org.pentaho.ui.xul.xulexception: java.lang.reflect.invocationtargetexception

时间: 2023-04-24 21:06:02 浏览: 232
这个错误信息是由Pentaho软件中的XUL界面引擎抛出的，表示在调用某个方法时发生了一个反射调用异常。这可能是由于调用的方法本身抛出了异常，或者由于调用方法的参数不正确所导致的。需要进一步检查代码和日志以确定具体的问题。
相关问题

org.pentaho.di.core.exception.

org.pentaho.di.core.exception是Pentaho Data Integration（PDI）中的一个异常类，用于处理数据集成过程中的异常情况。该类包含了许多不同类型的异常，如文件读取错误、数据库连接错误、转换步骤错误等等。在PDI中，当出现异常情况时，系统会抛出org.pentaho.di.core.exception异常，并根据异常类型进行相应的处理。

org.pentaho:pentaho-aggdesigner-algorithm:jar:5.1.5-jhyd

org.pentaho:pentaho-aggdesigner-algorithm:jar:5.1.5-jhyd是Pentaho聚合设计算法的一个jar包。Pentaho是一种开源的商业智能(BI)和数据集成软件套件，用于帮助用户进行数据分析、报告生成和数据挖掘。 这个jar包包含的聚合设计算法是用于优化数据仓库和OLAP(联机分析处理)数据库的性能。在数据仓库和OLAP系统中，聚合是将一组维度的数据汇总为更高级别的概要数据的过程。聚合设计的目标是减少查询响应时间并提高性能。 Pentaho聚合设计算法的5.1.5-jhyd版本提供了一系列的聚合设计方法和工具，可以帮助用户根据其特定的业务需求和数据模型设计合适的聚合。通过聚合设计算法，用户可以确定需要创建哪些聚合表、如何定义聚合表的结构以及如何选择适当的聚合函数。 使用org.pentaho:pentaho-aggdesigner-algorithm:jar:5.1.5-jhyd可以有效地优化数据仓库和OLAP系统的性能，提升查询效率和用户体验。这个jar包可以与Pentaho的其他组件和工具集成使用，为用户提供全面的数据分析和报告生成功能。它还支持多种数据源和格式，可以适应各种不同的数据集成需求。 总而言之，org.pentaho:pentaho-aggdesigner-algorithm:jar:5.1.5-jhyd是Pentaho聚合设计算法的一个重要组成部分，对于提升数据仓库和OLAP系统的性能至关重要。

相关推荐

Could not find artifact org.pentaho:pentaho-aggdesigner-algorithm:pom:5.1.5-jhyde in nexus-aliyun

回答: 这个报错信息表示在执行命令时，Maven无法在配置的远程仓库中找到org.pentaho:pentaho-aggdesigner-algorithm:pom:5.1.5-jhyde这个包。\[1\]\[2\]根据引用\[3\]中的Idea中hive的依赖命令，你可以尝试在你的pom.xml文件中添加以下依赖项来解决这个问题： <dependency> <groupId>org.pentaho</groupId> <artifactId>pentaho-aggdesigner-algorithm</artifactId> <version>5.1.5-jhyde</version> </dependency> 请确保你的Maven配置正确，并且远程仓库中确实存在这个包。如果问题仍然存在，你可以尝试检查你的网络连接或者尝试使用其他可用的远程仓库来下载这个包。 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [Could not find artifact org.pentaho:pentaho-aggdesigner-algorithm:pom:5.1.5-jhyde解决方法](https://blog.csdn.net/QQ3434223245/article/details/115842648)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [Could not find artifact org.pentaho:pentaho-aggdesigner-algorithm:jar:5.1.5-jhyde 解决方案](https://blog.csdn.net/Tangnin/article/details/125541627)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

Failure to find org.pentaho:pentaho-aggdesigner-algorithm:jar:5.1.5-jhyde怎么解决

您可以尝试以下几种方法来解决找不到特定版本的依赖项的问题： 1. 检查 Maven 或 Gradle 配置：确保您的构建工具配置文件中包含了正确的依赖项坐标和版本号。检查是否有拼写错误或错误的版本号。 2. 检查仓库配置：确保您的构建工具配置文件中指定的仓库地址是正确的，并且您可以从该仓库中获取到所需的依赖项。您可以在 Maven 的 settings.xml 或 Gradle 的 build.gradle 文件中查找仓库配置。 3. 清除本地仓库：有时候，本地仓库中的某些缓存文件可能损坏或不完整，导致无法正确解析依赖项。在这种情况下，您可以尝试删除本地仓库中与该依赖项相关的文件，并重新执行构建命令，让构建工具重新下载依赖项。 4. 检查依赖项是否可用：确认您所需的特定版本的依赖项是否存在于您使用的仓库中。您可以通过浏览仓库的网页或使用构建工具提供的命令来检查。 5. 联系依赖项提供者：如果您确定依赖项的坐标和版本号是正确的，但仍然无法解析该依赖项，那么可能是依赖项提供者的仓库出现了问题。您可以通过与依赖项提供者联系来解决这个问题，他们可能会提供更多的帮助或修复仓库中的问题。 请注意，以上方法是一般性的建议，具体解决方法可能因您使用的构建工具、仓库设置和网络环境而有所不同。

帮忙看一段报错Non-abstract class "Processor" must implement method "boolean org.pentaho.di.trans.steps.userdefinedjavaclass.TransformClassBase.processRow(org.pentaho.di.trans.step.StepMetaInterface, org.pentaho.di.trans.step.StepDataInterface) throws org.pentaho.di.core.exception.KettleException"

这段报错的意思是，非抽象类 "Processor" 必须实现方法 "boolean org.pentaho.di.trans.steps.userdefinedjavaclass.TransformClassBase.processRow(org.pentaho.di.trans.step.StepMetaInterface, org.pentaho.di.trans.step.StepDataInterface) throws org.pentaho.di.core.exception.KettleException"。 简单来说，就是类 "Processor" 必须实现一个名为 "processRow" 的方法，这个方法需要接受两个参数，分别是 "StepMetaInterface" 和 "StepDataInterface"，并且可能会抛出 "KettleException" 异常。

cannot resolve pentaho-kettle:kettle-engine:8.3.0.18-1112

### 回答1： 无法解析pentaho-kettle:kettle-engine:8.3.0.18-1112的问题可能是由于以下几个原因： 1. 版本号错误或不存在：请确认你所指定的版本号是否正确，并且该版本是否存在于下载源中。您可以尝试使用其他版本或更新的版本号来解决此问题。 2. 依赖关系错误：pentaho-kettle:kettle-engine可能依赖于其他库或组件。请检查您的项目配置文件中的依赖关系，并确保所有的依赖项都已正确声明。 3. 下载源配置错误：请检查项目的下载源配置，确保您可以访问和下载该库。您可以尝试更改下载源地址或使用其他可用的下载源。 4. 网络问题：如果您无法访问下载源或网络连接不稳定，可能会导致解析库的问题。请确保您的网络连接正常，并尝试重新解析该库。 如果您仍然无法解决此问题，请尝试在相关的开发社区或论坛上提问，以获得更专业的帮助和支持。 ### 回答2： 无法解决pentaho-kettle:kettle-engine:8.3.0.18-1112的问题通常是由以下原因导致的： 1. 未正确配置Pentaho Kettle仓库：确认您的项目中是否配置了正确的Pentaho Kettle仓库地址。您可以在项目的pom.xml文件中或使用构建工具（如Maven）中确认仓库的配置。 2. 版本号错误：请确保您在项目配置文件（如pom.xml）中指定了正确的版本号。有时候，指定了错误的版本或不存在的版本会导致解析依赖项时出错。 3. 仓库中没有相应的依赖项：确认您使用的Pentaho Kettle版本是否可在所配置的仓库中获取到。如果所需版本不存在或已被删除，则无法解决此依赖项。 4. 网络连接问题：如果您无法连接到Pentaho Kettle仓库，可能是由于网络问题导致无法解决依赖项。请确保您的网络连接正常，尝试重新解析依赖项。 若问题仍然存在，建议您检查类似的技术论坛或社区，了解是否有其他人遇到了类似的问题，并寻求相应的解决方案。 ### 回答3： 不能解决pentaho-kettle:kettle-engine:8.3.0.18-1112可能是由于以下几个原因： 1. 依赖项问题：该错误可能是由于缺少所需的依赖项导致的。建议检查项目的依赖项配置，确保所有必需的依赖项都被正确声明和引入。 2. 仓库配置问题：可能是由于仓库配置错误导致的。请检查项目的仓库配置，确保项目可以访问所需的依赖项。 3. 版本不可用：该错误可能是由于所需版本的库不可用或不存在导致的。确保所请求的库的版本名称和编号是正确的，并且可以在所配置的仓库中找到。 4. 缓存问题：有时候构建工具（如Maven）会缓存依赖项，以提高构建速度。可能是由于缓存过期或损坏导致的问题。建议清除项目的依赖项缓存，并重新执行构建过程。 如果以上方法都没有解决该问题，建议查看项目的错误日志或详细的错误信息，以了解更多关于无法解决该依赖项的具体原因。此外，也可以尝试在相关的开发社区或论坛上发表该问题，以获取更多的帮助和建议。

kettle-core-7.1.0.0-12.jar

kettle-core-7.1.0.0-12.jar 是Pentaho Data Integration（PDI）软件中的核心组件之一。PDI是一款开源的数据集成软件，用于数据抽取、转换和加载（ETL）过程。这个核心库包含了处理数据抽取、转换和加载的功能和算法。 kettle-core-7.1.0.0-12.jar 提供了一系列的类和方法，用于创建和管理数据转换和作业。它可用于连接各种不同的数据源，如关系型数据库、平面文件、XML文件等，然后对数据进行转换和处理，最后将数据加载到目标系统中。 这个核心库还包括了大量的转换步骤和作业步骤，用于执行各种数据操作，比如过滤、排序、聚合、连接等。它还提供了强大的转换和作业调度引擎，可以按照预定的时间间隔或触发条件来自动执行数据集成任务。 除了核心功能之外，kettle-core-7.1.0.0-12.jar 还提供了丰富的插件和扩展点，可以方便地扩展和定制PDI的功能。用户可以根据自己的需求编写插件，添加新的转换步骤或作业步骤，以及自定义转换和作业的执行流程。 总而言之，kettle-core-7.1.0.0-12.jar 是Pentaho Data Integration软件中的核心组件，提供了强大的数据抽取、转换和加载功能，以及丰富的插件和扩展点供用户定制和扩展。

kettle9.2.0.3

抱歉，根据提供的引用内容，我无法找到关于kettle9.2.0.3的相关信息。请提供更多细节，以便我能帮助你回答问题。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [【故障处理】ORA-01882: 未找到时区区域 %s](https://blog.csdn.net/lihuarongaini/article/details/101402150)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item] - *2* [pentaho专题系列之kettle篇--kettle源码编译](https://blog.csdn.net/atan0632/article/details/102357240)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

kettle 9.1.0.0

kettle 9.1.0.0 是一款开源的ETL（Extract, Transform, Load）工具，它由Pentaho Data Integration（PDI）项目提供。ETL是指从各种数据源中提取数据，然后进行转换和整合，最终加载到目标数据库或数据仓库中的过程。 kettle 9.1.0.0具有多个功能模块，包括： 1. 数据提取：kettle可以从各种关系型数据库、文件、Web服务等源中提取数据，并支持数据源特定的连接器，如Oracle、MySQL等。 2. 数据转换：在数据提取之后，kettle允许进行各种数据转换操作，包括字段映射、过滤、合并、排序、计算等，以满足不同的业务需求。 3. 数据加载：转换后的数据可以加载到目标数据库、数据仓库或其他系统中。kettle支持多种数据加载方式，如插入、更新、追加等，并提供性能优化选项。 4. 调度和监控：kettle可以创建作业和转换的调度计划，并提供监控和报告功能，以便及时发现和解决潜在的问题。 5. 扩展和定制：kettle提供了丰富的插件和API，允许用户自定义功能和扩展其功能。 kettle 9.1.0.0在数据集成和数据仓库领域具有广泛的应用，它简单易用，具有强大的功能和灵活的扩展性，可以帮助用户高效地进行数据处理和分析。无论是小型企业还是大型组织，都可以使用kettle来优化其数据流程，提高数据处理的效率和可靠性。

linux kettle 启动服务,kettle在linux启动spoon.sh报错

如果你在 Linux 上启动 Kettle 服务时，Kettle 在启动 spoon.sh 脚本时报错，可能是因为以下原因之一： 1. 文件权限问题：请确保 spoon.sh 脚本具有可执行权限。你可以使用 chmod +x spoon.sh 命令添加可执行权限。 2. Java 路径问题：请确保 Java 的路径在 spoon.sh 脚本中正确设置。你可以在 spoon.sh 脚本中查找以下行： PENTAHO_JAVA=/usr/bin/java 如果 Java 安装在不同的目录下，请将此行更改为正确的路径。 3. 内存问题：Kettle 启动 spoon.sh 脚本时需要一定的内存。如果你的系统内存不足，可能会导致 spoon.sh 脚本无法启动。你可以尝试增加系统内存或减少 Kettle 使用的内存。 4. 日志文件问题：如果 spoon.sh 脚本无法打开日志文件，会导致脚本无法启动。请确保日志文件的路径和权限都正确设置。你可以在 spoon.sh 脚本中查找以下行： LOGFILE="${BASEDIR}/.spoonrc" 确保 LOGFILE 变量指向正确的日志文件路径，并且该文件具有写入权限。 如果以上方法都无法解决问题，请提供更详细的错误信息以便更好地分析问题。

kettle-core 8.3.0.0-371

kettle-core 8.3.0.0-371是Pentaho Data Integration（PDI）的核心模块之一。PDI是一种ETL（Extract, Transform, Load）工具，旨在帮助用户从不同的数据源提取数据，进行转换和加载到目标系统中。它具有强大的数据集成功能，可以处理各种类型和规模的数据，帮助用户实现数据的清洗、转换和集成工作。 kettle-core 8.3.0.0-371的版本号表示其在PDI软件中的具体版本。这个版本可能包含特定的功能改进和错误修复，以提高软件的性能和稳定性。用户可以根据自己的需求选择适合的版本。 kettle-core 8.3.0.0-371是PDI的核心模块之一，它提供了一系列的转换步骤和组件，用于定义和执行数据转换任务。这些步骤和组件可以通过可视化界面进行配置和连接，无需编写复杂的代码。用户可以根据自己的需求从库中选择合适的步骤和组件，按照特定的顺序进行排列和链接，从而构建出完整的数据转换过程。 kettle-core 8.3.0.0-371还提供了一系列的数据转换功能，如数据清洗、字段映射、数据过滤、数据排序、数据聚合等。用户可以根据自己的需求选择合适的转换功能，并进行相应的配置和参数设置。 总的来说，kettle-core 8.3.0.0-371是一个强大的数据集成工具，提供了丰富的功能和组件，可以帮助用户完成各种复杂的数据转换任务。

pdi-ce-9.2.0.0-290对应的cdh版本

### 回答1： pdi-ce-9.2.0.0-290是一款ETL工具Pentaho Data Integration Community Edition的版本号。而CDH是Cloudera公司提供的一套企业级的Hadoop平台，集成了多种Hadoop生态系统软件，并提供了企业级的支持和服务。因此，这两者并没有直接的对应关系。 不过，Pentaho Data Integration Community Edition可以通过一些插件来和CDH平台进行集成。例如，Pentaho官方提供的Hadoop分布式文件系统插件，允许用户在Pentaho中直接读写Hadoop上的数据。此外，Pentaho还提供了Hadoop集群管理插件，使得用户可以通过Pentaho来管理其Hadoop集群。 总体而言，Pentaho Data Integration Community Edition和CDH平台之间的集成关系，更依赖于具体的插件和版本选项，而不是版本号的对应关系。因此，如果需要在CDH平台中使用Pentaho Data Integration Community Edition，需要根据具体的场景和需求进行相应的版本和插件选择。 ### 回答2： pdi-ce-9.2.0.0-290对应的CDH版本是CDH 5.14.4。PDI (Pentaho Data Integration)是一款ETL工具，可用于数据集成、数据转换和数据处理等。CDH (Cloudera Distribution for Hadoop)是一种基于Hadoop的大数据平台，它包含了许多实用工具和组件，可以用于数据存储、数据处理、数据分析等。PDI与CDH的结合可在大数据环境中进行ETL操作，从而实现数据的高效转换和处理。PDI-ce-9.2.0.0-290版本与CDH 5.14.4配套使用，可以充分发挥两者的优势，使得数据ETL更加高效和准确。 ### 回答3： pdi-ce-9.2.0.0-290可以对应CDH版本为CDH6.0或者CDH6.2。PDI是Pentaho Data Integration的缩写，是一个开源的ETL（Extract，Transform，Load）工具，用于数据集成和数据处理。而CDH是Cloudera Distribution of Hadoop的缩写，是由Cloudera公司基于Apache Hadoop生态系统构建的一套企业级的大数据平台解决方案，包括了Hadoop核心系统和大量与之相关的生态工具。 CDH 6.x版本目前已经支持Apache Hadoop 3.0，所以这个版本的PDI也可以在CDH 6.0或CDH 6.2上运行。当然，具体版本的匹配还要根据具体的需求和场景进行选择。

kettle9.2.0.0-179

kettle 9.2.0.0-179是数据集成工具Pentaho Data Integration（PDI）的一个版本。PDI是一种开源的ETL（Extract, Transform, Load）工具，用于数据的提取、转换和加载。 首先，kettle 9.2.0.0-179相较于之前的版本进行了一些更新和改进。这个版本的新特性可能包括新的功能、界面改进、性能优化、错误修复等。这些更新旨在提高用户的体验和工作效率，同时解决以前版本中存在的问题。 其次，kettle 9.2.0.0-179提供了丰富的数据集成功能。它支持各种数据源和数据目标的连接，包括关系型数据库、文件、Web服务等。用户可以通过可视化的方式来设计和执行ETL过程，包括数据提取、清洗、转换和加载。还可以通过添加不同的步骤和转换，自定义数据处理逻辑，以符合具体的业务需求。 此外，kettle 9.2.0.0-179还提供了强大的调度和监控功能。用户可以设置定时任务来自动执行ETL过程，或者根据事件触发进行调度。同时，它也提供了丰富的日志和监控机制，用于跟踪和监控数据集成过程中的运行情况和性能指标。 总之，kettle 9.2.0.0-179是一个功能强大、灵活可靠的数据集成工具，可以帮助用户高效地进行数据处理和分析。它的更新和改进使得数据集成变得更加简单、快捷和可靠，适用于各种规模和复杂度的数据集成任务。

awesome-kettle-master.zip

### 回答1： awesome-kettle-master.zip是一个压缩文件，其中包含一个名为"awesome-kettle-master"的文件夹。该文件夹中可能包含一些与水壶相关的项目文件。 "awesome-kettle-master"很可能是一个开源项目的名称，它可能是基于Kettle（一种ETL（Extract, Transform, Load）工具）开发的。Kettle是一个强大的数据集成工具，可用于将数据从不同的源中提取、转换和加载到目标位置。 这个压缩文件可能是供开发者使用的，以便研究、修改或参与贡献该项目。该项目可能包含Kettle的一些工具、插件、转换或作业，供开发者使用和学习。开发人员可以通过下载并解压缩这个文件，快速访问和查看项目的源代码和其他相关资源。 为了使用这个文件，用户可以将其下载到本地计算机，并使用一个解压缩工具（如WinRAR或7-Zip）来解压缩文件。解压缩后，用户可以浏览文件夹中的内容，并查看源代码、文档、配置文件等。用户也可以将文件导入到开发环境中，以进行进一步的开发、测试或部署。 总之，awesome-kettle-master.zip是一个可能包含与水壶相关的开源项目的压缩文件。它提供了一个方便的方式，供开发者下载、使用和学习该项目的资源。 ### 回答2： awesome-kettle-master.zip 是一个文件压缩包，其中存放着一个名为 "awesome-kettle-master" 的项目代码文件。 Kettle 是一种开源数据集成工具，被广泛应用于数据仓库、数据迁移、数据转换等数据处理任务。awesome-kettle-master.zip 可以被解压缩，得到项目代码文件，通过该代码文件用户可以了解和使用 Kettle 工具。 这个压缩包的命名为 "awesome-kettle-master.zip"，其中 "awesome" 可能代表这个项目的卓越性， "kettle" 则代表了项目所使用的工具。而 "master" 可能代表这个压缩包是该项目的主要版本。 解压缩后，可以在文件夹中找到各种源代码文件、配置文件和其他项目文件。用户可以根据自己的需求，使用其中的代码或者修改配置文件来实现特定的数据处理任务。 通过使用好这个压缩包中的代码文件，用户可以提高数据处理的效率和准确性，进而更好地管理和分析数据，为业务决策提供有力支持。 ### 回答3： awesome-kettle-master.zip 是一个压缩文件，其中包含着一个名为 "awesome-kettle-master" 的项目。这个项目可能是一个用于数据集成和数据转换的ETL（Extract, Transform, Load）工具。Kettle是Pentaho Data Integration（PDI）的旧称，它是一个开源的ETL工具。 这个项目的压缩文件是为了方便用户下载和安装该项目而创建的。用户可以通过解压缩该文件来获取项目的源代码和相关文件。然后，用户可以在本地环境中打开该项目，并进行二次开发、修改或使用。 awesome-kettle-master.zip 中的文件可能包括各种类型的代码文件、配置文件、文档和示例数据等。用户可以根据自己的需求，对该项目进行定制和配置，以实现自己的ETL需求。 要使用这个项目，用户可以首先解压缩压缩文件，然后按照项目内的文档或说明进行安装和设置工作。用户可能需要安装所需的软件依赖项或环境，并进行一些配置。然后，可以按照项目的使用指南，来编写、调试和运行ETL作业。 awesome-kettle-master.zip 可能是由项目的开发者或维护者发布的一个版本。用户可以从项目的官方网站或代码托管平台下载压缩文件，并通过查看项目的文档或提交记录，了解项目的功能、特性和更新内容。 总之，awesome-kettle-master.zip 是一个包含ETL工具项目的压缩文件，用户可以通过下载并解压缩该文件，获取源代码和相关文件，以实现数据集成和转换的需求。

java 调用kettle job 传参_java调用kettle向job（任务）和transformation（转换）传递参数实例...

可以通过Java程序调用Kettle的API来向Job和Transformation传递参数。以下是一个示例代码： java import org.pentaho.di.core.KettleEnvironment; import org.pentaho.di.core.exception.KettleException; import org.pentaho.di.core.variables.Variables; import org.pentaho.di.repository.Repository; import org.pentaho.di.repository.RepositoryDirectoryInterface; import org.pentaho.di.repository.kdr.KettleDatabaseRepository; import org.pentaho.di.trans.Trans; import org.pentaho.di.trans.TransMeta; import org.pentaho.di.trans.TransParameterCodec; import java.util.HashMap; import java.util.Map; public class KettleJobCaller { public static void main(String[] args) throws KettleException { KettleEnvironment.init(); String repositoryName = "MyRepository"; String username = "admin"; String password = "password"; String jobName = "MyJob"; String transformationName = "MyTransformation"; String[] parameters = new String[]{"param1=value1", "param2=value2"}; Repository repository = new KettleDatabaseRepository(); repository.init(repositoryName, username, password); RepositoryDirectoryInterface directory = repository.loadRepositoryDirectoryTree().findDirectory("/my/directory"); Variables variables = new Variables(); variables.setParameters(parameters); TransMeta transMeta = repository.loadTransformation(transformationName, directory, variables, null); Trans trans = new Trans(transMeta); trans.execute(null); String[] encodedParameters = TransParameterCodec.encodeParams(parameters); Map<String, String> paramMap = new HashMap<>(); for (String encodedParameter : encodedParameters) { String[] split = encodedParameter.split("="); paramMap.put(split[0], split[1]); } JobMeta jobMeta = repository.loadJob(jobName, directory, variables, null); Job job = new Job(repository, jobMeta, variables); job.setVariables(variables); job.setParams(paramMap); job.start(); job.waitUntilFinished(); } } 在上面的示例代码中，我们首先初始化Kettle的环境，然后指定仓库名称、用户名、密码、Job名称和Transformation名称。接下来，我们将要传递的参数存储在一个字符串数组中，并将它们传递给Transformation和Job。在传递参数时，我们需要使用变量来存储它们。 最后，我们使用Kettle的API来加载Transformation和Job，并将参数传递给它们。注意，我们需要使用TransParameterCodec来编码和解码参数。 这就是如何使用Java调用Kettle Job并传递参数的示例代码。

pdi-ce-9.2.0.0-290

pdi-ce-9.2.0.0-290是Pentaho Data Integration Community Edition（PDI CE）的一个版本号。PDI是一款数据集成工具，可用于处理、清洗、转换和整合数据等任务。CE是其社区版，免费且开放源码，可在Windows、Linux和Mac等操作系统上运行。该版本发布于2020年2月，其主要特性包括增强了数据缓存和集成，提供了新的数据处理步骤和功能，改进了Big Data和云集成的支持，扩展了与AWS和Azure等云平台的连接等。使用PDI CE 9.2版本，用户可以更加轻松地处理数据，提高数据质量和速度，从而更好地支持业务需求。

可以使用kettle.properties文件来设置变量

是的，在 Kettle (也称为 Pentaho Data Integration) 中，可以使用 kettle.properties 文件来设置变量。这个文件位于 Kettle 安装目录的根目录下。 可以在 kettle.properties 文件中设置各种变量，包括环境变量、Kettle 自定义变量和全局变量。环境变量是系统环境变量，Kettle 自定义变量是 Kettle 自带的变量，而全局变量是在 Kettle 中定义的变量。 要在 kettle.properties 文件中设置变量，可以使用如下语法： VARIABLE_NAME=value 例如，要设置一个名为 "MY_VAR" 的变量，可以使用如下语法： MY_VAR=Hello World 在 Kettle 转换或作业中，可以使用 ${VARIABLE_NAME} 的语法来引用变量的值。 例如，在转换中，可以在文本输出步骤的 "Message" 字段中输入 ${MY_VAR}，这样 Kettle 就会将 ${MY_VAR} 替换为其值 "Hello World"。 另外，还可以使用 Kettle 的 "Set environment variable" 步骤来设置变量。这个步骤可以设置环境变量或 Kettle 自定义变量。

spoon problem accessing /@pentaho/di-plugin-repositories@8.3.0.0-371/index.h

### 回答1： 根据提供的信息，这个问题似乎是和Pentaho中的插件存储库相关的访问问题。 "Pentaho" 是一种用于数据集成和业务智能（BI）的开源工具。而 "/@pentaho/di-plugin-repositories@8.3.0.0-371/index.h" 是指特定版本的一个插件存储库的索引文件。 如果出现 "spoon problem accessing /@pentaho/di-plugin-repositories@8.3.0.0-371/index.h" 的错误信息，可能是由于以下几个原因之一： 1. 插件存储库不可访问：这可能是由于网络连接问题或存储库服务器错误引起的。你可以尝试检查网络连接是否正常，或者联系Pentaho支持团队获取有关存储库服务器状态的更多信息。 2. 插件存储库路径错误：如果路径指定不正确，或者文件路径被更改或删除，就可能无法访问索引文件。你可以验证索引文件的路径是否正确，并确保文件存在。 3. 插件存储库版本不匹配：错误信息中提到了特定的插件存储库版本号（8.3.0.0-371），可能是由于Pentaho版本与该插件存储库版本不兼容导致的。你可以尝试与Pentaho版本对应的插件存储库版本，或者升级Pentaho到与该插件存储库版本兼容的版本。 综上所述，通过验证网络连接、检查存储库路径和确保兼容的Pentaho版本，你可以尝试解决这个问题。如果问题仍然存在，建议联系相关技术支持人员获取进一步的帮助。 ### 回答2： spoon问题访问 /@pentaho/di-plugin-repositories@8.3.0.0-371/index.h的原因可能有以下几种： 1. 网络问题：如果你的电脑无法访问这个地址，可能是因为网络连接出现了问题。你可以尝试重新连接到网络或者使用其他网络环境进行尝试。 2. 路径错误：可能是路径设置错误导致无法访问。你可以检查一下路径是否正确，并确认文件或文件夹是否存在。 3. 权限问题：有时候你可能没有访问该文件或文件夹的权限，导致无法访问。你可以尝试使用管理员权限或者联系系统管理员解决权限问题。 4. 插件版本不匹配：如果你的Spoon版本与这个插件版本不兼容，可能会引发访问问题。你可以尝试更新Spoon或找到与你当前版本兼容的插件。 如果以上解决方法都无法解决问题，建议你查看详细的错误信息或者寻求专业的技术支持来解决这个问题。希望能对你有所帮助！

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你还在苦苦寻找数据结构的题目吗？这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题，轻松解决期末挂科的难题。不信？你下载看看，这里是纯题目，你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节，每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题，题型丰富多样，共五种类型题目。本学期已过去一半，相信你数据结构叶已经学得差不多了，是时候拿题来练练手了，如果你考研，更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载，不早不晚，越往后拖，越到后面，你身边的人就越卷，甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人，学习，练题，就要趁现在，不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英，或是算法题？学完理论要及时巩固知识内容才是王道！记住！！！下载了来要答案（v:zywcv1220）。

语义Web动态搜索引擎：解决语义Web端点和数据集更新困境

跟踪：PROFILES数据搜索：在网络上分析和搜索数据WWW 2018，2018年4月23日至27日，法国里昂1497语义Web检索与分析引擎Semih Yumusak†KTO Karatay大学，土耳其semih. karatay.edu.trAI 4 BDGmbH，瑞士s. ai4bd.comHalifeKodazSelcukUniversity科尼亚，土耳其hkodaz@selcuk.edu.tr安德烈亚斯·卡米拉里斯荷兰特文特大学utwente.nl计算机科学系a.kamilaris@www.example.com埃利夫·尤萨尔KTO KaratayUniversity科尼亚，土耳其elif. ogrenci.karatay.edu.tr土耳其安卡拉edogdu@cankaya.edu.tr埃尔多安·多杜·坎卡亚大学里扎·埃姆雷·阿拉斯KTO KaratayUniversity科尼亚，土耳其riza.emre.aras@ogrenci.karatay.edu.tr摘要语义Web促进了Web上的通用数据格式和交换协议，以实现系统和机器之间更好的互操作性。 虽然语义Web技术被用来语义注释数据和资源，更容易重用，这些数据源的特设发现仍然是一个悬 而 未 决 的 问 题 。 流 行 的 语 义 Web �

centos7安装nedit

### 回答1： 你可以按照以下步骤在 CentOS 7 上安装 nedit： 1. 打开终端并切换到 root 用户。 2. 运行以下命令安装 EPEL 存储库： ``` yum install epel-release ``` 3. 运行以下命令安装 nedit： ``` yum install nedit ``` 4. 安装完成后，你可以在终端中运行以下命令启动 nedit： ``` nedit ``` 如果你想打开一个文件，可以使用以下命令： ``` nedit /path/to/file

TFT屏幕-ILI9486数据手册带命令标签版.pdf

ILI9486手册 官方手册 ILI9486 is a 262,144-color single-chip SoC driver for a-Si TFT liquid crystal display with resolution of 320RGBx480 dots, comprising a 960-channel source driver, a 480-channel gate driver, 345,600bytes GRAM for graphic data of 320RGBx480 dots, and power supply circuit. The ILI9486 supports parallel CPU 8-/9-/16-/18-bit data bus interface and 3-/4-line serial peripheral interfaces (SPI). The ILI9486 is also compliant with RGB (16-/18-bit) data bus for video image display. For high speed serial interface, the ILI9486 also provides one data and clock lane and supports up to 500Mbps on MIPI DSI link. And also support MDDI interface.

数据搜索和分析

跟踪：PROFILES数据搜索：在网络上分析和搜索数据WWW 2018，2018年4月23日至27日，法国里昂1485表征数据集搜索查询艾米莉亚·卡普尔扎克英国南安普敦大学开放数据研究所emilia. theodi.org珍妮·坦尼森英国伦敦开放数据研究所jeni@theodi.org摘要在Web上生成和发布的数据量正在迅速增加，但在Web上搜索结构化数据仍然存在挑战。在本文中，我们探索数据集搜索分析查询专门为这项工作产生的通过众包-ING实验，并比较它们的搜索日志分析查询的数据门户网站。搜索环境的变化以及我们给人们的任务改变了生成的查询。 我们发现，在我们的实验中发出的查询比数据门户上的数据集的搜索查询要长得多。 它们还包含了七倍以上的地理空间和时间信息的提及，并且更有可能被结构化为问题。这些见解可用于根据数据集搜索的特定信息需求和特征关键词数据集搜索，�

软件如果要进行优化要做哪些工作

### 回答1： 要进行软件优化，可以从以下几个方面入手： 1. 代码优化：对代码进行精简、去除冗余代码、重构代码结构、提高代码的可读性和复用性等，以提高代码的执行效率和可维护性。 2. 数据结构和算法优化：选择合适的数据结构和算法，尽可能减少算法的时间复杂度和空间复杂度，以提高程序的执行效率。 3. 编译优化：通过调整编译器参数、使用优化编译器等手段对程序进行优化，以提高程序的运行效率。 4. 并行处理：将程序分解成多个独立的部分，通过多线程、多进程、分布式等方式进行并行处理，以提高程序的执行效率和吞吐量。 5. 内存管理：对程序进行内存管理，减少内存的分配和释放操作，避免内存泄漏

freescale IMX6 开发板原理图

freesacle 的arm cortex-a9的双核 四核管脚兼容CPU开发板原理图。

自适应学习率的矩阵近似协同过滤算法（AdaError）

首页>外文书>人文>心理励志> User Modeling，WWW 2018，2018年4月23日至27日，法741AdaError：一种自适应学习率的矩阵近似协同过滤李东升IBM中国研究院中国上海ldsli@cn.ibm.com上海复旦大学，中国lutun@fudan.edu.cn摘要朝晨IBM中国研究院中国上海cchao@cn.ibm.com李尚科罗拉多大学博尔德分校美国科罗拉多州博尔德li. colorado.edu秦律科罗拉多大学博尔德分校美国科罗拉多州博尔德www.example.comqin.lv @colorado.edu复旦大学上海，中国ninggu@fudan.edu.cnACM参考格式：HansuGuSeagateTechnology美国科罗拉多guhansu@gmail.comStephen M.朱IBM研究院-中国上海，中国schu@cn.ibm.com诸如随机梯度下降的基于梯度的学习方法被广泛用于基于矩阵近似的协同过滤算法中，以基于观察到的用户项目评级来训练推荐模型。一个主要的困难 在现有的基于梯度的学习方法中，确定适当的学习率是一个重要的问题，因为如果�