Administra trabajos

Después de enviar un trabajo de BigQuery, puedes ver los datos del trabajo, enumerar trabajos, cancelar un trabajo o volver a ejecutarlo.

Cuando se envía un trabajo, puede tener uno de los estados siguientes:

  • PENDING: programado
  • RUNNING
  • DONE: se informa como SUCCESS o FAILURE (si el trabajo se completa con errores)

Visualiza datos de trabajos

Puedes visualizar los datos y metadatos del trabajo con GCP Console, la IU web clásica, la CLI y la API. Estos datos incluyen detalles como el tipo de trabajo, el estado del trabajo y el usuario que ejecutó el trabajo.

Permisos necesarios

Como mínimo, para obtener datos y metadatos del trabajo, debes tener permisos bigquery.jobs.get. La siguiente función predefinida de Cloud IAM incluye permisos bigquery.jobs.get:

  • bigquery.admin

Si otorgas a una cuenta la función de bigquery.admin, el usuario podrá visualizar todos los datos del trabajo en el proyecto sin importar quién lo envió.

A las funciones siguientes se le otorgan permisos bigquery.jobs.get para trabajos autocreados. Estos usuarios solo pueden ver los datos de los trabajos que envían:

  • bigquery.user
  • bigquery.jobUser

Para obtener más información sobre las funciones y los permisos de Cloud IAM en BigQuery, consulta Control de acceso.

Observa la información sobre trabajos

Para obtener información sobre un trabajo, sigue estos pasos:

Console

  1. En el panel de navegación, haz clic en Historial de trabajos o haz clic en Historial de consultas para ver la información sobre los trabajos de consulta.

  2. Haz clic en Historial personal para obtener detalles sobre tus trabajos. Haz clic en Historial del proyecto para obtener detalles sobre todos los trabajos que se ejecutan en el proyecto.

IU clásica

  1. En el panel de navegación, haz clic en Historial de trabajos o haz clic en Historial de consultas para ver la información sobre los trabajos de consulta.

  2. En la sección Trabajos recientes, haz clic en el trabajo para ver los detalles. En trabajos de consulta, haz clic en la pestaña Historial de consultas a fin de ver los detalles del trabajo de consulta.

CLI

Ejecuta el comando bq show con la marca -j y el parámetro id de trabajo.

Cuando proporcionas el ID del trabajo, puedes usar el ID completo o la forma abreviada. Por ejemplo, los id de trabajo enumerados en la IU web de BigQuery están calificados por completo; incluyen el proyecto y la ubicación:

my-project-1234:US.bquijob_123x456_123y123z123c

Los id de trabajo en la herramienta de línea de comandos se enumeran con la forma abreviada. 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 información sobre un trabajo:

bq --location=location show -j job_id

En este comando, se dan las situaciones siguientes:

  • location es opcional. Location es el nombre de la ubicación en la que se ejecuta el trabajo. Por ejemplo, si usas BigQuery en la región de Tokio, debes establecer el valor de la marca en asia-northeast1. Puedes configurar un valor predeterminado para la ubicación con archivo .bigqueryrc.
  • job_id es el id de trabajo.

Por ejemplo:

Con el comando siguiente, se obtiene información resumida sobre el trabajo US.bquijob_123x456_123y123z123c que se ejecuta en myproject.

bq show -j myproject:US.bquijob_123x456_123y123z123c

El resultado luce de la manera siguiente:

 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 -j myproject:US.bquijob_123x456_789y123z456c

El resultado luce de la manera siguiente:

{
  "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://www.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 de Go incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery con bibliotecas cliente. Si quieres obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Go.

// To run this sample, you will need to create (or reuse) a context and
// an instance of the bigquery client.  For example:
// import "cloud.google.com/go/bigquery"
// ctx := context.Background()
// client, err := bigquery.NewClient(ctx, "your-project-id")
job, err := client.JobFromID(ctx, jobID)
if err != nil {
	return err
}

status := job.LastStatus()
state := "Unknown"
switch status.State {
case bigquery.Pending:
	state = "Pending"
case bigquery.Running:
	state = "Running"
case bigquery.Done:
	state = "Done"
}
fmt.Printf("Job %s was created %v and is in state %s\n",
	jobID, status.Statistics.CreationTime, state)

Node.js

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración de Go incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery con bibliotecas cliente. Si quieres obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Go.

// To run this sample, you will need to create (or reuse) a context and
// an instance of the bigquery client.  For example:
// import "cloud.google.com/go/bigquery"
// ctx := context.Background()
// client, err := bigquery.NewClient(ctx, "your-project-id")
job, err := client.JobFromID(ctx, jobID)
if err != nil {
	return err
}

status := job.LastStatus()
state := "Unknown"
switch status.State {
case bigquery.Pending:
	state = "Pending"
case bigquery.Running:
	state = "Running"
case bigquery.Done:
	state = "Done"
}
fmt.Printf("Job %s was created %v and is in state %s\n",
	jobID, status.Statistics.CreationTime, state)

Python

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración de Go incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery con bibliotecas cliente. Si quieres obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Go.

// To run this sample, you will need to create (or reuse) a context and
// an instance of the bigquery client.  For example:
// import "cloud.google.com/go/bigquery"
// ctx := context.Background()
// client, err := bigquery.NewClient(ctx, "your-project-id")
job, err := client.JobFromID(ctx, jobID)
if err != nil {
	return err
}

status := job.LastStatus()
state := "Unknown"
switch status.State {
case bigquery.Pending:
	state = "Pending"
case bigquery.Running:
	state = "Running"
case bigquery.Done:
	state = "Done"
}
fmt.Printf("Job %s was created %v and is in state %s\n",
	jobID, status.Statistics.CreationTime, state)

Crea una lista de los trabajos en un proyecto

Tu proyecto conserva tu historial de trabajo para todos los trabajos creados en los últimos seis meses. Si quieres solicitar que los trabajos que tienen más de 50 días de antigüedad se borren de manera automática, comunícate con el equipo de asistencia.

Puedes ver el historial de trabajo de BigQuery de la manera siguiente:

  • Mediante Google Cloud Console o la IU web clásica
  • Usa la CLI
  • Mediante una llamada al método de la API jobs.list
  • Con las bibliotecas cliente, sigue estos pasos:

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

Como mínimo, para crear una lista de los trabajos, necesitas permisos de bigquery.jobs.list. Las siguientes funciones predefinidas de Cloud IAM incluyen los permisos bigquery.jobs.list:

  • bigquery.user
  • bigquery.admin

A la siguiente función se le otorgan permisos bigquery.jobs.list solo para trabajos autocreados. Las entidades a las que se les otorga esta función solo pueden enumerar los trabajos que envían:

  • bigquery.jobUser

Cuando se te otorgan permisos bigquery.jobs.list, puedes crear una lista de todos los trabajos en un proyecto, pero los detalles y los metadatos se ocultan para los trabajos que envían otros usuarios. Los permisos bigquery.jobs.list te permiten ver los detalles completos para los trabajos autocreados.

Para enumerar todos los trabajos, incluidos los detalles de los trabajos que crean otros usuarios, debes tener permisos bigquery.jobs.listAll. Solo la función bigquery.admin tiene los permisos bigquery.jobs.listAll.

Para obtener más información sobre las funciones de Cloud IAM y los permisos en BigQuery, consulta Funciones y permisos predefinidos.

Enumera trabajos

Cuando enumeras trabajos en un proyecto, no necesitas proporcionar una ubicación. Por el momento, los trabajos están enumerados para todas las ubicaciones.

Para crear una lista de los trabajos en un proyecto, sigue estos pasos:

Console

  1. En el panel de navegación, haz clic en Historial de trabajos.

  2. En la sección Historial personal, tus trabajos se enumeran por fecha de creación, con los trabajos más recientes en la parte superior. La lista incluye los trabajos solo para el usuario actual. Para ver 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).

IU clásica

  1. En el panel de navegación, haz clic en Historial de trabajos.

  2. En la sección Recent Jobs, tus trabajos se enumeran por fecha de creación, con los trabajos más recientes en la parte superior. La lista incluye los trabajos solo para el usuario actual. Si quieres ver todos los trabajos, usa la herramienta de línea de comandos o la API.

CLI

Ejecuta el comando bq ls con una de las marcas siguientes:

  • -j se usa a fin de identificar trabajos como el recurso para enumerar.
  • --all o -a enumeran los trabajos de todos los usuarios. Para ver los detalles completos (sin editar) de todos los trabajos, debes tener los permisos bigquery.jobs.listAll.
  • --min_creation_time se usa para crear una lista de los trabajos después de un valor de marca de tiempo proporcionado.
  • --max_creation_time se usa para enumerar trabajos antes de un valor de marca de tiempo proporcionado.
  • -n limita los resultados. De forma predeterminada, tienes un límite de 100,000 resultados.
bq ls -j -a \
--min_creation_time integer1 \
--max_creation_time integer2 \
-n integer3 \
project_id

En la que:

  • integer1 es un número entero que representa una marca de tiempo.
  • integer2 es un número entero que representa una marca de tiempo.
  • integer3 es un número entero que indica la cantidad de trabajos que se muestran.
  • project_id es el ID del proyecto que contiene los trabajos que enumeras. Si configuras un proyecto predeterminado, no necesitas proporcionar el parámetro project_id.

Por ejemplo:

Con el comando siguiente, se crea una lista de todos los trabajos del usuario actual. Este comando requiere permisos bigquery.jobs.list para ejecutarse.

bq ls -j 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 -j -a myproject

Con el comando siguiente, se enumeran los 10 trabajos más recientes en myproject:

bq ls -j -a -n 10 myproject

Con el comando siguiente, se enumeran todos los trabajos enviados antes del 18 de octubre de 2018 a las 4:04:53 p.m. Esta marca de tiempo (en milisegundos) es equivalente al siguiente valor de número entero: 1539903893000.

bq ls -j --max_creation_time 1539903893000

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. La configuración de allUsers en true requiere permisos bigquery.jobs.listAll.

Go

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración de Go incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery con bibliotecas cliente. Si quieres obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Go.

// To run this sample, you will need to create (or reuse) a context and
// an instance of the bigquery client.  For example:
// import "cloud.google.com/go/bigquery"
// ctx := context.Background()
// client, err := bigquery.NewClient(ctx, "your-project-id")
job, err := client.JobFromID(ctx, jobID)
if err != nil {
	return err
}

status := job.LastStatus()
state := "Unknown"
switch status.State {
case bigquery.Pending:
	state = "Pending"
case bigquery.Running:
	state = "Running"
case bigquery.Done:
	state = "Done"
}
fmt.Printf("Job %s was created %v and is in state %s\n",
	jobID, status.Statistics.CreationTime, state)

Java

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración de Go incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery con bibliotecas cliente. Si quieres obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Go.

// To run this sample, you will need to create (or reuse) a context and
// an instance of the bigquery client.  For example:
// import "cloud.google.com/go/bigquery"
// ctx := context.Background()
// client, err := bigquery.NewClient(ctx, "your-project-id")
job, err := client.JobFromID(ctx, jobID)
if err != nil {
	return err
}

status := job.LastStatus()
state := "Unknown"
switch status.State {
case bigquery.Pending:
	state = "Pending"
case bigquery.Running:
	state = "Running"
case bigquery.Done:
	state = "Done"
}
fmt.Printf("Job %s was created %v and is in state %s\n",
	jobID, status.Statistics.CreationTime, state)

Node.js

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración de Go incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery con bibliotecas cliente. Si quieres obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Go.

// To run this sample, you will need to create (or reuse) a context and
// an instance of the bigquery client.  For example:
// import "cloud.google.com/go/bigquery"
// ctx := context.Background()
// client, err := bigquery.NewClient(ctx, "your-project-id")
job, err := client.JobFromID(ctx, jobID)
if err != nil {
	return err
}

status := job.LastStatus()
state := "Unknown"
switch status.State {
case bigquery.Pending:
	state = "Pending"
case bigquery.Running:
	state = "Running"
case bigquery.Done:
	state = "Done"
}
fmt.Printf("Job %s was created %v and is in state %s\n",
	jobID, status.Statistics.CreationTime, state)

Python

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración de Go incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery con bibliotecas cliente. Si quieres obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Go.

// To run this sample, you will need to create (or reuse) a context and
// an instance of the bigquery client.  For example:
// import "cloud.google.com/go/bigquery"
// ctx := context.Background()
// client, err := bigquery.NewClient(ctx, "your-project-id")
job, err := client.JobFromID(ctx, jobID)
if err != nil {
	return err
}

status := job.LastStatus()
state := "Unknown"
switch status.State {
case bigquery.Pending:
	state = "Pending"
case bigquery.Running:
	state = "Running"
case bigquery.Done:
	state = "Done"
}
fmt.Printf("Job %s was created %v and is in state %s\n",
	jobID, status.Statistics.CreationTime, state)

Cancela trabajos

Puedes cancelar un trabajo RUNNING o PENDING de la manera siguiente:

  • Mediante Cloud Console o la IU web clásica
  • Usa la CLI
  • Mediante una llamada al método de la API jobs.cancel
  • Con las bibliotecas cliente, sigue estos pasos:

Ten en cuenta que no todos los tipos de trabajo se pueden cancelar. Si el 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

Como mínimo, para cancelar un trabajo, debes tener permisos bigquery.jobs.update. La siguiente función predefinida de Cloud IAM incluye permisos bigquery.jobs.update:

  • bigquery.admin

Si otorgas a una cuenta la función de bigquery.admin, el usuario puede cancelar cualquier trabajo que se pueda elegir, sin importar quién lo envió.

Las funciones siguientes pueden cancelar trabajos autocreados. Estos usuarios solo pueden cancelar trabajos que envían:

  • bigquery.user
  • bigquery.jobUser

Para obtener más información sobre las funciones de Cloud IAM y los permisos en BigQuery, consulta Funciones y permisos predefinidos.

Cancela un trabajo

Para cancelar un trabajo, sigue estos pasos:

Console

  1. En el panel de navegación, haz clic en Historial de trabajos.

  2. En la sección Historial personal, haz clic en el trabajo que se va a cancelar. Los trabajos más recientes aparecen en la parte superior de la lista.

  3. En los detalles del trabajo, haz clic en Cancelar trabajo.

IU clásica

  1. En el panel de navegación, haz clic en Historial de trabajos.

  2. En la sección Recent Jobs (Trabajos recientes), haz clic en el trabajo que quieres cancelar. Los trabajos más recientes aparecen en la parte superior de la lista.

  3. En los detalles del trabajo, haz clic en Cancelar trabajo.

    Cancelar trabajo

CLI

Ejecuta el comando bq cancel con el parámetro job_id. Puedes solicitar la cancelación y volver de inmediato con la marca --nosync. De forma predeterminada, las solicitudes de cancelación esperan su finalización.

Cuando proporcionas el ID del trabajo, puedes usar el ID completo o la forma abreviada. Por ejemplo, los id de trabajo enumerados en la IU web de BigQuery están calificados por completo; incluyen el proyecto y la ubicación:

my-project-1234:US.bquijob_123x456_123y123z123c

Los id de trabajo en la herramienta de línea de comandos se enumeran con la forma abreviada. 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

En este comando, se dan las situaciones siguientes:

  • location es opcional. 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 como asia-northeast1. Puedes configurar un valor predeterminado para la ubicación con archivo .bigqueryrc.
  • job_id es el ID del trabajo que se encuentra en cancelación. Si copias el id de trabajo de la IU web de BigQuery, el ID del proyecto y la ubicación se incluyen en el id de trabajo. Por ejemplo, my-project-1234:US.bquijob_123x456_123y123z123c.

Por ejemplo:

Con el comando siguiente, se cancela el trabajo my-project-1234:US.bquijob_123x456_123y123z123c que se ejecuta en la ubicación multirregional US en 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 comando siguiente, se cancela el trabajo bquijob_123x456_123y123z123c que se ejecuta en la ubicación multirregional US en 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 comando siguiente, se cancela el trabajo bquijob_123x456_123y123z123c que se ejecuta en la ubicación multirregional US en my-project-1234 y regresa de inmediato. Debido a que se usa el ID del 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 establece el valor en la ubicación en que se ejecuta el trabajo.

Go

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración de Go incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery con bibliotecas cliente. Si quieres obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Go.

// To run this sample, you will need to create (or reuse) a context and
// an instance of the bigquery client.  For example:
// import "cloud.google.com/go/bigquery"
// ctx := context.Background()
// client, err := bigquery.NewClient(ctx, "your-project-id")
job, err := client.JobFromID(ctx, jobID)
if err != nil {
	return err
}

status := job.LastStatus()
state := "Unknown"
switch status.State {
case bigquery.Pending:
	state = "Pending"
case bigquery.Running:
	state = "Running"
case bigquery.Done:
	state = "Done"
}
fmt.Printf("Job %s was created %v and is in state %s\n",
	jobID, status.Statistics.CreationTime, state)

Node.js

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración de Go incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery con bibliotecas cliente. Si quieres obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Go.

// To run this sample, you will need to create (or reuse) a context and
// an instance of the bigquery client.  For example:
// import "cloud.google.com/go/bigquery"
// ctx := context.Background()
// client, err := bigquery.NewClient(ctx, "your-project-id")
job, err := client.JobFromID(ctx, jobID)
if err != nil {
	return err
}

status := job.LastStatus()
state := "Unknown"
switch status.State {
case bigquery.Pending:
	state = "Pending"
case bigquery.Running:
	state = "Running"
case bigquery.Done:
	state = "Done"
}
fmt.Printf("Job %s was created %v and is in state %s\n",
	jobID, status.Statistics.CreationTime, state)

Python

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración de Go incluidas en la guía de inicio rápido de BigQuery con bibliotecas cliente. Si quieres obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de BigQuery para Go.

// To run this sample, you will need to create (or reuse) a context and
// an instance of the bigquery client.  For example:
// import "cloud.google.com/go/bigquery"
// ctx := context.Background()
// client, err := bigquery.NewClient(ctx, "your-project-id")
job, err := client.JobFromID(ctx, jobID)
if err != nil {
	return err
}

status := job.LastStatus()
state := "Unknown"
switch status.State {
case bigquery.Pending:
	state = "Pending"
case bigquery.Running:
	state = "Running"
case bigquery.Done:
	state = "Done"
}
fmt.Printf("Job %s was created %v and is in state %s\n",
	jobID, status.Statistics.CreationTime, state)

Repite un trabajo

No es posible volver a ejecutar un trabajo con el mismo id de trabajo. En su lugar, debes crear un trabajo nuevo con la misma configuración. Cuando envías el trabajo nuevo a Cloud Console, la IU web clásica o la CLI, se asigna un id de trabajo nuevo. Cuando envías el trabajo con la API o las bibliotecas cliente, debes generar un id de trabajo nuevo.

Permisos necesarios

Como mínimo, para ejecutar un trabajo, debes tener los permisos bigquery.jobs.create. Las siguientes funciones predefinidas de Cloud IAM incluyen los permisos bigquery.jobs.create:

  • bigquery.user
  • bigquery.jobUser
  • bigquery.admin

Para obtener más información sobre las funciones de Cloud IAM y los permisos en BigQuery, consulta Funciones y permisos predefinidos.

Vuelve a ejecutar un trabajo

Para repetir un trabajo, sigue estos pasos:

Console

Para repetir un trabajo de consulta, sigue estos pasos:

  1. En el panel de navegación, haz clic en Historial de consultas.

  2. En la sección Historial personal o Historial del proyecto, haz clic en la consulta que deseas volver a ejecutar y, luego, haz clic en Abrir consulta en el editor.

  3. Haz clic en Ejecutar.

Para repetir un trabajo de carga, sigue estos pasos:

  1. En el panel de navegación, haz clic en Historial de trabajos.

  2. En la sección Historial personal o Historial del proyecto, haz clic en el trabajo que deseas repetir. Los trabajos más recientes aparecen en la parte superior de la lista.

  3. En los detalles del trabajo, haz clic en Repetir trabajo de carga.

    .

IU clásica

Para repetir un trabajo de consulta, sigue estos pasos:

  1. En el panel de navegación, haz clic en Historial de consultas.

  2. En la sección Consultas, a la derecha de la consulta, haz clic en Abrir consulta.

  3. Haga clic en Ejecutar consulta.

Para repetir un trabajo de carga, sigue estos pasos:

  1. En el panel de navegación, haz clic en Historial de trabajos.

  2. En la sección Trabajos recientes, haz clic en el trabajo que quieres repetir. Los trabajos más recientes aparecen en la parte superior de la lista.

  3. En los detalles del trabajo, haz clic en Repetir trabajo de carga.

CLI

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:

  1. Realiza una llamada a jobs.get si quieres recuperar el recurso para que el trabajo se repita.

  2. 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.

  3. Realiza una llamada a jobs.insert con el recurso modificado y el ID de trabajo nuevo para iniciar el trabajo nuevo.

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