- 最新动态
- 产品介绍
- 计费说明
- 快速入门
-
用户指南
- 如何使用图引擎服务
- 准备工作
- 权限管理
- 元数据操作
- 创建图
- 管理图
- 数据迁移
- 访问图和分析图
- 查看图任务
- 配置图操作权限
- 运维监控
- 套餐包管理
-
算法参考
- 算法一览表
- PageRank算法
- PersonalRank算法
- k核算法(k-core)
- k跳算法(k-hop)
- 最短路径算法(Shortest Path)
- 全最短路算法(All Shortest Paths)
- 带一般过滤条件最短路径(Filtered Shortest Path)
- 单源最短路算法(SSSP)
- 点集最短路(Shortest Path of Vertex Sets)
- 关联路径算法(n-Paths)
- 紧密中心度算法(Closeness Centrality)
- 标签传播算法(Label Propagation)
- Louvain算法
- 关联预测算法(Link Prediction)
- Node2vec算法
- 实时推荐算法(Real-time Recommendation)
- 共同邻居算法(Common Neighbors)
- 连通分量算法(Connected Component)
- 度数关联度算法(Degree Correlation)
- 三角计数算法(Triangle Count)
- 聚类系数算法(Cluster Coefficient)
- 中介中心度算法(Betweenness Centrality)
- 边中介中心度(Edge-betweenness Centrality)
- OD中介中心度(OD-betweenness Centrality)
- 单点环路检测(Single Vertex Circles Detection)
- 点集共同邻居(Common Neighbors of Vertex Sets)
- 点集全最短路(All Shortest Paths of Vertex Sets)
- 带一般过滤条件环路检测(filtered circle detection)
- 子图匹配(Subgraph 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 Paths)
- 开发指南
-
API参考
- 使用前必读
- API概览
- 如何调用API
- 管理面API(V2)
-
业务面API
-
内存版
- 点操作API
- 边操作API
- 元数据操作API
- 索引操作API
- Gremlin操作API
-
算法API
- 执行算法(1.0.0)
-
算法API参数参考
- 算法公共参数
- pagerank算法(1.0.0)
- personalrank算法(1.0.0)
- k核算法(kcore)(1.0.0)
- k跳算法(k_hop)(1.0.0)
- 共同邻居(common_neighbors)(1.0.0)
- 点集共同邻居(common_neighbors_of_vertex_sets)(2.2.13)
- 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)(1.0.0)
- 点集最短路(shortest_path_of_vertex_sets)(2.1.5)
- 关联路径(n_paths)(1.1.2)
- 带过滤的n_paths算法(filtered_n_paths)(2.2.22)
- 带过滤全对最短路径(filtered_all_pairs_shortest_paths)(2.2.17)
- 点集全最短路(all_shortest_paths_of_vertex_sets)(2.2.15)
- 带过滤全最短路径(filtered_all_shortest_paths)(2.2.17)
- 连通分量(connected_component)(1.0.0)
- 标签传播(label_propagation)(2.1.8)
- louvain算法(louvain)(2.2.1)
- node2vec算法(node2vec)(1.0.5)
- 实时推荐(realtime_recommendation)(2.2.21)
- 度数关联度(degree_correlation)(1.0.0)
- 三角计数(triangle_count)(1.0.0)
- 聚类系数(cluster_coefficient)(1.0.0)
- 紧密中心度(closeness)(1.0.0)
- 中介中心度算法(betweenness)(2.2.4)
- 边中介中心度(edge_betweenness)(2.2.4)
- OD中介中心度(od_betweenness)(2.2.4)
- 单点环路检测(single_vertex_circles_detection)(2.2.4)
- 带一般过滤条件环路检测(filtered_circle_detection)(2.2.15)
- 子图匹配(subgraph_matching)(2.2.16)
- topicrank算法(topicrank)(2.2.20)
- 动态图分析API
- 路径API
- 图统计API
- 图操作API
- 子图操作API
- Job管理API
- 自定义操作API
- Cypher操作API(2.2.16)
- Filtered-query API(2.2.13)
- Filtered-query V2(2.3.6)
- DSL查询API(2.3.14)
- 通过导入文件更新点边的指定属性(2.2.13)
- 通过读取文件删除点边(2.2.15)
- 运维监控API
-
持久化版
- 持久化版规格说明
- 点操作API
- 边操作API
- 元数据操作API
- 索引操作API
- HyG图管理API
-
HyG算法API
- 执行算法
-
算法API参数参考
- 算法公共参数
- pagerank算法
- personalrank算法(personalrank)
- k核算法(kcore)
- k跳算法(k_hop)
- 点集共同邻居(common_neighbors_of_vertex_sets)
- 最短路径(shortest_path)
- 全最短路(all_shortest_paths)
- 全对最短路径(all_pairs_shortest_paths)
- 单源最短路算法(sssp)
- 点集最短路(shortest_path_of_vertex_sets)
- 点集全最短路(all_shortest_paths_of_vertex_sets)
- 连通分量(connected_component)
- 三角计数算法(triangle_count)
- 紧密中心度算法(closeness)
- 中介中心度算法(betweenness)
- 边中介中心度(edge_betweenness)
- OD中介中心度(od_betweenness)
- 单点环路检测(single_vertex_circles_detection)
- topicrank算法(topicrank)
- louvain算法(louvain)
- Bigclam算法(bigclam)
- Cesna算法(cesna)
- infomap算法(infomap)
- 标签传播算法(label_propagation)
- 子图匹配算法(subgraph matching)
- 关联预测算法(link_prediction)
- n_paths算法(n_paths)
- 聚类系数算法(cluster_coefficient)
- 算法结果TXT格式说明
- 执行DSL算法
- DSL语法说明
- HyG Job管理API
- 原生算法API
- 图统计API
- 图操作API
- Job管理API
- Cypher操作API
- 交互式事务API
- 运维监控API
-
内存版
- 应用示例
- 权限策略和授权项
- 云监控服务监控指标说明
- 历史API
- 附录
- 常见问题
- 视频帮助
- 文档下载
- 通用参考
链接复制成功!
获取备份下载链接(2.4.3)
功能介绍
通过该API,您可以获取备份文件下载链接,在有效期(3600秒)之内,您可以通过URL直接下载备份文件。
调试
您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。
URI
GET /v2/{project_id}/graphs/{graph_id}/backup-files?backup_id={backup_id}
参数 |
是否必选 |
参数类型 |
描述 |
---|---|---|---|
project_id |
是 |
String |
项目ID。获取方法请参见获取项目ID。 |
graph_id |
是 |
String |
图ID。 |
请求参数
参数 |
是否必选 |
参数类型 |
描述 |
---|---|---|---|
backup_id |
是 |
String |
备份ID。获取方法请参考查看某个图的备份列表。 |
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
参数 |
参数类型 |
描述 |
---|---|---|
bucket |
String |
文件所在的桶名。 |
files |
Array of objects |
备份包含的文件列表。详情请参见表 files字段数据结构说明。 |
参数 |
参数类型 |
描述 |
---|---|---|
name |
String |
文件名。 |
size |
Long |
文件大小,单位:KB。 |
download_link |
String |
文件下载链接。 备份文件类型不同,浏览器打开该链接的方式不同。 例如:文本文件可直接通过浏览器打开浏览,而二进制文件会在浏览器打开时,自动下载到本地。如果需要完整的下载所有备份文件,建议通过某种编程语言的的HTTP库下载,比如Java的HttpClient、Python的requests等。 |
link_expired_time |
String |
下载链接过期时间,格式为“yyyy-mm-ddThh:mm:ss”。 |
状态码: 400
参数 |
参数类型 |
描述 |
---|---|---|
error_code |
String |
系统提示信息。
|
error_msg |
String |
系统提示信息。
|
请求示例
获取备份下载链接。
GET https:/Endpoint/v2/{project_id}/graphs/{graph_id}/backup-files?backup_id=22aa0177-b20b-4f3a-8556-8147d6658ed8
响应示例
状态码: 200
成功响应示例
{ "bucket": "string", "files": [ { "name": "43e4feaab48f11e89039fa163ebaa7e4br01.xxx", "size": 2803, "download_link": "https://obs.domainname.com/rdsbucket.username.1/xxxxxx", "link_expired_time": "2018-08-016T10:15:14+0800" } ] }
状态码: 400
失败响应示例
{ "error_code": "GES.7006", "error_msg": "The underlying graph engine has internal error." }
状态码
返回值 |
说明 |
---|---|
400 Bad Request |
请求错误 |
401 Unauthorized |
鉴权失败 |
403 Forbidden |
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。