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条件过滤 为了方便用户对图数据的分析,可以通过设置条件过滤,对图数据进行进一步的过滤分析。 具体操作如下: 进入图引擎编辑器页面,详细操作请参见访问图引擎编辑器。 单击绘图区右侧的,或者在绘图区,选中一个点,单击右键,选择“查看属性”,显示“条件过滤及属性”页面。 在“条件过滤及属性”区,设置条件,然后单击“过滤”。
隐藏图敏感信息 您可以通过开关控制是否显示敏感信息。 操作步骤 进入图引擎编辑器页面,详细操作请参见访问图引擎编辑器。 隐藏全部敏感信息: 在绘图区右上角,单击“展示/隐藏敏感信息”旁的小眼睛,会隐藏图中的敏感信息。 图1 隐藏前 图2 隐藏后 隐藏后,元数据编辑面板中每个Pro
添加自定义操作 通过调用API的方式来添加自定义操作,支持您在界面上定义自己的快捷操作集。 操作步骤 在图引擎编辑器左侧的操作区内,单击“编辑”后,下方会出现“新增操作”的按钮,单击此按钮。 图1 新增操作 在弹出的新增操作框中填写以下参数: 自定义操作名称:填写名称,方便后续快速查找和使用。
name String application名称。 params Array of params objects 参数列表。 description String 场景下应用的描述。 表6 params 参数 参数类型 描述 name String 参数名称。 type String
0) 删除图(1.0.0) 增量导入图(2.1.14) 导出图(1.0.5) 清空图(2.1.2) 升级图(1.0.5) 绑定EIP(1.0.6) 解绑EIP(1.0.6) 扩容图(2.2.21) 强制重启图(2.2.21) 扩副本(2.2.23) 父主题: 管理面API(V1)
统计信息展示 通过框选画布中点和边,在统计信息区会显示出当前所框选的点边对应的标签和节点权重的数量。关于点和边的概念请参考图数据格式。 统计信息展示的具体操作如下: 进入图引擎编辑器页面,详细操作请参见访问图引擎编辑器。 单击绘图区右侧的,显示“条件过滤、属性和统计信息”页面,单击“统计信息”页签。
"Occupation":["college/grad student"], "Zip-code":["90241"] } }, {
Boolean 删除图后是否保留备份,默认保留1个自动备份和2个手动备份。该查询参数为空时,表示不保留。 delete_eip 否 Boolean 是否同时删除EIP。 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。
您可以将备份数据载入,以恢复图数据。 图规格为“一万边”的图和产品类型为持久化版的图没有自动备份功能,恢复图数据时只能通过手动备份恢复。其他规格的图可以通过“自动备份”和“手动备份”两种方式恢复图数据。 具体操作步骤如下: 登录图引擎服务管理控制台,在左侧导航栏选择“备份管理”。
"parameters": {} } ] } 添加边时的平行边处理策略: 通过cypher添加边的时候,允许添加重复边,此处的重复边的定义为<源点,终点>相同的两条边。 添加无label的边的方法: 通过Cypher添加边时必须指定label,所以指定待添加边的label为默认值
0) 删除图(1.0.0) 增量导入图(2.1.14) 导出图(1.0.5) 清空图(2.1.2) 升级图(1.0.5) 绑定EIP(1.0.6) 解绑EIP(1.0.6) 变更规格(2.2.21) 强制重启图(2.2.21) 扩副本(2.2.23) 切换安全组(2.4.3) 父主题:
为空。 表5 metadata 参数 参数类型 描述 id String 元数据 ID。 name String 元数据名称。 description String 元数据描述。 status String 元数据是否可用。 metadataPath String 元数据对应路径。
Cloud Eye监控集群 本章节定义了图引擎服务上报云监控的监控指标的命名空间,监控指标列表和维度定义,用户可以通过云监控提供的API接口来检索图引擎服务产生的监控指标。 命名空间 SYS.GES 监控指标 表1 图引擎服务监控指标 指标ID 指标名称 含义 取值范围 测量对象
源进行相关操作。 管理面API 管理面API提供了图的管理类功能,包括图的创建,关闭,启动,恢复,升级,导入、导出和清空数据,绑定和解绑EIP,创建、查询和删除图备份、元数据等功能。用户执行这些操作时,需要调用管理面的API。 业务面API 业务面API提供了图的业务类功能,包括
k跳算法(k-hop) 概述 k跳算法(k-hop)从起点出发,通过宽度优先搜索(BFS),找出k层与之关联的所有节点。找到的子图称为起点的“ego-net”。k跳算法会返回ego-net中节点的个数。 适用场景 k跳算法(k-hop)适用于关系发现、影响力预测、好友推荐等场景。
元数据最后更新时间。 master_key_name String 秘钥名称。 master_key_id String 秘钥id。 description String 元数据 描述。 metadata_path String 元数据对应路径。 status String 元数据是否可用。
行业模板公有操作场景 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')
(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
"target": "27661363_山庄温泉" } ], "ignoreError": true } SERVER_URL:图的访问地址,取值请参考业务面API使用限制。 请求参数 表2 Body参数说明 参数 是否必选 类型 说明 edges 是 Object 待删除的边数组。