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返回结果，详情参考Job管理API。 请求示例 请求示例1，进行导出图操作，图的导出OBS路径为demo_movie/，导出边数据集名称为set_edge，导出点数据集名称为set_vertex，导出元数据文件名为set_schema.xml。 POST http://{SERVER_URL}/ges/v1
可以查询jobId查看任务执行状态、获取返回结果，详情参考Job管理API。 请求示例 进行导出图操作，图的导出OBS路径为demo_movie/，导出边数据集名称为set_edge，导出点数据集名称为set_vertex，导出元数据文件名为set_schema.xml POST http://{SERVER_URL}/ges/v1
功”时，表示备份成功。 图4 备份管理 对已经备份好的图。在“备份管理”页面，您可以查看备份数据的备份名称和类型，关联图名称、状态、规格和架构，备份图的创建时间、结束时间、备份大小和备份时长等。 父主题： 备份图和恢复图
业的组织架构或者业务项目来划分。在购买云资源时选择指定企业项目，新购云资源将按此企业项目进行成本分配。详细介绍请参见通过企业项目维度查看成本分配。 图1 为云服务器选择企业项目 通过成本标签进行成本分配 标签是华为云为了标识云资源，按各种维度（例如用途、所有者或环境）对云资源进行
取值范围： "graph" "backup" "metadata" available Integer 图的可用个数。 edge_volume Integer 边的可用个数。type为graph时此值有效。 状态码： 400 表6 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code
路径数 Int [1,1000] 1 表3 filters元素格式 参数 是否必选 类型 取值范围 默认值 说明 edge_filter 否 json 无 无 全图查询边时的过滤条件。 vertex_filter 否 json 无 无 全图查询点时的过滤条件。 表4 response_data参数说明
三角计数算法（triangle_count） 紧密中心度算法（closeness） 中介中心度算法（betweenness） 边中介中心度（edge_betweenness） OD中介中心度（od_betweenness） 单点环路检测（single_vertex_circles_detection）
取值范围 默认值 operator 否 表示当前层要做的查询的方向 String out,in 或both out edge_filter 否 表示当前层查询时边的过滤条件。具体格式请见 Filtered-query API中的表6 property_filter元素格式。 Object
name=filtered时，parameters参数说明 参数 是否必选 类型 说明 vertex_filter 否 String 点过滤条件。 edge_filter 否 String 边过滤条件。 响应参数 表4 响应Body参数说明 参数 类型 说明 errorMessage String 系统提示信息。
ent）(1.0.0) 紧密中心度（closeness）(1.0.0) 中介中心度算法（betweenness）(2.2.4) 边中介中心度（edge_betweenness）(2.2.4) OD中介中心度（od_betweenness）（2.2.4） 单点环路检测（single
为什么有些算法单击右边“运行”按钮没有反应？ 这种算法需要设置参数才能运行。 您需要单击该算法左侧图标，输入正确的参数后，单击执行算法。 图1 设置算法参数 父主题： 界面问题
默认值 source 是 起点ID String - - - target 是 终点ID String - - directed 否 是否考虑边的方向 Boolean true 或false，布尔型。 false 表2 response_data 参数说明 参数 类型 说明 paths
Count） 聚类系数算法（Cluster Coefficient） 中介中心度算法（Betweenness Centrality） 边中介中心度（Edge-betweenness Centrality） OD中介中心度（OD-betweenness Centrality） 单点环路检测（Single
"edgesetPath": "file:///root/ges-install/auDatas/ranking_edge-sp.csv", "vertexsetPath": "file:///root/ges-ins
在弹出的窗口中，选择“切分策略”（当前仅支持oec策略）和“是否包含入边”，选择完成后单击“确定”。 切分策略：图的切分策略，oec(out edge cut)代表出边切分，使用默认选项即可。 是否包含入边：图是否包含入边，设置为true会影响数据同步性能。 图2 选择参数 创建成功H
如果点被删除了，基于该点的边会怎么处理？ GES基于属性图（Property graph）模型导入图数据，一个属性图是由点、边、标签（Label）和属性（Property）组成的有向图。 点又称作节点（Node），边又称作关系（Relationship），点和关系是最重要的实体。
-和_符号。 type 否 String Label类别，表示此label用于点或边，取值如下： “vertex”：表示label用于点。 “edge”：表示label用于边。 “all”：表示label用于点和边。 默认值为all。 properties 是 Object 待添加属性数组。具体参数介绍请见表3
x String 图规模类型索引。 0：一万边 1：百万边 2：千万边 3：一亿边 4：十亿边 5：百亿边 6：持久化版 401：十亿增强边 vpc_id String 虚拟私有云ID。 subnet_id String 指定虚拟私有云下的子网ID。 security_group_id
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 快速轻松地识别任何网络或基础设施问题的根本原因，也让您能更好地了解构成IT基础架构的所有组件和关系。 IT基础设施管理 通过图形化网络设备关联关系，让您更好的了解设备、资产的状态，极大降低设备管理成本。
{data_return_size} # data_offset: {data_offset} # edge_betweenness: {sourceID},{targetID},{edge_betweenness} # runtime: 153.006 # data_total_size:
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