[Imporve] improve Chinese-intro.md (#366)
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实时即未来,在实时处理流域 Apache Spark 和 Apache Flink 是一个伟大的进步，尤其是 Flink 被普遍认为是下一代大数据流计算引擎。
-在使用 Flink 和 Spark 时，我们发现从编程模型, 启动配置到运维管理都有很多可以抽象共用的地方。于是，我们将一些好的经验固化下来并结合业内的最佳实践, 通过不断努力诞生了今天的框架：Apache StreamPark。项目的初衷是：让流处理更简单！
+在使用 Apache Flink 和 Apache Spark 时，我们发现从编程模型, 启动配置到运维管理都有很多可以抽象共用的地方。于是，我们将一些好的经验固化下来并结合业内的最佳实践, 通过不断努力诞生了今天的框架：Apache StreamPark。项目的初衷是：让流处理更简单！
使用 StreamPark 开发流处理作业, 可以极大降低学习成本和开发门槛, 让开发者只用关心最核心的业务，StreamPark 规范了项目的配置、鼓励函数式编程、定义了最佳的编程方式，提供了一系列开箱即用的连接器（Connector），标准化了配置、开发、测试、部署、监控、运维的整个过程，提供了 Scala 和 Java 两套接口，并且提供了一个一站式的流处理作业开发管理平台，从流处理作业开发到上线全生命周期都做了支持，是一个一站式的流处理计算平台。
## 🎉 Features
-* Flink 和 Spark 应用程序开发脚手架
-* 支持多个版本的 Flink 和 Spark
+* Apache Flink 和 Apache Spark 应用程序开发脚手架
+* 支持多个版本的 Apache Flink 和 Apache Spark
* 一系列开箱即用的连接器
* 一站式流处理运营平台
* 支持 Catalog / OLAP / Streaming Warehouse 等场景
