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强制重启图(2.2.21) 功能介绍 强制启动一个图。针对导入、导出 、运行中 、清空中的图。强制重启图，会将该图执行中的异步任务变为失败，然后停止图、启动图到运行状态。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成S
强制重启图(2.2.21) 功能介绍 强制启动一个图。针对导入、导出 、运行中 、清空中的图。强制重启图，会将该图执行中的异步任务变为失败，然后停止图、启动图到运行状态。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成S
数据的操作。 重启图的具体操作步骤如下： 登录图引擎服务管理控制台。 在左侧导航栏中选择“图管理”，对需要重启的图，单击图管理操作列中的“更多 > 重启”。 图1 重启图 在弹出的提示框中，核对要重启的图名称。 重启会强制终止当前正在运行的任务，对于导入类任务，可能会导入部分数据。
用户组配置 您可以创建、管理用户组以及查看用户组是否已关联权限。 具体操作步骤如下： 对用户组进行配置之前，请先了解用户组的概念。 在“用户组配置”页面单击右上角“创建用户组”，进入创建用户组页面。 图1 用户组配置 在创建用户组页面，您可以设置用户组名称和选择组员。 “用户组名
配置图操作权限 图细粒度权限配置 用户组配置 用户详情
hip），点和关系是最重要的实体。 图数据模型中的点代表实体，如交通网络中的车辆、通信网络中的站点、电商交易网络中的用户和商品、互联网中的网页等。 图数据模型中的边代表关系，如社交网络中的好友关系、电商交易网络中用户评分和购买行为、论文中作者之间的合作关系、文章之间的索引关系等。
“图权限策略名称”：您可以设置或者使用默认的名称。 “配置方式”：可选择“表单视图”或者“代码视图”。 “权限配置”：您勾选的label会有遍历（traverse）权限，您还可以对该label的属性进行读权限和写权限的配置。 如果需要使用Cypher查询功能，需要创建元数据权限和在配置图权限时勾选所有labe
在进行了上述客户端初始化认证方式后，您可根据需要进行HTTP配置。 HTTP配置 您可根据以下代码进行配置： import com.huaweicloud.sdk.core.http.HttpConfig; // 默认配置 HttpConfig config = HttpConfig
一般情况下，建议就近选择靠近您或者您的目标用户的区域，这样可以减少网络时延，提高访问速度。不过，在基础设施、BGP网络品质、资源的操作与配置等方面，中国大陆各个区域间区别不大，如果您或者您的目标用户在中国大陆，可以不用考虑不同区域造成的网络时延问题。 在除中国大陆以外的亚太地区有业务的用户，可
内网访问地址：同一私有网络内的弹性云服务器可以通过内网访问地址连接当前图实例。 公网访问地址：使用公网访问地址（弹性IP）可以从互联网访问图实例。同时支持图实例弹性IP的解绑与绑定。 JDBC连接字符串（内网）：当JDBC驱动执行机器和图实例处于同一私有网络时，使用此配置。 JDBC连接
、目的点target、跳数k、路径数n、过滤条件filters，找出source和target间不多于n条的k跳无环路径。 适用场景 任意网络。 参数说明 表1 filtered_n_paths参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source 是 起始点 String
on：表示文件系统的挂载点。 网络 在网络页面，您可以根据节点和网卡名称浏览指定节点的网络资源实时消耗情况。其中包括：节点名称、网卡名称、网卡状态、接收丢包数、接收速率（KB/s）、发送速率（KB/s）和网络监控情况等。 图5 网络页 用户可单击指定节点名称所在行最右侧的“监控”按钮，进入网络监控概览
基本概念 点 图数据模型中的点代表实体。如交通网络中的车辆、通信网络中的站点、电商交易网络中的用户和商品、互联网中的网页等。 边 图数据模型中的边代表关系。如社交网络中的好友关系、电商交易网络中用户评分和购买行为、论文中作者之间的合作关系、文章之间的索引关系等。 Gremlin Gremlin是Apache
中介中心度算法（Betweenness Centrality）以经过某个节点的最短路径数目来刻画节点重要性的指标。 适用场景 可用作社交、风控等网络中“中间人”发掘，交通、传输等网络中关键节点识别；适用于社交、金融风控、交通路网、城市规划等领域 参数说明 表1 Betweenness Centrality算法参数说明
Node2vec算法通过调用word2vec算法，把网络中的节点映射到欧式空间，用向量表示节点的特征。 Node2vec算法通过回退参数 P 和前进参数 Q 来生成从每个节点出发的随机步，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。 适用场景
Centrality）在已知一系列OD出行计划前提下，以经过某个点/某条边的最短路径数目来刻画边重要性的指标。 适用场景 可用作社交、风控等网络中“中间人”发掘，交通、传输等网络中关键节点识别，城市热点事件\早晚高峰人群车辆迁徙发生时关键路段的模拟；适用于社交、金融风控、交通路网、城市规划等领域 参数说明
聚类系数算法（Cluster Coefficient） 概述 聚类系数表示一个图中节点聚集程度的系数。在现实的网络中，尤其是在特定的网络中，由于相对高密度连接点的关系，节点总是趋向于建立一组严密的组织关系。聚类系数算法（Cluster Coefficient）用于计算图中节点的聚集程度。
企业IT应用 网络&IT基础设备规模庞大、结构复杂，帮助客户深入了解设备状态、设备之间的关系，实现全网络设备智能监控与管理。 该场景能帮助您实现以下功能。 合理规划网络 快速确定故障节点对网络的影响，并在最依赖的节点周围推荐备用路由，在新节点的规划时，精准规划网络位置。 分析故障根因
具体操作步骤如下： 在“用户详情”页面单击用户名旁的按钮，可查看当前用户所具备的图细粒度权限。 图1 图细粒度权限 单击“图权限配置名称”可查看该图的权限配置详情。 图2 权限配置详情 如果因为权限不足导致未同步到IAM用户数据，也可以点击右上方的“导入IAM用户”按钮，手工输入IAM用户数据。
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