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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“
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
计费模式概述 图引擎服务提供包年/包月（实例按月/按年预付费）、按需计费两种计费模式，以满足不同场景下的用户需求。 包年/包月：一种预付费模式，即先付费再使用，按照订单的购买周期进行结算。购买周期越长，享受的折扣越大。一般适用于设备需求量长期稳定的成熟业务。 按需计费：一种后付费
查找元数据 在“元数据管理”页面，您可以在搜索框中输入元数据文件的名称进行查找。 图1 查找元数据 父主题： 元数据操作
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。
新建数据迁移任务 前提条件 已确认数据源数据库中各表对应的点边类型。 操作步骤 登录图引擎服务管理控制台，在左侧导航栏中选择“数据迁移”。 在“数据迁移”页签单击“新建”。 图1 新建数据迁移 设置数据源配置参数。 任务名称：自定义名称，不能与已有任务名称重复，长度在4位到50位
复制元数据 编辑元数据时，会覆盖之前的元数据文件，为避免原始元数据文件丢失，建议您在编辑元数据之前，先复制一份元数据。 操作步骤 在“元数据管理”页面，复制元数据有两个入口： 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“复制”。 在对应的元数据文件的“操作”列，单击“复制”。
以根据选择的指定时间段浏览实例中正在运行的所有查询信息。其中包括：请求ID、任务名称、请求参数、进度（内存版）、阻塞时长（内存版）、开始时间、结束时间、运行时长。 持久化版当前实时查询页面仅展示cypher查询。 图1 实时查询页面 父主题： 监控
基于被授予的权限对云服务进行操作。关于策略的语法结构及示例，请参见权限管理。 权限类别：根据授权精程度分为角色和策略。 角色：IAM最初提供的一种根据用户的工作职能定义权限的粗粒度授权机制。该机制以服务为粒度，提供有限的服务相关角色用于授权。由于华为云各服务之间存在业务依赖关系，
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
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
画布快照 在图引擎编辑器中，您可以使用快照功能，快速保存和恢复画布当前所展示的图，方便您进行查看。 保存快照 在图引擎编辑器中，单击画布右上角的按钮，系统会保存当前所画布展示的图。 快照生成成功后，系统会有如下图所示的提示： 图1 快照生成成功 由于数据储存在浏览器缓存中，所以当您切换浏览器后，快照数据会被清空。
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） jvm堆内存使用率 读请求运行队列长度（内存版） 读请求阻塞队列长度（内存版） 您可以选择时间段后，查看不同时间区间的性能趋势数据。 时间段有：近1小时、近3小时、近12小时、
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
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