n_paths算法（n_paths） 功能介绍 根据输入参数，执行n_paths算法。 n_paths算法用于寻找图中两节点之间在层关系内的n条路径。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm 表1 路径参数

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数据组合 导读 数据组合创建用例 因子库 父主题： 测试设计

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组合架构 架构说明 图1 架构图例 作业发起方通过计算节点提供的控制台页面，发起多方安全计算作业。 多方安全计算作业在 TICS 中进行解析和任务计划构建，并下发任务给各个数据参与方所在的计算节点。 参与方计算节点从租户侧网络内的数据中获取数据，并使用安全算法进行加密输出。 数据在TI CS 提供的 服务器 中进行机密计算。

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组合容器 需要多个控件共同展示一组数据时并且需要组成一个大的控件展示时，组合容器支持此场景下的数据分析。 前提条件 已开通DataArts Insight服务。 操作步骤 在仪表板导航栏单击，新建组合容器。 设置组合容器的样式，参考表1设置。 表1 组合容器样式参数 参数 说明 卡片标题

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组合应用 创建组合应用 管理组合应用

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k跳算法（k_hop） 功能介绍 根据输入参数，执行k跳算法。 k跳算法从起点出发，通过宽度优先搜索（BFS），找出k层与之关联的所有节点。找到的子图称为起点的“ego-net”。k跳算法会返回ego-net中节点及其个数。 URI POST /ges/v1.0/{project

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创建组合任务 功能介绍 创建组合任务。 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 POST /v2/{project_id}/fdi/instances/{in

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文本组合 文本组合是将当前表单中的字段按照一定的格式进行组合。 在表单开发页面，从“数据组件”中，拖拽“文本组合”组件至表单设计区域，如图1。 图1 文本组合 显示名称：该组件在页面呈现给用户的名称，可以设置为中文，也可以设置为英文。 选择字段：选择组合的字段，字段和分隔字符不能超过10个。

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条件组合授权 操作场景 DataArts Insight数据集提供的行级授权支持对字段值设置查看范围，缩小字段值的可见范围，对字段值进行授权。 当需要限制某些字段的查看范围时，您可以设置行级权限，缩小字段值的可见范围。 行级授权模式包含条件组合授权和标签授权两种方式。 条件组合授权

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管理组合应用 查看组合应用日志 导入导出组合应用 创建组合应用模板 引用变量 父主题： 组合应用

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组合应用管理 查看组合应用运行记录 查看组合应用系统日志 查看组合应用监控 导入导出组合应用 创建组合应用模板 引用变量

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W>> join(JavaPairRDD<K,W> other) 当有两个KV的dataset(K,V)和(K,W)，返回的是(K,(V,W))的dataset，numTasks为并发的任务数。 JavaPairRDD<K,scala.Tuple2<Iterable<V>,Iterable<W>>>

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W>> join(JavaPairRDD<K,W> other) 当有两个KV的dataset(K,V)和(K,W)，返回的是(K,(V,W))的dataset，numTasks为并发的任务数。 JavaPairRDD<K,scala.Tuple2<Iterable<V>,Iterable<W>>>

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分享大屏。 编辑组合大屏 登录 DLV 控制台。 进入“组合大屏”页面，找到所需要的组合大屏，将鼠标移至该大屏图标之上，大屏缩略图上将显示一排操作按钮。 图9 管理组合屏 单击编辑按钮进入组合大屏的编辑页面。 编辑组合大屏的操作和创建组合大屏基本相似，请参考创建组合大屏进行编辑。 预览组合大屏

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在组合应用页面单击“新建组合应用”，在弹窗中选择模板。 空模板：自定义新建组合应用。 已有模板：选择已有业务模板新建组合应用。 在新建组合应用页面，进行流任务的配置和编排。 对于使用已有业务模板创建的组合应用，组合应用中已提供了对应业务场景的流任务配置和编排，可直接使用或根据需要进行修改。

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创建组合应用 使用模板创建组合应用 智能助手

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创建组合任务 概述 FDI支持创建组合任务，组合任务适用于需要持续同步实时数据的场景。实现一个源端多个数据表到一个目标端多个数据表的实时同步及增量同步，提高了数据的集成同步效率。 组合任务支持数据表之间字段（列）级别的灵活映射，例如源端一个数据表中的多个字段可分别映射到目标端的不

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k跳算法（k-hop） 概述 k跳算法（k-hop）从起点出发，通过宽度优先搜索（BFS），找出k层与之关联的所有节点。找到的子图称为起点的“ego-net”。k跳算法会返回ego-net中节点的个数。 适用场景 k跳算法（k-hop）适用于关系发现、影响力预测、好友推荐等场景。

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