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从OBS中导入备份 将导出到OBS的备份文件导入到图中，导入成功后使用该备份还原图实例。 持久化的图暂不支持该功能。 只有2.3.16及以上版本的内存版的图支持该功能，低版本的图需要您先进行升级图操作，升级到最新版本再进行导入。 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”。
Character csv格式文件字段包围符，默认值为双引号（"）。用来包围一个字段，如字段中含有分隔符或者换行等。 obsParameters 是 String OBS认证参数。请参见表6。 vertexFileContainLabel 否 Boolean 点文件是否包含label信息。可选选项，默认值是true。
写。 false 表示在线导入，相对离线导入，在线导入速度略慢，但导入过程中图并未锁定，可读不可写。 obsParameters 是 Object Obs相关参数。 表3 obsParameters参数类型 参数 是否必选 类型 说明 accessKey 是 String 用户的accessKey。
续费 续费概述 手动续费 自动续费
计费模式 计费模式概述 按需计费
行“下载”操作。 图引擎实例连接信息 图3 实例信息 选择您已创建的图实例名称，可以查看到以下信息： 内网访问地址：同一私有网络内的弹性云服务器可以通过内网访问地址连接当前图实例。 公网访问地址：使用公网访问地址（弹性IP）可以从互联网访问图实例。同时支持图实例弹性IP的解绑与绑定。
使用前必读 概述 调用说明 终端节点 约束与限制 基本概念 API版本选择建议
没有操作权限 404 Not Found 找不到资源 500 Internal Server Error 服务内部错误 503 Service Unavailable 服务不可用 错误码 请参见错误码。 父主题： 备份管理API
持久化版图支持多图管理需要选择图名称，不支持导入类型。 边数据集和点数据集当前仅支持英文路径和文件夹格式。 目前只支持从OBS中选择边数据集和点数据集，建议您提前将数据文件存储至OBS中，导入OBS的操作请参见OBS《快速入门》。 所选边数据文件或点数据文件中的“Label”和“Label”中“Proper
没有操作权限 404 Not Found 找不到资源 500 Internal Server Error 服务内部错误 503 Service Unavailable 服务不可用 错误码 请参见错误码。 父主题： 图管理API
存储路径：选择刚放入元数据的OBS路径。 其余选项：按系统默认即可。 单击“确定”，完成元数据的创建。 图1 创建元数据 导入元数据：再回到图管理页面中，在对应图的“操作”列选择“导入”。此时在元数据的下拉选项中可看到刚创建的元数据，选择即可。 边数据集、点数据集：选择刚放入数据的OBS路径导入即可。
度数关联度算法（Degree Correlation） 概述 度数关联度算法（Degree Correlation）计算所有边上起点和终点度数之间的Pearson关联系数，常用来表示图中高度数节点是否和高度数节点相连。 适用场景 度数关联度算法（Degree Correlation）适用于衡量图的结构特性场景。
关联预测算法（Link Prediction） 概述 关联预测算法（Link Prediction）给定两个节点，根据Jaccard度量方法计算两个节点的相似程度，预测节点之间的紧密关系。 适用场景 关联预测算法（Link Prediction）适用于社交网上的好友推荐、关系预测等场景。
单源最短路算法（SSSP） 概述 单源最短路算法（SSSP）计算了图论中的一个经典问题，给出从给定的一个节点（称为源节点）出发到其余各节点的最短路径长度。 适用场景 单源最短路算法（SSSP）适用于网络路由、路径设计等场景。 参数说明 表1 单源最短路算法（SSSP）参数说明 参数
连通分量算法（Connected Component） 概述 连通分量代表图中的一个子图，当中所有节点都相互连接。考虑路径方向的为强连通分量（strongly connected component），不考虑路径方向的为弱连通分量（weakly connected compone
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
聚类系数算法（Cluster Coefficient） 概述 聚类系数表示一个图中节点聚集程度的系数。在现实的网络中，尤其是在特定的网络中，由于相对高密度连接点的关系，节点总是趋向于建立一组严密的组织关系。聚类系数算法（Cluster Coefficient）用于计算图中节点的聚集程度。
三角计数算法（Triangle Count） 概述 三角计数算法（Triangle Count）统计图中三角形个数。三角形越多，代表图中节点关联程度越高，组织关系越严密。 适用场景 三角计数算法（Triangle Count）适用于衡量图的结构特性场景。 参数说明 参数 是否必选
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
带过滤的n_paths算法（filtered_n_paths） 概述 带过滤的n_paths算法是给定起始点source、目的点target、跳数k、路径数n、过滤条件filters，找出source和target间不多于n条的k跳无环路径。 适用场景 任意网络。 参数说明 表1
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