DOCSUP-2040: Translate PR to RU (#14551)

* DOCSUP-2040: Update by PR#1127.

* DOCSUP-2040: Update by PR#11088.

* DOCSUP-2040: Update by PR#10923.

* DOCSUP-2040: Minor fix.

* Update docs/ru/sql-reference/functions/random-functions.md
Co-authored-by: NIlya Yatsishin <2159081+qoega@users.noreply.github.com>

* Update docs/ru/sql-reference/functions/type-conversion-functions.md
Co-authored-by: NIlya Yatsishin <2159081+qoega@users.noreply.github.com>

* Update translation.

* Update docs/ru/sql-reference/functions/type-conversion-functions.md
Co-authored-by: NBayoNet <da-daos@yandex.ru>

* Update docs/ru/sql-reference/functions/random-functions.md
Co-authored-by: NBayoNet <da-daos@yandex.ru>

* Update docs/ru/sql-reference/functions/type-conversion-functions.md
Co-authored-by: NBayoNet <da-daos@yandex.ru>

* Update docs/ru/sql-reference/functions/type-conversion-functions.md
Co-authored-by: NBayoNet <da-daos@yandex.ru>
Co-authored-by: Nromanzhukov <romanzhukov@yandex-team.ru>
Co-authored-by: NIlya Yatsishin <2159081+qoega@users.noreply.github.com>
Co-authored-by: NBayoNet <da-daos@yandex.ru>

docs/ru/interfaces/formats.md

@@ -28,6 +28,8 @@ ClickHouse может принимать (`INSERT`) и отдавать (`SELECT
 | [PrettySpace](#prettyspace)                                     | ✗      | ✔      |
 | [Protobuf](#protobuf)                                           | ✔      | ✔      |
 | [Parquet](#data-format-parquet)                                 | ✔      | ✔      |
+| [Arrow](#data-format-arrow)                                     | ✔      | ✔      |
+| [ArrowStream](#data-format-arrow-stream)                        | ✔      | ✔      |
 | [ORC](#data-format-orc)                                         | ✔      | ✗      |
 | [RowBinary](#rowbinary)                                         | ✔      | ✔      |
 | [RowBinaryWithNamesAndTypes](#rowbinarywithnamesandtypes)       | ✔      | ✔      |
@@ -947,6 +949,12 @@ ClickHouse пишет и читает сообщения `Protocol Buffers` в
 
 ## Avro {#data-format-avro}
 
+[Apache Avro](https://avro.apache.org/) — это ориентированный на строки фреймворк для сериализации данных. Разработан в рамках проекта Apache Hadoop.
+
+В ClickHouse формат Avro поддерживает чтение и запись [файлов данных Avro](https://avro.apache.org/docs/current/spec.html#Object+Container+Files).
+
+[Логические типы Avro](https://avro.apache.org/docs/current/spec.html#Logical+Types)
+
 ## AvroConfluent {#data-format-avro-confluent}
 
 Для формата `AvroConfluent` ClickHouse поддерживает декодирование сообщений `Avro` с одним объектом. Такие сообщения используются с [Kafka] (http://kafka.apache.org/) и  реестром схем [Confluent](https://docs.confluent.io/current/schema-registry/index.html). 
@@ -996,7 +1004,7 @@ SELECT * FROM topic1_stream;
 
 ## Parquet {#data-format-parquet}
 
-[Apache Parquet](http://parquet.apache.org/) — формат поколоночного хранения данных, который распространён в экосистеме Hadoop. Для формата `Parquet` ClickHouse поддерживает операции чтения и записи.
+[Apache Parquet](https://parquet.apache.org/) — формат поколоночного хранения данных, который распространён в экосистеме Hadoop. Для формата `Parquet` ClickHouse поддерживает операции чтения и записи.
 
 ### Соответствие типов данных {#sootvetstvie-tipov-dannykh}
 
@@ -1042,6 +1050,16 @@ $ clickhouse-client --query="SELECT * FROM {some_table} FORMAT Parquet" > {some_
 
 Для обмена данными с экосистемой Hadoop можно использовать движки таблиц [HDFS](../engines/table-engines/integrations/hdfs.md).
 
+## Arrow {data-format-arrow}
+
+[Apache Arrow](https://arrow.apache.org/) поставляется с двумя встроенными поколоночнами форматами хранения. ClickHouse поддерживает операции чтения и записи для этих форматов.
+
+`Arrow` — это Apache Arrow's "file mode" формат. Он предназначен для произвольного доступа в памяти.
+
+## ArrowStream {data-format-arrow-stream}
+
+`ArrowStream` — это Apache Arrow's "stream mode" формат. Он предназначен для обработки потоков в памяти.
+
 ## ORC {#data-format-orc}
 
 [Apache ORC](https://orc.apache.org/) - это column-oriented формат данных, распространённый в экосистеме Hadoop. Вы можете только вставлять данные этого формата в ClickHouse.

docs/ru/sql-reference/functions/random-functions.md

@@ -55,4 +55,50 @@ FROM numbers(3)
 └────────────┴────────────┴──────────────┴────────────────┴─────────────────┴──────────────────────┘
 ```
 
+# Случайные функции для работы со строками {#random-functions-for-working-with-strings}
+
+## randomString {#random-string}
+
+## randomFixedString {#random-fixed-string}
+
+## randomPrintableASCII {#random-printable-ascii}
+
+## randomStringUTF8 {#random-string-utf8}
+
+## fuzzBits {#fuzzbits}
+
+**Синтаксис**
+
+``` sql
+fuzzBits([s], [prob])
+```
+Инвертирует каждый бит `s` с вероятностью `prob`.
+
+**Параметры**
+
+- `s` — `String` or `FixedString`
+- `prob` — constant `Float32/64`
+
+**Возвращаемое значение**
+
+Измененная случайным образом строка с тем же типом, что и `s`.
+
+**Пример**
+
+Запрос:
+
+``` sql
+SELECT fuzzBits(materialize('abacaba'), 0.1)
+FROM numbers(3)
+```
+
+Результат:
+
+``` text
+┌─fuzzBits(materialize('abacaba'), 0.1)─┐
+│ abaaaja                               │
+│ a*cjab+                               │
+│ aeca2A                                │
+└───────────────────────────────────────┘
+
 [Оригинальная статья](https://clickhouse.tech/docs/ru/query_language/functions/random_functions/) <!--hide-->

docs/ru/sql-reference/functions/type-conversion-functions.md

@@ -513,4 +513,95 @@ SELECT parseDateTimeBestEffort('10 20:19')
 -   [toDate](#todate)
 -   [toDateTime](#todatetime)
 
+## toUnixTimestamp64Milli
+## toUnixTimestamp64Micro
+## toUnixTimestamp64Nano
+
+Преобразует значение `DateTime64` в значение `Int64` с фиксированной точностью менее одной секунды. 
+Входное значение округляется соответствующим образом вверх или вниз в зависимости от его точности. Обратите внимание, что возвращаемое значение - это временная метка в UTC, а не в часовом поясе `DateTime64`.
+
+**Синтаксис**
+
+``` sql
+toUnixTimestamp64Milli(value)
+```
+
+**Параметры**
+
+-   `value` — значение `DateTime64` с любой точностью.
+
+**Возвращаемое значение**
+
+-   Значение `value`, преобразованное в тип данных `Int64`.
+
+**Примеры**
+
+Запрос:
+
+``` sql
+WITH toDateTime64('2019-09-16 19:20:12.345678910', 6) AS dt64
+SELECT toUnixTimestamp64Milli(dt64)
+```
+
+Ответ:
+
+``` text
+┌─toUnixTimestamp64Milli(dt64)─┐
+│                1568650812345 │
+└──────────────────────────────┘
+```
+
+Запрос: 
+
+``` sql
+WITH toDateTime64('2019-09-16 19:20:12.345678910', 6) AS dt64
+SELECT toUnixTimestamp64Nano(dt64)
+```
+
+Ответ:
+
+``` text
+┌─toUnixTimestamp64Nano(dt64)─┐
+│         1568650812345678000 │
+└─────────────────────────────┘
+```
+
+## fromUnixTimestamp64Milli
+## fromUnixTimestamp64Micro
+## fromUnixTimestamp64Nano
+
+Преобразует значение `Int64` в значение `DateTime64` с фиксированной точностью менее одной секунды и дополнительным часовым поясом. Входное значение округляется соответствующим образом вверх или вниз в зависимости от его точности. Обратите внимание, что входное значение обрабатывается как метка времени UTC, а не метка времени в заданном (или неявном) часовом поясе.
+
+**Синтаксис**
+
+``` sql
+fromUnixTimestamp64Milli(value [, ti])
+```
+
+**Параметры**
+
+-   `value` — значение типы `Int64` с любой точностью.
+-   `timezone` — (не обязательный параметр) часовой пояс в формате `String` для возвращаемого результата.
+
+**Возвращаемое значение**
+
+-   Значение `value`, преобразованное в тип данных `DateTime64`.
+
+**Пример**
+
+Запрос:
+
+``` sql
+WITH CAST(1234567891011, 'Int64') AS i64
+SELECT fromUnixTimestamp64Milli(i64, 'UTC')
+```
+
+Ответ:
+
+``` text
+┌─fromUnixTimestamp64Milli(i64, 'UTC')─┐
+│              2009-02-13 23:31:31.011 │
+└──────────────────────────────────────┘
+```
+
 [Оригинальная статья](https://clickhouse.tech/docs/ru/query_language/functions/type_conversion_functions/) <!--hide-->