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增加各种查询算子，细粒度的基础计算模式算子，从而使得DSL支持用户自定义的图遍历，多跳过滤查询，模式匹配，相似性算法，社区算法，推荐算法，路径分析，业务定制算法等。 例如查询点1，2为起点，第二跳的邻居点集并返回： Match<Vertex> v(['1','2']); v.repeat(bothV())
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 提供向导式、简单易用的可视化分析界面，所见即所得：支持Gremlin查询语言、Cypher查询语言，兼容您的使用习惯。
操作步骤：您只需要单击运行键，画布上就会展示效果图。 操作场景2：找到管理员x到机房x的所有的路径。 实现原理：get${管理员x}为源点，${机房x}为终点，找出所有的路径，用关联路径算法：source=管理员x，target=机房x，direct=false，n=10，k=10；
Centrality） 概述 OD中介中心度算法（OD-betweenness Centrality）在已知一系列OD出行计划前提下，以经过某个点/某条边的最短路径数目来刻画边重要性的指标。 适用场景 可用作社交、风控等网络中“中间人”发掘，交通、传输等网络中关键节点识别，城市热点事件\早晚高峰人群车
在快照界面左上角单击“导入”，界面右侧会弹出“导入快照”的页面。 图5 导入快照 单击“添加文件”按钮，选择快照的JSON文件，确认无误后，单击“确定”进行导入。 快照ID相同的JSON文件，导入时有会如图6的提示信息，需要您判断是否需要进行覆盖。 图6 快照提示 批量下载或删除 对生成的快照进行批量下载或删除。
ven-install.bat文件或ges-sdk-java-maven-install.sh文件，将graph-sdk-xxx.jar、cypher-jdbc-driver-xxx.jar安装到本地maven仓库。 创建maven工程，在pom文件中导入依赖即可。SDK依赖的j
endNode(r) 表2 路径操作类函数 函数名 支持的最低版本 释义 举例 nodes 2.2.19 获取路径上的点列表 match p=(n)-[:friends*1..2]->(m) return nodes(p) relationships 2.2.19 获取路径上的边列表 match
可重复）。 导入限制 导入数据的步骤请参见导入数据说明。 持久化版规格的导入限制如下： 并发导入数据文件 持久化版规格可并发导入多个数据文件，推荐用户对数据文件进行拆分（OBS文件最大不超过5G），提高导图速度。 支持OBS上传导图日志 建议用户设置logDir参数，以保存导图日志，方便查看错误原因。
id 1, id 2, label, property 1, property 2, … 动态图点边数据文件 点数据文件 每行表示一个动态/静态点，可以指定多个点文件： Vivian,Person,薇薇安,F,25-34 P1,Place,residentialArea,xxxxxx
获取边的出点 match (n)-[r]->(m) return endNode(r) 表2 路径操作类函数(2.2.19) 函数名 支持的最低版本 释义 举例 length 2.2.19 获取路径长度 match p=(n)-[:friends*1..2]->(m) return length(p)
者边的“类型”，“类型”在用户上传的元数据文件中定义。 添加过滤条件：单击“添加过滤条件”，选中一个“属性”，并选择约束条件（包含“小于、大于、等于、不等于、在范围、存在、不存在、大于或等于、小于或等于”）。“属性”在用户上传的元数据文件中定义。此处可添加多条过滤条件，也可单击右侧“删除”，删除已设置的过滤条件。
Job管理API 查询Job状态(1.0.0)-业务面 取消Job(1.0.0) 导出job返回结果到文件(2.2.1) 查询job列表(2.2.13) 父主题： 内存版
MRS集群用户认证凭证：Hive所在MRS集群的用户的认证凭证，当Kerberos认证关闭时可不传(仅Hive涉及)。 MRS集群Hive客户端文件：Hive客户端文件(仅Hive涉及)。 参数填写完成后单击“确定”。 图2 数据源信息 查看数据源状态，等待创建完成。 父主题： 数据迁移
至用户组中从而使用户拥有对应的GES权限。 授权GES权限 导入元数据 从本地导入 将元数据文件导入到图引擎服务中以便后续创建图使用。 从本地导入 从OBS中导入 提前将准备好的元数据文件上传至OBS桶中，以便后续导入到图引擎服务中使用。 从OBS中导入 创建图 自定义创建图 使用自定义方式创建图。
List source节点和target节点之间所有的最短路径，格式： [[path1],[path2]] 其中，路径（path）的格式可参考：最短路径（Shortest Path）。 paths_number Integer 路径个数 source String 起点ID target
source节点和target节点之间所有的最短路径，格式： [[path1],[path2]] 其中，路径（path）的格式可参考：最短路径（Shortest Path）。 source String 路径的起点ID。 target String 路径的终点ID。 父主题： 算法API参数参考
Matching） 带过滤全对最短路径（Filtered All Pairs Shortest Paths） 带过滤全最短路径（Filtered All Shortest Paths） TopicRank算法 带过滤的n_paths算法（filtered_n_paths） 时序路径分析（Temporal
两全最短路径。 带过滤全最短路径（Filtered All Shortest Paths） 带过滤全最短路径（Filtered All Shortest Paths）是在最短路径算法（Shortest Path）基础上支持条件过滤，寻找图中两节点之间满足条件的全最短路径。 TopicRank算法
13) 关联预测（link_prediction）(1.0.0) 最短路径（shortest_path）(2.1.5) 全最短路（all_shortest_paths）(1.0.12) 带一般过滤条件最短路径（filtered_shortest_path）(2.2.4) 单源最短路（sssp）(1
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