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action_id=delete 请求参数 表1 Body参数说明 参数 是否必选 类型 说明 labels labels和edgeFilters两者必选其一 String 关系类型过滤条件。 edgeFilters labels和edgeFilters两者必选其一 String 过滤条件，按属性过滤，JsonArray格式字符串。
图实例创建完成后，您可以通过连接管理功能下载相应的SDK和驱动，以及查看图实例的连接信息。 在图引擎管理控制台，左侧导航栏选择“连接管理”，进入连接管理页面。 图1 连接管理 下载SDK和驱动 图2 SDK和驱动 您可以选择集群支持的CPU架构，单击“下载”按钮进行SDK的下载。 下载SDK和驱动： SDK：SDK
are empty. 点过滤查询条件和Label同时为空 点过滤条件和Label不能同时为空。 400 GES.8204 Failed to query vertices that meet filter criteria. 点过滤查询执行失败 网络波动问题建议重试下。 若继续失败，
理工作。 用户 由账号在IAM中中创建的用户，是云服务的使用人员，具有身份凭证（密码和访问密钥）。 在我的凭证下，您可以查看账号ID和用户ID。通常在调用API的鉴权过程中，您需要用到账号、用户和密码等信息。 区域 指云资源所在的物理位置，同一区域内可用区间内网互通，不同区域间内
NodeMetrics参数说明 参数 类型 说明 overview String 节点总览。 disk_details List<DiskDetail> 节点磁盘详情。 network_details List<NetworkDetail> 节点网络详情。 表4 overview参数说明 参数 类型 说明 ges_instance_name
维度 Key Value instance_id 图引擎服务实例 任务类型和任务名称对应表 表3 任务类型和任务名称对应表 任务类型 任务名称 100 点查询 101 创建点 102 删除点 103 修改点属性 104 添加点Label 105 删除点Label 200 边查询 201
建成功后，单击刷新，再选择使用。 图1 绑定EIP 单击“确定”，完成绑定。 解绑EIP 当无需继续使用EIP时，您可通过解绑EIP来释放网络资源。 具体操作步骤如下： 登录图引擎服务管理控制台。 在左侧导航栏，选择“图管理”。 在图管理列表中，选择需解绑EIP的图，在“操作”列选择“更多”>“解绑EIP”。
域名或IP，从地区和终端节点中获取。例如，图引擎服务在华北-北京一地区的endpoint为ges.cn-north-1.myhuaweicloud.com。 resource-path：资源路径，即API访问路径。从具体API的URI模块获取，例如IAM“获取用户Token”AP
在“任务中心”页面可以查看对应图所执行任务的类型，任务名称，图名称，关联图，开始时间，结束时间，状态和运行结果。 图1 任务中心 在“运行结果”列中可单击“查看详情”，查看“失败原因”和任务ID。 图2 查看详情 导入图时，如果任务状态为“部分成功”，可以单击“查看详情”，查看失败的数据“类型” ，“导入失败
面。在性能监控页面展示以下这些性能指标的趋势，其中包括: CPU使用率（%） 内存使用率（%） 磁盘使用率（%） 磁盘I/O（KB/s） 网络I/O（KB/s） tomcat连接数使用率（%） swap盘使用率 jvm堆内存使用率 读请求运行队列长度 读请求阻塞队列长度 您可以选
是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。 用于获取操作API的权限。获取方法请参见获取Tok
统计图实例的点容量使用率，其值为当前图点个数和图点容量的比值。 单位：% 0~100 值类型：Float GES实例 ges002_edge_util 边容量使用率 统计图实例的边容量使用率，其值为当前图边个数和图边容量的比值。 单位：% 0~100 值类型：Float GES实例 ges0
Token可通过调用获取用户Token接口获取，调用本服务API需要project级别的Token，即调用获取用户Token接口时，请求body中auth.scope的取值需要选择project，如下所示。 username、domainname 的获取请参考获取账号名和账号ID。password为用户密码。
图1 获取资源ID 进入“费用中心 > 流水和明细账单”页面。 选择“明细账单”，在筛选条件中选择“资源ID”，并输入步骤2复制的资源ID，单击图标即可搜索该资源的账单。 图2 查询资源账单 这里设置的统计维度为“按使用量”，统计周期为“按账期”，您也可以设置其他统计维度和周期，详细介绍请参见流水与明细账单。
PageRank算法参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 alpha 否 权重系数(又称阻尼系数) Double 0~1，不包括0和1 0.85 convergence 否 收敛精度 Double 0~1，不包括0和1 0.00001 max_iterations 否
户指定起点集（sources）和终点集（targets），本算法将返回起点集合到终点集合之间满足条件的两两全最短路径。 适用场景 带过滤全对最短路径（Filtered All Pairs Shortest Paths）适用于关系挖掘、路径规划、网络规划等场景。 参数说明 表1 Filtered
化地计算网络节点的相关性和重要性。（PersonalRank值越高，source节点的相关性/重要性越高）。 适用场景 PersonalRank算法适用于商品推荐、好友推荐和网页推荐等场景。 参数说明 表1 PersonalRank算法参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围
点的特征。Node2vec通过回退参数P和前进参数Q来生成从每个节点出发的随机步，它带有BFS和DFS的混合，回退概率正比于1/P，前进概率正比于1/Q，每个节点出发生成多个随机步，反映出网络的结构信息。 实时推荐（Real-time Recommendation） 一种基于随机
适用场景 紧密中心度算法（Closeness Centrality）适用于社交网络中关键节点发掘等场景。 参数说明 表1 紧密中心度算法（Closeness Centrality）参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source 是 输入需要计算的节点ID String
点的特征。Node2vec通过回退参数P和前进参数Q来生成从每个节点出发的随机步，它带有BFS和DFS的混合，回退概率正比于1/P，前进概率正比于1/Q，每个节点出发生成多个随机步，反映出网络的结构信息。 实时推荐（Real-time Recommendation） 一种基于随机
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