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从本地或OBS导入数据 在图引擎管理控制台，单击左侧导航栏的“元数据管理”。 在“元数据管理”页面，单击左上角“导入”。 在“导入”页面，您可以在“类型”中选择从“本地”或从“OBS”中导入元数据。 从本地导入 “选择本地文件”：单击“上传”，选择本地的文件。 文件格式必须为xml格式。
图规格(边数)费用明细账单 产品类型 图引擎服务 GES 产品 图规格（边数） 计费模式 按需 资源名称/ID 图实例的名称和ID 例如：ges-0001，70fd9db0-5e13-41af-8d2c-ee4a1858b13f 规格 图实例的规格（边数） 使用量类型 个 单价 按需计费模
HyG图管理（持久化版） 您可以在图引擎编辑器内来创建HyG图，并对图进行数据导入。 图版本为2.4.2及以上版本支持该功能。 在创建图时，需要选择产品类型为“持久化版”，需要开启“支持HyG计算引擎”才可以使用该功能，具体详情请参见自定义创建图。 创建HyG图 创建完持久化版图集群后，进入图
新建数据迁移任务 前提条件 已确认数据源数据库中各表对应的点边类型。 操作步骤 登录图引擎服务管理控制台，在左侧导航栏中选择“数据迁移”。 在“数据迁移”页签单击“新建”。 图1 新建数据迁移 设置数据源配置参数。 任务名称：自定义名称，不能与已有任务名称重复，长度在4位到50位
单位：ms 建议>=0 值类型：Int GES实例 1分钟 ges010_pending_max_time_ read_task_type 等待最长的读任务类型 统计图实例等待最长的读请求任务类型，参考表3可以找到对应的任务名称。 建议>=1 值类型：Int GES实例 1分钟
单位：ms 建议>=0 值类型：Integer GES实例 ges010_pending_max_time_read_task_type 等待最长的读任务类型 统计图实例等待最长的读请求任务类型，参考可以找到对应的任务名称。 建议>=1 值类型：Integer GES实例 g
单位：ms 建议>=0 值类型：Integer GES实例 ges010_pending_max_time_ read_task_type 等待最长的读任务类型 统计图实例等待最长的读请求任务类型，参考可以找到对应的任务名称。 建议>=1 值类型：Integer GES实例
graph.nid(100) # 基于Pregel模型实现自定义SSSP算法，并设置顶点值类型ntype为int， # 消息类型mtype默认和ntype保持一致，combiner类型设置为min @pregel_types(ntype=int, combiner=min) class
历史上运行过的异步任务的详细信息，包括以下字段： jobID：异步任务的jobId。 图名称：只有持久化版图会显示图名称。 任务类型：异步任务类型（类型包括ImportGraph、VertexQuery）。 原始请求：用户发给接口原始请求的body体。 状态：包括等待、运行中、完成、取消四种。
date或long、int类型。 时间轴开始时间：动态分析图的开始时间(start)，开始时间必须要小于等于结束时间。 结束时间属性值：用您导入或创建的元数据的属性作为动态图结束时间的属性名称，默认为endtime，属性为date或long、int类型。 时间轴结束时间：动态分析图的结束时间(end)。
度数关联度（degree_correlation）(1.0.0) 表1 response_data参数说明 参数 类型 说明 degree_correlation Double 度关联度 父主题： 算法API参数参考
with表示是否以某字符串开头，ends with表示是否包含某字符串，contains表示是否包含某字符串。 值：输入的属性值。属性值类型应与元数据中的属性类型一致，如果是字符型必须要用''（单引号）标记才可以。 删除：单击可删除本行过滤条件。 “+”按钮：新增一个过滤条件。 “删除”按钮：删除已添加的点过滤条件。
聚类系数（cluster_coefficient）(1.0.0) 表1 response_data参数说明 参数 类型 说明 cluster_coefficient Double 聚类系数。 statistics Boolean 是否仅返回全图平局聚类系数，默认为true。 父主题：
运行中/故障 5min 节点监控-磁盘 节点名称 实例中的节点名称。 字符串 5min 磁盘名称 节点上磁盘名称。 字符串 5min 磁盘类型 节点上磁盘的类型。 系统盘/数据盘/日志盘/交换分区盘/备份盘/存储盘/hyg存储盘 5min 磁盘容量 节点上磁盘的容量，单位： GB。 ≥ 0GB
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 说明 类型 取值范围 statistics 否 是否仅输出总的统计量结果： true：仅输出总的统计数量。 false：输出各点对应三角形数量。 Boolean
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 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 k 是 核数。 算法会返回核数大于等于k的节点。 Int 大于等于0 - 注意事项 无。 示例 输入参数k=10，计算
”，“元数据”，“图版本”，“是否支持跨AZ高可用”，“是否支持全文索引”，“创建人”，“企业项目”，“CPU架构”，“多标签”，“点ID类型”（持久化版）等。 图1 图详情页签 方式2：单击图名称进入图详情页，查看图的详细信息。在该页面右上角可以单击“访问”、“备份”、“更多”等按钮对该图进行图管理操作。
PregelContext API 方法和属性 描述 说明 ext_id(nid)->int 获取当前点的用户自定义外部ID（只支持可转化为int类型的ID） 图数据（值、拓扑）基本操作。 value(nid)->int/float/bool 获取当前点的值 set_value(nid,
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。 日志存储路径：可暂时不填写。 边处理和导入类型：按系统默认选项即可。 图2 导入数据 单击“确定”完成导入。
Node2vec算法适用于节点功能相似性比较、节点结构相似性比较、社团聚类等场景。 参数说明 表1 Node2vec算法参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 P 否 回退参数 Double - 1 Q 否 前进参数 Double - 1 dim 否 映射维度 Int 1~200，包括1和200
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