Referência de tabelas do sistema de jobs

Observação

O esquema lakeflow era conhecido anteriormente como workflow. O conteúdo dos dois esquemas é idêntico. Para tornar o esquema lakeflow visível, você deve habilitá-lo separadamente.

Observação

Essas tabelas não estão disponíveis na região asia-south1.

Este artigo é uma referência sobre como usar as tabelas do sistema lakeflow para monitorar o trabalho em seu site account. Essas tabelas incluem registros de todos os espaços de trabalho do seu account implantados na mesma região de nuvem. Para ver os registros de outra região, é preciso acessar view as tabelas de um workspace implantado nessa região.

Requisitos

O esquema system.lakeflow deve ser ativado por um administrador do site account. Consulte Habilitar esquemas de tabela do sistema.
Para acessar essas tabelas do sistema, os usuários devem:
- Ser um administrador de metastore e um administrador de account, ou
- Tenha as permissões USE e SELECT nos esquemas do sistema. Consulte Conceder acesso às tabelas do sistema.

Tabelas de empregos disponíveis

Todas as tabelas do sistema relacionadas a jobs estão no esquema system.lakeflow. No momento, o esquema hospeda quatro tabelas:

Tabela	Descrição	Suporta transmissão	Período de retenção gratuito	Inclui dados globais ou regionais
Trabalho (visualização pública)	Rastreia todos os trabalhos criados no account	Sim	365 dias	Regional
Trabalho (visualização pública)	Rastreia todas as tarefas de trabalho que são executadas no account	Sim	365 dias	Regional
Trabalho (visualização pública)	Rastreia a execução do trabalho e os metadados relacionados	Sim	365 dias	Regional
Trabalho (visualização pública)	Rastreia a execução da tarefa do trabalho e os metadados relacionados	Sim	365 dias	Regional

Referência detalhada do esquema

As seções a seguir fornecem referências de esquema para cada uma das tabelas do sistema relacionadas ao Job.

Esquema da tabela de trabalhos

A tabela jobs é uma tabela de dimensões que mudam lentamente (SCD) (SCD2). Quando uma linha muda, uma nova linha é emitida, substituindo logicamente a anterior.

Caminho da tabela: system.lakeflow.jobs

Nome da coluna	Tipo de dados	Descrição	Notas
`account_id`	string	O ID do site account ao qual esse trabalho pertence
`workspace_id`	string	O ID do site workspace ao qual esse trabalho pertence
`job_id`	string	A ID do trabalho	Somente exclusivo em um único workspace
`name`	string	O nome do trabalho fornecido pelo usuário
`description`	string	A descrição do trabalho fornecida pelo usuário	Não preenchido para linhas emitidas antes do final de agosto de 2024
`creator_id`	string	O ID do diretor que criou o trabalho
`tags`	string	As tags personalizadas fornecidas pelo usuário associadas a esse trabalho
`change_time`	carimbo de data/hora	A hora em que o trabalho foi modificado pela última vez	Fuso horário registrado como + 00:00 (UTC)
`delete_time`	carimbo de data/hora	A hora em que o trabalho foi excluído pelo usuário	Fuso horário registrado como + 00:00 (UTC)
`run_as`	string	O ID do usuário ou da entidade de serviço cujas permissões são usadas para a execução do trabalho

Exemplo de consulta

-- Get the most recent version of a job
SELECT
  *,
  ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY workspace_id, job_id ORDER BY change_time DESC) as rn
FROM
  system.lakeflow.jobs QUALIFY rn=1

Esquema da tabela de tarefas de trabalho

A tabela de tarefas de trabalho é uma tabela de dimensões que mudam lentamente (SCD) (SCD2). Quando uma linha muda, uma nova linha é emitida, substituindo logicamente a anterior.

Caminho da tabela: system.lakeflow.job_tasks

Nome da coluna	Tipo de dados	Descrição	Notas
`account_id`	string	O ID do site account ao qual esse trabalho pertence
`workspace_id`	string	O ID do site workspace ao qual esse trabalho pertence
`job_id`	string	A ID do trabalho	Somente exclusivo em um único workspace
`task_key`	string	A referência key para uma tarefa em um trabalho	Somente exclusivo em um único trabalho
`depends_on_keys`	matriz	A chave da tarefa de todas as dependências upstream dessa tarefa
`change_time`	carimbo de data/hora	A hora em que a tarefa foi modificada pela última vez	Fuso horário registrado como + 00:00 (UTC)
`delete_time`	carimbo de data/hora	A hora em que uma tarefa foi excluída pelo usuário	Fuso horário registrado como + 00:00 (UTC)

Exemplo de consulta

-- Get the most recent version of a job task
SELECT
  *,
  ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY workspace_id, job_id ORDER BY change_time DESC) as rn
FROM
  system.lakeflow.job_tasks QUALIFY rn=1

Esquema de tabela de linha do tempo de execução de jobs

A tabela de cronograma de execução do trabalho é imutável e completa no momento em que é produzida.

Caminho da tabela: system.lakeflow.job_run_timeline

Nome da coluna	Tipo de dados	Descrição	Notas
`account_id`	string	O ID do site account ao qual esse trabalho pertence
`workspace_id`	string	O ID do site workspace ao qual esse trabalho pertence
`job_id`	string	A ID do trabalho	Este key é exclusivo apenas em um único workspace
`run_id`	string	O ID da execução do trabalho
`period_start_time`	carimbo de data/hora	A hora de início da execução ou do período de tempo	As informações de fuso horário são registradas no final do valor com `+00:00` representando UTC
`period_end_time`	carimbo de data/hora	A hora de término da execução ou do período de tempo	As informações de fuso horário são registradas no final do valor com `+00:00` representando UTC
`trigger_type`	string	O tipo de gatilho que pode disparar uma execução	Para valores possíveis, consulte Valores do tipo de gatilho
`run_type`	string	O tipo de execução do trabalho	Para ver os valores possíveis, consulte Valores de tipo de execução
`run_name`	string	O nome da execução fornecido pelo usuário associado a essa execução do Job
`compute_ids`	matriz	Matriz contendo os IDs do trabalho compute para a execução do trabalho pai	Use para identificar o agrupamento de trabalhos usado pelos tipos de execução `SUBMIT_RUN` e `WORKFLOW_RUN`. Para outras compute informações, consulte a tabela `job_task_run_timeline`. Não preenchido para linhas emitidas antes do final de agosto de 2024
`result_state`	string	O resultado da execução do trabalho	Para valores possíveis, consulte Valores do estado do resultado
`termination_code`	string	O código de encerramento da execução do trabalho	Para valores possíveis, consulte Valores do código de terminação. Não preenchido para linhas emitidas antes do final de agosto de 2024
`job_parameters`	map	Os parâmetros de nível de trabalho usados na execução do trabalho	As configurações obsoletas do Notebook não estão incluídas nesse campo. Não preenchido para linhas emitidas antes do final de agosto de 2024

Exemplo de consulta

-- This query gets the daily job count for a workspace for the last 7 days:
SELECT
  workspace_id,
  COUNT(DISTINCT run_id) as job_count,
  to_date(period_start_time) as date
FROM system.lakeflow.job_run_timeline
WHERE
  period_start_time > CURRENT_TIMESTAMP() - INTERVAL 7 DAYS
GROUP BY ALL

-- This query returns the daily job count for a workspace for the last 7 days, distributed by the outcome of the job run.
SELECT
  workspace_id,
  COUNT(DISTINCT run_id) as job_count,
  result_state,
  to_date(period_start_time) as date
FROM system.lakeflow.job_run_timeline
WHERE
  period_start_time > CURRENT_TIMESTAMP() - INTERVAL 7 DAYS
  AND result_state IS NOT NULL
GROUP BY ALL

-- This query returns the average time of job runs, measured in seconds. The records are organized by job. A top 90 and a 95 percentile column show the average lengths of the job's longest runs.
with job_run_duration as (
    SELECT
        workspace_id,
        job_id,
        run_id,
        CAST(SUM(period_end_time - period_start_time) AS LONG) as duration
    FROM
        system.lakeflow.job_run_timeline
    WHERE
      period_start_time > CURRENT_TIMESTAMP() - INTERVAL 7 DAYS
    GROUP BY ALL
)
SELECT
    t1.workspace_id,
    t1.job_id,
    COUNT(DISTINCT t1.run_id) as runs,
    MEAN(t1.duration) as mean_seconds,
    AVG(t1.duration) as avg_seconds,
    PERCENTILE(t1.duration, 0.9) as p90_seconds,
    PERCENTILE(t1.duration, 0.95) as p95_seconds
FROM
    job_run_duration t1
GROUP BY ALL
ORDER BY mean_seconds DESC
LIMIT 100

-- This query provides a historical runtime for a specific job based on the `run_name` parameter. For the query to work, you must set the `run_name`.
SELECT
  workspace_id,
  run_id,
  SUM(period_end_time - period_start_time) as run_time
FROM system.lakeflow.job_run_timeline
WHERE
  run_type="SUBMIT_RUN"
  AND run_name={run_name}
  AND period_start_time > CURRENT_TIMESTAMP() - INTERVAL 60 DAYS
GROUP BY ALL

-- This query collects a list of retried job runs with the number of retries for each run.
with repaired_runs as (
    SELECT
    workspace_id, job_id, run_id, COUNT(*) - 1 as retries_count
    FROM system.lakeflow.job_run_timeline
    WHERE result_state IS NOT NULL
    GROUP BY ALL
    HAVING retries_count > 0
    )
SELECT
    *
FROM repaired_runs
ORDER BY retries_count DESC
    LIMIT 10;

Esquema de tabela de linha do tempo de execução de tarefas de jobs

A tabela de cronograma de execução da tarefa de trabalho é imutável e completa no momento em que é produzida.

Caminho da tabela: system.lakeflow.job_task_run_timeline

Nome da coluna	Tipo de dados	Descrição	Notas
`account_id`	string	O ID do site account ao qual esse trabalho pertence
`workspace_id`	string	O ID do site workspace ao qual esse trabalho pertence
`job_id`	string	A ID do trabalho	Somente exclusivo em um único workspace
`run_id`	string	A ID da execução da tarefa
`job_run_id`	string	O ID da execução do trabalho	Não preenchido para linhas emitidas antes do final de agosto de 2024
`parent_run_id`	string	A ID da execução principal	Não preenchido para linhas emitidas antes do final de agosto de 2024
`period_start_time`	carimbo de data/hora	O tempo de início da tarefa ou do período de tempo	As informações de fuso horário são registradas no final do valor com `+00:00` representando UTC
`period_end_time`	carimbo de data/hora	A hora de término da tarefa ou do período de tempo	As informações de fuso horário são registradas no final do valor com `+00:00` representando UTC
`task_key`	string	A referência key para uma tarefa em um trabalho	Este endereço key é exclusivo apenas em um único trabalho
`compute_ids`	matriz	A matriz de computação contém IDs de clustering de trabalho, clustering interativo e armazém SQL usados pela tarefa de trabalho.
`result_state`	string	O resultado da execução do Job tarefa	Para valores possíveis, consulte Valores do estado do resultado
`termination_code`	string	O código de encerramento da execução da tarefa	Para valores possíveis, consulte Valores do código de terminação. Não preenchido para linhas emitidas antes do final de agosto de 2024

Padrões comuns de junção

As seções a seguir fornecem exemplos de consultas que destacam os padrões join comumente usados para as tabelas do sistema Job.

unir as tabelas de linha do tempo do Job e da execução do Job

Enriquecer a execução do trabalho com um nome de trabalho

with jobs as (
    SELECT
        *,
        ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY workspace_id, job_id ORDER BY change_time DESC) as rn
    FROM system.lakeflow.jobs QUALIFY rn=1
)
SELECT
    job_run_timeline.*
    jobs.name
FROM system.lakeflow.job_run_timeline
    LEFT JOIN jobs USING (workspace_id, job_id)

Enriquecer o uso com um nome de trabalho

with jobs as (
  SELECT
    *,
    ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY workspace_id, job_id ORDER BY change_time DESC) as rn
  FROM system.lakeflow.jobs QUALIFY rn=1
)
SELECT
  usage.*,
  coalesce(usage_metadata.job_name, jobs.name) as job_name
FROM system.billing.usage
  LEFT JOIN jobs ON usage.workspace_id=jobs.workspace_id AND usage.usage_metadata.job_id=jobs.job_id
WHERE
  billing_origin_product="JOBS"

unir as tabelas de linha do tempo e de uso da execução do trabalho

Enriquecer cada faturamento log com metadados de execução de trabalho

SELECT
    t1.*,
    t2.*
FROM system.billing.usage t1
    LEFT JOIN system.lakeflow.job_run_timeline t2
        ON t1.workspace_id = t2.workspace_id
            AND t1.usage_metadata.job_id = t2.job_id
            AND t1.usage_metadata.job_run_id = t2.run_id
            AND t1.usage_start_time >= date_trunc("Hour", t2.period_start_time)
            AND t1.usage_start_time < date_trunc("Hour", t2.period_end_time) + INTERVAL 1 HOUR
WHERE
    billing_origin_product="JOBS"

Calcular o custo por execução do trabalho

Essa consulta se junta à tabela do sistema billing.usage para calcular um custo por execução de trabalho.

with jobs_usage AS (
  SELECT
    *,
    usage_metadata.job_id,
    usage_metadata.job_run_id as run_id,
    identity_metadata.run_as as run_as
  FROM system.billing.usage
  WHERE billing_origin_product="JOBS"
),
jobs_usage_with_usd AS (
  SELECT
    jobs_usage.*,
    usage_quantity * pricing.default as usage_usd
  FROM jobs_usage
    LEFT JOIN system.billing.list_prices pricing ON
      jobs_usage.sku_name = pricing.sku_name
      AND pricing.price_start_time <= jobs_usage.usage_start_time
      AND (pricing.price_end_time >= jobs_usage.usage_start_time OR pricing.price_end_time IS NULL)
      AND pricing.currency_code="USD"
),
jobs_usage_aggregated AS (
  SELECT
    workspace_id,
    job_id,
    run_id,
    FIRST(run_as, TRUE) as run_as,
    sku_name,
    SUM(usage_usd) as usage_usd,
    SUM(usage_quantity) as usage_quantity
  FROM jobs_usage_with_usd
  GROUP BY ALL
)
SELECT
  t1.*,
  MIN(period_start_time) as run_start_time,
  MAX(period_end_time) as run_end_time,
  FIRST(result_state, TRUE) as result_state
FROM jobs_usage_aggregated t1
  LEFT JOIN system.lakeflow.job_run_timeline t2 USING (workspace_id, job_id, run_id)
GROUP BY ALL
ORDER BY usage_usd DESC
LIMIT 100

juntar as tabelas de cronograma e clustering do Job tarefa execução

Enriquecer a execução da tarefa do trabalho com metadados de clustering

with clusters as (
    SELECT
        *,
        ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY workspace_id, cluster_id ORDER BY change_time DESC) as rn
    FROM system.compute.clusters QUALIFY rn=1
),
exploded_task_runs AS (
  SELECT
    *,
    EXPLODE(compute_ids) as cluster_id
  FROM system.lakeflow.job_task_run_timeline
  WHERE array_size(compute_ids) > 0
)
SELECT
  exploded_task_runs.*,
  clusters.*
FROM exploded_task_runs t1
  LEFT JOIN clusters t2
    USING (workspace_id, cluster_id)

Encontrar trabalho em execução em todas as finalidades compute

Essa consulta se une à tabela do sistema compute.clusters para retornar jobs recentes que estejam em execução em compute para múltiplas finalidades em vez de compute de jobs.

with clusters AS (
  SELECT
    *,
    ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY workspace_id, cluster_id ORDER BY change_time DESC) as rn
  FROM system.compute.clusters
  WHERE cluster_source="UI" OR cluster_source="API"
  QUALIFY rn=1
),
job_tasks_exploded AS (
  SELECT
    workspace_id,
    job_id,
    EXPLODE(compute_ids) as cluster_id
  FROM system.lakeflow.job_task_run_timeline
  WHERE period_start_time >= CURRENT_DATE() - INTERVAL 30 DAY
),
all_purpose_cluster_jobs AS (
  SELECT
    t1.*,
    t2.cluster_name,
    t2.owned_by,
    t2.dbr_version
  FROM job_tasks_exploded t1
    INNER JOIN clusters t2 USING (workspace_id, cluster_id)
)
SELECT * FROM all_purpose_cluster_jobs LIMIT 10;

Painel de monitoramento de trabalhos

O painel a seguir usa tabelas do sistema para ajudar o senhor a começar a monitorar o trabalho e a integridade operacional. Ele inclui casos de uso comuns, como acompanhamento do desempenho do trabalho, monitoramento de falhas e utilização de recursos.

Dashboard de observabilidade de custos de jobs

Para obter informações sobre downloads do painel, consulte Monitorar custos do trabalho & desempenho com tabelas do sistema

Solução de problemas

Job não está registrado na tabela `lakeflow.jobs`

Se um trabalho não estiver visível nas tabelas do sistema:

O trabalho não foi modificado nos últimos 365 dias
O trabalho foi criado em uma região diferente
Criação recente de empregos (defasagem da tabela)

Não é possível encontrar um trabalho visto na tabela `job_run_timeline`

Nem todos os trabalhos executados são visíveis em todos os lugares. Embora as entradas em JOB_RUN apareçam em todas as tabelas relacionadas ao trabalho, tanto WORKFLOW_RUN (Notebook fluxo de trabalho execução) quanto SUBMIT_RUN (one-time submitted execução) são registradas apenas na tabela job_run_timeline. Essas execuções não são preenchidas em outras tabelas do sistema de trabalho, como jobs ou job_tasks.

Consulte a tabela de tipos de execução abaixo para obter uma análise detalhada de onde cada tipo de execução é visível e acessível.

Job execução não visível na tabela `billing.usage`

Em system.billing.usage, o usage_metadata.job_id só é preenchido para o trabalho que é executado no Job compute ou serverless compute.

Além disso, o WORKFLOW_RUN Job não tem sua própria atribuição usage_metadata.job_id ou usage_metadata.job_run_id em system.billing.usage. Em vez disso, o uso do compute é atribuído ao Notebook pai que o acionou. Isso significa que quando um Notebook inicia a execução de um fluxo de trabalho, todos os custos do compute aparecem sob o uso do Notebook pai, e não como um fluxo de trabalho Job separado.

Consulte Analisar metadados de uso para obter mais informações.

Calcule o custo de um trabalho executado em uma máquina multifuncional compute

O cálculo preciso do custo para o trabalho executado no site compute não é possível com 100% de precisão. Quando um trabalho é executado em um site interativo (all-purpose) compute, várias cargas de trabalho, como Notebook, consultas SQL ou outro trabalho, são executadas simultaneamente no mesmo recurso compute. Como os recursos de clustering são compartilhados, não há um mapeamento direto 1:1 entre os custos de computação e a execução individual do trabalho.

Para um acompanhamento preciso dos custos do trabalho, o site Databricks recomenda a execução do trabalho em um site dedicado compute ou serverless compute, onde usage_metadata.job_id e usage_metadata.job_run_id permitem uma atribuição precisa dos custos.

Se o senhor precisar usar o site compute para todos os fins, é possível:

Monitorar o uso e os custos gerais de clustering em system.billing.usage com base em usage_metadata.cluster_id.
Acompanhe as métricas de tempo de execução do trabalho separadamente.
Considere que qualquer estimativa de custo será aproximada devido ao recurso compartilhado.

Consulte Analisar metadados de uso para obter mais informações sobre a atribuição de custos.

Valores de referência

A seção a seguir inclui referências para colunas selecionadas em tabelas relacionadas ao trabalho.

Valores do tipo de gatilho

Os valores possíveis para a coluna trigger_type são:

CONTINUOUS
CRON
FILE_ARRIVAL
ONETIME
ONETIME_RETRY

Valores de tipo de execução

Os valores possíveis para a coluna run_type são:

Tipo	Descrição	Localização da interface do usuário	API ponto final	Tabelas do sistema
`JOB_RUN`	Execução de trabalho padrão	Jobs & Job execução UI	Endpoint /Job e /Job/execução	Trabalho, trabalho, trabalho, trabalho, trabalho
`SUBMIT_RUN`	Execução única via POST /Job/execução/submit	Job execução somente UI	Somente o endpoint /Job/execução	Trabalho
`WORKFLOW_RUN`	execução iniciada a partir do Notebook fluxo de trabalho	Não visível	Não acessível	Trabalho

Valores do estado do resultado

Os valores possíveis para a coluna result_state são:

Status	Descrição
`SUCCEEDED`	A execução foi concluída com êxito
`FAILED`	A execução foi concluída com um erro
`SKIPPED`	A execução nunca foi executada porque uma condição não foi atendida
`CANCELLED`	A execução foi cancelada por solicitação do usuário
`TIMED_OUT`	A execução foi interrompida após atingir o tempo limite
`ERROR`	A execução foi concluída com um erro
`BLOCKED`	A execução foi bloqueada em uma dependência upstream

Valores do código de terminação

Os valores possíveis para a coluna termination_code são:

Código de encerramento	Descrição
`SUCCESS`	A execução foi concluída com sucesso
`CANCELLED`	A execução foi cancelada durante a execução pela plataforma Databricks; por exemplo, se a duração máxima da execução foi excedida
`SKIPPED`	A execução nunca foi executada, por exemplo, se a execução da tarefa upstream falhou, a condição do tipo de dependência não foi atendida ou não havia tarefa material para executar
`DRIVER_ERROR`	A execução encontrou um erro ao se comunicar com o Spark Driver
`CLUSTER_ERROR`	A execução falhou devido a um erro de agrupamento
`REPOSITORY_CHECKOUT_FAILED`	Não foi possível concluir o checkout devido a um erro na comunicação com o serviço de terceiros
`INVALID_CLUSTER_REQUEST`	A execução falhou porque emitiu uma solicitação inválida para iniciar o clustering
`WORKSPACE_RUN_LIMIT_EXCEEDED`	O site workspace atingiu a cota para o número máximo de concorrente ativos em execução. Considere programar a execução em um período de tempo maior
`FEATURE_DISABLED`	A execução falhou porque tentou acessar um recurso indisponível para o workspace
`CLUSTER_REQUEST_LIMIT_EXCEEDED`	O número de solicitações de criação de cluster, início e aumento de tamanho excedeu o limite da taxa alocada. Considere a possibilidade de distribuir a execução em um período de tempo maior
`STORAGE_ACCESS_ERROR`	A execução falhou devido a um erro ao acessar o armazenamento de blob do cliente
`RUN_EXECUTION_ERROR`	A execução foi concluída com falhas na tarefa
`UNAUTHORIZED_ERROR`	A execução falhou devido a um problema de permissão ao acessar um recurso
`LIBRARY_INSTALLATION_ERROR`	A execução falhou ao instalar a biblioteca solicitada pelo usuário. As causas podem incluir, mas não estão limitadas a: A biblioteca fornecida é inválida, não há permissões suficientes para instalar a biblioteca e assim por diante
`MAX_CONCURRENT_RUNS_EXCEEDED`	A execução programada excede o limite máximo de execução concorrente definido para o Job
`MAX_SPARK_CONTEXTS_EXCEEDED`	A execução está programada em um clustering que já atingiu o número máximo de contextos que está configurado para criar
`RESOURCE_NOT_FOUND`	Um recurso necessário para a execução da execução não existe
`INVALID_RUN_CONFIGURATION`	A execução falhou devido a uma configuração inválida
`CLOUD_FAILURE`	A execução falhou devido a um problema do provedor de nuvem
`MAX_JOB_QUEUE_SIZE_EXCEEDED`	A execução foi ignorada por ter atingido o limite de tamanho da fila no nível do trabalho

Referência de tabelas do sistema de jobs

Requisitos

Tabelas de empregos disponíveis

Referência detalhada do esquema

Esquema da tabela de trabalhos

Exemplo de consulta

Esquema da tabela de tarefas de trabalho

Exemplo de consulta

Esquema de tabela de linha do tempo de execução de jobs

Exemplo de consulta

Esquema de tabela de linha do tempo de execução de tarefas de jobs

Padrões comuns de junção

unir as tabelas de linha do tempo do Job e da execução do Job

Enriquecer a execução do trabalho com um nome de trabalho

Enriquecer o uso com um nome de trabalho

unir as tabelas de linha do tempo e de uso da execução do trabalho

Enriquecer cada faturamento log com metadados de execução de trabalho

Calcular o custo por execução do trabalho

juntar as tabelas de cronograma e clustering do Job tarefa execução

Enriquecer a execução da tarefa do trabalho com metadados de clustering

Encontrar trabalho em execução em todas as finalidades compute

Painel de monitoramento de trabalhos

Solução de problemas

Job não está registrado na tabela lakeflow.jobs

Não é possível encontrar um trabalho visto na tabela job_run_timeline

Job execução não visível na tabela billing.usage

Calcule o custo de um trabalho executado em uma máquina multifuncional compute

Valores de referência

Valores do tipo de gatilho

Valores de tipo de execução

Valores do estado do resultado

Valores do código de terminação

Job não está registrado na tabela `lakeflow.jobs`

Não é possível encontrar um trabalho visto na tabela `job_run_timeline`

Job execução não visível na tabela `billing.usage`