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点文件存储路径：用于存放从数据源的数据库导出的点数据。 边文件存储路径：用于存放从数据源的数据库导出的边数据。 日志存放路径：用于存放导入时产生的日志文件。 图9 存储路径配置 全部填写完成后，单击创建，在“数据迁移”页签查看迁移任务进度及结果。 图10 查看迁移结果 可以单击操作列的“详情”，查看每个点边数据集的任务状态。
子网 通过子网提供与其他网络隔离的、可以独享的网络资源，以提高网络安全。 选择需要创建集群的子网，可进入VPC服务查看VPC下已创建的子网名称和ID。 安全组 安全组是一个逻辑上的分组，为同一个VPC内具有相同安全保护需求并相互信任的弹性云服务器提供访问策略。 单击“如何配置安全组”可了解配置安全组的具体操作。
最小化的安全管控要求。 策略：IAM最新提供的一种细粒度授权的能力，可以精准到具体服务的操作、资源以及请求条件等。基于策略的授权是一种更加灵活的授权方式，能够满足企业对权限最小化的安全管控要求。例如：针对GES服务，用户能够控制IAM用户仅能对某一类云服务器资源进行指定的管理操作。
表示允许创建的图的边数不超过一亿。 十亿 表示允许创建的图的边数不超过十亿。 十亿增强 表示允许创建的图的边数不超过二十亿。 一百亿 表示允许创建的图的边数不超过百亿。 一千亿 表示允许创建的图的边数不超过千亿。 图备份 为防止数据丢失，系统支持对图数据进行备份。当前页面展示了已备份的图数量，以及未备份的图数量。
创建的图是否支持跨可用区（AZ），默认值是false，如果设置为true，系统将会把图中的ECS建在两个可用区中。 如果创建图时，不加该参数，则会将图中的ECS都建在一个可用区中。 ltsOperationTrace 否 ltsOperationTraceReq object 图实例是否开启审计日志，默认不开启。
按需计费 按需计费是一种先使用再付费的计费模式，适用于无需任何预付款或长期承诺的用户。本文将介绍按需计费图规格的计费规则。 适用场景 按需计费适用于具有不能中断的短期、突增或不可预测的应用或服务，例如电商抢购、临时测试、科学计算。 适用计费项 以下计费项支持按需计费。 表1 适用计费项
> 账单管理”查看资源的费用账单，以了解该资源在某个时间段的使用量和计费信息。 账单上报周期 包年/包月计费模式的资源完成支付后，会实时上报一条账单到计费系统进行结算。 按需计费模式的资源按照固定周期上报使用量到计费系统进行结算。按需计费模式产品根据使用量类型的不同，分为按小时、按
sort_key_type 否 String 持久化版图数据的sortKey的类型，通过配置不同SortKey的值来区分重复边（源点，终点，Label三者都相同的边），仅持久化图需要填写。取值为： "int"：整型。 "string"：字节长度小于40的字符串。 "varString"：不限长度字
准到具体服务的操作、资源以及请求条件等。基于策略的授权是一种更加灵活的授权方式，能够满足企业对权限最小化的安全管控要求。例如：针对GES服务，管理员能够控制IAM用户仅能对某一类云服务器资源进行指定的管理操作。 GES支持的API授权项请参见《权限策略和授权项》。 依赖关系：华为
参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。 用于获取操作API的权限。获取方法请参见获取Token接口，响应消息头中X-Subject-Token的值即为Token。 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 graph
属性页签展示选中点或边的属性信息。 统计信息展示页签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。具体介绍请参考统计信息展示。 图2 算法区 表2 算法区介绍 界面元素 说明 输入算法名称，快速查找对应的算法。 展开算法的参数配置区域。 运行算法。 算法的属性设置区域。每个算法的属性不同，详细信息请参考算法介绍。
Integer 本次请求的起始位置，默认为0。 limit 否 Integer 每页资源数量的最大值，默认为10。 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。 用于获取操作API的权限。获取方法请参
Integer 本次请求的起始位置，默认为0。 limit 否 Integer 每页资源数量的最大值，默认为10。 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。 用于获取操作API的权限。获取方法请参
object 点的id类型，仅持久化图需要填写。 说明： 点ID类型确定后，将无法更改，请用户谨慎选择! origin_graph_size_type_index String 图的初始规格。该参数从2.3.15版本后开始支持。 expand_time String 图扩副本的时间（UTC时间）。
基本概念 点 图数据模型中的点代表实体。如交通网络中的车辆、通信网络中的站点、电商交易网络中的用户和商品、互联网中的网页等。 边 图数据模型中的边代表关系。如社交网络中的好友关系、电商交易网络中用户评分和购买行为、论文中作者之间的合作关系、文章之间的索引关系等。 Gremlin Gremlin是Apache
产品优势 大规模 高效的数据组织，让您更有效的对百亿节点千亿边规模的数据进行查询与分析。 高性能 深度优化的分布式图形计算引擎，为您提供高并发、秒级多跳的实时查询能力。 查询分析一体 查询分析一体化，提供丰富的图分析算法，为关系分析、路径的规划、营销推荐等业务提供多样的分析能力。 简单易用
从一个点出发搜索到目标节点的时序路径（时序路径满足动态图上信息传播的有序性，路径上后一条边的经过时间要晚于或等于前一条边的经过时间），在画布上呈现点、边随时间递增（或非减）的变化趋势。 该功能可以通过strategy参数调整搜索的是距离最短的时序路径，还是尽早到达目标节点的时序路径。具体操作步骤如下：
PageRank算法。该算法继承了经典PageRank算法的思想，利用图链接结构来递归计算各节点的重要性。与PageRank算法不同的是，为了保证随机行走中各节点的访问概率能够反映出用户的偏好，PersonalRank算法在随机行走中的每次跳转会以（1-alpha）的概率返回到source节点，因此可以
图名称。 sourceVertex 是 String 边的起点。 targetVertex 是 String 边的终点。 label（持久化版） 否 String 边的label值。 sortKey（持久化版） 否 String 重复边的sortKey值。 sortKeyType（持久化版）
紧密中心度算法（Closeness Centrality）计算一个节点到所有其他可达节点的最短距离的倒数，进行累积后归一化的值。紧密中心度可以用来衡量信息从该节点传输到其他节点的时间长短。节点的“Closeness Centrality”越大，其在所在图中的位置越靠近中心。 适用场景 紧密中心度算法（Closeness
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