Referência da tabela do sistema de trabalhos

Artigo
02/08/2025

Observação

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

Este artigo é uma referência de como usar as tabelas do sistema lakeflow para monitorar trabalhos em sua conta. Essas tabelas incluem registros de todos os espaços de trabalho na sua conta implantados na mesma região de nuvem. Para ver registros de outra região, você deve exibir as tabelas de um workspace implantado nessa região.

Requisitos

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

Tabelas de trabalhos disponíveis

Todas as tabelas de sistema relacionadas a trabalhos residem no esquema system.lakeflow. Atualmente, o esquema hospeda quatro tabelas:

Tabela	Descrição	Dá suporte ao streaming	Período de retenção gratuito	Inclui dados globais ou regionais
trabalhos (Visualização Pública)	Controla todos os trabalhos criados na conta	Sim	365 dias	Regional
job_tasks (Visualização Pública)	Controla todas as tarefas de trabalho executadas na conta	Sim	365 dias	Regional
job_run_timeline (Visualização Pública)	Rastrea as execuções de tarefas e os metadados relacionados	Sim	365 dias	Regional
job_task_run_timeline (Visualização Pública)	Controla execuções de tarefa de trabalho e metadados relacionados	Sim	365 dias	Regional

Referência de esquema detalhada

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

Esquema da tabela de trabalhos

A tabela jobs é uma SCD2 (tabela de dimensões de alteração lenta). Quando uma linha é alterada, uma nova linha é emitida, substituindo logicamente a anterior.

Caminho da tabela: system.lakeflow.jobs

Nome da coluna	Tipo de dados	Descrição	Observações
`account_id`	string	A ID da conta à qual este trabalho pertence
`workspace_id`	string	O ID do espaço de trabalho ao qual este trabalho pertence
`job_id`	string	A ID do trabalho	Somente exclusivo em um único workspace
`name`	string	O nome fornecido pelo usuário do trabalho
`description`	string	A descrição fornecida pelo usuário do trabalho	Esse campo estará vazio se você tiver chaves gerenciadas pelo cliente configuradas. Não preenchido para linhas emitidas antes do final de agosto de 2024
`creator_id`	string	A ID da entidade de segurança que criou o trabalho
`tags`	string	As marcas personalizadas fornecidas pelo usuário associadas a este trabalho
`change_time`	timestamp	A hora em que o trabalho foi modificado pela última vez	Fuso horário registrado como +00:00 (UTC)
`delete_time`	timestamp	A hora em que o trabalho foi excluído pelo usuário	Fuso horário registrado como +00:00 (UTC)
`run_as`	string	A ID do usuário ou da entidade de serviço cujas permissões são usadas para a execução do trabalho

Consulta de exemplo

-- 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 da tarefa de trabalho

A tabela de tarefas de trabalho é uma SCD2 (tabela de dimensões de alteração lenta). Quando uma linha é alterada, uma nova linha é emitida, substituindo logicamente a anterior.

Caminho da tabela: system.lakeflow.job_tasks

Nome da coluna	Tipo de dados	Descrição	Observações
`account_id`	string	A ID da conta à qual este trabalho pertence
`workspace_id`	string	O ID da área de trabalho à qual este trabalho pertence
`job_id`	string	A ID do trabalho	Somente exclusivo em um único workspace
`task_key`	string	A chave de referência para uma tarefa em um trabalho	Somente exclusivo em um único workspace
`depends_on_keys`	matriz	As chaves de tarefa de todas as dependências upstream dessa tarefa
`change_time`	timestamp	A hora em que a tarefa foi modificada pela última vez	Fuso horário registrado como +00:00 (UTC)
`delete_time`	timestamp	A hora em que uma tarefa foi excluída pelo usuário	Fuso horário registrado como +00:00 (UTC)

Consulta de exemplo

-- 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 da tabela da linha do tempo de execução do trabalho

A tabela de linha do tempo 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	Observações
`account_id`	string	O ID da conta à qual esta tarefa pertence
`workspace_id`	string	A ID do espaço de trabalho ao qual este trabalho pertence
`job_id`	string	A ID do trabalho	Essa chave só é exclusiva em um único workspace
`run_id`	string	A ID da execução do trabalho
`period_start_time`	timestamp	A hora de início da corrida ou do período de tempo	As informações de fuso horário são registradas no final do valor com `+00:00` representando UTC
`period_end_time`	timestamp	A hora de término da execução ou do período	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 obter valores possíveis, consulte Valores do tipo de gatilho
`run_type`	string	Tipo de execução do trabalho	Para obter valores possíveis, consulte valores do tipo de execução
`run_name`	string	O nome de execução fornecido pelo usuário associado a esta execução de trabalho
`compute_ids`	matriz	Matriz que contém as IDs de computação do trabalho para a execução do trabalho pai	Use para identificar o cluster de tarefas usado por tipos de execução `WORKFLOW_RUN`. Para obter outras informações de computação, consulte a `job_task_run_timeline` tabela. Não preenchido para linhas emitidas antes do final de agosto de 2024
`result_state`	string	O resultado da execução do trabalho	Para possíveis valores, consulte Valores de estado de resultado
`termination_code`	string	O código de encerramento da execução do trabalho	Para obter os valores possíveis, consulte Valores do código de término. 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 de notebook_params preteridas não estão incluídas neste campo. Não preenchido para linhas emitidas antes do final de agosto de 2024

Consulta de exemplo

-- 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 da tabela da linha do tempo de execução da tarefa de trabalho

A tabela de linha do tempo de execução de tarefa de trabalho é imutável e concluída no momento em que é produzida.

Caminho da tabela: system.lakeflow.job_task_run_timeline

Nome da coluna	Tipo de dados	Descrição	Observações
`account_id`	string	O ID da conta à qual esta tarefa pertence
`workspace_id`	string	O ID do espaço de trabalho ao qual este trabalho pertence
`job_id`	string	A ID do trabalho	Único apenas dentro de um espaço de trabalho
`run_id`	string	A ID da execução da tarefa
`job_run_id`	string	A ID da execução do trabalho	Não preenchido para linhas emitidas antes do final de agosto de 2024
`parent_run_id`	string	O ID da execução-pai	Não preenchido para linhas emitidas antes do final de agosto de 2024
`period_start_time`	timestamp	A hora 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`	timestamp	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 chave de referência para uma tarefa em um trabalho	Essa chave só é exclusiva em um único trabalho
`compute_ids`	matriz	A matriz compute_ids contém IDs de clusters de trabalho, clusters interativos e sql warehouses usados pela tarefa de trabalho
`result_state`	string	O resultado da execução da tarefa de trabalho	Para possíveis valores, consulte Valores de estado de resultado
`termination_code`	string	O código de encerramento da execução da tarefa	Para obter os valores possíveis, consulte Valores do código de término. Não preenchido para linhas emitidas antes do final de agosto de 2024

Padrões de junção comuns

As seções a seguir fornecem consultas de exemplo que realçam padrões de junção comumente usados para tabelas do sistema de trabalhos.

Unir as tabelas de trabalhos e de execução de trabalhos na linha do tempo

aprimorar 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)

Ingressar na linha do tempo de execução do trabalho e nas tabelas de uso

Enriquecer cada log de faturamento com metadados de execução do 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 custo por execução de trabalho

Essa consulta une-se 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

Obter logs de uso para trabalhos de SUBMIT_RUN

SELECT
  *
FROM system.billing.usage
WHERE
  EXISTS (
      SELECT 1
      FROM system.lakeflow.job_run_timeline
      WHERE
        job_run_timeline.job_id = usage_metadata.job_id
        AND run_name = :run_name
        AND workspace_id = :workspace_id
  )

Associar a linha do tempo de execução de tarefas e as tabelas de clusters

Enriquecer a execução das tarefas de trabalho com metadados de clusters

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)

Trabalhos em execução na Computação para Todas as Finalidades

Essa consulta une-se à tabela do sistema compute.clusters para retornar trabalhos recentes que estão em execução na Computação para Todas as Finalidades em vez de Computação de Trabalhos.

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 acompanhamento de tarefas

O painel a seguir usa tabelas do sistema para ajudá-lo a começar a monitorar seus trabalhos e integridade operacional. Ele inclui casos de uso comuns, como acompanhamento de desempenho do trabalho, monitoramento de falhas e utilização de recursos.

Painel de observabilidade de custos de trabalhos

Para obter informações sobre como baixar o painel, consulte Monitorar custos de trabalho & desempenho com tabelas do sistema

Resolução de problemas

Trabalho 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
- Modifique qualquer um dos campos do trabalho presentes no esquema para emitir um novo registro.
O trabalho foi criado em uma região diferente
Criação recente de empregos (defasagem de tabela)

Não consigo encontrar um trabalho visto na tabela `job_run_timeline`

Nem todas as execuções de tarefas são visíveis em todos os lugares. Embora as entradas JOB_RUN apareçam em todas as tabelas relacionadas ao trabalho, WORKFLOW_RUN (execuções de fluxo de trabalho do notebook) são registradas apenas em job_run_timeline e SUBMIT_RUN (execuções enviadas uma vez) são registradas apenas em ambas as tabelas da linha do tempo. Essas execuções não são inseridas em outras tabelas do sistema de tarefas, como jobs ou job_tasks.

Consulte os tipos Executar tabela abaixo para obter um detalhamento de onde cada tipo de execução é visível e acessível.

Execução de tarefa não visível na tabela `billing.usage`

Em system.billing.usage, o usage_metadata.job_id só é preenchido para trabalhos executados em computação de trabalho ou computação sem servidor.

Além disso, trabalhos WORKFLOW_RUN não têm atribuição própria usage_metadata.job_id ou usage_metadata.job_run_id em system.billing.usage. Em vez disso, o uso de computação deles é atribuído ao notebook pai que os acionou. Isso significa que, quando um notebook inicia uma execução de fluxo de trabalho, todos os custos de computação aparecem sob o uso do notebook principal, e não como um trabalho de fluxo de trabalho separado.

Consulte a referência de metadados de uso para mais informações.

Calcular o custo de um trabalho em execução em uma computação de uso geral

O cálculo preciso de custo para trabalhos em execução na computação de finalidade não é possível com 100% precisão. Quando um trabalho é executado em uma computação interativa (para todos os fins), várias cargas de trabalho, como notebooks, consultas SQL ou outros trabalhos, geralmente são executadas simultaneamente no mesmo recurso de computação. Como os recursos do cluster são compartilhados, não há nenhum mapeamento direto 1:1 entre os custos de computação e as execuções de trabalho individuais.

Para um acompanhamento preciso de custos de trabalho, o Databricks recomenda a execução de trabalhos em computação de trabalho dedicada ou computação sem servidor, em que o usage_metadata.job_id e usage_metadata.job_run_id permitem a atribuição de custo precisa.

Se você precisar usar a computação de todas as finalidades, poderá:

Monitore o uso e os custos gerais do cluster em system.billing.usage com base em usage_metadata.cluster_id.
Acompanhe as métricas de tempo de execução da tarefa separadamente.
Considere que qualquer estimativa de custo será aproximada devido aos recursos compartilhados.

Consulte Referência de metadados de uso para obter mais informações sobre a atribuição de custo.

Valores de referência

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

Valores do tipo de gatilho

Os valores possíveis para a coluna trigger_type são:

CONTINUOUS
CRON
FILE_ARRIVAL
ONETIME
ONETIME_RETRY

Valores do tipo de execução

Os valores possíveis para a coluna run_type são:

Type	Descrição	Localização da interface do usuário	Ponto de extremidade de API	Tabelas do sistema
`JOB_RUN`	Execução de trabalho padrão	Trabalhos & Interface do usuário de execução de trabalhos	pontos de extremidade /jobs e /jobs/runs	jobs, job_tasks, job_run_timeline, job_task_run_timeline
`SUBMIT_RUN`	Execução única via POST /jobs/runs/submit	Apenas a interface do usuário para Execuções de Tarefas	Somente pontos de extremidade /jobs/runs	job_run_timeline, job_task_run_timeline
`WORKFLOW_RUN`	Execução iniciada a partir do fluxo de trabalho do notebook	Não visível	Não acessível	cronograma_de_execução_do_trabalho

Valores do estado do resultado

Os valores possíveis para a coluna result_state são:

Estado	Descrição
`SUCCEEDED`	A execução foi concluída com sucesso
`FAILED`	A execução foi concluída com um erro
`SKIPPED`	A execução nunca ocorreu porque uma condição não foi atendida
`CANCELLED`	A execução foi cancelada a pedido do usuário
`TIMED_OUT`	A execução foi interrompida depois de 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 término

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 ocorreu, por exemplo, se a execução da tarefa anterior falhou, a condição do tipo de dependência não foi atendida ou não havia tarefas concretas a serem executadas
`DRIVER_ERROR`	A execução encontrou um erro ao se comunicar com o Spark Driver.
`CLUSTER_ERROR`	Falha na execução devido a um erro de cluster
`REPOSITORY_CHECKOUT_FAILED`	Falha ao concluir a finalização da compra devido a um erro ao se comunicar com o serviço de terceiros
`INVALID_CLUSTER_REQUEST`	A execução falhou porque emitiu uma solicitação inválida para iniciar o cluster
`WORKSPACE_RUN_LIMIT_EXCEEDED`	O workspace atingiu o limite para o número máximo de executações simultâneas ativas. Considere agendar as execuções em um período 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, inicialização e aumento de capacidade de cluster excedeu o limite de taxa permitido. Considere distribuir a execução do processo em um período maior
`STORAGE_ACCESS_ERROR`	A execução falhou devido a um erro ao acessar o armazenamento de blobs do cliente
`RUN_EXECUTION_ERROR`	A execução foi concluída com falhas de tarefa
`UNAUTHORIZED_ERROR`	A execução falhou devido a um problema de permissão ao acessar um recurso
`LIBRARY_INSTALLATION_ERROR`	A execução falhou durante a instalação da biblioteca solicitada pelo usuário. As causas podem incluir, mas não se limitam a: a biblioteca fornecida é inválida, não há permissões suficientes para instalar a biblioteca e assim por diante
`MAX_CONCURRENT_RUNS_EXCEEDED`	A execução agendada excede o limite máximo de execuções simultâneas definidas para o trabalho
`MAX_SPARK_CONTEXTS_EXCEEDED`	A execução é agendada em um cluster que já atingiu o número máximo de contextos que está configurado para criar
`RESOURCE_NOT_FOUND`	Um recurso necessário para execução não existe
`INVALID_RUN_CONFIGURATION`	Falha na execução devido a uma configuração inválida
`CLOUD_FAILURE`	A execução falhou devido a um problema de provedor de nuvem
`MAX_JOB_QUEUE_SIZE_EXCEEDED`	A execução foi ignorada devido ao alcance do limite de tamanho da fila no nível do trabalho

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Referência da tabela do sistema de trabalhos

Requisitos

Tabelas de trabalhos disponíveis

Referência de esquema detalhada

Esquema da tabela de trabalhos

Consulta de exemplo

Esquema da tabela da tarefa de trabalho

Consulta de exemplo

Esquema da tabela da linha do tempo de execução do trabalho

Consulta de exemplo

Esquema da tabela da linha do tempo de execução da tarefa de trabalho

Padrões de junção comuns

Unir as tabelas de trabalhos e de execução de trabalhos na linha do tempo

aprimorar a execução do trabalho com um nome de trabalho

Ingressar na linha do tempo de execução do trabalho e nas tabelas de uso

Enriquecer cada log de faturamento com metadados de execução do trabalho

Calcular custo por execução de trabalho

Obter logs de uso para trabalhos de SUBMIT_RUN

Associar a linha do tempo de execução de tarefas e as tabelas de clusters

Enriquecer a execução das tarefas de trabalho com metadados de clusters

Trabalhos em execução na Computação para Todas as Finalidades

Painel de acompanhamento de tarefas

Resolução de problemas

Trabalho não está registrado na tabela `lakeflow.jobs`

Não consigo encontrar um trabalho visto na tabela `job_run_timeline`

Execução de tarefa não visível na tabela `billing.usage`

Calcular o custo de um trabalho em execução em uma computação de uso geral

Valores de referência

Valores do tipo de gatilho

Valores do tipo de execução

Valores do estado do resultado

Valores do código de término

Comentários

Recursos adicionais

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Referência da tabela do sistema de trabalhos

Requisitos

Tabelas de trabalhos disponíveis

Referência de esquema detalhada

Esquema da tabela de trabalhos

Consulta de exemplo

Esquema da tabela da tarefa de trabalho

Consulta de exemplo

Esquema da tabela da linha do tempo de execução do trabalho

Consulta de exemplo

Esquema da tabela da linha do tempo de execução da tarefa de trabalho

Padrões de junção comuns

Unir as tabelas de trabalhos e de execução de trabalhos na linha do tempo

aprimorar a execução do trabalho com um nome de trabalho

Ingressar na linha do tempo de execução do trabalho e nas tabelas de uso

Enriquecer cada log de faturamento com metadados de execução do trabalho

Calcular custo por execução de trabalho

Obter logs de uso para trabalhos de SUBMIT_RUN

Associar a linha do tempo de execução de tarefas e as tabelas de clusters

Enriquecer a execução das tarefas de trabalho com metadados de clusters

Trabalhos em execução na Computação para Todas as Finalidades

Painel de acompanhamento de tarefas

Resolução de problemas

Trabalho não está registrado na tabela lakeflow.jobs

Não consigo encontrar um trabalho visto na tabela job_run_timeline

Execução de tarefa não visível na tabela billing.usage

Calcular o custo de um trabalho em execução em uma computação de uso geral

Valores de referência

Valores do tipo de gatilho

Valores do tipo de execução

Valores do estado do resultado

Valores do código de término

Comentários

Recursos adicionais

Trabalho não está registrado na tabela `lakeflow.jobs`

Não consigo encontrar um trabalho visto na tabela `job_run_timeline`

Execução de tarefa não visível na tabela `billing.usage`