23/07/14 23:37:17 DW PRD ELE ZXIT TB.0 -ofending row: R D integer38), TA TADM Strng(50), WVBC String13), VBCITZ String 50, ZYTZFX String(2), PRD 0 CODE Sting 100)2023/07/14 23:37:17 DW PRD ELE ZXIT TB.O2023/07/14 23:37:17 DW PRD ELE ZXJT TB.0 - Error setting value #62 (String(4000)] on prepared statement2023/07/14 23:37:17 DW PRD ELE ZXT TB.O - 数据大小超出此类型的最大值: 23372023/07/14 23:37:17 : DW PRD ELE ZXIT TB.O - DW PRD ELE ZXIT TB.O0223:37:17023/07414 23:37:17 DW PRD ELE ZXJT TB.O2023/07/14 23:37:17 - DW PRD ELE ZXIT TB.O -- DW PRD ELE ZXIT TBO -2023/07/14 23:37:172023/07/14 23:37:17 - DW PRD ELE ZXIT TB.0 -2023/07/14 23:37:17 - DW PRD ELE ZXIT TB.0 - at org.pentaho.di.transsteps.tableoutput.TableOutput.writeToTable(TableOutput.java:445)at org.pentaho,di.transsteps.tableoutput.TableOutput,processRow(TableOutput;java:128)at org.pentaho.di.trans.step.RunThread.run(RunThread.java:60)at iava.lang.Thread.run(Threadiava:748)

时间: 2024-04-16 20:24:45 浏览: 149
根据您提供的错误提示,可以看出以下问题可能导致字段超长的错误: 1. 字段类型不匹配:您的错误提示中显示某个字段在预备语句中设置了错误的值(Error setting value)。请检查输出表中每个字段的数据类型是否与输入数据类型匹配。例如,如果输入数据是字符串类型,而输出表字段定义为整数类型(integer),则会导致字段超长的错误。 2. 字段长度超出最大值:错误提示中还显示了一个数据大小超出最大值的错误。请检查输出表中的每个字段的最大长度限制是否足够容纳输入数据。例如,如果输入数据的某个字段长度超过了输出表字段定义的最大长度限制,就会报错。 3. 数据编码问题:在一些情况下,如果输入数据的编码方式与输出表的编码方式不匹配,也可能导致字段超长的错误。请确保输入数据的编码方式与输出表的编码方式一致。 根据您提供的信息,具体哪个字段引起了超长错误以及字段的定义和输入数据的结构,我无法确定。建议您根据以上提示逐个检查输出表中的字段定义、输入数据的类型和长度,并确保它们相互匹配。如果仍然无法解决问题,请提供更多详细信息,以便更好地帮助您解决问题。
相关问题

String DB_URL = "jdbc:mysql://106.15.198.146:3306/ehl-prd?useUnicode=true&characterEncoding=utf8";取出问号前面的数据

可以使用 Java 中的字符串截取(substring)方法来实现: ```java String DB_URL = "jdbc:mysql://106.15.198.146:3306/ehl-prd?useUnicode=true&characterEncoding=utf8"; String data = DB_URL.substring(0, DB_URL.indexOf("?")); System.out.println(data); // 输出:jdbc:mysql://106.15.198.146:3306/ehl-prd ``` 上述代码中,`indexOf` 方法用于获取字符串中的某个字符或子串的位置,返回值为该字符或子串在字符串中的索引位置,如果没有找到则返回 -1。通过 `substring` 方法截取出问号前的字符串。

String DB_URL = "jdbc:mysql://106.15.198.146:3306/ehl-prd?useUnicode=true&characterEncoding=utf8";以问号为界限,分割成两段,代码实现

可以使用Java中的String类的split()方法来实现字符串的分割,示例代码如下: ``` String DB_URL = "jdbc:mysql://106.15.198.146:3306/ehl-prd?useUnicode=true&characterEncoding=utf8"; String[] urlParts = DB_URL.split("\\?"); // 使用正则表达式的转义字符\? String url = urlParts[0]; // 第一段为URL String params = urlParts[1]; // 第二段为参数字符串 System.out.println("URL: " + url); System.out.println("Parameters: " + params); ``` 输出结果为: ``` URL: jdbc:mysql://106.15.198.146:3306/ehl-prd Parameters: useUnicode=true&characterEncoding=utf8 ```
阅读全文

相关推荐

def list = []; def emp = [: ]; //通用包装标签 def rql = ''' select tl.remark, ml.material, ml.materialDesc, tl.boxNo as 'xh', tl.qty, tl.salesOrder, tl.salesOrderSeq, pc.productDate, pi.processDesc, pcf.workCenter, tl.createTime, tl.processCard, pc.taskCode from TableLabel tl --通用包装标签 left join ProcessCard pc on tl.processCard = pc.processCard--流程卡 left join Material ml on tl.material=ml.material --物料 left join ProcessCardFlow pcf on pc.processCard=pcf.processCard --程卡工序流程 left join ProcessInfo pi on pcf.process=pi.process --工序信息 where 1=1 and tl.remark is not '' and pcf.process like 'CP%' order by tl.createTime desc'''; def resultRql = ude.execQuery(rql, [: ], true); resultRql.each { def li = it; //根据成品物料查询BOM明细该物料的下级物料 def bomdlist = BOMDetails.findAll(["material": li.material]); bomdlist.each { def td = it; //跟据流程卡,物料号查询流程卡工序流程 def pcfList = ProcessCardFlow.findAll(['processCard': li.processCard, "material": td.components]); pcfList.each { //根据物料查询流程卡报工记录 //def prd = ProcessReportDetail.findAll(["material":it.material]); emp = [: ]; emp.remark = li.remark; //包装标签 emp.epmaterial = li.material; //成品物料 emp.epmaterialdesc = li.materialDesc; //成品物料描述 emp.xh = li.xh; //箱号 emp.qty = li.qty; //装箱数量 emp.salesorder = li.salesOrder == '' ? '无' : li.salesOrder; //销售订单 emp.salesorderSeq = li.salesOrderSeq == '' ? '无' : li.salesOrderSeq; //行项目 emp.productdate = Util.formatDate(li.productDate, 'yyyy-MM-dd'); //成品生产日期 emp.epprocess = li.processDesc + '/' + li.workCenter; //工序 emp.createtime = Util.formatDate(li.createTime, 'yyyy-MM-dd'); //工序完成时间 emp.taskcode = li.taskCode; //工序任务单 emp.material = it.material; //下级物料 emp.process = it.process; //工序 emp.endtime = Util.formatDate(it.endTime, 'yyyy-MM-dd'); //工序完成时间 emp.taskno = it.taskNo; //工序任务单 emp.processcard = it.processCard; //工序流程卡 emp.incominglabel = ''; //来料标签 list.add(emp); } } }这段代码怎么优化

最新推荐

recommend-type

经典的产品需求文档-PRD-模板.doc

产品需求文档(Product Requirements Document,简称PRD)是IT行业中非常关键的一个文档,它定义了产品的功能、特性、用户需求以及预期的业务目标。在创建一个经典的产品需求文档时,通常会遵循一定的结构和标准,...
recommend-type

模板 某大厂PRD产品需求文档.docx

**产品需求文档(PRD)模板详解** 产品需求文档(Product Requirements Document,PRD)是产品开发过程中的核心文档,用于明确产品的目标、功能、性能、国际化需求等方面,为设计、开发、测试团队提供清晰的指南。某...
recommend-type

产品需求说明书(PRD)模板.docx

产品需求说明书(Product Requirements Document,PRD)是产品设计阶段的核心文档,用于明确产品的功能、目标和预期结果,为开发团队提供清晰的指导。在B端产品业务中,PRD尤其重要,因为这类产品通常涉及复杂的流程...
recommend-type

产品总监炼成---如何撰写PRD文档

产品需求文档(Product Requirements Document,PRD)是产品经理在定义产品开发过程中不可或缺的一部分,它详细地阐述了产品的特性和功能,使得团队中的各个角色能够明确理解产品目标和执行路径。以下将详细介绍PRD...
recommend-type

毕设和企业适用springboot企业数据管理平台类及跨境电商管理平台源码+论文+视频.zip

毕设和企业适用springboot企业数据管理平台类及跨境电商管理平台源码+论文+视频
recommend-type

Windows平台下的Fastboot工具使用指南

资源摘要信息:"Windows Fastboot.zip是一个包含了Windows环境下使用的Fastboot工具的压缩文件。Fastboot是一种在Android设备上使用的诊断和工程工具,它允许用户通过USB连接在设备的bootloader模式下与设备通信,从而可以对设备进行刷机、解锁bootloader、安装恢复模式等多种操作。该工具是Android开发者和高级用户在进行Android设备维护或开发时不可或缺的工具之一。" 知识点详细说明: 1. Fastboot工具定义: Fastboot是一种与Android设备进行交互的命令行工具,通常在设备的bootloader模式下使用,这个模式允许用户直接通过USB向设备传输镜像文件以及其他重要的设备分区信息。它支持多种操作,如刷写分区、读取设备信息、擦除分区等。 2. 使用环境: Fastboot工具原本是Google为Android Open Source Project(AOSP)提供的一个组成部分,因此它通常在Linux或Mac环境下更为原生。但由于Windows系统的普及性,许多开发者和用户需要在Windows环境下操作,因此存在专门为Windows系统定制的Fastboot版本。 3. Fastboot工具的获取与安装: 用户可以通过下载Android SDK平台工具(Platform-Tools)的方式获取Fastboot工具,这是Google官方提供的一个包含了Fastboot、ADB(Android Debug Bridge)等多种工具的集合包。安装时只需要解压到任意目录下,然后将该目录添加到系统环境变量Path中,便可以在任何位置使用Fastboot命令。 4. Fastboot的使用: 要使用Fastboot工具,用户首先需要确保设备已经进入bootloader模式。进入该模式的方法因设备而异,通常是通过组合特定的按键或者使用特定的命令来实现。之后,用户通过运行命令提示符或PowerShell来输入Fastboot命令与设备进行交互。常见的命令包括: - fastboot devices:列出连接的设备。 - fastboot flash [partition] [filename]:将文件刷写到指定分区。 - fastboot getvar [variable]:获取指定变量的值。 - fastboot reboot:重启设备。 - fastboot unlock:解锁bootloader,使得设备能够刷写非官方ROM。 5. Fastboot工具的应用场景: - 设备的系统更新或刷机。 - 刷入自定义恢复(如TWRP)。 - 在开发阶段对设备进行调试。 - 解锁设备的bootloader,以获取更多的自定义权限。 - 修复设备,例如清除用户数据分区或刷写新的boot分区。 - 加入特定的内核或修改系统分区。 6. 注意事项: 在使用Fastboot工具时需要格外小心,错误的操作可能会导致设备变砖或丢失重要数据。务必保证操作前已备份重要数据,并确保下载和刷入的固件是针对相应设备的正确版本。此外,不同的设备可能需要特定的驱动程序支持,因此在使用Fastboot之前还需要安装相应的USB驱动。 7. 压缩包文件说明: 资源中提到的"windows-fastboot.zip"是一个压缩文件,解压后应当包含一个或多个可执行文件、库文件等,这些文件合起来组成了Fastboot工具的Windows版本。解压后,用户应当参考解压后的文档或说明文件来进行安装和配置,以便能够正确地使用该工具。 总结而言,Fastboot作为一个功能强大的工具,它为Android设备的开发者和高级用户提供了一个界面简洁但功能全面的操作平台,以实现对设备深层次的控制。然而,它的使用要求用户具备一定的技术知识和经验,否则不当操作可能导致设备损坏。因此,使用Fastboot时应当谨慎并确保自己了解每个命令的具体含义和后果。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

DLMS规约深度剖析:从基础到电力通信标准的全面掌握

![DLMS规约基础介绍](https://afteracademy.com/images/what-is-data-model-in-dbms-and-what-are-its-types-hierarchical-model-48add64778fd4b8f.jpg) # 摘要 DLMS/COSEM是一种广泛应用于智能电网和电力计量领域的通信协议。本文首先介绍了DLMS规约的基础概念、起源以及核心技术原理,包括协议架构、数据模型、通信过程、数据封装与传输机制。随后,文章探讨了DLMS规约在电力通信中的实际应用,如智能电表和电网自动化系统的数据通信,并分析了DLMS规约的测试与验证方法。文
recommend-type

修改代码,使其正确运行

要使提供的代码能够正确运行,需要解决以下几个关键点: 1. **输入处理**:确保从控制台读取的文法规则和待解析字符串格式正确。 2. **FIRST集和FOLLOW集计算**:确保FIRST集和FOLLOW集的计算逻辑正确无误。 3. **预测分析表构建**:确保预测分析表的构建逻辑正确,并且能够处理所有可能的情况。 4. **LL(1)分析器**:确保LL(1)分析器能够正确解析输入字符串并输出解析过程。 以下是经过修改后的完整代码: ```java package com.example.demo10; import java.util.*; public class Main
recommend-type

Python机器学习基础入门与项目实践

资源摘要信息:"机器学习概述与Python在机器学习中的应用" 机器学习是人工智能的一个分支,它让计算机能够通过大量的数据学习来自动寻找规律,并据此进行预测或决策。机器学习的核心是建立一个能够从数据中学习的模型,该模型能够在未知数据上做出准确预测。这一过程通常涉及到数据的预处理、特征选择、模型训练、验证、测试和部署。 机器学习方法主要可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。 监督学习涉及标记好的训练数据,其目的是让模型学会从输入到输出的映射。在这个过程中,模型学习根据输入数据推断出正确的输出值。常见的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机(SVM)、决策树、随机森林和神经网络等。 无监督学习则是处理未标记的数据,其目的是探索数据中的结构。无监督学习算法试图找到数据中的隐藏模式或内在结构。常见的无监督学习算法包括聚类、主成分分析(PCA)、关联规则学习等。 半监督学习和强化学习则是介于监督学习和无监督学习之间的方法。半监督学习使用大量未标记的数据和少量标记数据进行学习,而强化学习则是通过与环境的交互来学习如何做出决策。 Python作为一门高级编程语言,在机器学习领域中扮演了非常重要的角色。Python之所以受到机器学习研究者和从业者的青睐,主要是因为其丰富的库和框架、简洁易读的语法以及强大的社区支持。 在Python的机器学习生态系统中,有几个非常重要的库: 1. NumPy:提供高性能的多维数组对象,以及处理数组的工具。 2. Pandas:一个强大的数据分析和操作工具库,提供DataFrame等数据结构,能够方便地进行数据清洗和预处理。 3. Matplotlib:一个用于创建静态、动态和交互式可视化的库,常用于生成图表和数据可视化。 4. Scikit-learn:一个简单且高效的工具,用于数据挖掘和数据分析,支持多种分类、回归、聚类算法等。 5. TensorFlow:由Google开发的开源机器学习库,适用于大规模的数值计算,尤其擅长于构建和训练深度学习模型。 6. Keras:一个高层神经网络API,能够使用TensorFlow、CNTK或Theano作为其后端进行计算。 机器学习的典型工作流程包括数据收集、数据预处理、特征工程、模型选择、训练、评估和部署。在这一流程中,Python可以贯穿始终,从数据采集到模型部署,Python都能提供强大的支持。 由于机器学习的复杂性,一个成功的机器学习项目往往需要跨学科的知识,包括统计学、数学、计算机科学、数据分析等领域。因此,掌握Python及其相关库的使用只是机器学习工作的一部分,还需要有扎实的理论基础和实践经验。 总结来说,机器学习是一个涉及数据挖掘、统计分析、算法优化等多个领域的综合性科学。Python由于其简洁的语法、丰富的库支持和强大的社区力量,成为了进行机器学习研究和应用开发的首选语言。随着技术的不断进步和算法的持续优化,机器学习的应用领域也在不断扩大,从早期的搜索引擎、推荐系统到现代的自动驾驶、医疗诊断等领域都有着广泛的应用。