nodeName) 获取指定节点的输出。此方法只能获取前面依赖节点的输出。 获取test节点输出。 #{Job.getNodeOutput("test")} 当前一节点执行无结果时，输出结果为“null”。 当前一节点的输出结果是一个字段时，输出结果形如[["000"]]所示。此时可通过EL

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用户可以在之后的执行动作中调用该输出参数，输出参数说明请参考表14。 表14 循环输出参数说明 参数 说明 异常响应内容 左侧try分支中异常连接器节点的报错信息。 异常连接器 左侧try分支中异常连接器节点的连接器名称。 异常执行动作 左侧try分支中异常连接器节点的执行动作名称。

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用户可以在之后的执行动作中调用该输出参数，输出参数说明请参考表14。 表14 循环输出参数说明 参数 说明 异常响应内容 左侧try分支中异常连接器节点的报错信息。 异常连接器 左侧try分支中异常连接器节点的连接器名称。 异常执行动作 左侧try分支中异常连接器节点的执行动作名称。

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据实体节点之间的依赖关系。但如果视图中的某个数据实体节点既没有自循环关系，也没有与其他数据实体节点形成关系，则在视图中不会显示该节点的关系线。 单击画布中的数据实体或关系实体，在画布右上角弹出对应实体的核心字段信息。 单击画布中的数据实体时，该数据实体和其相关联的数据实体以及它们之间的关系线高亮显示。

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text-aware）的API场景级零代码自主测试生成功能，能够实现应用API场景级测试全自动设计、生成、执行和判定，全过程不需要写一行代码。在自主设计、自主生成、自主执行、自主判定的AI算法加持下，API场景级测试的人机交互模式已发生了巨大的转变。 传统的测试设计和执行交互模式

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图结构视图中数据实体和关系线的交互规则如下： 说明： 在视图中，关系线（即关系实体）是用于展示数据实体节点之间的依赖关系。但如果视图中的某个数据实体节点既没有自循环关系，也没有与其他数据实体节点形成关系，则在视图中不会显示该节点的关系线。 单击画布中的数据实体或关系实体，在画布右上角弹出对应实体的核心字段信息。

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参数解释： 节点的规格，CCE支持的节点规格请参考节点规格说明获取。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 az String 参数解释： 待创建节点所在的可用区，需要指定可用区（AZ）的名称，通过api创建节点不支持随机可用区。 CCE支持的可用区请参考地区和终端节点。

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删除扩容失败的节点 功能介绍 删除扩容失败的节点。 接口约束 该接口支持如下数据库实例。 GeminiDB Cassandra GeminiDB Mongo GeminiDB Redis 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explore

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删除实例的只读节点 接口说明 删除实例的只读节点。 约束说明 目前仅支持副本集实例只读节点。 存在异常节点的实例不能执行删除节点操作。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式 DELETE https://{Endpoint}/v3/{proje

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图数据模型中的点代表实体，如交通网络中的车辆、通信网络中的站点、电商交易网络中的用户和商品、互联网中的网页等。 图数据模型中的边代表关系，如社交网络中的好友关系、电商交易网络中用户评分和购买行为、论文中作者之间的合作关系、文章之间的索引关系等。 如果点被删除了，基于该点的边会自动删除。

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，查看对应的模型实例数据和关系数据，并对模型和关系进行管理。 实体元模型管理：根据应用元模型信息架构图，单击架构图中的实体节点，查看对应的模型实例数据，并支持创建、编辑、删除实体元模型操作。 关系元模型管理：根据应用元模型信息架构图，单击架构图中的关系节点，查看对应的模型关系数据，并支持查看、新增实体元模型关系。

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子作业：选择需要循环执行的作业。 数据集：即不同子任务的参数值的集合。可以是给定的数据集，如“[['1'],['3'],['2']]”；也可以是EL表达式如“#{Job.getNodeOutput('preNodeName')}”，即前一个节点的输出值。 子作业参数：参数名即子作业中定义的变量；参

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Centrality”越小，其所在图中的位置越中心。 标签传播（Label Propagation） 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，节点的标签按相似度传递给其他节点。标签数

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子作业：选择需要循环执行的作业。 数据集：即不同子任务的参数值的集合。可以是给定的数据集，如“[['1'],['3'],['2']]”；也可以是EL表达式如“#{Job.getNodeOutput('preNodeName')}”，即前一个节点的输出值。 子作业参数：参数名即子作业中定义的变量；参

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Centrality”越小，其所在图中的位置越中心。 标签传播（Label Propagation） 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，节点的标签按相似度传递给其他节点。标签数

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单击页面右上方“删除”，可以删除该接口节点。 建议在全屏模式下查看、修改节点信息。 选择“依赖关系”页签，可以查看该接口节点的相关依赖节点，根据需要可完成以下操作，单击“保存”完成配置。 序号 操作 说明 1 添加依赖接口节点 单击，在下拉栏中选择需要添加的节点。 2 切换当前接口节点 单击当前节点名称，可以在下拉栏中选择并切换到其他接口节点。

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地图散点：配置方法和基础平面地图中的地图散点相似，请参考地图散点。 进阶版散点层：配置方法和基础平面地图中的进阶版散点层相似，请参考进阶版散点层。 基础平面地图中的进阶版散点层支持交互功能，但是，在世界地图中，进阶版散点层不支持交互功能。 地图热力层：配置方法和基础平面地图中的地图热力层相似，请参考地图热力层。

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标签：统计当前画布中所有的标签名称和对应的点边数量。 节点权重Top10：当前图中边数量最多的十个节点。 以下图统计信息为例，图中共有7个标签。标签为FUND_PRODV的点有5个，标签为FIN_PRODV的点有3个。 图中权重最大的是节点id为1101的点，共有5条边。排名第十的是节点id为1103的点，共有1条边。

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，在部署时使用的是构建过程生成文件来部署到部署模型中，描述部署的场景。 建模步骤 创建部署模型。 创建新的部署模型图或者在已有的部署模型图中进行画图设计，如果部署模型场景较多，可根据实际情况将内容进行拆分，按实际部署场景创建多个部署模型图。 建立交付元素与部署元素的部署关系。 从

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能；同时由于Flink冷启动的时候需要遍历全表数据，大数据量也会导致Flink作业启动缓慢。因此基于简化使用的角度，针对大数据量的表，可以通过采用Bucket索引来避免状态后端的复杂调优。 如果Bucket索引+分区表的模式无法平衡Bueckt桶过大的问题，还是可以继续采用Fli

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询。 地图散点 以散点的形式表现地图中的某些地理位置的数据信息，散点的样式、经纬度参考以下步骤进行配置。 单击“添加子组件”，添加地图散点。 单击“地图散点”，进入地图散点的配置页面。 在“样式”页签，配置散点的散点大小、样式、颜色、透明度和选中样式的颜色，提示信息的颜色、字号、字体粗细。

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