在Airflow中，作业表（Jobs Table）存储了关于每个作业（DAG）的元数据信息，包括作业的名称、所属的DAG ID、开始时间、结束时间、状态等。作业表的主要作用有：

1. 追踪作业的运行状态：作业表记录了每个作业的状态，包括已调度、运行中、成功、失败等，可以通过查询作业表来追踪作业的运行状态。

2. 作业调度的参考：作业表中存储了每个作业的开始时间和结束时间，可以通过查询作业表来查看作业的调度情况，方便调度管理和调优。

3. 作业监控和告警：通过监控作业表中的状态信息，可以及时发现作业运行失败或异常的情况，从而触发告警机制，及时处理问题。

以下是一个使用Airflow的Python代码示例，演示如何通过查询作业表获取作业的元数据信息：

from airflow import DAG
from airflow.models import DagRun

# 获取作业表中的所有作业
dag_runs = DagRun.find(dag_id='my_dag')

# 遍历作业表中的每个作业
for dag_run in dag_runs:
    # 获取作业的元数据信息
    dag_id = dag_run.dag_id
    start_time = dag_run.start_date
    end_time = dag_run.end_date
    state = dag_run.state
    
    # 打印作业的元数据信息
    print(f"DAG ID: {dag_id}, Start Time: {start_time}, End Time: {end_time}, State: {state}")

在上面的示例中，我们通过DagRun.find(dag_id='my_dag')查询作业表中DAG ID为my_dag的所有作业，并遍历每个作业的元数据信息，然后打印出作业的DAG ID、开始时间、结束时间和状态信息。你可以根据实际需求，使用各种条件来查询作业表中的作业，并获取相应的元数据信息。