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Vue3异步数据加载组件suspense的使⽤⽅法⽬录前⾔创建组件总结前⾔Vue3 增加了很多让⼈眼前⼀亮的特征，suspense 组件就是其中之⼀，对处理异步请求数据⾮常实⽤，本⽂通过简单的实例介绍其使⽤⽅法，如对其有兴趣，可以。
通常组件在正确呈现之前需要执⾏某种异步请求是很常见的，通常是通过设计⼀种机制开发⼈员按照机制处理这个问题，有很多很好的⽅法实现这个需求。
例如，从⼀个 API 异步获取数据，并希望在获取响应数据解析完时显⽰⼀些信息，如 loading 效果，在Vue3中可以使⽤suspense 组件来执⾏这样的需求。
创建组件创建⼀个组件并将其命名为Peoples.vue，其组件代码如下:<template><div v-for="(people, index) in peoples.results" :key="index">{{ }} {{ people.birth_year }}</div></template><script>import { ref } from "vue";export default {name: "CyPeoples",async setup() {const peoples = ref(null);const headers = { "Content-Type": "application/json" };const fetchPeoples = await fetch("https://swapi.dev/api/people", {headers,});peoples.value = await fetchPeoples.json();return { peoples };},};</script>这⾥将引⼊ ref 以确保组件状态的反应性。
T+产品开发手册作者：T+产品研发部版本号：1.0时间：版权所有：畅捷通信息技术有限公司ChanJet Corp. Ltd.1. 变更说明目前的T+平台在不断的完善过程中，因此T+产品开发过程也会不断变化。
下面的表单用于详细记录本开发手册变更过程。
序变更位置变更内容说明变更人变更日期号1234567892. 引言2.1. 编写目的随着 T+产品业务的不断扩大，个性化需求越来越多。
如何能够让其他人员利用 T+平台进行个性化开发是要面临的重要问题。
同时，随着 T+产品开发人员流动，如何降低新员工学习成本，更快的融入开发团队，也是亟待解决的问题。
为解决以上问题，急需一个成熟的开发手册。
为此，撰写此T+产品开发手册。
2.2. 名词术语说明在开发描述中会涉及到一些通用的名词术语，为便于阅读者理解，对这些名词术语进行进一步说明。
具体说明如下：名称术语详细描述变更日期序号12345678 92.3. 参考资料3. 开发模型3.1. 拓扑模型此系统是一个 B/S 架构的产品，服务器集中部暑。
在内部局域网中，用户可以通过浏览 器直接访问 WEB 服务器；其它受管辖的局域网也可以通过专网访问内网中 WEB 服务器；另 外 Internet 用户可以跨越防火墙，通过代理服务器进行业务操作。
为了提高性能，我们可以把 web 服务器与应用服务部署在一台服务器上，减少不必要的 远程调用；如果用户想要把 web 服务器与应用服务器进行物理上的分离部暑，我们的应用框 架也支持这种部暑，并且我们采用 http 的传输协议。
此系统架构中，采用后台提供服务的架构设计，降低产品中各模块的偶合度。
逻辑模型Intr anetInternet通数据库服务器通应用服务器移动PC通Web 服务器防火墙Web 客户端Web 客户端Web 客户端PDA上面所式三层服务体系结构基本上是一个松散的三层体系结构。
三层分别是：表示层。
表示层提供应用程序的用户界面 (UI)，处理用户和软件间的交互。
⼤数据相关组件介绍HDFS: ⽤于存放⼀切信息的分布式的⽂件系统。
⼤数据系统由于其涉及到的数据量较⼤所以往往需要仰赖于⼀个数据仓库系统，将所有的数据能够分门别类地存储起来，⽽HDFS就是这样⼀个仓库。
需要注意⼀点，HDFS并不是我们通常实际⽤来查询或者处理数据的数据仓库组件，其更像是仓库本⾝，是⼀个偏硬件，偏系统化的概念，⽤于将所有的信息都囊括进去。
MapReduce: 软件框架，编写程序。
⽤于实际进⾏计算数据的编程模型，其特质强调分布式与并⾏。
可以说，MapReduce是真正实现对⼤量数据进⾏操作和处理的⼯具。
ZooKeeper: 负责⼤数据系统中，统⼀管理调度整个仓库运作的⼯程班。
我们可以想象得到，⼀个复杂的系统想要能够稳定运作下去，其必须需要⼀个相应的⾓⾊，专职负责统⼀调度整个系统的资源，发布任务，协调各个组件之间的运⾏。
ZooKeeper就是这样⼀个⾓⾊，可以这样说，ZooKeeper的存在，使得分布式的系统在协调运作上得到的保证。
HBase: ⾮常适合⽤于⼤数据的实时查询。
存放数据的架⼦。
当我们有了存储和处理数据的仓库以后，我们肯定不能将数据杂乱的堆积到仓库中吧？HBase就是仓库中的架⼦，我们在拿到数据后，会将数据放到相应的架⼦中，这样以后当我们需要使⽤或者处理数据时，只需要去找到相应的架⼦就好了。
所以HBase具备⼀些数据库的功能，然⽽这⾥要强调⼀下，HBase是⼀个Nosql的数据库。
Hive: 数据仓库可以⽤SQL查询，可以运⾏Map/Reduce程序。
⽤来计算趋势或者⽹站⽇志，不应⽤于实时查询，需要很长时间返回结果。
查找数据的⼯具。
从前⾯这个定义可以看出来，Hive其实和HBase在功能上有很多相似的地⽅，它们都可以查找数据，然⽽Hive本质上只是查找数据的功能，其不能更新数据（但是可以写⼊）。
⽽HBase中，常⽤的增删改查都是⽀持的。
Pig: 处理数据的⼯具。
Pig是基于MapReduce的，所以当直接使⽤MapReduce开发相应的数据处理⽐较困难的话，Pig就是我们会想要使⽤的⼯具了。
element-ui table组件,固定列后不显示滚动条-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在Web开发中，数据表格是常见的页面元素之一，用于展示大量的数据信息。
随着前端技术的发展，越来越多的开源组件库涌现出来，为开发者提供了很多方便实用的UI组件。
其中，Element-UI是一套基于Vue.js 的组件库，拥有丰富的UI组件和灵活的扩展性，被广泛应用于各种类型的Web项目中。
在Element-UI中，Table组件是一个非常有用且强大的组件，可以实现对数据表格的展示、排序、过滤等功能。
其中，Table组件还支持固定列的功能，即将某一列或多列固定在表格的左侧或右侧，使得用户在横向滚动表格时，固定的列始终可见，方便用户查看。
然而，使用Table组件的固定列功能后，可能会遇到一个问题——滚动条的显示。
在默认情况下，当表格的内容超出容器的宽度时，会自动显示横向滚动条。
但是，有时候我们希望固定列的情况下不显示滚动条，这就需要对Table组件进行一些定制化的操作。
本文将介绍Element-UI Table组件的基本特性和固定列的作用和需求，然后详细探讨如何实现固定列后不显示滚动条的方法。
通过阅读本文，读者将能够理解Element-UI Table组件的使用方式，并且掌握如何灵活地应用固定列功能，提升用户体验。
接下来，我们将逐步展开讲解。
为了更好地理解文章结构，我们先来了解一下本文的目的和总结。
文章结构部分的内容主要是对整篇文章进行概括性介绍，阐明文章的结构和内容安排。
下面是1.2 文章结构的内容：1.2 文章结构本文主要围绕Element-UI Table组件的使用展开，着重介绍固定列后不显示滚动条的实现方法。
为了更好地组织内容，文章分为以下几个部分：1. 引言部分：对文章主题进行概述，介绍Element-UI Table组件的基本特点和使用场景。
同时明确文章的目的和意义，为读者提供一个整体把握文章的框架。
el-cascader的使用el-cascader是一个基于Vue.js的级联选择器组件，它具有灵活性和易用性，能够满足各种数据选择的需求。
本文将介绍el-cascader的使用方法及其常见应用场景。
一、什么是el-cascaderel-cascader是一种级联选择器，它可以用于选择多级的数据，比如省市区、分类等。
它的特点是通过多个下拉菜单实现数据的层级选择，使用户可以方便地浏览和选择数据。
使用el-cascader非常简单，只需要按照以下步骤进行操作即可：1. 引入el-cascader组件：在Vue组件中引入el-cascader组件，可以使用import语句或直接在HTML中引入。
2. 定义数据源：在data中定义一个数组，用来存储级联选择器的数据，数据的格式需要符合el-cascader的要求。
3. 在模板中使用el-cascader：在模板中使用el-cascader标签，并绑定数据源和选择事件。
4. 处理选择事件：在Vue组件中定义一个方法，用来处理选择事件，可以在方法中获取选择的数据并进行相应的操作。
三、el-cascader的常见应用场景el-cascader可以广泛应用于各种数据选择的场景，下面列举了几个常见的应用场景：1. 地区选择：el-cascader可以用来选择省市区的数据，用户可以通过多级下拉菜单选择所在地区。
2. 商品分类选择：el-cascader可以用来选择商品的分类，用户可以通过多级下拉菜单选择所属的分类。
3. 行业选择：el-cascader可以用来选择行业分类，用户可以通过多级下拉菜单选择所属的行业。
4. 时间选择：el-cascader可以用来选择日期和时间，用户可以通过多级下拉菜单选择年、月、日、时、分等信息。
5. 多级菜单：el-cascader可以用来实现多级菜单的选择，用户可以通过多级下拉菜单选择所需的菜单项。
四、el-cascader的优点el-cascader作为一个级联选择器组件，具有以下优点：1. 灵活性：el-cascader可以根据实际需求灵活配置数据源和显示方式，适用于各种不同的数据选择场景。
crud-toolbar组件使用方法"crudtoolbar组件使用方法"详解【简介】crudtoolbar 组件是一种常用于构建用户界面的工具，它提供了一系列的操作按钮和工具栏，用于实现对数据库中的数据进行增删改查操作。
本文将详细介绍crudtoolbar 组件的使用方法，以及如何正确配置和实现常见的增删改查功能。
【目录】1. 安装和导入crudtoolbar 组件2. 创建crudtoolbar 组件实例3. 配置crudtoolbar 组件的基本属性4. 实现数据的增删改查功能【正文】1. 安装和导入crudtoolbar 组件首先，确保你的项目中已安装了适用于你的框架的crudtoolbar 组件。
然后，在项目的文件中导入该组件，通常使用import 关键字进行导入。
2. 创建crudtoolbar 组件实例在合适的位置创建一个crudtoolbar 组件的实例，可以在页面的顶部、底部或侧边栏等位置放置该组件。
创建实例时，传入需要绑定的DOM 元素作为组件的根元素，可以通过elementId 或ref 的方式进行绑定。
3. 配置crudtoolbar 组件的基本属性a. 设置按钮和工具栏的布局方式：crudtoolbar 组件通常包含一个按钮组和一个工具栏，可以通过设置layout 属性来调整布局方式。
常见的布局方式有垂直布局和水平布局，设置为vertical 或horizontal 即可实现相应的效果。
b. 定义按钮和工具栏的样式和位置：可以使用CSS 样式表来设置按钮和工具栏的外观和位置，如背景颜色、边框样式和尺寸等。
具体可参考相关的CSS 文档和示例代码来进行配置。
c. 添加按钮和工具栏的操作项：通过子组件的方式向crudtoolbar 组件中添加操作按钮和工具栏项，以实现增删改查功能。
例如，可以在按钮组中添加“添加数据”、“保存数据”和“删除数据”等按钮，以及在工具栏中添加筛选条件、排序和分页等操作项。
flutter listview 字母索引Flutter ListView 字母索引是一种用于快速定位和滚动浏览大量数据的基于字母索引的方式。
它可以帮助用户更方便地浏览长列表，并实现了按字母快速查找和定位操作。
本文将一步一步回答关于Flutter ListView 字母索引的问题，探讨如何实现、优化和使用它。
1. Flutter 中的ListView 是什么？Flutter 是一种用于创建跨平台移动应用程序的开源框架。
其提供了各种基础组件和API，其中ListView 是一种用于显示大量数据的组件。
ListView 可以在屏幕上垂直或水平滚动，并在有限的空间内显示一个或多个子组件。
2. 为什么需要字母索引？当列表中的数据量非常庞大时，用户通常需要花费很长时间来滚动和查找所需的数据。
字母索引为用户提供了一种快速定位和导航数据的方式，通过点击字母索引中的字母，用户可以直接跳转到以该字母开头的数据区域。
3. 如何实现字母索引？在Flutter 中，可以使用ListView 和GridView 组件来实现字母索引。
首先，我们需要将数据按字母进行分组，并创建一个字母索引列表。
然后，将字母索引列表放置在ListView 或GridView 的一侧，并与主要列表进行联动。
当用户点击字母索引时，主要列表会相应地滚动到相应的数据位置。
4. 如何实现字母索引的快速滚动？为了实现字母索引的快速滚动功能，我们可以使用ScrollController 控制ListView 的滚动。
在创建ListView 时，我们可以将一个ScrollController 对象传递给它，并使用该控制器来控制滚动。
当用户点击字母索引时，我们可以通过ScrollController 的animateTo 方法滚动到相应的位置。
5. 如何实现字母索引的联动效果？为了实现字母索引与主要列表的联动效果，我们需要使用ListView 组件的itemBuilder 属性和itemCount 属性。
⼤数据组件
⼀.⼤数据组件分类:
1.计算类: hadoop,spark,flink,hive
2.传输类:kafka,flume,redis
3.存储类:hbase,mongodb,Cassandra
4.调度类:zookeeper
5.配置类:mesos,yarn
⼆.流⾏的框架SMACK
Spark Mesos Akka Cassandra Kafka
三.Apache
Zookeeper 分布式调度
Spark 计算
Kafka 中⼼化传输整合数据,⾯向服务
Cassandra 线性增加容量,节省资源,consistency可调节
Mesos 分布式任务调度系统,智能调度硬件资源
四.⼤数据⼤数据对框架和⼯具的要求:
⾼可⽤性,⾼性能,⾼可扩展性
五.常见⼤数据架构包括:
数据注⼊层(webserver等)
数据存储层
数据处理层
六.⼤数据技术⼈员两个⼤⽅向
做⼤规模⾼并发的线上服务
做⼤数据分析
七.⼤数据指的是规模超过现有数据库⼯具获取、存储、管理和分析能⼒的数据集，并同时强调并不是超过某个特定数量级的数据集才是⼤数据
⼋.国际数据公司（IDC）⽤四个维度的特征来定义⼤数据，即数据集的规模（Volume）、数据流动的速度（Velocity）、数据类型的多少（Variety）和数据价值的⼤⼩（Value）。
