世上无难事，只怕有心人，就算你是初中文化也完全可以学会编程。
当然前提是你对编程方面不反感，如果有兴趣那更好。
至于对于零基础学java编程需要多少时间，
我想没有人能确定多长时间能学会。
这个是自己的积累过程，而不是限定的过程。没有速成的过程，
只能说有人指导，可以少走弯路。
我想说的是，到底需要多长还是受很多因素影响的，比如，你自身的学历，学习态度，是自学还是培训等，所以无法用一个确定的时间段来进行评估。
对于零基础的学生来说，想学好java编程，参加专业的软件编程培训是很有必要的。
专业的软件学校都是因材施教，针对不同的人群开设不同的班级，一般情况下，针对初中生是学习四年时间，高中生是两年时间，大学生是6-8个月的学习时间。
如果是自学的话，时间只会更长，而且还不一定学不到专业技术。
欢迎到这边来参观比较，做一个自己满意的选择
java调用kettle数据库类型资源库中的ktr此问题在1个月前或许已经接触，单是一直木有怎么用到，就被耽搁至今；问题的解决要来源于网络，其实我还想说问题的解决更多的是要靠我们自己的思想，不过多的言情，我们接下来直接进入主题吧！
环境：kettle-spoon 4.2.0,oracle11g，myeclipse6.5，sqlserver2008
前提：在kettle图形界面spoon里面已经做好了一个ktr转换模型，此时我的ktr信息如下图：
Step1：在myeclipse创建project，导入kettle集成所需要的包
Step2:重点解析与code源码
//定义ktr名字
private static String transName = "test1"
//初始化kettle环境
KettleEnvironment.init()
//创建资源库对象，此时的对象还是一个空对象
KettleDatabaseRepository repository = new KettleDatabaseRepository()
//创建资源库数据库对象，类似我们在spoon里面创建资源库
DatabaseMeta dataMeta =
new DatabaseMeta("enfo_bi","Oracle","Native","ip","sid","port","username","password")
//资源库元对象,名称参数，id参数，描述等可以随便定义
KettleDatabaseRepositoryMeta kettleDatabaseMeta =
new KettleDatabaseRepositoryMeta("enfo_bi", "enfo_bi", "king description",dataMeta)
//给资源库赋值
repository.init(kettleDatabaseMeta)
//连接资源库
repository.connect("admin","admin")
//根据变量查找到模型所在的目录对象
RepositoryDirectoryInterface directory = repository.findDirectory("/enfo_worker/wxj")
//创建ktr元对象
TransMeta transformationMeta = ((Repository) repository).loadTransformation(transName, directory, null, true, null )
//创建ktr
Trans trans = new Trans(transformationMeta)
//执行ktr
trans.execute(null)
//等待执行完毕
trans.waitUntilFinished()
上面的两个步骤才可以确定是资源库中的那个路径下的ktr和我们用命令执行一样的-dir ,-tran -job
附上源码：
package kettle
import org.pentaho.di.core.KettleEnvironment
import org.pentaho.di.core.database.DatabaseMeta
import org.pentaho.di.core.exception.KettleException
import org.pentaho.di.repository.Repository
import org.pentaho.di.repository.RepositoryDirectoryInterface
import org.pentaho.di.repository.kdr.KettleDatabaseRepository
import org.pentaho.di.repository.kdr.KettleDatabaseRepositoryMeta
import org.pentaho.di.trans.Trans
import org.pentaho.di.trans.TransMeta
/**
* <p>Title: java调用kettle4.2数据库型资料库中的转换</p>
* <p>Description: </p>
* <p>Copyright: Copyright () 2012</p>
*/
public class ExecuteDataBaseRepTran {
private static String transName = "test1"
public static void main(String[] args) {
try {
//初始化kettle环境
KettleEnvironment.init()
//创建资源库对象，此时的对象还是一个空对象
KettleDatabaseRepository repository = new KettleDatabaseRepository()
//创建资源库数据库对象，类似我们在spoon里面创建资源库
DatabaseMeta dataMeta =
new DatabaseMeta("enfo_bi","Oracle","Native","ip","sid","port","username","password")
//资源库元对象,名称参数，id参数，描述等可以随便定义
KettleDatabaseRepositoryMeta kettleDatabaseMeta =
new KettleDatabaseRepositoryMeta("enfo_bi", "enfo_bi", "king description",dataMeta)
//给资源库赋值
repository.init(kettleDatabaseMeta)
//连接资源库
repository.connect("admin","admin")
//根据变量查找到模型所在的目录对象,此步骤很重要。
RepositoryDirectoryInterface directory = repository.findDirectory("/enfo_worker/wxj")
//创建ktr元对象
TransMeta transformationMeta = ((Repository) repository).loadTransformation(transName, directory, null, true, null )
//创建ktr
Trans trans = new Trans(transformationMeta)
//执行ktr
trans.execute(null)
//等待执行完毕
trans.waitUntilFinished()
if(trans.getErrors()>0)
{
System.err.println("Transformation run Failure!")
}
else
{
System.out.println("Transformation run successfully!")
}
} catch (KettleException e) {
e.printStackTrace()
}
}
}
