ユーザー定義関数 (UDF)

Pipeline Builder の既存の変換オプションでデータを操作できない場合や、外部の Java ライブラリを組み込みたい場合、または複数のパイプラインで再利用したい複雑なロジックがある場合は、独自のユーザー定義関数 (UDF) を作成できます。ユーザー定義関数を使用すると、Pipeline Builder やコードリポジトリで独自の任意の Java コードを実行できるようになり、バージョン管理やアップグレードが可能となります。

ユーザー定義関数 (UDF) を作成する

ユーザー定義関数リポジトリを作成するには、まずリポジトリを保存したいプロジェクトに移動します。

次に、新規作成 を選択し、コードリポジトリ を選択します。Foundry UDF Definitions オプションの下で、Map UDF Definition/Implementation を選択して、リポジトリを UDF テンプレートでブートストラップします。最後に、リポジトリの初期化 を選択します。

独自のローカル環境でローカルで作業することもできます（推奨）、または Code Repositories で直接作業することもできます。

ローカル開発環境のセットアップ（推奨）

UDF の作成にはローカルでの作業をお勧めします。以下の手順に従ってローカル環境をセットアップしてください。

1. リポジトリをクローンするには、画面右上の ローカルで作業 を選択し、URL をコピーします。

2. コマンドラインインターフェース（CLI）を開き、git clone <repo url> を実行します。

3. 次のコマンドを使用して、開発環境でプロジェクトを開きます。

• IntelliJ IDEA: ./gradlew idea open
• Eclipse IDE: ./gradlew eclipse open

主要な CLI コマンド:

• UDF 定義ファイルや Java 実装ファイルを編集した後に、コード生成ファイルを再実行します:
  • IntelliJ IDEA: ./gradlew idea
  • Eclipse IDE: ./gradlew eclipse.
• Pipeline Builder に公開するためのロックファイルを作成します:
  • ./gradlew generateEddieLockfile
• テストを実行します:
  • testExamples のみを実行: ./gradlew test --tests examples.ExamplesTest.testExamples
  • すべてのテストを実行: ./gradlew test

コードリポジトリ環境のセットアップ

ローカルの IDE で作業できない場合は、コードリポジトリでファイルを直接編集し、Task Runner で主要なコマンドを実行することができます。

主要なコマンド:

• UDF 定義ファイルや Java 実装ファイルを編集した後に、コード生成ファイルを再実行します:
  • generateUdfResources
• Pipeline Builder に公開するためのロックファイルを作成します:
  • generateEddieLockfile
• テストを実行します:
  • すべてのテストを実行: test

ユーザー定義関数を定義する

UDF は、名前、入力スキーマ、出力スキーマ、および引数タイプを指定するファイルで定義されます。このファイルに基づいて Java クラスが生成され、ファイル名は Pipeline Builder で公開すると表示されます。

新しい UDF を作成するには、<YourUdfName>.yml という名前のファイルを src/main/resources/udfs/definitions/ の下に追加し、以下のフィールドを指定します:

• name: コード生成が入力、出力、引数の説明を含むクラスを作成するために使用する UDF の名前。この名前は、デプロイメントリポジトリの deployment.yml ファイルでこの UDF を参照するためにも使用され、Pipeline Builder の変換として表示されます。
• customTypes (オプション): inputSchema および outputSchema の定義全体で再利用できるカスタムタイプを定義するためのブロック。詳細については、以下の カスタムタイプ セクションを参照してください。
• inputSchema: UDF に対して実行する入力行が準拠する必要があるスキーマ。ランタイムがこのスキーマに選択できる場合、このスキーマよりも列が多いデータセットが受け入れられます。コード生成は、このスキーマに対して強く型付けされた入力オブジェクトを作成します。パラメーターは Pipeline Builder で表示されます。詳細については、以下の スキーマ定義セクション を参照してください。
• outputSchema: この UDF によって出力される行のスキーマ。コード生成は、このスキーマに対して強く型付けされた出力オブジェクトを作成します。詳細については、以下の スキーマ定義セクション を参照してください。
• arguments: UDF のパラメーターの説明。これらの引数は、Pipeline Builder または対応するデプロイメントリポジトリでユーザーによってビルド時に指定されます。コード生成は、この定義に対して強く型付けされた引数オブジェクトを作成します。

リポジトリテンプレートには、src/main/resources/udfs/definitions/Multiply.yml の下に例の定義が提供されています。以下の UDF 定義セクション で引数の詳細を読むことができます。

このリポジトリで複数の UDF を定義するには、src/main/resources/udfs/definitions に別の定義ファイルを追加します。

ユーザー定義関数を実装する

UDF 定義ファイルを作成または編集したら、以下のコマンドでコード生成を実行します。コード生成は、定義ファイルから強く型付けされたオブジェクトを作成し、udf-definitions-map-udf-definition/build/generated/sources/udf/main/java に配置します。生成されたクラスには、定義のスキーマに一致する入力および出力オブジェクト、および変換作成およびロジックのインターフェースが含まれます。また、YourUdfNameMapUdfFactoryImpl または YourUdfNameMapUdfImpl クラスを変更するたびにコード生成を再実行することで、Java パッケージをコンパイルし、チェックが通らない場合にエラーを提供できます。

ローカル環境:

• IntelliJ IDEA: ./gradlew idea
• Eclipse IDE: ./gradlew eclipse

コードリポジトリ:

• Java Task Runner で generateUdfResources を実行します。生成されたファイルはコードリポジトリで表示されませんが、このコマンドはコード補完を提供します。

row map ユーザー定義関数の実装

row map UDF は、1 行の入力を受け取り、入力ごとに正確に 1 行の出力を行います。row map はデフォルトの UDF タイプです。

UDF の作成と変換ロジックを実装するには、以下の内容を含む src/main/resources/java/myproject の下に 2 つの新しい Java クラスファイルを作成します。

• YourUdfNameMapUdfFactoryImpl.java: UDF のインスタンスを作成し、実行のためのパラメーターを提供する責任があります。
  • このクラスは、生成された YourUdfNameMapUdfFactory インターフェースを実装する必要があります。
  • UDF 引数は、args.config() パラメーターを通じて利用できます。
  • create メソッドは、ランタイムで UDF をインスタンス化するために 1 回呼び出されます。
• YourUdfNameMapUdfImpl.java: 入力オブジェクトから出力オブジェクトへの実際の変換ロジックを実装します。
  • このクラスは、生成された YourUdfNameMapUdf インターフェースを実装する必要があります。
  • このロジックは、変換を通過するすべての行に対して 1 回呼び出されます。
  • 入力および出力クラスのプロパティと構成引数は、同じ名前のメソッドでアクセスできますが、camelCase で記述されます。たとえば、argument_one は argumentOne() という一致するメソッドを持ちます。

リポジトリテンプレートには、以下に示す Java クラスの例が含まれています。これらの例を使用して、独自の実装をモデル化できます。編集後にコード生成を再実行して、問題がないことを確認してください。

• src/main/java/myproject/MultiplyMapUdfFactoryImpl.java
• src/main/java/myproject/MultiplyMapUdfImpl.java

flat map ユーザー定義関数の実装

flat map UDF は、1 行の入力を受け取り、入力ごとに 0、1、または複数の行を出力できます。

flat map UDF の作成と変換ロジックを実装するには、以下の例を使用して、src/main/resources/java/myproject の下に 2 つの新しい Java クラスファイルを作成します。

YourUdfNameFlatMapUdfFactoryImpl.java: UDF のインスタンスを作成し、実行のためのパラメーターを提供する責任があります。

• このクラスは、生成された YourUdfNameFlatMapUdfFactory インターフェースを実装する必要があります。
• UDF 引数は、args.config() パラメーターを通じて利用できます。
• create メソッドは、ランタイムで UDF をインスタンス化するために 1 回呼び出されます。

例: DuplicateRowsFlatMapUdfFactoryImpl.java

package myproject;

import com.google.auto.service.AutoService;
import com.palantir.foundry.duplicaterows.config.DuplicateRowsConfiguration;
import com.palantir.foundry.duplicaterows.DuplicateRowsFlatMapUdf;
import com.palantir.foundry.duplicaterows.DuplicateRowsFlatMapUdfAdapter;
import com.palantir.foundry.duplicaterows.DuplicateRowsFlatMapUdfFactory;
import com.palantir.foundry.udf.api.flatmap.FoundryRowFlatMapUdf;
import com.palantir.foundry.udf.api.flatmap.FoundryRowFlatMapUdfFactory;

/**
 * "ChangeMe" UDFを作成するファクトリ。
 */
@AutoService(FoundryRowFlatMapUdfFactory.class)
public final class DuplicateRowsFlatMapUdfFactoryImpl implements DuplicateRowsFlatMapUdfFactory {

    /**
     * ランタイムでのサービスローディングには、パブリックで引数のないコンストラクタが必要です。
     */
    public DuplicateRowsFlatMapUdfFactoryImpl() {}

    /**
     * ランタイムで使用するUDF実装を作成します。著者は、UDF実装をラップするアダプターを返す必要があります。
     */
    @Override
    public final FoundryRowFlatMapUdf create(FoundryRowFlatMapUdfFactory.Arguments<DuplicateRowsConfiguration> args) {
        DuplicateRowsFlatMapUdf impl = new DuplicateRowsFlatMapUdfImpl(args.config());
        return new DuplicateRowsFlatMapUdfAdapter(impl);
    }
}

YourUdfNameFlatMapUdfImpl.java：入力オブジェクトから出力オブジェクトへの実際の変換ロジックを実装します。

• このクラスは生成された YourUdfNameFlatMapUdf インターフェースを実装する必要があります。
• このロジックは、変換を通過する各行ごとに一度呼び出されます。
• 入力および出力クラスのプロパティと設定引数は、同じ名前のメソッドで、ただしキャメルケースでアクセスできます。たとえば、argument_oneは、対応するメソッド argumentOne()を持つでしょう。

例：DuplicateRowsFlatMapUdfImpl.java

package myproject;

import com.palantir.foundry.duplicaterows.config.DuplicateRowsConfiguration;
import com.palantir.foundry.duplicaterows.DuplicateRowsFlatMapUdf;
import com.palantir.foundry.duplicaterows.input.InputRow;
import com.palantir.foundry.duplicaterows.output.OutputRow;
import com.palantir.foundry.udf.api.flatmap.Collector;

/**
 * "DuplicateRows" UDFのロジック実装。
 */
public final class DuplicateRowsFlatMapUdfImpl implements DuplicateRowsFlatMapUdf {

    private final DuplicateRowsConfiguration config;

    public DuplicateRowsFlatMapUdfImpl(DuplicateRowsConfiguration config) {
        this.config = config;
    }

    @Override
    public void flatMap(Context ctx, InputRow input, Collector<OutputRow> out) throws Exception {
        OutputRow outputRow = OutputRow.create(ctx.getRowBuilderFactory())
                .key(input.key())
                .value(input.value());
        // 入力された行を2回収集してすべての行を複製する
        out.collect(outputRow);
        out.collect(outputRow);
    }
}

行マップユーザー定義関数の例を作成する

例は、特定のユーザー定義関数に関する情報を提供し、ユニットテストフレームワークとして使用できます。これらの例は、UDFをパイプラインにインポートするときにPipeline Builderにも表示され、UDFの機能を理解しやすくなります。Examplesフレームワークでは、行マップユーザー定義関数のみがサポートされており、フラットマップユーザー定義関数の場合は、独自のJUnitテストを作成することをお勧めします。ただし、これらはBuilder変換ドキュメントには表示されません。

Exampleテストケースの定義は任意ですが、Pipeline Builderの変換ドキュメント内で表示されるため、UDFの機能を理解する上で非常に役立ちます。Exampleを含めたくない場合は、src/testフォルダーを削除し、次のセクションに進んでください。

Map UDF Definition/Implementationリポジトリのデフォルトテンプレートには、サンプルのExamplesクラスが含まれています。

• src/test/java/examples/registry/MultiplyExamples.java

UDFの新しい例を定義するには、Examplesインターフェースを実装するexamples.registryの下にクラスを作成します。インターフェースの期待値については、MultiplyExamples.javaを参照してください。

実際の例は、examples()メソッドで定義する必要があります。以下は、デフォルトのMultiplyExamplesクラスで定義されたexamples()メソッドの実装です。

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@Override
public List<UdfExample<SettableMultiplicand, Product, MultiplyConfiguration>> examples() {
    return List.of(UdfExample.<SettableMultiplicand, Product, MultiplyConfiguration>builder()
            // この例の一意のID
            .id(ExampleId.of("baseCase"))
            // オプション: この例が何を表しているかの説明
            .description("値を2倍にします。")
            // この例がPipeline Builderで目立つかデフォルトの可視性を持つべきか
            .visibility(ExampleVisibility.DEFAULT)
            // この例が示すケース（基本ケース、nullケース、エッジケース）
            .category(ExampleCategory.BASE)
            // この例が示すUDFに渡す引数
            .configuration(MultiplyConfiguration.builder().multiplier(2.0d).build())
            // UDFへの例の入力行
            .input(
                    SettableMultiplicand.create(ctx().getRowBuilderFactory())
                            .key("key")
                            .value(1.5d),
                    SettableMultiplicand.create(ctx().getRowBuilderFactory())
                            .key("key")
                            .value(3.0d))
            // 例の出力行（UDFが呼び出された後の入力行がどのように見えるべきか）
            .output(
                    Product.create(ctx().getRowBuilderFactory()).key("key").value(3.0d),
                    Product.create(ctx().getRowBuilderFactory()).key("key").value(6.0d))
            .build());
}

例を定義したら、すべてのテストを実行できます。

• ローカル環境：
  • testExamplesだけを実行する: ./gradlew test --tests examples.ExamplesTest.testExamples
  • すべてのテストを実行する: ./gradlew test
• コードリポジトリ：
  • すべてのテストを実行する: Java Task Runnerでtestを実行する。

ExamplesTest.testExamples()を実行すると、examples.registryパッケージ内のExamplesの実装がロードされ、その有効性がチェックされます。上に示したMultiplyExamples.examples()メソッドの場合、input行（["key", 1.5d]と["key", 3.0d]）に対してconfiguration（multiplier = 2.0d）で提供された引数を使用してUDFを実行し、指定された出力行（["key", 3.0d]と["key", 6.0d]）が得られることを確認します。

変更を保存する

開発作業が完了したら、必ず変更をコミットしてください。

ローカル環境：以下のコマンドを順に実行して、変更をFoundry Code Repositoriesにプッシュします。

1. git add .
2. git commit -m "<commit message>"
3. git push
4. Code Repositoriesにて青いポップアップウィンドウが表示され、「このブランチに新しいコミットが作成されました」と表示されます。変更を表示するには、最新バージョンに更新を選択します。

Code Repositories：コミットを選択します。

ユーザー定義関数のデプロイ

UDFは、Pipeline Builder（推奨）または標準のUDFデプロイリポジトリを通じてデプロイできます。

Pipeline Builderへの公開（推奨）

UDFをPipeline Builderに公開するには、以下の手順を実行します：

1. 下部パネルからTask Runnerを開きます。次に、Javaタブを選択し、generateEddieLockfileを入力して、リポジトリ内の各UDFをPipeline Builderに登録するための一意の識別子を含むファイルを生成します。

2. ロックファイルと変更をコミットします。
3. リリースにバージョンをタグ付けします（例えば0.0.1）。
4. チェックがパスすることを確認します。チェックが失敗すると、UDFはPipeline Builderに公開されません。

5. チェックがパスしたら、現在のまたは新しいPipeline Builderパイプラインに移動します。
6. Reusables > User-defined functions > Import UDFに移動します。
7. リストからUDFを選択し、Addを選択します。あなたのUDFはPipeline Builderの変換ピッカーに表示され、パイプラインの他の変換と同様に使用できます。

UDFの最初のバージョン以降に新しい変更や修正をデプロイする場合、定義YMLへの編集を含む、上記の実装と公開の手順を繰り返します。そして、Pipeline Builderパイプライン内で：

1. Reusables > User-defined functionsに移動します。
2. UDFのEdit versionを選択し、更新されたバージョンを選択します。

デプロイリポジトリへの公開

UDFをCode Repositoriesに公開するには、以下の手順を実行します：

1. 変更をCommitし、リリースにTag versionを設定することを選択します。
2. タグチェックがパスした後、Foundry UDF Definitions > Foundry Streaming UDF Deploymentテンプレートを用いて別のリポジトリを作成します（ストリーミングの場合）。または、Foundry UDF Definitions > Foundry Batch UDF Deploymentテンプレートを用いて別のリポジトリを作成します（バッチの場合）。
3. テンプレートの指示に従ってUDFをデプロイします。

UDFの最初のバージョン以降に新しい変更や修正をデプロイする場合、定義YAMLへの編集を含む、上記の実装と公開の手順を繰り返します。その後、デプロイリポジトリのbuild.gradleの依存関係で参照されるタグバージョンを更新します。

ユーザー定義関数定義YAML

UDF定義のYAMLファイルは次の形式をとります：

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name: # (string) このUDFの名前。
customTypes: # (optional<CustomTypes>) 現在のUDF定義内で参照可能なカスタムタイプ。詳細については下の[カスタムタイプ](#カスタムタイプ)セクションを参照してください。
inputSchema: # (Schema) このUDFに対して実行するために入力行が遵守しなければならないスキーマ。詳細については下の[スキーマYAML定義](#schema-yaml-definition-documentation)セクションを参照してください。
outputSchema: # (Schema) このUDFの出力行のスキーマ。詳細については下の[スキーマYAML定義](#schema-yaml-definition-documentation)セクションを参照してください。
arguments: # (map<ArgumentId, Argument>) ビルド時に指定され、デプロイ時にUDF著者に提供される引数。
  # (ArgumentId: string) 引数のローカルに一意な名前。
  [ArgumentId]:
    required: # (Boolean) この引数が必須かどうか
    description: # (optional<string>) この引数がどのように使用されるかをユーザーが理解するためのPipeline Builderに表示される説明。
    type: # (FieldType) 引数のデータタイプ。
# Keyed Process UDFに固有
keyColumns: # (list<string>) パーティショニングのためのキーカラム。カラムは入力スキーマに存在しなければならない。
eventTimeColumn: # (string) イベント時間を含むカラム。このカラムは入力スキーマに存在しなければならない。
# 他の全てのUDFタイプに固有
description: # (optional<string>) このUDFの説明がPipeline Builderに表示され、ユーザーがこのUDFが何であるかを理解するのを助けます。
type: # (optional<Type>) このUDFのタイプは、UDFのロジックがどのように定義され、実行されるかを決定します。
  # Type enumの許可される値:
  # - DEFAULT
  # - ASYNC_DEPLOYED_APP_UDF
  # - ASYNC_CUSTOM_UDF
  # - FLAT_MAP_UDF

スキーマ定義 YAML

UDFのスキーマは次のような形になります：

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name: # (文字列) コード生成が生成オブジェクトに接頭辞を付けるために使用する、プロジェクト固有のスキーマ名。
description: # (任意<文字列>) このスキーマの説明。Pipeline BuilderでこのUDFを使用する際のコンテキストとして表示されます。
fields: # (list<Field>) このスキーマに含まれるすべてのフィールド
  - name: # (文字列) このフィールドのローカルにユニークな名前
    nullable: # (ブーリアン) 値がnullかもしれないかどうか
    type: # (FieldType) このフィールドのデータ型と、関連するメタデータ。例えば：
      type: double
      double: {}

上記のように、Pipeline Builderでの入力と出力の期待をユーザーが理解するために、各スキーマに説明を含めることを強く推奨します。

FoundryのすべてのデータセットタイプはUDF FieldTypeによってサポートされ、次の形状をとります：

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# 配列
type: array
array:
  elementType:
    type: <FieldType>
    nullable: # (ブーリアン) 配列の値がnullである可能性があるかどうか
# バイナリ
type: binary
binary: {}
# ブーリアン
type: boolean
boolean: {}
# バイト
type: byte
byte: {}
# カスタム
type: custom
custom: # (文字列) `customTypes` ブロックで定義されたカスタム型の名前。
# 日付
type: date
date: {}
# 10進数
type: decimal
decimal:
  precision: # (整数) 1から38までの整数（両端含む）。
  scale: # (整数) 0からprecisionまでの整数（両端含む）。
# ダブル
type: double
double: {}
# 浮動小数点数
type: float
float: {}
# 整数
type: integer
integer: {}
# ロング
type: long
long: {}
# マップ
type: map
map:
  keyType:
    type: <FieldType>
    nullable: # (ブーリアン) マップのキーがnullである可能性があるかどうか
  valueType:
    type: <FieldType>
    nullable: # (ブーリアン) マップの値がnullである可能性があるかどうか
# ショート
type: short
short: {}
# 文字列
type: string
string: {}
# タイムスタンプ
type: timestamp
timestamp: {}
# 構造体
type: struct
struct:
  fields: [] # (list<Field>)

カスタムタイプ

UDF内のカスタムタイプは、スキーマ定義全体で繰り返し参照できるタイプを定義することができます。

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customTypes: # このブロックはオプションで、カスタムタイプを使用していない場合は含める必要はありません。
  types: # この`types`ブロックを忘れないでください！このブロックは、`customTypes`の追加フィールド、例えば`imports`のサポートを後で追加するために存在します。
    customType: # このカスタムタイプのためのユニークな名前をキーにするべきです
      # (FieldType) このカスタムフィールドのデータタイプと、関連するメタデータ。例えば：
      type: double
      double: {}
    anotherCustomType:
      # カスタムタイプを定義します
      # ...

カスタム型は、プリミティブ、配列、マップ、および構造体を含む任意のフィールド型のエイリアスとして定義できます。ただし一般的に、カスタム型は、入力および出力スキーマ全体で繰り返される構造体型を定義する際に最も役立ちます。

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customTypes:
  types:
    customStruct:
      type: struct
      struct:
        fields:
          - name: "doubleField"
            nullable: false
            type:
              type: double
              double: {}
# customTypes: カスタム型の定義
# types: 各カスタム型のリスト
# customStruct: カスタム構造体の名前
# type: struct, 構造体を示す
# struct: 構造体の定義
# fields: 構造体のフィールドのリスト
# name: "doubleField", フィールド名
# nullable: false, このフィールドはnullを許可しない
# type: double, このフィールドの型は倍精度浮動小数点数
# double: {}, 倍精度浮動小数点数の詳細設定（空の場合はデフォルト設定）

カスタムタイプは、スキーマ内で以下のように参照できます：

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inputSchema:
  name: "Input"
  fields:
    - name: "inputStruct"
      nullable: false
      type:
        type: custom
        custom: customStruct # 上で定義されたカスタム型の名前

outputSchema:
  name: "Output"
  fields:
    - name: "outputStruct"
      nullable: false
      type:
        type: custom
        custom: customStruct # 上で定義されたカスタム型の名前

上記のようにUDFスキーマ内でカスタム構造体が参照されると、コード生成はInputStructとOutputStructのための別々のクラスを生成しません。代わりに、入力と出力の両方のオブジェクトが参照されているカスタムタイプ（以下の例ではCustomStruct）のコード生成クラスを参照します：

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public final Output map(FoundryRowMapUdf.Context ctx, Input input) {
    // 入力構造体フィールドを出力構造体フィールドに渡すno-op UDF
    Output output = Output.create(ctx.getRowBuilderFactory());
    CustomStruct inputStruct = input.inputStruct(); // `CustomStruct` を返す
    output.outputStruct(inputStruct); // `CustomStruct` 引数が必要
    return output;
}

カスタム型を使用する際の大きな利点は、カスタム構造体です。入力コード生成型と出力コード生成型が構造的に同じ場合、追加の作業を行わずに変換できます。

トラブルシューティング

このセクションでは、ユーザー定義関数の実装とデプロイメントに関する一般的な問題と、デバッグ手順について説明します。

コード生成が実行されていない

通常、これは解析できないUDF定義YAMLが原因です。

以下の手順で解決してください:

1. 赤いCode Assist task failedポップアップで識別可能なエラーがあるかどうか、Code Assistを確認してください。
2. すべてのフィールドが提供されていて、タイプミスがないことを確認してください。初期の例の定義と照らし合わせて確認できます。
3. エラーが解決しない場合は、コードエディタの下部にあるCode Assist runningメッセージにマウスオーバーし、Refreshを選択してCode Assistを更新してください。
4. リポジトリをローカルにダウンロードし、./gradlew ideaまたは./gradlew eclipseコマンドを実行して、コンソールに表示されるエラーを確認してください。

UDFを登録解除できますか？

一度公開されると、UDFはPipeline Builderから非公開にすることはできません。ロックファイルエントリを削除し、リポジトリでgenerateEddieLockfileコマンドを再実行すると、UDFに新しいIDが付与され、Pipeline Builderの変換リストのUDFsセクションに2回表示されるようになります。

ローカル環境: サポートされていないクラスファイルのメジャーバージョン

./gradlew idea openまたは./gradlew eclipse openがCould not open proj generic class cache for build file <build.gradle> ... Unsupported class file major versionエラーで失敗する場合、Gradleと互換性のないJavaバージョンを実行している可能性があります。

以下の手順で解決してください:

• ./gradlew --versionを実行して、JavaとGradleのバージョンを確認してください。
• Gradleドキュメントに記載されているGradleバージョンと、JVMバージョンが互換性があるかどうか確認してください。
• 互換性のあるJVMバージョンがなく、ローカルに互換性のあるバージョンが既にある場合は、互換性のあるJavaバージョンをダウンロードしてください。
• JAVA_HOMEをexport JAVA_HOME=<jdk install directory>/Contents/Home/に設定してください。

これで、openコマンドを正常に実行できるはずです。

Task RunnerでgenerateEddieLockfileタスクを実行できません

Failed to start Java serverエラーが表示される場合や、Task Runnerでコマンドを実行できない場合は、以下を確認してください:

1. リポジトリのテンプレートがバージョン0.517.0以降であることを確認してください。
   • これを確認するには、ファイルエディタに移動し、Display settings > Show hidden files and foldersを選択してください。templateConfig.jsonファイルがファイルリストに表示されます。
   • リポジトリが互換性のあるバージョンでない場合は、リポジトリビューの右端から**... > Upgrade**を選択して、最新のテンプレートを含むプルリクエストを生成します。プルリクエストが承認され、チェックが通ったら、ワークスペースを再構築してください。

2. ワークスペースが接続されていることを確認してください。
   • ワークスペースが接続されていない場合は、ワークスペースを再構築してください。
3. Task RunnerでJavaタブを選択し、Eclipse Javaではないことを確認してください。