自定义图分析算法编程示例 自定义SSSP算法 # 导入必要的包 from hyg.analytics.graph import load_base_graph from hyg.analytics.model import pregel_types, PregelModel #
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
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
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
API版本选择建议 GES API版本与软件版本相对应,1.0.0为起始版本号,其余版本均在起始版本基础上进行修改,且向下兼容。具体请参考管理面API概览和内存版中各接口对应的版本号。 建议您根据需要选择合适的版本进行操作。 父主题: 使用前必读
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
节点监控 在运维监控页面左侧导航栏单击“监控>节点监控”,进入节点监控页面,该页面展示了节点,内存,磁盘,磁盘I/O,网络I/O的实时消耗情况。 概览 在概览页面,您可以根据节点名浏览指定节点的关键资源情况,包括:节点名称、CPU使用率(%)、内存使用率(%)、平均磁盘使用率(%
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
管理面API(V1) 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 父主题: 历史API
性能监控 在运维监控页面左侧导航栏单击“监控>性能监控”,进入性能监控页面。在性能监控页面展示以下这些性能指标的趋势,其中包括: CPU使用率(%) 内存使用率(%) 磁盘使用率(%) 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)
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
GES请求条件 您可以在创建自定义策略时,通过添加“请求条件”(Condition元素)来控制策略何时生效。请求条件包括条件键和运算符,条件键表示策略语句的 Condition 元素,分为全局级条件键和服务级条件键。全局级条件键(前缀为g:)适用于所有操作,服务级条件键(前缀为服
策略说明 策略根据创建的对象,分为系统策略和自定义策略。 系统策略 云服务在IAM预置了常用的授权项,称为系统策略。给用户组授权时,可以直接使用这些系统策略,但系统策略只能使用,不能修改。 GES系统策略包括GES FullAccess,GES Development及GES R
使用管理面SDK 获取SDK安装信息 进入API Explorer,产品选择“图引擎服务”。 单击任意API的“代码示例”,再单击“SDK信息”即可获取安装方式与使用说明。 图1 查看代码示例 图2 SDK信息 生成SDK代码示例 进入API Explorer,产品选择“图引擎服务”。
使用业务面SDK 下载与安装SDK 初始化参数 Java SDK Python SDK
标签传播算法(Label Propagation) 概述 标签传播算法(Label Propagation)是一种基于图的半监督学习方法,其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。利用样本间的关系建图,节点包括已标注和未标注数据,其边表示两个节点的相似度,节点
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