Administra trabajos
Después de enviar un trabajo de BigQuery, puedes hacer lo siguiente:ver los detalles de los trabajos, mostrar trabajos, cancelar un trabajo, repetir un trabajo o borrar metadatos de trabajos.
Cuando se envía un trabajo, puede tener uno de los estados siguientes:
PENDING
: El trabajo está programado y en espera para ejecutarse.RUNNING
: El trabajo está en ejecución.DONE
: El trabajo se completó. Si el trabajo se completa sin errores, BigQuery informa este estado comoSUCCESS
. Si el trabajo se completa con errores, BigQuery informa este estado comoFAILURE
.
Antes de comenzar
Otorga roles de Identity and Access Management (IAM) que les brindan a los usuarios los permisos necesarios para hacer cada tarea de este documento. Los permisos necesarios para realizar una tarea (si existen) se enumeran en la sección “Permisos necesarios” de la tarea.
Ver detalles del trabajo
Puedes ver los detalles del trabajo mediante la consola de Google Cloud, la herramienta de línea de comandos de bq, la API o las bibliotecas cliente. Los detalles incluyen datos y metadatos, como el tipo de trabajo, su estado y el usuario que lo creó.
Permisos necesarios
Para ver los detalles del trabajo, necesitas el permiso bigquery.jobs.get
de IAM.
Se te otorga automáticamente este permiso para los trabajos que creas.
Cada una de las siguientes funciones de IAM predefinidas incluye los permisos que necesitas para ver los detalles del trabajo:
roles/bigquery.admin
(te permite ver detalles de todos los trabajos del proyecto)roles/bigquery.user
(te permite ver detalles de tus trabajos)roles/bigquery.jobUser
(te permite ver detalles de tus trabajos)
Para obtener más información sobre las funciones y los permisos de IAM en BigQuery, consulta Funciones y permisos predefinidos.
Ver detalles del trabajo
Para ver los detalles del trabajo, haz lo siguiente:
Console
Ve a la página de BigQuery.
Selecciona el tipo de historial de trabajos que deseas ver:
- Para mostrar la información de tus trabajos recientes, haz clic en Historial personal.
- Para mostrar información de los trabajos recientes en tu proyecto, haz clic en Historial del proyecto.
Para ver los detalles del trabajo, haz clic en un trabajo.
bq
Ejecuta el comando bq show
con la marca --job=true
y un ID de trabajo.
Cuando proporcionas el ID de trabajo, puedes usar el ID completamente calificado o la forma abreviada. Por ejemplo, los ID de trabajo que se enumeran en la consola de Google Cloud están completamente calificados, es decir, incluyen el proyecto y la ubicación:
my-project-1234:US.bquijob_123x456_123y123z123c
En la herramienta de línea de comandos, los ID de trabajo se muestran en formato abreviado. No se incluyen el ID del proyecto ni la ubicación:
bquijob_123x456_123y123z123c
Para especificar la ubicación del trabajo, proporciona la marca --location
y establece el valor en tu ubicación. Esta marca es opcional si usas el ID de trabajo completamente calificado. Si incluyes la marca --location
y usas el ID de trabajo completamente calificado, la marca --location
se ignora.
Con el siguiente comando se solicita información sobre un trabajo:
bq --location=LOCATION show --job=true JOB_ID
Reemplaza lo siguiente:
LOCATION
: Es el nombre de la ubicación en la que se ejecuta el trabajo. Por ejemplo, si usas BigQuery en la región de Tokio, configura el valor de la marca comoasia-northeast1
. Puedes establecer un valor predeterminado para la ubicación con el archivo.bigqueryrc
. Si la ubicación no se especifica como parte del ID de trabajo o mediante la marca--location
, se usa la ubicación predeterminada.JOB_ID
: el ID del trabajo.
Ejemplos
Con el comando siguiente, se obtiene información resumida sobre el trabajo US.bquijob_123x456_123y123z123c
que se ejecuta en myproject
:
bq show --job=true myproject:US.bquijob_123x456_123y123z123c
El resultado es similar a este:
Job Type State Start Time Duration User Email Bytes Processed Bytes Billed Billing Tier Labels ---------- --------- ----------------- ---------- ------------------- ----------------- -------------- -------------- -------- extract SUCCESS 06 Jul 11:32:10 0:01:41 user@example.com
Para ver todos los detalles del trabajo, ingresa lo siguiente:
bq show --format=prettyjson --job=true myproject:US.bquijob_123x456_789y123z456c
El resultado es similar a este:
{ "configuration": { "extract": { "compression": "NONE", "destinationUri": "[URI removed]", "destinationUris": [ "[URI removed]" ], "sourceTable": { "datasetId": "github_repos", "projectId": "bigquery-public-data", "tableId": "commits" } } }, "etag": "\"[etag removed]\"", "id": "myproject:bquijob_123x456_789y123z456c", "jobReference": { "jobId": "bquijob_123x456_789y123z456c", "projectId": "[Project ID removed]" }, "kind": "bigquery#job", "selfLink": "https://bigquery.googleapis.com/bigquery/v2/projects/federated-testing/jobs/bquijob_123x456_789y123z456c", "statistics": { "creationTime": "1499365894527", "endTime": "1499365894702", "startTime": "1499365894702" }, "status": { "errorResult": { "debugInfo": "[Information removed for readability]", "message": "Operation cannot be performed on a nested schema. Field: author", "reason": "invalid" }, "errors": [ { "message": "Operation cannot be performed on a nested schema. Field: author", "reason": "invalid" } ], "state": "DONE" }, "user_email": "user@example.com" }
API
Realiza una llamada a jobs.get y proporciona los parámetros jobId
y projectId
. De forma opcional, proporciona el parámetro location
y establece el valor en la ubicación en la que se ejecuta el trabajo. Este parámetro es opcional si se usa el ID de trabajo completamente calificado que incluye la ubicación, por ejemplo, my-project-1234:US.bquijob_123x456_123y123z123c
.
Go
Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Go incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Go.
Para autenticarte en BigQuery, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para bibliotecas cliente.
Java
Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Java incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Java.
Para autenticarte en BigQuery, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para bibliotecas cliente.
Node.js
Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Node.js incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Node.js.
Para autenticarte en BigQuery, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para bibliotecas cliente.
Python
Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Python incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Python.
Para autenticarte en BigQuery, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para bibliotecas cliente.
Si necesitas más información para solucionar problemas de un trabajo, consulta las vistas INFORMATION_SCHEMA.JOBS*
y registros.
Muestra los trabajos de un proyecto
BigQuery guarda un historial de trabajos de seis meses para todos los trabajos de un proyecto.
Puedes ver el historial de trabajos de las siguientes maneras:
- Usa la consola de Google Cloud.
- Usa el comando
bq ls
. - Mediante una llamada al método de la API
jobs.list
. - Usa las bibliotecas cliente.
El historial de trabajos incluye trabajos que se encuentran en el estado RUNNING
y trabajos DONE
(indicado cuando se informa el estado como SUCCESS
o FAILURE
).
Permisos necesarios
Para obtener una lista de todos los trabajos que creaste en un proyecto, necesitas el permiso bigquery.jobs.create
de IAM. Para obtener una lista de todos los trabajos que crearon todos los usuarios de un proyecto, necesitas el permiso bigquery.jobs.list
de IAM. Solo puedes ver los detalles completos de los trabajos que creas. Se ocultan los detalles de los trabajos que crean otros usuarios.
Cada una de las siguientes funciones predefinidas de IAM incluye los permisos que necesitas para mostrar los trabajos:
roles/bigquery.admin
(te permite mostrar todos los trabajos del proyecto)roles/bigquery.user
(te permite mostrar todos los trabajos del proyecto)roles/bigquery.jobUser
(te permite mostrar tus trabajos)
Para mostrar todos los trabajos de un proyecto, incluidos sus detalles, necesitas el permiso bigquery.jobs.listAll
de IAM.
Cada una de las siguientes funciones predefinidas de IAM incluye los permisos que necesitas para mostrar todos los trabajos, incluidos sus detalles:
roles/bigquery.admin
roles/bigquery.resourceAdmin
Para obtener más información sobre las funciones y los permisos de IAM en BigQuery, consulta Funciones y permisos predefinidos.
Mostrar trabajos
BigQuery muestra los trabajos de todas las ubicaciones.
Para mostrar los trabajos en un proyecto, haz lo siguiente:
Console
Ve a la página de BigQuery.
Para enumerar todos los trabajos de un proyecto, haz clic en Historial del proyecto. Si no eres propietario del proyecto, es posible que no tengas permiso para ver todos los trabajos de un proyecto. Los trabajos más recientes se muestran primero.
Para mostrar tus trabajos, haz clic en Historial personal.
bq
Ejecuta el comando bq ls
con una de las marcas siguientes:
--jobs=true
o-j
: identifica los trabajos como el tipo de recurso que se debe enumerar.--all=true
o-a
: enumera los trabajos de todos los usuarios. Para ver los detalles completos (sin editar) de todos los trabajos, debes tener los permisosbigquery.jobs.listAll
.--min_creation_time
: enumera los trabajos después de un valor de marca de tiempo proporcionado. Este valor se representa como una marca de tiempo de época Unix en milisegundos.--max_creation_time
: enumera los trabajos antes de un valor de marca de tiempo proporcionado. Este valor se representa como una marca de tiempo de época Unix en milisegundos.--max_results
o-n
limitan los resultados. El valor predeterminado es 50 resultados.
bq ls --jobs=true --all=true \ --min_creation_time=MIN_TIME \ --max_creation_time=MAX_TIME \ --max_results=MAX_RESULTS \ PROJECT_ID
Reemplaza lo siguiente:
MIN_TIME
: un número entero que representa una marca de tiempo de época Unix en milisegundos.MAX_TIME
: un número entero que representa una marca de tiempo de época Unix en milisegundos.MAX_RESULTS
: un número entero que indica la cantidad de trabajos que se muestran.PROJECT_ID
: el ID del proyecto que contiene los trabajos que enumeras. Si configuras un proyecto predeterminado, no necesitas proporcionar el parámetroPROJECT_ID
.
Ejemplos
Con el siguiente comando, se enumeran todos los trabajos para el usuario actual. Este comando requiere permisos bigquery.jobs.list
para ejecutarse.
bq ls --jobs=true myproject
Con el comando siguiente, se crea una lista de todos los trabajos de todos los usuarios. Este comando requiere permisos bigquery.jobs.listAll
para ejecutarse.
bq ls --jobs=true --all=true myproject
Con el comando siguiente, se enumeran los 10 trabajos más recientes en myproject
:
bq ls --jobs=true --all=true --max_results=10 myproject
Con el comando siguiente, se enumeran todos los trabajos enviados antes del 3 de marzo de 2032 a las 4:04:00 a.m. Esta marca de tiempo (en milisegundos) es equivalente al siguiente número entero: 1961899440000
.
bq ls --jobs=true --max_creation_time=1961899440000
API
Realiza una llamada a jobs.list y proporciona el parámetro projectId
. Si quieres enumerar los trabajos de todos los usuarios, establece el parámetro de allUsers
en true
. Necesitarás el permiso bigquery.jobs.listAll
para configurar allUsers
como true
.
Go
Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Go incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Go.
Para autenticarte en BigQuery, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para bibliotecas cliente.
Java
Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Java incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Java.
Para autenticarte en BigQuery, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para bibliotecas cliente.
Node.js
Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Node.js incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Node.js.
Para autenticarte en BigQuery, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para bibliotecas cliente.
Python
Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Python incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Python.
Para autenticarte en BigQuery, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para bibliotecas cliente.
Cancelar trabajos
Puedes cancelar un trabajo RUNNING
o PENDING
de las siguientes maneras:
- Usa la consola de Google Cloud
- Usa el comando
bq cancel
. - Usa el procedimiento del sistema
BQ.JOBS.CANCEL
en una consulta de SQL. - Mediante una llamada al método de la API
jobs.cancel
. - Usa bibliotecas cliente.
No todos los tipos de trabajos se pueden cancelar. Si un trabajo no se puede cancelar, se muestra un error.
Incluso si el trabajo se puede cancelar, el éxito no está garantizado. Tal vez el trabajo se completó antes del momento en que se envía la solicitud de cancelación o el trabajo se encuentra en una etapa en la que no se puede cancelar.
Permisos necesarios
Para cancelar un trabajo, necesitas el permiso bigquery.jobs.update
de IAM.
Se te otorga automáticamente este permiso para los trabajos que creas.
Cada una de las siguientes funciones predefinidas de IAM incluye los permisos que necesitas para cancelar un trabajo:
roles/bigquery.admin
(te permite cancelar cualquier trabajo en el proyecto)roles/bigquery.user
(te permite cancelar tus trabajos)roles/bigquery.jobUser
(te permite cancelar tus trabajos)
Para obtener más información sobre las funciones y los permisos de IAM en BigQuery, consulta Funciones y permisos predefinidos.
Cancelar un trabajo
Por lo general, la cancelación de un trabajo tarda menos de un minuto.
Para cancelar un trabajo, haz lo siguiente:
Console
Ve a la página de BigQuery.
Haz clic en Redactar consulta nueva y, luego, ingresa una consulta.
Para ejecutar la consulta, haz clic en Ejecutar.
Para cancelar un trabajo, haz clic en Cancelar.
SQL
Usa el procedimiento del sistema BQ.JOBS.CANCEL
:
CALL BQ.JOBS.CANCEL('JOB_ID');
Reemplaza JOB_ID por el ID del trabajo que deseas cancelar.
Si estás en un proyecto diferente, pero en la misma región que el trabajo que deseas cancelar, también debes incluir el ID del proyecto:
CALL BQ.JOBS.CANCEL('PROJECT_ID.JOB_ID');
Reemplaza lo siguiente:
PROJECT_ID
: el ID del proyecto que contiene el trabajo que deseas cancelarJOB_ID
: el ID del trabajo que se encuentra en cancelación
El procedimiento se muestra inmediatamente, y BigQuery cancela el trabajo poco después. Si el trabajo ya se realizó de forma correcta o falló, el procedimiento no tiene efecto.
bq
Ejecuta el comando bq cancel
con el argumento JOB_ID
. Puedes solicitar la cancelación y volver de inmediato con la marca --nosync=true
. De forma predeterminada, las solicitudes de cancelación esperan su finalización.
Cuando proporcionas el argumento JOB_ID
, puedes usar el ID completamente calificado o la forma abreviada. Por ejemplo, los ID de trabajo que se enumeran en la consola de Google Cloud están completamente calificados, es decir, incluyen el proyecto y la ubicación:
my-project-1234:US.bquijob_123x456_123y123z123c
En la herramienta de línea de comandos de bq, los ID de trabajo se muestran en formato abreviado. No se incluyen el ID del proyecto ni la ubicación:
bquijob_123x456_123y123z123c
Para especificar la ubicación del trabajo, proporciona la marca --location
y establece el valor en tu ubicación. Esta marca es opcional si usas el ID de trabajo completamente calificado. Si incluyes la marca --location
y usas el ID de trabajo completamente calificado, la marca --location
se ignora.
Con el comando siguiente, se solicita la cancelación del trabajo y se espera su finalización. Si se proporciona el ID de trabajo completamente calificado, la marca --location
se ignora:
bq --location=LOCATION cancel JOB_ID
Con el comando siguiente, se solicita la cancelación del trabajo y se vuelve de inmediato. Si se proporciona el ID de trabajo completamente calificado, la marca --location
se ignora:
bq --location=LOCATION --nosync cancel JOB_ID
Reemplaza lo siguiente:
LOCATION
(opcional): el nombre de la ubicación en la que se ejecuta el trabajo. Por ejemplo, si usas BigQuery en la región de Tokio, configura el valor de la marca comoasia-northeast1
. Puedes establecer un valor predeterminado para la ubicación con el archivo.bigqueryrc
.JOB_ID
es el ID del trabajo que se encuentra en cancelación. Si copias el ID de trabajo de la consola de Google Cloud, el ID del proyecto y la ubicación se incluyen en el id de trabajo. Por ejemplo,my-project-1234:US.bquijob_123x456_123y123z123c
Ejemplos
Con el siguiente comando, se cancela el trabajo my-project-1234:US.bquijob_123x456_123y123z123c
que se ejecuta en la ubicación multirregional US
en el proyecto my-project-1234
y espera su finalización. Debido a que se usa el ID del trabajo completamente calificado, no se proporciona la marca location.
bq cancel my-project-1234:US.bquijob_123x456_123y123z123c
Con el siguiente comando, se cancela el trabajo bquijob_123x456_123y123z123c
que se ejecuta en la ubicación multirregional US
en el proyecto my-project-1234
y espera su finalización. Debido a que se usa la forma abreviada del ID del trabajo, se proporciona la marca --location
.
bq --location=US cancel bquijob_123x456_123y123z123c
Con el siguiente comando, se cancela el trabajo bquijob_123x456_123y123z123c
que se ejecuta en la ubicación multirregional US
en el proyecto my-project-1234
y se muestra de inmediato.
Debido a que se usa el ID de trabajo completamente calificado, no se proporciona la marca --location
.
bq --nosync cancel my-project-1234:US.bquijob_123x456_123y123z123c
API
Realiza una llamada a jobs.cancel y proporciona los parámetros jobId
y projectId
. Proporciona el parámetro location
y configura el valor como la ubicación en la que se ejecuta el trabajo.
Go
Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Go incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Go.
Para autenticarte en BigQuery, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para bibliotecas cliente.
Java
Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Java incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Java.
Para autenticarte en BigQuery, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para bibliotecas cliente.
Node.js
Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Node.js incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Node.js.
Para autenticarte en BigQuery, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para bibliotecas cliente.
Python
Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Python incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Python.
Para autenticarte en BigQuery, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para bibliotecas cliente.
Borra metadatos de trabajos
Puedes borrar los metadatos de un trabajo específico usando la herramienta de línea de comandos de bq y la biblioteca cliente de Python. BigQuery conserva el historial de trabajos ejecutados en los últimos 6 meses. Puedes usar este método para quitar información sensible que podría estar presente en las instrucciones de consulta. Los metadatos del trabajo solo se pueden borrar después de que se completa el trabajo. Si un trabajo creó trabajos secundarios, estos también se borran. No se permite borrar trabajos secundarios. Solo se pueden borrar trabajos superiores o de nivel superior.
Permisos necesarios
Para borrar los metadatos del trabajo, necesitas el permiso bigquery.jobs.delete
de IAM.
La función de IAM predefinida roles/bigquery.admin
incluye el permiso que necesitas para borrar los metadatos del trabajo.
Para obtener más información sobre las funciones y los permisos de IAM en BigQuery, consulta Funciones y permisos predefinidos.
Borra metadatos de trabajos
bq
Ejecuta el comando bq rm
con la marca -j
y un ID de trabajo.
Cuando proporcionas el ID de trabajo, puedes usar el ID completamente calificado o la forma abreviada. Por ejemplo, los ID de trabajo que se enumeran en la consola de Google Cloud están completamente calificados, es decir, incluyen el proyecto y la ubicación:
my-project-1234:US.bquijob_123x456_123y123z123c
En la herramienta de línea de comandos de bq, los ID de trabajo se muestran en formato abreviado. No se incluyen el ID del proyecto ni la ubicación:
bquijob_123x456_123y123z123c
Para especificar la ubicación del trabajo, proporciona la marca --location
y establece el valor en tu ubicación. Esta marca es opcional si usas el ID de trabajo completamente calificado. Si incluyes la marca --location
y usas el ID de trabajo completamente calificado, la marca --location
se ignora.
Con el siguiente comando se borra un trabajo:
bq --location=location \ --project_id=project_id \ rm -j job_id
Python
Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Python incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Python.
Para autenticarte en BigQuery, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para bibliotecas cliente.
Repetición de trabajos
No es posible repetir un trabajo mediante el mismo ID de trabajo. En su lugar, debes crear un trabajo nuevo con la misma configuración. Cuando envías el trabajo nuevo a la consola de Google Cloud o a la herramienta de línea de comandos de bq, se asigna un ID de trabajo nuevo. Cuando envías el trabajo mediante la API o las bibliotecas cliente, debes generar un ID del trabajo nuevo.
Permisos necesarios
Para ejecutar un trabajo, necesitas el permiso bigquery.jobs.create
de IAM.
Cada una de las siguientes funciones predefinidas de IAM incluye los permisos que necesitas para ejecutar un trabajo:
roles/bigquery.admin
roles/bigquery.user
roles/bigquery.jobUser
Para obtener más información sobre las funciones y los permisos de IAM en BigQuery, consulta Funciones y permisos predefinidos.
Repite un trabajo
Para repetir un trabajo, haz lo siguiente:
Console
Para repetir un trabajo de consulta, haz lo siguiente:
Ve a la página de BigQuery.
Para mostrar todos tus trabajos, haz clic en Historial personal. Para enumerar todos los trabajos de un proyecto, haz clic en Historial del proyecto.
Haz clic en un trabajo de consulta para abrir los detalles del trabajo.
Para repetir una consulta, haz clic en Open as new query.
Haga clic en Ejecutar.
Para repetir un trabajo de carga, haz lo siguiente:
Ve a la página de BigQuery.
Para mostrar todos tus trabajos, haz clic en Historial personal. Para enumerar todos los trabajos de un proyecto, haz clic en Historial del proyecto.
Haz clic en un trabajo de carga para abrir los detalles del trabajo.
Para repetir un trabajo, haz clic en Repetir trabajo de carga.
bq
Genera tu comando de nuevo y BigQuery crea de forma automática un trabajo con un ID de trabajo nuevo.
API
No hay un método de llamada única para repetir un trabajo; si quieres repetir un trabajo específico, sigue estos pasos:
Realiza una llamada a
jobs.get
si quieres recuperar el recurso para que el trabajo se repita.Quita el campo de id, estado y estadísticas. Cambia el campo jobId a un valor nuevo que genera tu código de cliente. Cambia cualquier otro campo según sea necesario.
Realiza una llamada a
jobs.insert
con el recurso modificado y el ID de trabajo nuevo para iniciar el trabajo nuevo.