目前，我无法直接提供Seata最新的发版计划，因为软件项目的发布计划通常是由开发团队根据项目的进度、需求和资源等因素来决定的。这些计划可能会受到多种因素的影响，包括开发进度、测试结果、用户反馈、市场需求等。

为了获取Seata最新的发版计划，您可以采取以下措施：

1. 访问Seata的官方网站：通常，软件项目的官方网站会发布关于新版本发布的重要信息。您可以定期访问Seata的官方网站，查看最新的新闻、公告或发布日志，以了解最新的发版计划。

Seata入门教程主要涵盖了Seata的安装与配置、使用以及可能遇到的问题等方面。以下是一个基本的入门指南：

1. Seata安装与配置

  下载相关文件与源码。可以在Seata的官方GitHub仓库中找到对应版本的源码和发行版文件。

  创建数据库表。在源码文件夹中找到mysql.sql，并使用数据库可视化工具创建所需的表。

  修改配置文件。找到file.conf文件并修改其中的mysql连接配置信息，确保数据库连接正确。同样地，修改application.yml或其他相关配置文件，以配置Seata服务器的端口和其他相关参数。

应用高可用服务AHAS支持K8s容器部署的应用。AHAS源自阿里巴巴的全链路压测技术，历经集团多年双十一的技术大考，提供强稳定性的流控降级保护等防护手段。针对基于SpringCloud、Dubbo或K8s的微服务应用，AHAS可以一键快速接入高可用能力，无需改造代码，无需运维后台服务。

AHAS包含架构感知、流控降级和故障演练三大独立的功能模块，可快速提高应用的高可用能力，解决分布式架构下的高可用难题。架构感知功能提供了自动探测智能识别的能力，通过对操作系统和三方的标准接口进行采集和分析，构建进程级的调用关系，基于特征库算法识别进程使用的技术组件，并通过server、container、process三个维度进行可视化架构展示。故障演练功能则通过主动制造故障，检查应用系统及其各组件在这些故障下的可用性表现，从而验证应用系统的高可用能力，提前暴露故障风险，避免造成严重后果。

在TCC模式下，Seata的三个方法（try、confirm、cancel）本身并不需要加@Transactional注解**。这三个方法是TCC模式的核心组成部分，用于实现分布式事务的两阶段提交。try方法用于执行业务逻辑和准备事务资源，confirm方法用于提交事务，而cancel方法用于在事务失败时回滚。

然而，为了在TCC模式下使用Seata的全局事务管理功能，你需要在全局事务的入口方法上添加@GlobalTransactional注解。这个注解告诉Seata开始一个新的全局事务，并管理其中的分支事务。

在钉钉上实现视频自适应尺寸，主要是为了确保视频在不同设备和屏幕尺寸上都能良好地显示，不出现拉伸或压缩等问题。以下是实现这一功能的基本步骤和建议：

选择合适的视频编码和格式：首先，确保你上传或使用的视频是使用合适的编码和格式。一些常见的视频格式如MP4、WebM等通常具有较好的兼容性。同时，使用合适的视频编码（如H.264或H.265）也能帮助提高视频的播放效果和兼容性。

使用自适应布局：在钉钉中创建或编辑视频内容时，应使用自适应布局来确保视频能够适应不同的屏幕尺寸。这意味着你应该避免使用固定像素或百分比来设置视频的大小，而是使用相对单位或响应式设计来让视频自动调整大小。

IDE（集成开发环境）是否支持vim或nvim（NeoVim，Vim的一个分支）通常取决于IDE的开发者或社区是否决定添加这样的功能。很多开发者习惯于使用vim或nvim这样的文本编辑器，因此能够在IDE中直接使用这些编辑器可能会提高他们的工作效率。

然而，并非所有的IDE都内置了vim或nvim的支持。一些IDE可能通过插件或扩展的方式提供这样的支持。例如，在某些IDE中，你可以安装一个vim或nvim的模拟插件，这样你就可以在IDE中使用vim或nvim的快捷键和编辑模式。

是的，机器学习PAI的pyalink 1.13版本只能在Flink 1.13的集群中运行。这是因为pyalink 1.13对应于Alink所支持的Flink版本，即1.13。不同版本的Alink可能对应不同版本的Flink，所以在使用特定版本的Alink时，需要确保它支持正在使用的Flink版本。

Flink是一个开源的流处理框架，提供了数据分布、容错机制以及资源管理等核心功能。它支持高抽象层的API以便用户编写分布式任务，包括DataSet API、DataStream API和Table API等，适用于不同的数据处理场景。此外，Flink还针对特定的应用领域提供了领域库，如FlinkML，这是一个机器学习库，提供了机器学习Pipelines API并实现了多种机器学习算法。

机器学习PAI Alink是阿里巴巴开源的一个机器学习平台，提供了丰富的机器学习算法组件，旨在简化机器学习的开发和部署过程。然而，具体到LSTNet（Long Short-Term Memory Networks for Time Series Classification）模型，是否被PAI Alink的在线学习组件支持，这需要查阅PAI Alink的官方文档或查看其最新发布的功能。

由于PAI Alink是一个不断发展的项目，其功能和组件可能会随着版本的更新而有所变化。因此，建议你直接访问PAI Alink的官方网站或GitHub仓库，查阅相关的文档和代码，以确认是否支持LSTNet模型。

在Ubuntu 20上部署PolarDB-X（或其他任何数据库服务）时，如果遇到了“无法连接”的错误，这通常意味着在部署或配置过程中出现了某些问题。以下是一些排查和解决这个问题的步骤：

检查端口：

确保PolarDB-X的监听端口没有被防火墙或安全组规则阻止。

使用netstat -tuln | grep <端口号>命令检查PolarDB-X是否确实在该端口上监听。

检查配置文件：

仔细检查PolarDB-X的配置文件，确保所有的配置项都是正确的，特别是关于网络、端口和认证的部分。

ACK账号回收会影响DataWorks的调度。

ACK（Alibaba Cloud Container Service for Kubernetes）是阿里云提供的容器服务，用于部署和管理Kubernetes集群。而DataWorks是阿里云提供的大数据计算服务，用于构建、调度和监控大数据任务。

当ACK账号被回收时，与该账号关联的Kubernetes集群可能不再可用或无法访问。如果DataWorks中的某些任务或工作流依赖于这个Kubernetes集群进行计算或存储资源，那么这些任务可能会受到影响，无法正常调度或执行。

在DataWorks中使用ODPS Spark时，如果遇到Spark任务无法找到或访问其`stdout`（标准输出）的问题，通常可能是由于配置问题、环境变量设置不当、或者权限问题导致的。以下是一些建议的解决步骤：

1. 检查Spark配置：

   确保你的Spark配置是正确的，特别是与日志和输出相关的配置。检查`spark.driver.extraJavaOptions`和`spark.executor.extraJavaOptions`等配置项，确保它们没有覆盖或修改标准输出的设置。

在DataWorks中，当任务被冻结（或称为暂停）后，你需要执行一些步骤来使其重新运行。以下是解冻并运行任务的基本步骤：

1. 进入运维中心：首先，你需要登录到DataWorks的运维中心。

2. 找到并解冻任务：在运维中心的“周期任务”中，找到被冻结的目标节点。你可以通过节点列表或DAG图来定位这些节点。

如果在节点列表中，直接点击目标节点下方的“解冻(恢复)”按钮。

如果在DAG图中，右键点击目标节点并选择“解冻(恢复)”。

3. 检查任务配置：解冻任务后，确保任务的配置是正确的，包括输入和输出、依赖关系、运行参数等。

Flink SQL支持DELETE语句。具体来说，在使用Flink SQL时，可以通过DELETE FROM语句从数据源中删除数据。例如，当使用Hudi作为数据源时，可以使用类似下面的代码进行删除操作：

```sql

DELETE FROM hudi_table WHERE age > 23 AND name = 'John'

```

在上述代码中，使用WHERE子句指定了删除条件，例如年龄大于23岁或姓名为“John”。需要注意的是，在使用DELETE语句进行删除操作时，需要确保数据源中存在符合删除条件的数据。如果数据源中不存在符合删除条件的数据，则不会进行任何删除操作。

Apache Flink 在处理数据流时，将数据写入 HDFS 通常是通过 Flink 的 FileSystem Connector 或其他特定于 HDFS 的连接器完成的。如果你发现 Flink 作业在尝试将数据写入 HDFS 时，数据一直处于 "in progress" 状态，这可能是由以下几个原因造成的：

1. 检查 Checkpoint 和 Watermarks：

   Flink 使用 Checkpoint 机制来确保容错和状态一致性。如果 Checkpoint 的配置不正确或者 Watermarks 没有正确设置，可能会导致数据在 HDFS 中保持 "in progress" 状态。检查你的 Checkpoint 配置（包括间隔和超时）以及 Watermarks 的生成逻辑。

有人在使用Flink的JDBC连接器进行sink操作时删除数据**。Flink的JDBC连接器支持多种数据库操作，包括插入、更新和删除等DML查询。在创建JDBC Sink时，可以通过指定SQL语句来实现删除数据的操作。同时，也需要提供JdbcStatementBuilder来根据每个查询在java.sql.PreparedStatement上设置参数。因此，使用Flink的JDBC连接器进行sink操作时，确实可以删除数据。

但请注意，删除操作通常需要谨慎处理，以避免误删重要数据或造成数据不一致。在执行删除操作之前，建议仔细检查和验证SQL语句和参数，确保它们能够正确地识别并删除目标数据。同时，也可以考虑在删除操作之前先备份相关数据，以防万一出现错误或意外情况。

在 Apache Flink 作业中，如果 Sink 组件（如 Doris）在执行过程中出现故障，并且你使用 ClickHouse (CK) 作为恢复机制或备份，确实有可能导致数据重复。这主要是因为 Flink 的 Checkpoint 和 State 机制旨在确保容错，但不一定能够完全避免数据重复，特别是在涉及外部系统和恢复逻辑时。

以下是可能导致数据重复的一些情况：

1. Checkpoint 和 State: Flink 使用 Checkpoint 来定期保存作业的状态。如果 Sink 在 Checkpoint 之间失败，Flink 可能会从最近的 Checkpoint 恢复，并重新发送那些已经确认但尚未写入 Doris 的数据。如果这些数据在恢复过程中也被写入了 ClickHouse，则可能导致重复。

一、ECS产品安全体系及机密-计算介绍

用户将数据迁移到云端时，最核心的关切无疑是数据的安全问题。他们担心云上的数据链路可能不完整，害怕数据被恶意攻击者窃取，更担忧云服务商可能监守自盗，窥探用户数据。这些担忧并非空穴来风，而是基于对数据安全和隐私保护的高度重视。

如今，数据已晋升为与土地、劳动力、资本、技术并驾齐驱的第五大生产要素。在合法合规的前提下，最大化数据价值已成为每个企业的迫切需求。国家队也在政策层面给予了全力支持，如最新的会计准则明确将数据作为企业资产的一部分，允许其参与金融活动，如交易、质押融资等，这无疑为数据的大规模交易流动奠定了坚实基础。

一、关于ECI

自2018年ECI的正式亮相以来，历经四年的磨砺与沉淀，它已成长为阿里云serverless容器领域的核心基石，为众多公有云客户与云产品提供了坚实的支撑，每日承载着数以百万计的弹性容器创建任务。然而，尽管肩负着重大的使命，ECI却迟迟未能参与到集团的双十一大促之中。

一、云服务器免费试用之旅

您是否有过想要体验云服务器的便捷与高效，但又担心成本问题的疑虑？阿里云现推出云服务器ECS免费试用活动，让您可以零成本感受云端的魅力。

首先，登录活动页面，您会看到醒目的“免费领取”按钮。只需轻轻一点，即可获得一台配置精良的云服务器ECS资源。当然，为了更贴近您的实际需求，我们建议您在选择配置时，充分考虑业务体量和未来发展。

领取成功后，前往ECS控制台，在实例与镜像区域找到您的试用实例。请确保选择的实例所在地域与活动页面所提示的一致，以免产生不必要的麻烦。

1. 安全事件案例回顾与操作系统安全概念介绍

在深入讨论操作系统的安全概念之前，我想先带大家回顾几个国际上的真实安全事件，这些事件不仅震惊了科技界，也引发了公众对网络安全的高度关注。