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-1-1和ges-dn-2-1节点可用内存（可以把鼠标悬浮在内存使用率上弹出）的最小值。 操作步骤 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，选择需要导入数据的图，在“操作”列选择“导入”。 图1 导入数据 在弹出的导入提示框中，选择以下参数。 图
abels参数不可以同时出现。当predicate为“full_text_combination”时，最外层的propertyName直接设置为“propertyName”即可， values不再是简单的string类型列表，values的每个元素有“propertyName”和
任务中心 管理面任务中心 业务面任务中心 父主题： 查看图任务
需要在图引擎编辑器的算法区内，选定该算法进行操作。具体操作详见使用算法分析图。 设置动态时间范围参数： start=1646092800，end =1646170716，stime="startTime"，etime="endTime"。 设置temporal paths算法参数： source="Person00014"
}, { "name": "Zip-code", "type": "string",
导入图数据 在创建图完成后可导入图数据，或者当您需要新增图数据时，可以利用“导入”功能进行增量导入。 操作步骤 在图管理页面，选择需要导入数据的图，在“操作”列选择“导入”。 在弹出的导入提示框中，填写以下数据： 首先单击元数据、边数据集和点数据集后的“下载模板”按钮，将下载的三个模板放入已有的OBS桶路径下。
开始和结束的时间以及属性值：在上述章节时间轴设置中已经设置完成，如果要修改参数，单击画布左下方进行设置，在时间轴设置框内填写，此处不可填写。 source：指定单个节点作为起始节点ID。 targets：终点节点ID集合（可设置多个终点节点ID）。 k：拓展深度，表示要拓展的
erty进行修改。 编辑元数据文件完成后，将覆盖之前的元数据文件。为避免数据丢失，建议您在编辑前，先复制一份元数据。 操作步骤 在“元数据管理”页面，编辑元数据有两个入口： 单击对应元数据文件名称，进入元数据详情页，在页面底端单击“编辑”。 在对应元数据文件的“操作”列，单击“编辑”。
创建动态图 登录华为云账号，进入图引擎服务管理控制台，单击右上角的“创建图”按钮，进入创建图页面。 在创建图页面单击“动态图”tab页进入动态图的创图界面。 图1 创建动态图页面 参考自定义创建图章节的参数介绍，填写相关参数信息。 在此tab页下创建的图，默认开启动态图分析能力。
准备工作 使用图引擎服务之前，您需要注册华为云账号并进行实名认证。 注册华为云后，如果需要对GES资源进行精细管理，请使用IAM服务创建IAM用户及用户组，并授权，以使得IAM用户获得具体的操作权限。具体内容请参考GES资源。 注册华为云账号 如果您已完成华为云账号注册，可跳过该步骤。
V()”语法，由于点过大时，这种查询方式影响展示效果。 为了避免返回数据过大导致系统查询耗时过长，强烈建议您添加limit参数，并且将limit参数设置在1000以内，展示效果更佳。 边查询 g.E()：查询所有边，不推荐使用，边数过大时，这种查询方式不合理，一般需要添加过滤条件或限制返回数量。
元数据文件的格式必须为xml格式。 导入元数据至OBS（可选） 您可以提前将准备好的元数据文件上传至OBS桶中，以便后续导入到图引擎服务中使用。 具体步骤如下： 登录OBS管理控制台，创建OBS桶。如已经存在可用的桶，需要确保OBS桶和图引擎服务在同一区域内。OBS创建桶以及上传文件的更多操作方式及指导，请参见创建桶和上传对象。
= graph.nid(100) # 基于Pregel模型实现自定义SSSP算法，并设置顶点值类型ntype为int， # 消息类型mtype默认和ntype保持一致，combiner类型设置为min @pregel_types(ntype=int, combiner=min)
访问图和分析图 图引擎编辑器介绍 访问图引擎编辑器 动态图 图探索功能 多图管理（持久化版） HyG图管理（持久化版） 添加自定义操作 Schema编辑 可视化查询图 画布快照 Gremlin查询 Cypher查询 DSL查询 使用算法分析图 在绘图区分析图 3D图展示 行业模板公有操作场景
(n) where id(n)='Vivian' return n ：查询id为Vivian的点。 match (n) return n skip 50 limit 100 ：查询全图所有的点,跳过前50个，而后返回100个。 边查询 match (n)-[r]->(m) return
图数据（值、拓扑）基本操作。 value(nid)->int/float/bool 获取当前点的值 set_value(nid, new_value)->None 设置当前点的值 out_edges(nid) -> List[int] 获取当前点的出边(List) edge_dst(eid)->int 获取当前边的目标点
当图较大时，运行精确betweenness较慢，可以设置seeds作为采样节点，进行近似运算，seeds节点越多越接近精确解。输入节点个数不大于100000。 - k 否 采样个数 Integer 当图较大时，运行精确betweenness较慢，可以设置k，算法将从图中随机选取k各点，进行采样
当图较大时，运行精确betweenness较慢，可以设置seeds作为采样节点，进行近似运算，seeds节点越多越接近精确解。输入节点个数不大于100000。 - k 否 采样个数 Integer 当图较大时，运行精确betweenness较慢，可以设置k，算法将从图中随机选取k各点，进行采样
当图较大时，运行betweenness较慢，可以设置seeds作为采样节点，进行近似运算，seeds节点越多越接近准确解。输入节点个数不大于100000。 - k 否 采样个数 Integer 当图较大时，运行betweenness较慢，可以设置k，算法将从图中随机选取k各点，进行采样运
String target点名称。 index 否 Integer 边index。 若已设置属性信息，则忽略index值。 若未设置属性信息，则根据index值进行边的删除。 若属性信息和index值均未设置，则删除source、target之间所有的边。 label 否 String
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