Google bigquery api未列出历史作业

Google BigQuery API是一种用于与Google BigQuery云数据仓库进行交互的编程接口。它提供了一系列功能，包括查询数据、插入数据、管理表格和数据集等。

Google BigQuery是一种快速、强大且完全托管的大数据分析平台，可以处理海量数据，并提供实时查询和可伸缩性。它具有以下优势：

1. 强大的查询性能：Google BigQuery使用分布式计算和列式存储，可以在秒级别查询大规模数据集。它支持标准SQL查询，并提供高级功能，如窗口函数、聚合函数和用户定义函数。
2. 弹性扩展性：Google BigQuery可以根据需求自动扩展计算资源，以处理任意大小的数据集。这使得它非常适合处理大规模数据分析任务和实时数据流。
3. 完全托管的服务：Google BigQuery是一种完全托管的云服务，无需担心基础设施的管理和维护。用户只需关注数据分析和查询，而不必担心硬件、软件和网络方面的细节。
4. 数据安全性：Google BigQuery提供了多层次的数据安全性保护，包括数据加密、访问控制和审计日志。它符合多个行业的合规性标准，如HIPAA、PCI DSS和SOC 2。

Google BigQuery API的应用场景非常广泛，包括但不限于以下领域：

1. 数据分析和商业智能：通过使用Google BigQuery API，可以对大规模数据集进行复杂的查询和分析，以获取有关业务运营、市场趋势和用户行为的洞察。
2. 实时数据处理：Google BigQuery支持实时数据流入，可以与其他实时数据处理工具（如Apache Kafka和Google Cloud Pub/Sub）集成，实现实时数据分析和仪表盘展示。
3. 日志分析：通过将日志数据导入Google BigQuery，并使用API进行查询和分析，可以获得有关系统性能、错误和用户行为的深入洞察。
4. 机器学习和人工智能：Google BigQuery可以与Google Cloud的机器学习服务（如Google Cloud AutoML和Google Cloud AI Platform）集成，用于训练和部署模型。

对于Google BigQuery API未列出历史作业的问题，可以通过使用jobs.list方法来获取历史作业的列表。该方法返回一个作业列表，其中包含有关每个作业的详细信息，如作业ID、作业状态、开始时间和结束时间等。

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