucket.obs.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/releases/lakesoul/lakesoul-spark-3.3-VAR::VERSION.jar
+如果访问 Github 有问题，也可以从如下链接下载：https://mirrors.huaweicloud.com/repository/maven/com/dmetasoul/lakesoul-spark/3.3-VAR::VERSION/lakesoul-spark-3.3-VAR::VERSION.jar
 
 :::tip
 从 2.1.0 版本起，LakeSoul 自身的依赖已经通过 shade 方式打包到一个 jar 包中。之前的版本是多个 jar 包以 tar.gz 压缩包的形式发布。
@@ -95,6 +95,8 @@ spark.sql.defaultCatalog | lakesoul
 ### 1.4 Flink 本地环境搭建
 以当前发布最新版本为例，LakeSoul Flink jar 包下载地址为：https://github.com/lakesoul-io/LakeSoul/releases/download/vVAR::VERSION/lakesoul-flink-1.17-VAR::VERSION.jar
 
+如果访问 Github 有问题，也可以从如下链接下载：https://mirrors.huaweicloud.com/repository/maven/com/dmetasoul/lakesoul-flink/1.17-VAR::VERSION/lakesoul-flink-1.17-VAR::VERSION.jar
+
 最新版本支持 flink 集群为1.17，Flink jar下载地址为：https://dlcdn.apache.org/flink/flink-1.17.2/flink-1.17.2-bin-scala_2.12.tgz
 
 #### 1.4.1 启动Flink SQL shell

website/i18n/zh-Hans/docusaurus-plugin-content-docs/current/01-Getting Started/03-Flink-Guide.mdx

@@ -50,7 +50,7 @@ export LAKESOUL_PG_PASSWORD=root
 ## SQL
 ### 下载LakeSoul Flink Jar
 可以在 LakeSoul Release 页面下载: https://github.com/lakesoul-io/LakeSoul/releases/download/vVAR::VERSION/lakesoul-flink-flink-1.17-VAR::VERSION.jar.
-如果访问 Github 有问题，也可以通过这个链接下载：https://dmetasoul-bucket.obs.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/releases/lakesoul/lakesoul-flink-flink-1.17-VAR::VERSION.jar
+如果访问 Github 有问题，也可以通过这个链接下载：https://mirrors.huaweicloud.com/repository/maven/com/dmetasoul/lakesoul-flink/1.17-VAR::VERSION/lakesoul-flink-1.17-VAR::VERSION.jar
 
 ### 使用SQL Client
 ```bash
@@ -393,4 +393,4 @@ SET execution.runtime-mode = batch;
 | readstarttime     | 起始读时间戳，如果未指定起始时间戳，则默认从起始版本号开始读取             | 'readstarttime'='2023-05-01 15:15:15' |
 | readendtime       | 结束读时间戳，如果未指定结束时间戳，则默认读取到当前最新版本号             | 'readendtime'='2023-05-01 15:20:15'   |
 | timezone          | 时间戳的时区信息，如果不指定时间戳的时区信息，则默认为按本机时区处理          | 'timezone'='Asia/Sahanghai'           |
-:::
+:::

website/i18n/zh-Hans/docusaurus-plugin-content-docs/current/02-Tutorials/02-flink-cdc-sink/index.md

@@ -105,7 +105,7 @@ $FLINK_HOME/bin/start-cluster.sh
    --server_time_zone UTC
 ```
 
-其中 lakesoul-flink 的 jar 包可以从 [Github Release](https://github.com/lakesoul-io/LakeSoul/releases/) 页面下载。如果访问 Github 有问题，也可以通过这个链接下载：https://dmetasoul-bucket.obs.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/releases/lakesoul/lakesoul-flink-1.17-VAR::VERSION.jar
+其中 lakesoul-flink 的 jar 包可以从 [Github Release](https://github.com/lakesoul-io/LakeSoul/releases/) 页面下载。如果访问 Github 有问题，也可以通过这个链接下载：https://mirrors.huaweicloud.com/repository/maven/com/dmetasoul/lakesoul-flink/1.17-VAR::VERSION/lakesoul-flink-1.17-VAR::VERSION.jar
 
 在 http://localhost:8081 Flink 作业页面中，点击 Running Job，进入查看 LakeSoul 作业是否已经处于 `Running` 状态。
 
@@ -203,4 +203,4 @@ INSERT INTO mysql_test_2 VALUES ('Bob', '10010');
 ```
 
 LakeSoul 中也成功同步并读取到新表的数据：
-![](spark-read-after-new-table.png)  
+![](spark-read-after-new-table.png)  

website/i18n/zh-Hans/docusaurus-plugin-content-docs/current/03-Usage Docs/02-setup-spark.md

@@ -30,7 +30,7 @@ spark-submit --jars "lakesoul-spark-3.3-VAR::VERSION.jar"
 
 Jar 包可以从 Github Release 页面下载：https://github.com/lakesoul-io/LakeSoul/releases/download/vVAR::VERSION/lakesoul-spark-3.3-VAR::VERSION.jar
 
-或者从国内地址下载：https://dmetasoul-bucket.obs.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/releases/lakesoul/lakesoul-spark-3.3-VAR::VERSION.jar
+或者从国内地址下载：https://mirrors.huaweicloud.com/repository/maven/com/dmetasoul/lakesoul-spark/3.3-VAR::VERSION/lakesoul-spark-3.3-VAR::VERSION.jar
 
 ### 设置 Java/Scala 项目
 增加以下 Maven 依赖项:
@@ -141,6 +141,8 @@ taskmanager.memory.task.off-heap.size: 3000m
 ### 添加 LakeSoul Jar 到 Flink 部署的目录
 从以下地址下载 LakeSoul Flink Jar：https://github.com/lakesoul-io/LakeSoul/releases/download/vVAR::VERSION/lakesoul-flink-1.17-VAR::VERSION.jar
 
+或者从国内地址下载：https://mirrors.huaweicloud.com/repository/maven/com/dmetasoul/lakesoul-flink/1.17-VAR::VERSION/lakesoul-flink-1.17-VAR::VERSION.jar
+
 并将 jar 文件放在 `$FLINK_HOME/lib` 下。在此之后，您可以像往常一样启动 flink 会话集群或应用程序。
 
 :::tip
@@ -162,4 +164,4 @@ export HADOOP_CLASSPATH=`$HADOOP_HOME/bin/hadoop classpath`
      <artifactId>lakesoul-flink</artifactId>
      <version>1.17-VAR::VERSION</version>
 </dependency>
-```
+```

website/i18n/zh-Hans/docusaurus-plugin-content-docs/current/03-Usage Docs/05-flink-cdc-sync.md

@@ -21,7 +21,7 @@ LakeSoul 自 2.1.0 版本起，实现了 Flink CDC Sink，能够支持 Table API
 ### 1. 下载 LakeSoul Flink Jar
 可以在 LakeSoul Release 页面下载：https://github.com/lakesoul-io/LakeSoul/releases/download/vVAR::VERSION/lakesoul-flink-1.17-VAR::VERSION.jar。
 
-如果访问 Github 有问题，也可以通过这个链接下载：https://dmetasoul-bucket.obs.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/releases/lakesoul/lakesoul-flink-flink-1.17-VAR::VERSION.jar。
+如果访问 Github 有问题，也可以通过这个链接下载：https://mirrors.huaweicloud.com/repository/maven/com/dmetasoul/lakesoul-flink/1.17-VAR::VERSION/lakesoul-flink-1.17-VAR::VERSION.jar
 
 目前支持的 Flink 版本为 1.17。
 
@@ -295,4 +295,4 @@ MongoDB与LakeSoul的类型映射关系
 5. Postgres需设置wal_level = logical
 6. Postgres为获取Update完整事件信息，需执行alter table tablename  replica identity full 
 7. Oracle需要为同步的表开启增量日志：ALTER TABLE inventory.customers ADD SUPPLEMENTAL LOG DATA (ALL) COLUMNS;
-8. Oracle传表的时候应避免使用schema.*的形式传入多表。
+8. Oracle传表的时候应避免使用schema.*的形式传入多表。