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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。
Gremlin命令怎么执行和查看运行结果？ 执行 在图编辑器页面，您可以在此页面对当前图进行查询分析，在页面下方的Gremlin输入框中，输入一行Gremlin命令后，按“回车”键执行。 查看结果 执行Gremlin命令后在“运行记录”可以看到命令运行情况，在“查询结果”可以看到
Gremlin/Cypher查询是否支持几条命令一起执行？ Gremlin支持多条命令一起执行，命令之间用分号隔开。 例如： graph = EywaGraph.open('ges_6715');g = graph.traversal();g.V().limit(1) Cypher暂时不支持多条命令一起执行。
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。
查询Job状态(1.0.0)-业务面 功能介绍 查询Job的执行状态。对点过滤查询、边过滤查询、执行算法等异步API，命令下发后，会返回jobId，通过jobId查询任务的执行状态。 URI GET /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_nam
查询Job状态(1.0.0)-管理面 功能介绍 查询Job的执行状态。对创建图、关闭图、启动图、删除图、导入图等异步API命令下发后，会返回jobId，通过jobId查询任务的执行状态。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explore
查询Job状态(1.0.0)-管理面 功能介绍 查询Job的执行状态。对创建图、关闭图、启动图、删除图、导入图等异步API命令下发后，会返回jobId，通过jobId查询任务的执行状态。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explore
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
清空数据 当导入了不需要的数据或者导入数据量过大，超过图规模时，可清空数据。 或通过Gremlin命令或Cypher命令误删除了数据，但不确定误删的数据有哪些，可以清空数据后重新导入。 清空数据操作将删除图所有的点、边数据，请谨慎操作。 清空数据的具体操作步骤如下： 登录图引擎服
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
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
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
查询Job状态 功能介绍 查询Job的执行状态。对点过滤查询、边过滤查询、执行算法等异步API，命令下发后，会返回jobId，通过jobId查询任务的执行状态。 URI GET /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/jobs/{job_id}/status
通过“行业图模板”方式创建的图，除了“通过Gremlin命令”、“Cypher命令”、“选取算法、配置参数的分析”外还增加了行业模板公有操作场景来分析图。 资产管理图模板 操作场景1：列出管理员及其管理的应用。 实现的命令是：g.V().hasLabel('admin').outE()
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。
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
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
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