概述 欢迎使用图引擎服务（Graph Engine Service）。图引擎服务是业内首个商用的、拥有自主知识产权的国产分布式原生图引擎，是针对以“关系”为基础的“图”结构数据，进行查询、分析的服务。广泛应用于社交应用、企业关系分析、风控、推荐、舆情、防欺诈等具有丰富关系数据的场景。

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简介 服务概述 图引擎服务（Graph Engine Service，简称GES），是针对以“关系”为基础的“图”结构数据，进行查询、分析的服务。广泛应用于社交关系分析、推荐、精准营销、舆情及社会化聆听、信息传播、防欺诈等具有丰富关系数据的场景。 开发指南概述 图引擎服务软件开发工具包（GES

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置预警系统、企业监管与服务、智能控税地图、统一地址服务服务、二维码门牌、事件智能分拨等。 方案架构 图1 丰图城市数字孪生平台方案架构 数据层提供CIM、BIM、矢量等时空基础数据、政务数据（地址相关）存储，其中政务数据地址标准化融合落图后以专题形式存储； 数据处理层提供二三维数

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栈界面。 图1 解决方案实施库 在选择模板界面中，单击“下一步”。 图2 选择模板 在配置参数界面中，参考表1完成自定义参数填写，单击“下一步”。 图3 配置参数 （可选）在资源设置界面中，在权限委托下拉框中选择“rf_admin_trust”委托，单击“下一步”。 图4 资源栈设置

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支持PageRank，k-core，最短路径，标签传播，三角计数，关联预测等。 可视化的图形分析 提供向导式探索环境，支持图分析和查询结果可视化，允许交互式操作。 查询分析API 提供图查询、图指标统计、Gremlin查询、Cypher查询、图算法、图管理、备份管理等API。 兼容开源生态 兼容Apache TinkerPop

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节点ID，输入节点个数不大于100000。 当图较大时，运行精确betweenness较慢，可以设置seeds作为采样节点，进行近似运算，seeds节点越多越接近精确解。 k 否 Integer 采样个数，k不大于100000。 当图较大时，运行betweenness较慢，可以设置k，算法将从图中随机选取k各点，进行采样运算，k值越大约接近准确解。

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图片的路径为桶tes-workflow-sh1的output目录 tar: 抽帧截图图片是否需要压缩， 选择否 sync: 是否同步处理图片，目前只有按照时间点截图支持同步 type: 抽帧截图的采样类型，选择按照时间点截图 format:输出截图格式，目前只支持jpg格式 max_length:

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当未知OD_pairs数据时，输入seeds数据。标准csv格式，节点之间以英文逗号分隔，例如：“Alice,Nana"。 modes 否 String 与seeds对应的热点事件类别。 IN： 表示以热点事件发生地点的节点ID作为起点 。 OUT：表示以热点事件发生地点的节点ID作为终点。 attendees

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查询Job状态(1.0.0)-管理面 功能介绍 查询Job的执行状态。对创建图、关闭图、启动图、删除图、导入图等异步API命令下发后，会返回jobId，通过jobId查询任务的执行状态。 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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是否必选 类型 说明 sources 是 String 起点ID集合，多个节点ID以逗号分隔（即，标准 CS V输入格式），个数不大于100000。 targets 是 String 终点ID集合，多个节点ID以逗号分隔（即，标准CSV输入格式），个数不大于100000。 directed

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节点ID，输入节点个数不大于100000。 当图较大时，运行betweenness较慢，可以设置seeds作为采样节点，进行近似运算，seeds节点越多越接近准确解。 k 否 Integer 采样个数，k不大于100000。 当图较大时，运行betweenness较慢，可以设置k，算法将从图中随机选取k各点，进行采样运算，k值越大约接近准确解。

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client通过该接口控制（启动、停止等操作）Workflow流程，从而编排、运行Hadoop MapReduce任务，如图1所示。 图1 Oozie框架 图1中各部分的功能说明如表1所示。 表1 结构图说明 名称 描述 Console 提供对Oozie流程的查看和监控功能。 Client 通过接口控制

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sources 是 String 起点ID集合，标准csv格式，ID之间以英文逗号分隔，例如：["Alice","Nana"]，个数不大于100000。 targets 是 String 终点ID集合标准csv格式，ID之间以英文逗号分隔，例如：["Mike","Amy"]，个数不大于100000。

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action_id=clear-graph ges:graph:operate - √ √ 升级图 POST /v1.0/{project_id}/graphs/{graph_id}/action?action_id=upgrade ges:graph:operate - √ √ 重启图 POST /v1

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tion Graph自适应调度能力，大幅度提升经典建模流程效率，获得高精度空间几何信息。 应用流程 图3 超图尝试数字孪生平台应用流程图 本方案采用云环境服务架构思想，以华为云为基础，基于华为云KooMap云地图服务、云数据库服务等，结合超图时空数据融合服务，使用超图二三维一体化

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动态分析的时间属性定义。 表4 time_props参数说明 参数 是否必选 类型 说明 stime 是 String 动态图开始时间的属性名称。 etime 是 String 动态图结束时间的属性名称。 表5 parameters参数说明 参数 是否必选 类型 说明 source 是 String

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sources 是 String 起点ID集合，标准csv格式，ID之间以英文逗号分隔，例如：["Alice","Nana"]，个数不大于100000。 targets 是 String 终点ID集合标准csv格式，ID之间以英文逗号分隔，例如：["Mike","Amy"]，个数不大于100000。

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sources 是 String 起点ID集合，标准csv格式，ID之间以英文逗号分隔，例如：["Alice","Nana"]，个数不大于100000。 targets 是 String 终点ID集合标准csv格式，ID之间以英文逗号分隔，例如：["Mike","Amy"]，个数不大于100000。

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User外的所有依赖服务权限，并单击列表上方的删除。 图9 删除依赖服务权限 依赖服务权限删除成功后，返回IAM服务控制台首页，单击“权限管理 > 权限”，在权限页面单击右上方的“创建自定义策略”。 图10 创建自定义策略 在自定义策略配置页面，策略配置方式切换至JSON视图，然后按照如下策略内容，分别创

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图3描述了一个由Spout、Bolt组成的DAG，即Topology。图中每个矩形框代表Spout或者Bolt，矩形框内的节点表示各个并发的Task，Task之间的“边”代表数据流——Stream。 图3 Topology示意图 可靠性 Storm提供三种级别的数据可靠性： 至多一次：处理的数据可能

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PageRank算法。该算法继承了经典PageRank算法的思想，利用图链接结构来递归计算各节点的重要性。与PageRank算法不同的是，为了保证随机行走中各节点的访问概率能够反映出用户的偏好，PersonalRank算法在随机行走中的每次跳转会以（1-alpha）的概率返回到source节点。 URI

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