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扩副本 在图规格不改变的情况下，提高只读请求的并发数。 暂不支持一万边图的扩副本。 进行扩副本操作后，不支持扩容图操作。如果要对图进行扩容和扩副本两个操作，需要您先进行扩容图操作，再进行扩副本操作。 扩副本的具体操作步骤如下： 登录管理控制台。 对需要扩副本的图，在左侧导航栏中选
监控 节点监控 性能监控 实时查询 历史查询 父主题： 运维监控
约束与限制 业务面API使用限制 OBS对象名约束 父主题： 使用前必读
认证鉴权 管理面API认证鉴权 业务面API认证鉴权 父主题： 如何调用API
管理面API（V2） 系统管理API 图管理API 备份管理API 元数据管理API 任务中心API GraphPlugins管理API
导入元数据 准备元数据 从本地或OBS导入数据 父主题： 元数据操作
修改安全组 创建图之后，您若想要修改安全组，可以进行修改安全组操作。 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”。 在图管理页面，选中想要修改安全组的图，页面下方将会显示该图的信息。 图1 图详情页签 在图信息详情中，可以查看当前图的安全组，单击“
备份图和恢复图 备份图 恢复图 删除备份 导出备份到OBS 从OBS中导入备份 父主题： 管理图
图数据的格式 一般图数据格式 动态图数据格式 父主题： 元数据操作
查看监控数据 云监控服务可以对GES的运行状态进行日常监控。您可以通过云监控管理控制台，直观地查看各项监控指标。 监控数据的获取与传输会花费一定时间，因此，云监控数据显示的是当前时间5～10分钟前的状态。如果您的图刚刚创建完成，请等待5～10分钟后查看监控数据。 前提条件 创建的图运行状态正常运行。
使用HyG算法分析图 GES服务为您提供了丰富的基础图算法、图分析算法和图指标算法，您可以使用图算法做关系分析等。 前提条件 前端创建持久化版图时，选择开启HyG计算引擎。 图1 HyG计算引擎 操作步骤 创建HyG图。 发送“POST /ges/v1.0/{project_id
Louvain算法 概述 Louvain算法是基于模块度的社区发现算法，该算法在效率和效果上都表现较好，并且能够发现层次性的社区结构，其优化目标是最大化整个社区网络的模块度。 适用场景 Louvain算法适用于社团发掘、层次化聚类等场景。 参数说明 表1 Louvain算法参数说明
查看监控数据 云监控服务可以对GES的运行状态进行日常监控。您可以通过云监控管理控制台，直观地查看各项监控指标。 监控数据的获取与传输会花费一定时间，因此，云监控数据显示的是当前时间5～10分钟前的状态。如果您的图刚创建完成，请等待5～10分钟后查看监控数据。 前提条件 创建的图运行状态正常运行。
对接LTS 若您有查看业务日志的需求，可以通过开启LTS服务来查看业务运行日志。 多图集群不支持对接LTS功能。 前提条件 开启LTS功能，首先要在LTS服务创建日志组和对应的日志流，否则无法正常开启，创建步骤具体请参考创建日志组和创建日志流。 开启LTS 具体操作步骤如下： 登
性能监控 在运维监控页面左侧导航栏单击“监控>性能监控”，进入性能监控页面。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（内存版）
创建元数据 如果本地或OBS中都没有元数据文件，您可以手动创建元数据文件。 可创建的元数据文件数上限为50，达到上限将不能创建元数据。 操作步骤 在“元数据管理”页面，单击右上角“创建”。 在“创建”页面输入以下参数。 “名称”：输入元数据的名称，文件格式默认为xml。 “存储路
Node2vec算法 概述 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
共同邻居算法（Common Neighbors） 概述 共同邻居算法（Common Neighbors）是一种常用的基本图分析算法，可以得到两个节点所共有的邻居节点，直观地发现社交场合中的共同好友、以及在消费领域共同感兴趣的商品，进一步推测两个节点之间的潜在关系和相近程度。 适用场景
GES请求条件 您可以在创建自定义策略时，通过添加“请求条件”（Condition元素）来控制策略何时生效。请求条件包括条件键和运算符，条件键表示策略语句的 Condition 元素，分为全局级条件键和服务级条件键。全局级条件键（前缀为g:）适用于所有操作，服务级条件键（前缀为服
k核算法（k-core） 概述 k核算法（k-core）是图算法中的一个经典算法，用以计算每个节点的核数。其计算结果是判断节点重要性最常用的参考值之一，较好的体现了节点的传播能力。 适用场景 k核算法（k-core）适用于社区发现、金融风控等场景。 参数说明 表1 k核算法（k-core）参数说明
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