Google cloud dataflow 如何通过gcloudapi排出数据流作业？

是否可以通过gcloud api排出正在运行的数据流作业？具体来说，是否有一个python实现，或者请求结构的文档，以便可以实现它？如果能够在不使用cli的情况下自动排空和重新配置数据流作业，那就太好了。

多亏了cli，我才能够排空正在运行的数据流

更新后请求的正文：

{ “requestedState”：“作业状态” }

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嗨，蒂埃里·法尔沃。我想在Dataflow中运行批处理作业，以处理将来可能变得巨大的小数据集。在批处理模式下，数据流需要在运行作业之前启动VM，这对于小型数据集处理来说是非常不幸的。但是，将这种可能性视为运行流式作业，然后在以后将作业耗尽可能是一件好事。你认为这会有帮助吗？嗨@d4nielfr4nco，我真的不确定。流模式或批处理模式下的数据流将消耗幕后的虚拟机，您将按vCPU/小时计费。通常情况下，您不应该关心VM的启动，但最终成本是最重要的。对于Apache Beam v2，发布/订阅管道仅在流模式下可用。所以我关心的是如何优化流模式的成本，因为它不会扩展到0。（即使没有关于主题的消息，您也会收到账单）。所以，这就是为什么我一直在寻找一种方法，开始和排水，每天几次，例如。。。希望我的评论是明确和相关的；-）另请参阅我的问题“云数据流作业是否可以扩展到零？”：“是的，我认为成本对于我的特定用例来说更为重要，所以批处理是一种方式。非常感谢。