使用 Dataflow 托管式服务执行流水线时，您可以使用 Dataflow 的 Web 监控界面查看该作业和其他任何作业。Cloud Dataflow 命令行界面是 Cloud SDK 中 gcloud 命令行工具的一部分。
注意：如果您想要使用 Web 界面来查看 Dataflow 作业并与之交互，请使用 Dataflow 监控界面。
安装 Cloud Dataflow 命令行组件
如需使用 Dataflow 命令行界面，您首先需要安装 gcloud 工具。
运行可用命令
您可以通过运行可用命令来与 Dataflow 命令行界面进行交互。要运行命令，请将如下命令输入到 Shell 或终端窗口：
gcloud dataflow
Dataflow 命令行界面包含三大子命令：jobs、logs 和 metrics。
Jobs 命令
jobs 子命令组可让您查看 Google Cloud 项目中的 Dataflow 作业并与之交互。您可以使用这些命令执行多种操作，比如查看作业列表、取消作业以及显示特定作业的说明。例如，要查看所有 Dataflow 作业的列表，请将如下命令输入到 Shell 或终端窗口：
gcloud dataflow jobs list
gcloud 工具会返回当前作业列表，如下所示：
ID NAME TYPE CREATION_TIME STATE REGION 2015-06-03_16_39_22-4020553808241078833 wordcount-janedoe-0603233849 Batch 2015-06-03 16:39:22 Done us-central1 2015-06-03_16_38_28-4363652261786938862 wordcount-johndoe-0603233820 Batch 2015-06-03 16:38:28 Done us-central1 2015-05-21_16_24_11-17823098268333533078 bigquerytornadoes-johndoe-0521232402 Batch 2015-05-21 16:24:11 Done europe-west1 2015-05-21_13_38_06-16409850040969261121 bigquerytornadoes-johndoe-0521203801 Batch 2015-05-21 13:38:06 Done us-central1 2015-05-21_13_17_18-18349574013243942260 bigquerytornadoes-johndoe-0521201710 Batch 2015-05-21 13:17:18 Done europe-west1 2015-05-21_12_49_37-9791290545307959963 wordcount-johndoe-0521194928 Batch 2015-05-21 12:49:37 Done us-central1 2015-05-20_15_54_51-15905022415025455887 wordcount-johndoe-0520225444 Batch 2015-05-20 15:54:51 Failed us-central1 2015-05-20_15_47_02-14774624590029708464 wordcount-johndoe-0520224637 Batch 2015-05-20 15:47:02 Done us-central1
您可以借助作业 ID 来运行 describe 命令，以显示有关作业的更多信息。
export JOBID=<X> gcloud dataflow jobs describe $JOBID
例如，如果您针对作业 ID 2015-02-09_11_39_40-15635991037808002875 运行上述命令，gcloud 工具会返回以下信息：
createTime: '2015-02-09T19:39:41.140Z' currentState: JOB_STATE_DONE currentStateTime: '2015-02-09T19:56:39.510Z' id: 2015-02-09_11_39_40-15635991037808002875 name: tfidf-bchambers-0209193926 projectId: google.com:clouddfe type: JOB_TYPE_BATCH
您可以在运行命令时使用 --format=json 选项，以将结果的格式设置为 JSON。
gcloud --format=json dataflow jobs describe $JOBID
gcloud 工具会返回经过格式设置的如下信息：
{
"createTime": "2015-02-09T19:39:41.140Z",
"currentState": "JOB_STATE_DONE",
"currentStateTime": "2015-02-09T19:56:39.510Z",
"id": "2015-02-09_11_39_40-15635991037808002875",
"name": "tfidf-bchambers-0209193926",
"projectId": "google.com:clouddfe",
"type": "JOB_TYPE_BATCH"
}
如需查看 jobs 命令的完整列表，请参阅 Cloud SDK 文档中的 gcloud dataflow jobs 命令。
Logs 命令
logs 命令会显示在 Dataflow 服务上运行的作业的日志条目。
例如，您可以使用 list 命令输出有关作业正在执行哪些操作的日志。
export JOBID=<X> gcloud dataflow logs list $JOBID
对于作业 ID 2015-02-09_11_39_40-15635991037808002875，gcloud 工具会返回：
Listed 0 items.
在本示例中，默认严重级别 (Warning) 下没有显示任何日志。您可以运行带有 --importance=detailed 选项的 list 命令来添加 BASIC 日志。
gcloud dataflow logs list $JOBID --importance=detailed
gcloud 工具会输出以下日志：
d 2016-08-29T09:33:28 2015-02-09_11_39_40-15635991037808002875_00000156d72606f7 (39b2a31f5e883423): Starting worker pool synchronously d 2016-08-29T09:33:28 2015-02-09_11_39_40-15635991037808002875_00000156d7260871 (39b2a31f5e883ce9): Worker pool is running d 2016-08-29T09:33:28 2015-02-09_11_39_40-15635991037808002875_00000156d7260874 (39b2a31f5e883b77): Executing operation Count.PerElement/Sum.PerKey/GroupByKey/GroupByKeyOnly… ...
如需查看 logs 命令的完整列表，请参阅 Cloud SDK 文档中的 gcloud dataflow logs 命令。
Metrics 命令
借助 metrics 命令，您可以查看给定 Dataflow 作业的指标。
注意：metric 命令名称随时可能更改，并且某些指标随时可能删除。
您可以使用 list 命令获取有关作业中各步骤的信息。
gcloud dataflow metrics list $JOBID
对于此命令，gcloud 工具会返回如下结果：
---
name:
name: s09-s14-start-msecs
origin: dataflow/v1b3
scalar: 137
updateTime: '2016-08-29T16:35:50.007Z'
---
name:
context:
output_user_name: WordCount.CountWords/Count.PerElement/Init-out0
name: ElementCount
origin: dataflow/v1b3
scalar: 26181
updateTime: '2016-08-29T16:35:50.007Z'
---
name:
context:
step: s2
name: emptyLines
origin: user
scalar: 1080
updateTime: '2016-08-29T16:35:50.007Z'
...
您可以在作业运行过程中（或结束后不久）使用 gcloud dataflow metrics list 命令获取暂定指标。如需查看暂定指标，请运行该命令并使用 --tentative 标志。在工作器实例处理流水线数据的过程中，标记为 tentative 的指标将频繁更新。如果工作器遇到错误，更新频率可能会降低。工作器完成作业并提交结果后，tentative 指标将变成 committed 值。
如需查看 metrics 命令的完整列表，请参阅 Cloud SDK 文档中的 gcloud dataflow metrics 命令。
将命令与区域端点结合使用
自 gcloud 工具 176 版起，Dataflow 命令行界面就支持区域端点。通过将 --region 选项与任何命令结合使用，即可指定用于管理作业的区域端点。
例如，gcloud dataflow jobs list 可列出所有区域的作业，但 gcloud dataflow jobs list --region=europe-west1 仅可列出 europe-west1 区域管理的作业。
注意：如需从区域端点获取作业信息，必须使用 --region 选项。如果您未指定区域端点，则 us-central1 将用作默认端点。