管理工作機會

本文說明如何在 BigQuery 中管理工作，包括如何查看工作詳細資料、列出工作、取消工作、重複執行工作，以及刪除工作中繼資料。

如要監控、匯總及排解貴機構的工作問題，請參閱「監控工作」。

關於 BigQuery 工作

每當您載入、匯出、查詢或複製資料時，BigQuery 會自動建立、排定及執行工作，追蹤工作進度。

由於工作可能需要很長時間才能完成，因此會以非同步方式執行，並可輪詢工作狀態。較短的動作 (例如列出資源或取得中繼資料) 不會以工作形式管理。

提交工作後，工作可能處於下列其中一種狀態：

• PENDING：這項工作已排定時間，等待執行。
• RUNNING：工作正在進行中。
• DONE：工作已完成。如果工作失敗，系統會顯示 JobStatus.errorResult。

配額

如要瞭解工作配額，請參閱「配額與限制」頁面中工作類型的說明文件：

• 載入工作
• 複製工作
• 擷取工作
• 查詢工作

定價

每個工作都與您指定的特定專案相關聯。因工作而產生的任何使用量，均會向連接相關專案的帳單帳戶收取費用。如果共用專案的存取權，專案中執行的任何工作也會計入帳單帳戶。

舉例來說，執行查詢工作時，費用會計入執行該工作的專案。因此，若看到格式為 <project_id>:<region>.<job_id> 的查詢工作 ID，project_id 就是負責支付該查詢費用的專案 ID。

詳情請參閱「定價」。

事前準備

授予 Identity and Access Management (IAM) 角色，讓使用者具備執行本文各項工作所需的權限。

必要的角色

如要取得執行及管理作業所需的權限，請要求管理員在專案中授予您下列 IAM 角色：

• BigQuery 工作使用者 (roles/bigquery.jobUser)：可執行或重複執行工作、列出工作、查看工作詳細資料，以及取消工作。
• BigQuery 使用者 (roles/bigquery.user)：可執行或重複執行工作、列出工作、查看工作詳細資料，以及取消工作 (這個角色的權限比 BigQuery 工作使用者更多)。
• BigQuery 資源管理員 (roles/bigquery.resourceAdmin) - 列出所有工作，並擷取任何工作的中繼資料。
• BigQuery 管理員 (roles/bigquery.admin)：列出所有工作、擷取任何工作的中繼資料，以及取消任何工作。

如要進一步瞭解如何授予角色，請參閱「管理專案、資料夾和組織的存取權」。

這些預先定義的角色具備執行及管理作業所需的權限。如要查看確切的必要權限，請展開「Required permissions」(必要權限) 部分：

所需權限

如要執行及管理工作，必須具備下列權限：

• bigquery.jobs.create 在專案上執行或重複執行工作，並列出工作。
• bigquery.jobs.get 專案，即可查看任何工作的元資料。
• bigquery.jobs.update 即可取消任何工作。
• bigquery.jobs.listAll 在機構、資料夾或專案上，列出所有工作，並擷取任何使用者提交的任何工作的中繼資料。如要查看所有工作的詳細資料，也必須具備 bigquery.jobs.list 權限。
• bigquery.jobs.list ，列出所有工作，並擷取任何使用者提交之工作的任何中繼資料。如果是其他使用者提交的工作，系統會遮蓋詳細資料和中繼資料。
• bigquery.jobs.listExecutionMetadata ，列出任何使用者提交的任何工作的所有工作執行中繼資料 (不含敏感資訊)。
• bigquery.jobs.update ，即可取消任何工作。
• bigquery.jobs.delete ，即可刪除任何工作。

您或許還可透過自訂角色或其他預先定義的角色取得這些權限。

如要進一步瞭解 BigQuery 中的 IAM 角色和權限，請參閱「預先定義的角色與權限」。

查看工作詳細資料

您可以使用 Google Cloud 控制台、bq 指令列工具、API 或用戶端程式庫，查看工作詳細資料。詳細資料包括資料和中繼資料，例如工作類型、工作狀態，以及建立工作的使用者。

注意： 本節所述的工作詳細資料會提供所有工作活動的持續性專案層級記錄。或者，您也可以在 BigQuery Studio 查詢編輯器的「查詢結果」窗格中，查看最近的特定工作階段記錄。

如要查看工作詳細資料，請按照下列步驟操作：

控制台

1. 前往「BigQuery」頁面。

   前往「BigQuery」

2. 點選左側窗格中的 「Explorer」。

   

   如果沒有看到左側窗格，請按一下 「Expand left pane」(展開左側窗格)，開啟窗格。

3. 在「Explorer」窗格中，按一下「Job history」。

4. 選取要查看的工作記錄類型：

   • 如要顯示最近的工作資訊，請按一下「個人記錄」。
   • 如要顯示專案中近期工作資訊，請按一下「專案記錄」。

5. 如要查看工作詳細資料，請按一下工作。

   注意： 工作時間長度的計算方式為結束時間減去開始時間 (而非建立時間)。

bq

使用 --job=true 旗標和工作 ID 發出 bq show 指令。

提供工作 ID 時，可以使用完整 ID 或簡短形式。舉例來說， Google Cloud 控制台中列出的工作 ID 是完全符合資格的 ID，也就是包含專案和位置：

my-project-1234:US.bquijob_123x456_123y123z123c

指令列工具中的工作 ID 會以簡短形式列出。 未包含專案 ID 和位置：

bquijob_123x456_123y123z123c

如要指定工作位置，請提供 --location 標記，並將值設為您的位置。如果您使用完整的工作 ID，這個旗標為選用。如果您加入 --location 標記，並使用完整的工作 ID，系統會忽略 --location 標記。

以下指令要求工作的相關資訊：

bq --location=LOCATION show --job=true JOB_ID

更改下列內容：

• LOCATION：工作執行的位置名稱。舉例來說，如果您在東京區域使用 BigQuery，請將旗標的值設為 asia-northeast1。您可以使用 .bigqueryrc 檔案設定位置的預設值。如果未在工作 ID 中指定位置，或使用 --location 旗標，系統會使用預設位置。
• JOB_ID：工作 ID

範例

下列指令會取得在 myproject 中執行的工作 US.bquijob_123x456_123y123z123c 摘要資訊：

bq show --job=true myproject:US.bquijob_123x456_123y123z123c

輸出結果會與下列內容相似：

 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    [e-mail]

如要查看完整的工作詳細資料，請輸入下列內容：

bq show --format=prettyjson --job=true myproject:US.bquijob_123x456_789y123z456c

輸出結果會與下列內容相似：

{
  "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": "[e-mail]"
}

API

呼叫 jobs.get，並提供 jobId 和 projectId 參數。(選用) 提供 location 參數，並將值設為執行工作的位置。如果您使用包含位置的完整工作 ID (例如 my-project-1234:US.bquijob_123x456_123y123z123c)，這個參數為選用。

Go

在試用這個範例之前，請先按照「使用用戶端程式庫的 BigQuery 快速入門導覽課程」中的 Go 設定說明操作。詳情請參閱 BigQuery Go API 參考文件。

如要向 BigQuery 進行驗證，請設定應用程式預設憑證。詳情請參閱「設定用戶端程式庫的驗證機制」。

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/bigquery"
)

// getJobInfo demonstrates retrieval of a job, which can be used to monitor
// completion or print metadata about the job.
func getJobInfo(w io.Writer, projectID, jobID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// jobID := "my-job-id"
	ctx := context.Background()

	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	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.Fprintf(w, "Job %s was created %v and is in state %s\n",
		jobID, status.Statistics.CreationTime, state)
	return nil
}

Java

在試用這個範例之前，請先按照「使用用戶端程式庫的 BigQuery 快速入門導覽課程」中的 Java 設定說明操作。詳情請參閱 BigQuery Java API 參考文件。

如要向 BigQuery 進行驗證，請設定應用程式預設憑證。詳情請參閱「設定用戶端程式庫的驗證機制」。

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Job;
import com.google.cloud.bigquery.JobId;

// Sample to get a job
public class GetJob {

  public static void runGetJob() {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String jobName = "MY_JOB_NAME";
    getJob(jobName);
  }

  public static void getJob(String jobName) {
    try {
      // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
      // once, and can be reused for multiple requests.
      BigQuery bigquery = BigQueryOptions.getDefaultInstance().getService();

      JobId jobId = JobId.of(jobName);
      Job job = bigquery.getJob(jobId);
      System.out.println("Job retrieved successfully");
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("Job not retrieved. \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

在試用這個範例之前，請先按照「使用用戶端程式庫的 BigQuery 快速入門導覽課程」中的 Node.js 設定說明操作。詳情請參閱 BigQuery Node.js API 參考文件。

如要向 BigQuery 進行驗證，請設定應用程式預設憑證。詳情請參閱「設定用戶端程式庫的驗證機制」。

// Import the Google Cloud client library
const {BigQuery} = require('@google-cloud/bigquery');
const bigquery = new BigQuery();

async function getJob() {
  // Get job properties.

  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
   */
  // const jobId = "existing-job-id";

  // Create a job reference
  const job = bigquery.job(jobId);

  // Retrieve job
  const [jobResult] = await job.get();

  console.log(jobResult.metadata.jobReference);
}

Python

在試用這個範例之前，請先按照「使用用戶端程式庫的 BigQuery 快速入門導覽課程」中的 Python 設定說明操作。詳情請參閱 BigQuery Python API 參考文件。

如要向 BigQuery 進行驗證，請設定應用程式預設憑證。詳情請參閱「設定用戶端程式庫的驗證機制」。

from google.cloud import bigquery


def get_job(
    client: bigquery.Client,
    location: str = "us",
    job_id: str = "abcd-efgh-ijkl-mnop",
) -> None:
    job = client.get_job(job_id, location=location)

    # All job classes have "location" and "job_id" string properties.
    # Use these properties for job operations such as "cancel_job" and
    # "delete_job".
    print(f"{job.location}:{job.job_id}")
    print(f"Type: {job.job_type}")
    print(f"State: {job.state}")
    print(f"Created: {job.created.isoformat()}")

如需更多資訊來排解工作問題，請參閱「INFORMATION_SCHEMA.JOBS*」檢視畫面和「記錄」。

列出工作

BigQuery 會儲存專案所有位置的所有工作，為期六個月的工作記錄。工作記錄包括處於 RUNNING 狀態的工作，以及DONE的工作 (以將狀態回報為 SUCCESS 或 FAILURE 表示)。

如要列出專案中的工作，請按照下列步驟操作：

控制台

1. 前往「BigQuery」頁面。

   前往「BigQuery」

2. 點選左側窗格中的 「Explorer」。

   

3. 在「Explorer」窗格中，按一下「Job history」。

4. 如要列出專案中的所有工作，請按一下「專案記錄」。如果您不是專案擁有者，可能沒有權限查看專案的所有工作。系統會優先列出最近的工作。

5. 如要列出工作，請按一下「個人記錄」。

bq

使用下列其中一個旗標發出 bq ls 指令：

• --jobs=true 或 -j：將工作識別為要列出的資源類型。
• --all=true 或 -a：列出所有使用者的工作。您必須具備 bigquery.jobs.listAll 權限，才能查看所有工作的完整 (未遮蓋的) 詳細資料。
• --min_creation_time：列出指定時間戳記之後的工作。 值。這個值以毫秒為單位，表示為 Unix 紀元時間戳記。
• --max_creation_time：列出指定時間戳記值之前的作業。這個值以毫秒為單位，表示為 Unix 紀元時間戳記。
• --max_results 或 -n 限制結果。預設值為 50 個結果。

bq ls --jobs=true --all=true \
    --min_creation_time=MIN_TIME \
    --max_creation_time=MAX_TIME \
    --max_results=MAX_RESULTS \
    PROJECT_ID

更改下列內容：

• MIN_TIME：代表以毫秒為單位的 Unix Epoch 時間戳記整數。
• MAX_TIME：代表以毫秒為單位的 Unix Epoch 時間戳記整數。
• MAX_RESULTS：整數，表示傳回的工作數量。
• PROJECT_ID：包含您要列出工作的專案 ID。如果設定預設專案，就不需要提供 PROJECT_ID 參數。

範例

以下指令會列出當前使用者的所有工作。執行這個指令需要 bigquery.jobs.list 權限。

bq ls --jobs=true myproject

以下指令會列出所有使用者的全部工作。執行這個指令需要 bigquery.jobs.listAll 權限。

bq ls --jobs=true --all=true myproject

以下指令會列出 myproject 中 10 個最新的工作：

bq ls --jobs=true --all=true --max_results=10 myproject

下列指令會列出 2032 年 3 月 3 日上午 4:04:00 前提交的所有工作。這個時間戳記 (以毫秒為單位) 等於下列整數值：1961899440000。

bq ls --jobs=true --max_creation_time=1961899440000

API

呼叫 jobs.list 方法，並提供 projectId 參數。如要列出所有使用者的工作，請將 allUsers 參數設為 true。如要將 allUsers 設為 true，必須具備 bigquery.jobs.listAll 權限。jobs.list 方法不會傳回子項工作。如要列出子項工作，請使用 INFORMATION_SCHEMA.JOBS view。

Go

在試用這個範例之前，請先按照「使用用戶端程式庫的 BigQuery 快速入門導覽課程」中的 Go 設定說明操作。詳情請參閱 BigQuery Go API 參考文件。

如要向 BigQuery 進行驗證，請設定應用程式預設憑證。詳情請參閱「設定用戶端程式庫的驗證機制」。

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/bigquery"
	"google.golang.org/api/iterator"
)

// listJobs demonstrates iterating through the BigQuery jobs collection.
func listJobs(w io.Writer, projectID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// jobID := "my-job-id"
	ctx := context.Background()

	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	it := client.Jobs(ctx)
	// List up to 10 jobs to demonstrate iteration.
	for i := 0; i < 10; i++ {
		j, err := it.Next()
		if err == iterator.Done {
			break
		}
		if err != nil {
			return err
		}
		state := "Unknown"
		switch j.LastStatus().State {
		case bigquery.Pending:
			state = "Pending"
		case bigquery.Running:
			state = "Running"
		case bigquery.Done:
			state = "Done"
		}
		fmt.Fprintf(w, "Job %s in state %s\n", j.ID(), state)
	}
	return nil
}

Java

在試用這個範例之前，請先按照「使用用戶端程式庫的 BigQuery 快速入門導覽課程」中的 Java 設定說明操作。詳情請參閱 BigQuery Java API 參考文件。

如要向 BigQuery 進行驗證，請設定應用程式預設憑證。詳情請參閱「設定用戶端程式庫的驗證機制」。

import com.google.api.gax.paging.Page;
import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Job;

// Sample to get list of jobs
public class ListJobs {

  public static void runListJobs() {
    listJobs();
  }

  public static void listJobs() {
    try {
      // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
      // once, and can be reused for multiple requests.
      BigQuery bigquery = BigQueryOptions.getDefaultInstance().getService();

      Page<Job> jobs = bigquery.listJobs(BigQuery.JobListOption.pageSize(10));
      if (jobs == null) {
        System.out.println("Dataset does not contain any jobs.");
        return;
      }
      jobs.getValues().forEach(job -> System.out.printf("Success! Job ID: %s", job.getJobId()));
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("Jobs not listed in dataset due to error: \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

在試用這個範例之前，請先按照「使用用戶端程式庫的 BigQuery 快速入門導覽課程」中的 Node.js 設定說明操作。詳情請參閱 BigQuery Node.js API 參考文件。

如要向 BigQuery 進行驗證，請設定應用程式預設憑證。詳情請參閱「設定用戶端程式庫的驗證機制」。

// Import the Google Cloud client library
const {BigQuery} = require('@google-cloud/bigquery');
const bigquery = new BigQuery();

async function listJobs() {
  // Lists all jobs in current GCP project.

  // List the 10 most recent jobs in reverse chronological order.
  //  Omit the max_results parameter to list jobs from the past 6 months.
  const options = {maxResults: 10};
  const [jobs] = await bigquery.getJobs(options);

  console.log('Jobs:');
  jobs.forEach(job => console.log(job.id));
}

Python

在試用這個範例之前，請先按照「使用用戶端程式庫的 BigQuery 快速入門導覽課程」中的 Python 設定說明操作。詳情請參閱 BigQuery Python API 參考文件。

如要向 BigQuery 進行驗證，請設定應用程式預設憑證。詳情請參閱「設定用戶端程式庫的驗證機制」。

from google.cloud import bigquery

import datetime

# Construct a BigQuery client object.
client = bigquery.Client()

# List the 10 most recent jobs in reverse chronological order.
# Omit the max_results parameter to list jobs from the past 6 months.
print("Last 10 jobs:")
for job in client.list_jobs(max_results=10):  # API request(s)
    print("{}".format(job.job_id))

# The following are examples of additional optional parameters:

# Use min_creation_time and/or max_creation_time to specify a time window.
print("Jobs from the last ten minutes:")
ten_mins_ago = datetime.datetime.utcnow() - datetime.timedelta(minutes=10)
for job in client.list_jobs(min_creation_time=ten_mins_ago):
    print("{}".format(job.job_id))

# Use all_users to include jobs run by all users in the project.
print("Last 10 jobs run by all users:")
for job in client.list_jobs(max_results=10, all_users=True):
    print("{} run by user: {}".format(job.job_id, job.user_email))

# Use state_filter to filter by job state.
print("Last 10 jobs done:")
for job in client.list_jobs(max_results=10, state_filter="DONE"):
    print("{}".format(job.job_id))

取消工作

你可以取消 RUNNING 或 PENDING 工作。 取消作業通常會在 1 分鐘內完成。

即使可以取消工作，也不保證一定會成功。提交取消要求時，工作可能已完成，或工作可能處於無法取消的階段。

注意： 取消工作後，您可能仍須支付費用，具體視取消時工作所處的階段而定。詳情請參閱定價頁面。

如要取消工作，請按照下列步驟操作：

控制台

1. 前往「BigQuery」頁面。

   前往「BigQuery」

2. 點選「撰寫新查詢」，然後輸入查詢。

3. 點選「執行」執行查詢。

4. 如要取消作業，請按一下「取消」。

SQL

使用 BQ.JOBS.CANCEL 系統程序：

  CALL BQ.JOBS.CANCEL('JOB_ID');

將 JOB_ID 替換為要取消的工作 ID。

如果您位於其他專案，但與要取消的工作位於同一區域，也必須加入專案 ID：

  CALL BQ.JOBS.CANCEL('PROJECT_ID.JOB_ID');

更改下列內容：

• PROJECT_ID：包含要取消工作項目的專案 ID
• JOB_ID：要取消的工作 ID

程序會立即傳回，BigQuery 隨後會取消作業。如果作業已成功或失敗，程序就不會產生任何效果。

bq

使用 JOB_ID 引數發出 bq cancel 指令。你可以使用 --nosync=true 旗標立即要求取消和退貨。根據預設，取消要求會等待完成。

提供 JOB_ID 引數時，可以使用完整 ID 或簡短形式。舉例來說， Google Cloud 控制台中列出的工作 ID 是完全符合資格的 ID，也就是包含專案和位置資訊：

my-project-1234:US.bquijob_123x456_123y123z123c

bq 指令列工具中的工作 ID 會以簡短形式列出。未納入專案 ID 和位置：

bquijob_123x456_123y123z123c

如要指定工作位置，請提供 --location 標記，並將值設為您的位置。如果您使用完整的工作 ID，這個旗標為選用。如果您加入 --location 標記，並使用完整的工作 ID，系統會忽略 --location 標記。

以下指令會要求取消工作並等待完成。如果提供完整的工作 ID，系統會忽略 --location 旗標：

bq --location=LOCATION cancel JOB_ID

以下指令會要求取消工作並立即傳回。如果提供完整的工作 ID，系統會忽略 --location 旗標：

bq --location=LOCATION --nosync cancel JOB_ID

更改下列內容：

• LOCATION (選用)：工作執行的位置名稱。舉例來說，如果您在東京區域使用 BigQuery，請將旗標的值設為 asia-northeast1。您可以使用 .bigqueryrc 檔案設定位置的預設值。
• JOB_ID：要取消的工作 ID。 如果您從 Google Cloud 控制台複製工作 ID，工作 ID 會包含專案 ID 和位置資訊。例如：my-project-1234:US.bquijob_123x456_123y123z123c。

範例

下列指令會取消在 my-project-1234 專案的 US 多區域位置執行的 my-project-1234:US.bquijob_123x456_123y123z123c 工作，並等待完成。由於使用完整的工作 ID，因此未提供位置標記。

bq cancel my-project-1234:US.bquijob_123x456_123y123z123c

以下指令會取消在 my-project-1234 專案的 US 多區域位置執行的 bquijob_123x456_123y123z123c 工作，並等待完成。因為使用的是簡短格式的工作 ID，所以提供了 --location 標記。

bq --location=US cancel bquijob_123x456_123y123z123c

下列指令會取消在 my-project-1234 專案的 US 多區域位置執行的 bquijob_123x456_123y123z123c 工作，並立即傳回。 由於使用完整工作 ID，因此不會提供 --location 旗標。

bq --nosync cancel my-project-1234:US.bquijob_123x456_123y123z123c

API

呼叫 jobs.get，並提供 jobId 和 projectId 參數。提供 location 參數，並將值設為執行工作的位置。

Go

在試用這個範例之前，請先按照「使用用戶端程式庫的 BigQuery 快速入門導覽課程」中的 Go 設定說明操作。詳情請參閱 BigQuery Go API 參考文件。

如要向 BigQuery 進行驗證，請設定應用程式預設憑證。詳情請參閱「設定用戶端程式庫的驗證機制」。

import (
	"context"
	"fmt"

	"cloud.google.com/go/bigquery"
)

// cancelJob demonstrates how a job cancellation request can be issued for a specific
// BigQuery job.
func cancelJob(projectID, jobID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// jobID := "my-job-id"
	ctx := context.Background()

	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	job, err := client.JobFromID(ctx, jobID)
	if err != nil {
		return nil
	}
	return job.Cancel(ctx)
}

Java

在試用這個範例之前，請先按照「使用用戶端程式庫的 BigQuery 快速入門導覽課程」中的 Java 設定說明操作。詳情請參閱 BigQuery Java API 參考文件。

如要向 BigQuery 進行驗證，請設定應用程式預設憑證。詳情請參閱「設定用戶端程式庫的驗證機制」。

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Job;
import com.google.cloud.bigquery.JobId;
import com.google.cloud.bigquery.JobInfo;
import com.google.cloud.bigquery.QueryJobConfiguration;
import java.util.UUID;

// Sample to cancel a job
public class CancelJob {

  public static void runCancelJob() {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String query = "SELECT country_name from `bigquery-public-data.utility_us.country_code_iso`";
    cancelJob(query);
  }

  public static void cancelJob(String query) {
    try {
      // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
      // once, and can be reused for multiple requests.
      BigQuery bigquery = BigQueryOptions.getDefaultInstance().getService();

      // Specify a job configuration to set optional job resource properties.
      QueryJobConfiguration queryConfig = QueryJobConfiguration.newBuilder(query).build();

      // The location and job name are optional,
      // if both are not specified then client will auto-create.
      String jobName = "jobId_" + UUID.randomUUID().toString();
      JobId jobId = JobId.newBuilder().setLocation("us").setJob(jobName).build();

      // Create a job with job ID
      bigquery.create(JobInfo.of(jobId, queryConfig));

      // Get a job that was just created
      Job job = bigquery.getJob(jobId);
      if (job.cancel()) {
        System.out.println("Job canceled successfully");
      } else {
        System.out.println("Job was not canceled");
      }
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("Job was not canceled.\n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

在試用這個範例之前，請先按照「使用用戶端程式庫的 BigQuery 快速入門導覽課程」中的 Node.js 設定說明操作。詳情請參閱 BigQuery Node.js API 參考文件。

如要向 BigQuery 進行驗證，請設定應用程式預設憑證。詳情請參閱「設定用戶端程式庫的驗證機制」。

// Import the Google Cloud client library
const {BigQuery} = require('@google-cloud/bigquery');
const bigquery = new BigQuery();

async function cancelJob() {
  // Attempts to cancel a job.

  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
   */
  // const jobId = "existing-job-id";

  // Create a job reference
  const job = bigquery.job(jobId);

  // Attempt to cancel job
  const [apiResult] = await job.cancel();

  console.log(apiResult.job.status);
}

Python

在試用這個範例之前，請先按照「使用用戶端程式庫的 BigQuery 快速入門導覽課程」中的 Python 設定說明操作。詳情請參閱 BigQuery Python API 參考文件。

如要向 BigQuery 進行驗證，請設定應用程式預設憑證。詳情請參閱「設定用戶端程式庫的驗證機制」。

from google.cloud import bigquery


def cancel_job(
    client: bigquery.Client,
    location: str = "us",
    job_id: str = "abcd-efgh-ijkl-mnop",
) -> None:
    job = client.cancel_job(job_id, location=location)
    print(f"{job.location}:{job.job_id} cancelled")

刪除工作的中繼資料

您可以使用 bq 指令列工具和 Python 用戶端程式庫，刪除特定工作的後設資料。BigQuery 會保留過去 6 個月內執行的工作記錄。您可以使用這個方法，移除查詢陳述式中可能存在的私密資訊。工作完成後才能刪除工作的中繼資料。如果工作已建立子項工作，子項工作也會一併刪除。系統不允許刪除子項工作。只能刪除父項或頂層工作。

如要刪除工作的中繼資料，請按照下列步驟操作：

bq

使用 -j 旗標和工作 ID 發出 bq rm 指令。

提供工作 ID 時，可以使用完整 ID 或簡短形式。舉例來說， Google Cloud 控制台中列出的工作 ID 是完全符合資格的 ID，也就是包含專案和位置：

my-project-1234:US.bquijob_123x456_123y123z123c

bq 指令列工具中的工作 ID 會以簡短形式列出。未包含專案 ID 和位置：

bquijob_123x456_123y123z123c

如要指定工作位置，請提供 --location 標記，並將值設為您的位置。如果您使用完整的工作 ID，這個旗標為選用。如果您加入 --location 標記，並使用完整的工作 ID，系統會忽略 --location 標記。

下列指令會刪除工作：

bq --location=location \
    --project_id=project_id \
    rm -j job_id

Python

在試用這個範例之前，請先按照「使用用戶端程式庫的 BigQuery 快速入門導覽課程」中的 Python 設定說明操作。詳情請參閱 BigQuery Python API 參考文件。

如要向 BigQuery 進行驗證，請設定應用程式預設憑證。詳情請參閱「設定用戶端程式庫的驗證機制」。

from google.api_core import exceptions
from google.cloud import bigquery

# TODO(developer): Set the job ID to the ID of the job whose metadata you
#                  wish to delete.
job_id = "abcd-efgh-ijkl-mnop"

# TODO(developer): Set the location to the region or multi-region
#                  containing the job.
location = "us-east1"

client = bigquery.Client()

client.delete_job_metadata(job_id, location=location)

try:
    client.get_job(job_id, location=location)
except exceptions.NotFound:
    print(f"Job metadata for job {location}:{job_id} was deleted.")

重複執行工作

您無法使用相同的作業 ID 重複執行作業。而是建立設定相同的新工作。在Google Cloud 控制台或 bq 指令列工具中提交新工作時，系統會指派新的工作 ID。使用 API 或用戶端程式庫提交工作時，必須產生新的工作 ID。

如要重複執行工作，請按照下列步驟操作：

控制台

如要重複查詢工作，請按照下列步驟操作：

1. 前往「BigQuery」頁面

   前往「BigQuery」

2. 點選左側窗格中的 「Explorer」。

   

3. 在「Explorer」窗格中，按一下「Job history」。

4. 如要列出所有工作，請按一下「個人記錄」。如要列出專案中的所有工作，請按一下「專案記錄」。

5. 按一下查詢工作，開啟工作詳細資料。

6. 如要重複查詢，請按一下「開啟為新的查詢」。

7. 按一下「執行」。

如要重複執行載入工作，請按照下列步驟操作：

1. 前往「BigQuery」頁面

   前往「BigQuery」

2. 點選左側窗格中的 「Explorer」。

   

3. 在「Explorer」窗格中，按一下「Job history」。

4. 如要列出所有工作，請按一下「個人記錄」。如要列出專案中的所有工作，請按一下「專案記錄」。

5. 按一下載入工作，即可開啟工作詳細資料。

6. 如要重複執行工作，請按一下「重複執行載入工作」。

注意： 您無法使用 Google Cloud 控制台重複擷取或複製工作。

bq

重新發出指令，BigQuery 會自動產生具有新工作 ID 的工作。

API

沒有可以重複執行工作的一次呼叫方法；如要重複特定工作，請執行下列步驟：

1. 呼叫 jobs.get 以擷取重複執行工作時所需的資源。

2. 移除「id」、「status」和「statistics」欄位。 將「jobId」 欄位更改為用戶端程式碼產生的新值。視需要更改任何其他欄位。

3. 使用修改後的資源和新的工作 ID 呼叫 jobs.insert，以啟動新工作。

後續步驟

• 瞭解如何透過程式執行工作。
• 瞭解如何使用工作探索工具監控及篩選工作。