Как сделать паркет: Как сделать паркет самостоятельно: описание процесса

Содержание

Как сделать паркет самостоятельно: описание процесса

setafi.com Онлайн-журнал об уюте

Бытовая техника
- Аэрогриль
- Блендер
- Блинницы
- Варочная панель
- Вафельницы
- Вентиляторы
- Весы
- Ветчинница
- Винный шкаф и сервант
- Воздухоочиститель
- Вытяжки
- Гладильная доска
- Дистилляторы
- Духовой шкаф
- Ингалятор
- Йогуртница
- Кондиционер
- Кофеварка
- Кофемашина
- Кофемолка
- Кулер
- Кухонные весы
- Кухонные машины
- Кухонный комбайн
- Массажер
- Машинка для стрижки
- Микроволновая печь
- Миксеры
- Морозильная камера
- Мультиварка
- Мясорубка
- Напольные весы
- Оверлок
- Овощерезка
- Отпариватель
- Пароварка
- Паровые швабры
- Парогенератор
- Пароочистители
- Печи
- Плиты
- Плойка
- Полотенцесушители
- Посудомойка
- Пылесос
- Скороварка
- Соковыжималки
- Стиральная машина
- Сушильные машины
- Сушки для фруктов и овощей
- Сэндвичницы
- Термос
- Озонатор
- Электробритвы
- Утюг
- Фен
- Фильтры для воды
- Фотоэпилятор
- Фритюрница
- Хлебницы
- Хлебопечка
- Холодильник
- Чайники и электрочайники
- Швейная машинка
- Электрогрили
- Электронные весы
- Эпилятор
Климатическая техника
- Водонагреватели
- Газовые обогреватели
- Инфракрасные обогреватели
- Ионизатор
- Конвекторы
- Котел
- Масляные радиаторы
- Осушители воздуха
- Обогреватели
- Озонатор
- Тепловентиляторы
- Тепловые завесы
- Тепловые пушки
- Увлажнитель воздуха
- Электрокамины
Мебель
- Гамак
- Банкетка
- Буфет
- В

Сумасшедшая идея: паркет своими руками | Строительные материалы | Материалы | Паркет и ламинат | Своими руками

Около трех лет назад наша семья решила приобрести квартиру в новостройке. И в это же время у меня на работе произошло следующее событие. Организация, расположенная по соседству, которая занималась производством клеёного бруса, разорилась и оставила все материалы в арендованном помещении. Арендодателю эта история не понравилась и он, освобождая площади для следующих «жильцов», выкинул под открытое небо порядка четырех паллетов дуба и красного дерева в брусках небольшого размера. Первоначально арендодатель предполагал утилизировать остатки древесины как отходы, но я предложил их вывезти. Вот так, совершенно бесплатно, я стал обладателем определенного количества дуба и красного дерева.

Бруски небольшого размера не подходили для изготовления серьезных конструкций, но пришла сумасшедшая идея изготовить дубовый паркет.

Даешь новый паркет в новую квартиру!

Пришлось изучить массу литературы по производству и укладке паркета, и работа закипела. В течение трех лет пока строился наш дом, я все свободное время посвящал будущему паркету. Вначале я приобрел два станка: циркулярную пилу для продольного реза и пилу для поперечного реза. Распил брусков происходил на даче, в работе были задействованы все близкие: мой отец, жена и даже дети. И вот к концу третьего года работы дощечки сложены в коробки и отравлены на новую квартиру.

Начался завершающий этап: укладка паркета. Не смотря на то, что все дощечки были вырезаны строго по размерам, их подгонка заняла порядка 2 месяцев.

А вот циклевать и шлифовать готовый паркет я не решился, доверил свои труды профессионалам.

Что получилось, смотрите сами.

технология, виды и способы укладки

Паркет — это классика отделки.

Появилось немало новых материалов с имитацией, но классический штучный паркет, все еще применяется. И это несмотря на то, что времени потребуется очень много — без опыта, на укладку площади 15-20 квадратных метров, уйдет пару недель. И это время вы проведете на коленях. А еще шлифовка и лакировка тоже требует много времени, есть куча нюансов — от выбора лака, до способа нанесения. В общем, непростое это дело, но возможное. Просто все сложности лучше осознать перед тем как класть паркет, чтобы получать удовольствие от процесса, потому что это, все-таки, творчество. Из одной и той же доски разные люди собирают разные покрытия. Так что паркет — действительно индивидуальное и уникальное покрытие.

Содержание статьи

Способы укладки паркета и распространенные схемы

Паркет может быть разным, но речь идет об укладке штучного паркета. Это тот, который собирают из многочисленных досочек. По размеру их делают так, чтобы длина была кратной ширине — это позволяет собирать разные рисунки. Самые простые способы укладки — настил, который называют «палуба». Это плашки, которые уложены одна за другой, а стыки следующего ряда смещены на некоторое расстояние. Чаще всего смещение — это 1/2 длины доски или 1/3, а третий ряд — 2/3. Выбор зависит от длины планок. Если они короткие, то 1/3 будет мало.

Это самая простая схема укладки паркета — палубный настил со смещением

Второй распространенный способ укладки — елочка, но с него начинать учиться укладке паркета слишком сложно. Есть еще квадраты и всякие-разные плетенки, но их освоение тоже сложная штука. Явно не с первого раза, когда вы даже не представляете, что и зачем надо делать, да и в современных интерьерах палубный настил паркета более созвучен. Это в классических интерьерах, да на больших площадях уместны сложные схемы, но не в небольших комнатах.

Да, красиво, но требует специально созданного интерьера

Способов монтажа паркета два: на клей и на клей+гвозди. Класть паркет своими руками в первый раз проще и быстрее на клей. И то, уйдет у вас на небольшую комнату недели две или больше. А если еще каждую дощечку гвоздиками прибивать — и того дольше. Их надо 2-3 штуки в клепку (по длинной части) и один в торец. А еще каждую планку подбить так, чтобы не было щели, шляпки утопить — в общем, дело для терпеливых. А на клею держится паркет не хуже, чем на гвоздях. Гвозди нужны только на начальном этапе, чтобы добиться хорошего контакта с основанием и пока не высохнет клей. Затем они никакой функциональной роли не несут. Если будете каждую дощечку хорошо прижимать, до полного высыхания клея ходить по паркету не будете, то первая самостоятельная укладка паркета без гвоздей — лучший выбор.

Технология

Перед тем как класть паркет, лучше знать какие этапы надо будет пройти. Первый этап — подготовка основания. На ровное основание настилают фанеру, а на нее уже начинают укладку покрытия. Про фанеру и ее подготовку подробнее расскажем ниже, а тут перечислим все следующие этапы работы. Итак, правила укладки паркета такие:

Теперь вы знаете схему укладки паркета. Но каждый из пунктов надо расшифровать, так как много нюансов и тонкостей практически в каждом из них.

Возможна ли укладка паркета на бетон

Укладывать паркет не на фанеру, а на бетон или на цементную стяжку можно, но только если поверхность ровная. Способ укладки — исключительно на клей, без дополнительной фиксации гвоздями. Клей нужен специальный, который после высыхания имеет высокую степень эластичности. Несмотря на то, что при укладке паркета на бетон идет меньше «вспомогательных» материалов, да и работы меньше — так делают редко. Причина — велик шанс получить скрипучее покрытие.

Можно клеить паркет непосредственно на бетон

Дело в том, что температурное и влажностное расширение бетона и древесины очень отличается. В результате паркет отрывается от бетона. Даже сверхэластичный клей не всегда спасает. Оторванные дощечки при нагрузке трутся друг о друга. Получаем скрипучий паркет. Поэтому и настилают поверх ровного бетона или стяжки фанеру. Она имеет промежуточное тепловое расширение — между бетоном и древесиной и служит компенсатором, который способствует тому, что паркет держится на клее и не скрипит.

Подготовка основания к укладке паркета

Под укладку паркета основание может быть любое: цементная стяжка, бетонная плита, деревянный пол, сухая стяжка. Важно, чтобы пол был сухим, без перепадов. То есть, его надо предварительно выровнять. На сухое ровное основание настилают фанеру. Ее толщина должна быть не менее 2/3 от толщины досок паркета. Это значит, что если паркет толщиной 15 мм, фанера не должна быть тоньше 10 мм, при толщине паркетных плашек 22 мм, фанера нужна 14,5 мм или больше.

Продается она большими листами, но под паркет ее режут на небольшие фрагменты. Если крепят к жесткому основанию с небольшими перепадами, достаточно лист разрезать на 4 части. При укладке на деревянный пол или сухую стяжку, количество частей больше. Делят лист на 6 или 8 частей, иногда вообще на небольшие фрагменты со стороной 40*40 см или около того. С таким форматом больше шансов, что паркет не оторвется и не будет скрипеть.

Фанеру иногда нарезают на совсем небольшие кусочки.

Обратите внимание, швы смещены

При укладке листов фанеры ряды смещают, чтобы швы предыдущего ряда попадали на середину листов следующего. Между листами оставляют зазор в 3-5 мм. К стенам их тоже вплотную не кладут — минимальное расстояние от фанерного листа до стены — 10 мм. Этот зазор закрывается затем плинтусом, но его можно заполнить герметиком.

Чтобы уменьшить вероятность того, что паркет «поднимется», при прямой укладке вдоль стены, фанеру кладут по диагонали. И наоборот. Так исключается совпадение швов фанеры и паркета.

Вот о чем речь: направление укладки паркетных плашек не совпадает со швами на фанерном основании

К основанию листы фанеры крепят саморезами. Головки саморезов торчать не должны. Под них сверлят отверстия, подобрав диаметр сверла чуть больше. Если основание плохо держит крепеж (ГВЛ, например), лучше дополнительно использовать клей, который наносят зубчатым шпателем. Если основание с высокой впитывающей способностью, перед нанесением клея лучше его покрыть грунтовкой. Грунтовку выбирают под клей, учитывают тип основания.

Шлифовка фанерного основания под паркет — обязательный этап

После укладки фанеры выжидают 2-3 дня. Клей высохнет, фанера примет «рабочие размеры». Теперь ее шлифуют, добиваясь отсутствия перепадов высоты, которые образуются из-за того, что листы немного отличаются по толщине. Укладка на клей также может добавить разницу.

Выкладка покрытия

Перед тем как укладывать паркет, необходимо его выдержать в помещении несколько суток. За это время он принимает рабочую влажность. Для работы потребуется еще зубчатый шпатель. Величина зуба — 3-4 мм. Ширина небольшая — на 2-3 ряда плашек. Нужен будет обрезок паркетины — кусок длиной 10-15 см и резиновый молоток. Этот кусок и молоток используют при сплочении штучного паркета. Кусок вставляется в установленную доску и по нему стучат молотком. Так и щель исчезает и паркет не повреждается.

Когда укладка паркета окончена, оставляем его до полного высыхания клея. Точное время указано на упаковке, но еще оно зависит от влажности в помещении и температуры. После этого убираем все вспомогательные детали — планку у первого ряда и распорные клинья по периметру.

Шлифовка, шпаклевка

Как класть паркет известно, но работы предстоит еще немало. Еще примерно треть. Следующий этап — шлифовка паркета. Делают это специальными машинами. Причем обычно используют две разных — для середины и под стенами. Можно нанять специалиста или арендовать шлифовальную машину. Во втором случае стоит знать, что шлифовка проходит в несколько этапов. На машину устанавливают наждачную бумагу с зерном разного размера. Первый проход — 40, затем 80, 100 и завершает все 120. Древесную пыль от шлифовки, кстати, не выбрасывайте, а аккуратно собирайте. Она пригодится при изготовлении шпаклевки. Во всяком случае та пыль, которая остается при проходе 100 и 120 шкуркой.

Требуется несколько проходов (штук пять) с наждачной бумагой разной зернистости

Следующий этап укладки паркета — шпаклевка. Как ни старайся укладывать плашки плотно, между ними все равно будут щели. Вот на этом этапе их и заделывают. В магазинах продается жидкость для шпаклевки паркета (Lobadur EasyFillPlus, Bona Mix-fill, Ecofill 2010, Parkettgrund и другие). В нее добавляем собранную древесную пыль. Количество пыли — до состояния густой кашицы.

Состав перемешиваем деревянной или пластиковой планкой, нержавеющим шпателем. Обычный металл не применяем. Наносится шпаклевка на паркет при помощи нержавеющего шпателя. Причем шпатель рекомендуют брать широкий, и не стараться заполнять только швы, а проходить по всей поверхности. Процесс идет быстрее, на расход материала метод не влияет, а заполняются еще и дефекты плашек.

Так шпаклюют паркет — наносят состав на всю поверхность, убирая излишки шпателем

Совсем дешевый вариант шпаклевка для паркета — столярный ПВА с той же перемешанной пылью. Но под лаки на водной основе этот вариант не подходит, так как древесина потемнеет. Под лаками на основе растворителей потемнение заметно не будет. Вернее, не так — лак на основе растворителей сам делает древесину темнее. За счет этого потемнение грунтовки из ПВА будет не таким заметным.

Если вы решите шпаклевать паркет ПВА, используйте не металлический шпатель, а резиновый или пластиковый. От контакта с металлом ПВА очень быстро темнеет, а это сделает паркет еще темнее.

Шпаклеванный паркет можно и вручную шлифовать, но это занимает очень много времени

После высыхания шпаклевки, пол шлифуют ленточной шлифмашинкой с наждачной бумагой зернистостью 100 и 120. После выравнивания пыль убирают пылесосом. Поверхность готова к нанесению лака.

Лакирование паркета

Тип лака каждый выбирает «под себя». Кому-то хочется гладкую блестящую поверхность, а кто-то не хочет блеска совсем. Но это только внешние характеристики лака. Выбирать его надо еще по основе. Есть они на основе растворителей, есть водные и двухкомпонентные (на основе полимерных смол).

Если нравится глянец — нужно 5-6 слоев

Те, которые на растворителях, очень сильно пахнут. Они могут давать высокую степень глянца, но при падении предметов часто дают сколы. Через некоторое время зеркальная поверхность покрывается царапинами, трещинами и сколами. В этой группе есть суперпрочные лаки, но их цена не радует.

Лучше в этом плане дисперсионные лаки. Однокомпонентные и двухкомпонентные. Однокомпонентные не пахнут, но сохнут долго. Двухкомпонентные очень вонючие при нанесении (работать только в респираторе), но быстро высыхают.

Грунтовка паркета и ее особенности

Для покрытия паркета лаком, сначала используют грунтовку, а затем лак. Тип грунтовки зависит от основы лака. Лучше брать составы одной фирмы и точно не будет проблем с совместимостью. Грунтуют паркет дважды. Тут быстрее и проще работать валиком на длинной ручке.

Грунтовка готовит древесину к нанесению лака, выравнивает ее впитывающую способность и уменьшает ее

После высыхания первого слоя грунтовки, проверяем поверхность. Если древесные волокна «поднялись» и пол очень шершавый, берем шлифмашинку, полотно 100 или 120 (лучше 120) и шлифуем до гладкости. После нанесения второго слоя грунтовки, проверку повторяем. Могут появиться отдельные шершавые участки там, где усиленно шлифовали. Их тоже шлифуем. Если поверхность шлифовки значительная, лучше покрыть грунтовкой еще раз.

Как наносить лак на паркет

На покрытый грунтом паркет наносим лак. Снова-таки быстрее работать валиком, но и кистью не запрещено. Некоторые виды лаков имеют вязкую консистенцию. После нанесения, поверхность не гладкая, а с небольшими «кратерами» от валика или полосками от кисти. Первые два слоя пусть такими и будут. Перед нанесением финишного слоя добавьте в лак немного разбавителя. Его выбирают в зависимости от типа лака. Много не лейте, чтобы консистенция была чуть жиже, чем «стандартная».

Лак, воск или мыло — все это возможные варианты

Покрывая паркет лаком, лучше не спешить и точно выдерживать промежутки. Начинать нанесение следующего слоя до высыхания строго запрещено. Наносить лак надо равномерно, хорошо распределяя его по поверхности. Лужи и потеки надо сразу убирать. Если после высыхания обнаружены дефекты — потеки, капли — их убирают шлифовкой. Наждачная бумага с зерном 150 или мельче. Перед нанесением следующего слоя пыль убирают, наносят следующий слой лака.

Написание паркетных файлов на Python с помощью Pandas, PySpark и Koalas

В этом сообщении блога показано, как преобразовать файл CSV в Parquet с помощью Pandas, Spark, PyArrow и Dask.

В нем обсуждаются плюсы и минусы каждого подхода и объясняется, как оба подхода могут успешно сосуществовать в одной экосистеме.

Parquet — это столбчатый формат файла, тогда как CSV-файл основан на строках. Столбчатые форматы файлов более эффективны для большинства аналитических запросов. Вы можете ускорить выполнение многих запросов Panda DataFrame, конвертируя файлы CSV и работая с файлами Parquet.

Весь код, используемый в этом блоге, находится в этом репозитории GitHub.

Панды приближаются

Предположим, у вас есть следующий файл data / us_presidents.csv :

 ФИО, год рождения
тедди рузвельт, 1901 г.
Эйб Линкольн, 1809

Вы можете легко прочитать этот файл в Pandas DataFrame и записать его как файл Parquet, как описано в этом ответе Stackoverflow.

 импортировать панд как pd

def write_parquet_file ():
    df = pd.read_csv ('данные / us_presidents.csv ')
    df.to_parquet ('tmp / us_presidents.parquet')

write_parquet_file ()

Этот код записывает данные в файл tmp / us_presidents.parquet .

Давайте прочитаем данные Parquet в фрейм данных Pandas и просмотрим результаты.

 df = pd.read_parquet ('tmp / us_presidents.parquet')
печать (df)

         полное_имя_год рождения
0 тедди рузвельт 1901
1 Эйб Линкольн 1809

Pandas предоставляет красивый интерфейс Parquet. Pandas использует библиотеку PyArrow для записи файлов Parquet, но вы также можете писать файлы Parquet непосредственно из PyArrow.

PyArrow

PyArrow позволяет вам читать файл CSV в таблицу и записывать файл Parquet, как описано в этом сообщении в блоге. Код прост для понимания:

 импортировать pyarrow.csv как pv
импортировать pyarrow.parquet как pq

таблица = pv.read_csv ('./ data / people / people1.csv')
pq.write_table (таблица, './tmp/pyarrow_out/people1.parquet')

PyArrow заслуживает изучения, поскольку он обеспечивает доступ к схеме файла и другим метаданным, хранящимся в нижнем колонтитуле Parquet. Изучение PyArrow научит вас больше о Parquet.

Даск

Dask — это среда параллельных вычислений, которая упрощает преобразование большого количества файлов CSV в файлы Parquet с помощью одной операции, как описано в этом посте.

Вот фрагмент кода, но вам нужно прочитать сообщение в блоге, чтобы полностью понять его:

 импортировать dask. dataframe как dd

df = dd.read_csv ('./ data / people / *. csv')
df.to_parquet ('./ tmp / people_parquet2', write_index = False)

Dask похож на Spark и проще в использовании для людей с опытом работы на Python.Spark по-прежнему стоит изучить, особенно потому, что он очень эффективен для больших наборов данных.

PySpark

Давайте прочитаем данные CSV в PySpark DataFrame и запишем их в формате Parquet.

Мы начнем с создания SparkSession , который предоставит нам доступ к программе чтения Spark CSV.

 из pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder \
  .master ("местный") \
  .appName ("parquet_example") \
  .getOrCreate ()

df = искра.read.csv ('данные / us_presidents.csv', заголовок = True)
df.repartition (1) . write.mode ('перезапись'). parquet ('tmp / pyspark_us_presidents')

Нам нужно указать header = True при чтении CSV, чтобы указать, что первая строка данных является заголовками столбцов.

Spark обычно записывает данные в каталог с большим количеством файлов. В этом примере каталог содержит только один файл, потому что мы использовали repartition (1) . Spark может записывать несколько файлов параллельно для больших наборов данных, и это одна из причин, по которой Spark является таким мощным механизмом обработки больших данных.

Давайте посмотрим на содержимое каталога tmp / pyspark_us_presidents :

 pyspark_us_presidents /
  _УСПЕХ
  part-00000-81610cf2-dc76-481e-b302-47b59e06d9b6-c000.snappy.parquet

Файл part-00000-81 . .. snappy.parquet содержит данные. Spark по умолчанию использует алгоритм сжатия Snappy для файлов Parquet.

Считаем данные tmp / pyspark_us_presidents Parquet в DataFrame и распечатаем их.

 df = spark.read.parquet ('tmp / pyspark_us_presidents')
df.show ()

+ --------------- + ---------- +
| полное_имя | год рождения |
+ --------------- + ---------- +
| тедди рузвельт | 1901 |
| Эйб Линкольн | 1809 |
+ --------------- + ---------- +

Настроить проект PySpark на локальном компьютере на удивление легко, подробности см. В этом сообщении в блоге.

Коалы

koalas позволяет использовать Pandas API с механизмом выполнения Apache Spark под капотом.

Давайте прочитаем CSV и запишем его в папку Parquet (обратите внимание, как код выглядит как Pandas):

 import databricks. koalas as ks

df = ks.read_csv ('данные / us_presidents.csv')
df.to_parquet ('tmp / koala_us_presidents')

Прочтите вывод Parquet и отобразите содержимое:

 df = ks.read_parquet ('tmp / koala_us_presidents')
печать (df)

         полное_имя_год рождения
0 тедди рузвельт 1901
1 Эйб Линкольн 1809

Koalas выводит данные в каталог, аналогично Spark.Вот что содержит каталог tmp / koala_us_presidents :

 koala_us_presidents /
  _УСПЕХ
  part-00000-1943a0a6-951f-4274-a914-141014e8e3df-c000.snappy.parquet

Панды и Спарк могут счастливо сосуществовать

Pandas отлично подходит для чтения относительно небольших наборов данных и записи одного файла Parquet.

Spark отлично подходит для чтения и записи огромных наборов данных и параллельной обработки тонны файлов.

Предположим, ваше озеро данных в настоящее время содержит 10 терабайт данных, и вы хотите обновлять его каждые 15 минут.Вы получаете 100 МБ данных каждые 15 минут. Возможно, вы настроите легкую работу Pandas, чтобы постепенно обновлять озеро каждые 15 минут. С помощью Spark вы можете выполнять большие экстракции и анализ данных по всему озеру.

Следующие шаги

Проект Delta Lake делает озера данных Parquet намного более мощными за счет добавления журнала транзакций. Это упрощает выполнение таких операций, как уплотнение с обратной совместимостью и т. Д.

Я собираюсь попытаться создать проект с открытым исходным кодом, который упростит взаимодействие с Delta Lakes от Pandas.Философия проектирования озера Delta должна значительно упростить пользователям Pandas управление наборами данных Parquet. Оставайтесь в курсе!

Как преобразовать объекты CSV в паркет в облачном хранилище объектов

Преобразование объектов CSV в паркет в облачном хранилище объектов

IBM Cloud SQL Query — это бессерверное решение, которое позволяет использовать стандартный SQL для быстрого анализа данных, хранящихся в IBM Cloud Object Storage (COS), без ETL или определения схем.SQL Query позволяет запрашивать несколько типов данных в ваших корзинах COS, включая CSV, JSON и Parquet, и каждый из них имеет свои преимущества. Однако, если вы хотите снизить затраты на хранение за счет сжатия данных и повысить производительность запросов при запросе данных, хранящихся в COS, вы могли подумать, как преобразовать данные в Parquet. Мы вас прикрыли.

Если вы начинаете с набора объектов CSV и хотите преобразовать их в Parquet, я разработал простой инструмент командной строки, написанный на Python, который поможет вам в этом, под названием csvtoparquet .Все, что вам нужно сделать, это перечислить имена объектов CSV в вашей корзине COS, которые вы хотите преобразовать, предоставить этим объектам новое имя (вы также можете добавить префиксы к именам), и он будет использовать Apache Arrow для преобразования эти CSV-данные в Parquet и сохранить их обратно в корзину COS.

В этой статье мы покажем вам, как настроить инструмент и начать его использовать.

Как инструмент конвертирует объекты CSV

csvtoparquet использует Pandas и Apache Arrow для преобразования ваших CSV-объектов в Parquet.Во-первых, инструмент извлекает объекты, не сохраняя их в вашей системе, используя Python IBM COS SDK:

 def _get_object (self, obj):
        "" "получить тело объекта" ""

        cos = self.connection
        cos_object = cos.get_object (Bucket = self.cos_bucket, Key = obj)
        body = cos_object ['Body']. read (). decode ('utf-8')

        возврат кузова

Эти объекты затем читаются с помощью Pandas read_csv и преобразуются в фрейм данных:

 def _read_csv_to_df (self, obj):
        "" "прочитать содержимое объекта и поместить его в фреймворк панды" ""

        get_object = self._get_object (объект)
        buff = StringIO (get_object)

        пытаться:
            df = pd.read_csv (бафф)

            # заменяет пробелы в именах столбцов, например `sample column`, на` sample_column`
            cols = df.columns.str.strip (). str.replace ('', '_')
            df.columns = cols

            return df
            
        кроме исключения:
            logging.error («Невозможно создать фрейм данных панды из объекта»)

Для объектов

CSV, имена столбцов которых содержат пробелы, необходимо преобразовать пробелы в _ , иначе Parquet выдаст ошибку.

Затем у Pandas есть метод to_parquet , который преобразует фрейм данных в Parquet. Для преобразования мы выбрали движок pyarrow , который представляет собой библиотеку Python для Apache Arrow. Это установлено как зависимость от инструмента:

 def _convert_to_parquet (self, obj, new_obj_name):
        "" "преобразовать фрейм данных pandas в Parquet" ""

        df = self._read_csv_to_df (obj)
        parquet_obj = BytesIO ()
        df.to_parquet (parquet_obj, сжатие = "gzip", engine = "pyarrow")
        parquet_obj.seek (0)
            
        вернуть self._save_object (new_obj_name, parquet_obj)

После преобразования объекта в Parquet мы сохраним его обратно в корзину COS и добавим расширение .parquet к новому объекту:

 def _save_object (self, new_obj_name, parquet_data):
        "" "сохранить тело объекта и переименовать с расширением файла .parquet" ""

        cos = self.связь
        new_obj_name_parquet = "{} .parquet" .format (new_obj_name)
        return cos.put_object (Body = parquet_data.getvalue (), Bucket = self.cos_bucket, Key = new_obj_name_parquet)

Теперь, когда мы понимаем, как работает конвертер, давайте перейдем к пониманию того, как использовать этот инструмент, чтобы начать преобразование объектов в Parquet.

Установка и использование приспособления

Для использования этого инструмента в вашей системе должен быть установлен Python 3. Инструмент легко доступен для установки с помощью pip:

Теперь, когда он установлен, набрав csvtoparquet -h , вы увидите доступные параметры.Однако давайте сначала рассмотрим необходимые параметры:

 использование: csvtoparquet [-h] -a APIKEY -e COS_ENDPOINT -b COS_BUCKET [-l] [-c]
                    [-f ФАЙЛЫ [ФАЙЛЫ ...]] [-n ИМЕНА [ИМЕНА ...]]

В разделе «использование» все в скобках [] является необязательным, а флаги -a , -e и -b являются обязательными.

Флаг -a — это ваш ключ API IBM Cloud, который вы можете получить в своей учетной записи IBM Cloud, щелкнув Управление> Безопасность> Ключи API платформы .
Для -e вам понадобится конечная точка для местоположения корзины COS, в которой находятся ваши объекты CSV. Это доступно на панели управления COS, нажав Endpoint .
Для -b вам нужно имя сегмента, в котором расположены ваши объекты.

Когда они у вас есть, вы можете начать использовать дополнительные команды, которые поставляются с инструментом:

Опции -l и -c — это команды, которые перечисляют только те объекты, которые в настоящее время хранятся в корзине COS. -l перечисляет все объекты в указанной корзине, а -c перечисляет объекты, которые являются только CSV. Все это внутренне проверяет имя объекта, чтобы убедиться, что к нему прикреплено .csv . Давайте посмотрим на это, используя данные из корзины COS.

В этом примере я загрузил данные CSV за три месяца (с января по март 2018 г.) от компании по прокату велосипедов в Нью-Йорке под названием Citi Bike в свою корзину COS. После загрузки данных запустите csvtoparquet , используя флаг -c , чтобы показать объекты CSV.Если у вас уже есть объекты CSV в вашей корзине, все они появятся в ваших результатах.

 csvtoparquet -a API_KEY -e s3.us-south.objectstorage.softlayer.net -b mydata -c
[
    {
        «Ключ»: «201801_citibikejc_tripdata.csv»,
        "LastModified": "2018-06-23T02: 31: 31.031000 + 00: 00",
        "ETag": "\" 536c4c2cf6f9b5ed9ae0bb090a157c4d \ "",
        «Размер»: 2523746, г.
        "StorageClass": "СТАНДАРТ"
    },
    {
        «Ключ»: «201802_citibikejc_tripdata.csv ",
        "LastModified": "2018-06-23T02: 31: 34.224000 + 00: 00",
        "ETag": "\" d3c8cbe0082d11f5c6d5c005ec04a2d1 \ "",
        «Размер»: 3008614,
        "StorageClass": "СТАНДАРТ"
    },
    {
        «Ключ»: «201803_citibikejc_tripdata.csv»,
        "LastModified": "2018-06-23T02: 32: 18.667000 + 00: 00",
        "ETag": "\" 684925a792d9a2afaa7bc54f3c911762 \ "",
        «Размер»: 3402749,
        "StorageClass": "СТАНДАРТ"
    },
]

Как видите, команда предоставит вам имя объекта (ключ), дату его загрузки или изменения, тег, размер в байтах и класс хранения COS.При преобразовании этих объектов в Parquet вы увидите значительное уменьшение размера объекта, поскольку они сжаты и поэтому оптимизированы для использования SQL Query.

Чтобы преобразовать эти CSV-объекты, вам необходимо использовать вместе флаги -f и -n . Флаг -f должен представлять собой список объектов, которые вы хотите преобразовать, сохраненный в COS, а флаг -n — это список новых имен объектов в Parquet (вы можете добавлять префиксы). В обоих списках не должно быть запятых, разделяющих объекты.Итак, если мы хотим преобразовать три объекта CSV в приведенном выше примере, нам нужно будет выбрать их по имени, а затем переименовать. В приведенной ниже команде я добавил префикс, чтобы отделить новые объекты Parquet от тех, которые я загрузил.

 csvtoparquet -a API_KEY -e s3.us-south.objectstorage.softlayer.net -b mydata -f 201801_citibikejc_tripdata.csv
201802_citibikejc_tripdata.csv 201803_citibikejc_tripdata.csv -n поездка / 01 поездка / 02 поездка / 03

Выполнив эту команду, вы увидите, что она преобразует объекты CSV и предоставляет вам новое расширение объекта Parquet:

 csvtoparquet -a API_KEY -e s3.us-south.objectstorage.softlayer.net -b mydata -f 201801_citibikejc_tripdata.csv
201802_citibikejc_tripdata.csv 201803_citibikejc_tripdata.csv -n поездка / 01 поездка / 02 поездка / 03
Сейчас конвертируется: 201801_citibikejc_tripdata.csv -> trip / 01.parquet
Сейчас конвертируется: 201802_citibikejc_tripdata.csv -> trip / 02.parquet
Сейчас конвертируется: 201803_citibikejc_tripdata.csv -> trip / 03.parquet

Запрос данных

Заглянув в корзину COS или используя инструмент csvtoparquet с флагом -l , мы можем просмотреть новые объекты Parquet в корзине вместе с нашими исходными объектами CSV.Ниже представлены новые объекты Parquet, которые мы создали с помощью csvtoparquet :

 [
    {
        «Ключ»: «поездка / 01. паркет»,
        "LastModified": "2018-08-14T00: 10: 58.173000 + 00: 00",
        "ETag": "\" 4a42038cbd6f19365d345dee2d10360d \ "",
        «Размер»: 314153, г.
        "StorageClass": "СТАНДАРТ"
    },
    {
        «Ключ»: «поездка / 02. паркет»,
        "LastModified": "2018-08-14T00: 11: 11.833000 + 00: 00",
        "ETag": "\" c135c35caee3359320e60b9ec9e1d4d5 \ "",
        «Размер»: 372361, г.
        "StorageClass": "СТАНДАРТ"
    },
    {
        «Ключ»: «поездка / 03.паркет",
        "LastModified": "2018-08-14T00: 11: 29.132000 + 00: 00",
        "ETag": "\" dd7467dcd209d10f1df35d7c2d23efd2 \ "",
        «Размер»: 426614,
        "StorageClass": "СТАНДАРТ"
    }
...]

Обратите внимание на существенную разницу в размерах объектов Parquet. Преобразовав их в Parquet, мы уменьшили их размер с 3–4 МБ до 300–400 КБ. В результате скорость любых SQL-запросов, которые мы запускаем в SQL Query, будет увеличена. Выполнение следующего запроса к исходным объектам CSV займет около 30 секунд:

 ВЫБРАТЬ
        поездка
        `start station id`,
        `идентификатор конечной станции`,
        байкид
ОТ cos: // us-geo / geodata / 2018 *
ГДЕ bikeid = 31929 И `start station id`! =` End station id`
ЗАКАЗАТЬ поездкупродолжительность DESC

Мы используем * в качестве подстановочного знака в запросе, чтобы объединить все три файла CSV вместе без использования предложения SQL JOIN .Чтобы выполнить запрос к преобразованным объектам Parquet, нам нужно только изменить имя с идентификатором начальной станции на start_station_id и с идентификатором конечной станции с на end_station_id , поскольку csvtoparquet добавил _ для пробелов в имена столбцов. Кроме того, мы можем использовать подстановочный знак * после префикса trip / , чтобы присоединиться ко всем нашим объектам Trip Parquet вместе с STORED AS PARQUET , чтобы указать, что объекты используют формат файла Parquet:

 ВЫБРАТЬ
        поездка
        `start_station_id`,
        end_station_id,
        байкид
ИЗ cos: // us-geo / geodata / trip / * СОХРАНЯЕТСЯ КАК ПАРКЕТ
ГДЕ bikeid = 31929 И `start station id`! =` End station id`
ЗАКАЗАТЬ поездкупродолжительность DESC

Выполнив этот запрос, вы увидите значительное сокращение времени, поскольку он переходит от 30-секундного запроса до 8 секунд.Значительное сокращение времени является очень хорошим показателем преимущества запросов к объектам Parquet над CSV. Тем не менее, если бы наши объекты были меньше 2 МБ, время запроса между CSV и объектами Parquet могло бы быть незначительным для вашего варианта использования.

Подводя итоги

Новый инструмент, который я разработал, чтобы начать преобразование ваших CSV-объектов в Parquet, легко установить и опробовать. Одно предостережение заключается в том, что он предназначен для небольших объектов размером менее 2 ГБ, поскольку для преобразования используются ресурсы вашей системы, а не облако.В настоящее время мы экспериментируем с превращением этого инструмента в бессерверную функцию с помощью IBM Cloud Functions. Скоро мы напишем в блоге, как это сделать. А пока используйте этот инструмент и расскажите нам о том, как вы его используете, и о некоторых улучшениях, которые вы хотели бы видеть.

Начало работы с IBM Cloud SQL Query

5 способов ухода за паркетным полом

Если вы выбрали деревянный паркет в своем доме, вы, несомненно, захотите сохранить его такой же красивый вид, как в тот день, когда вы его впервые положили.Это заявление в любой комнате, в которой вы его разместите, и вы не хотите, чтобы она показывалась и изнашивалась слишком быстро; даже в местах с интенсивным движением транспорта. Вот несколько советов, которые помогут вам правильно ухаживать за паркетом.

1 Выбрать качество

Ваш первый шаг к уходу за полом должен быть сделан задолго до того, как вы его укладываете. Вам следует выбрать качественный паркет, чтобы быть уверенным, что он вас не разочарует.Если вы выберете что-то более качественное, вы знаете, что оно не изнашивается, как некоторые из более дешевых альтернатив. Таким образом, вы можете наслаждаться им гораздо дольше.

2Mop Up Spills

Одна из самых вредных вещей для деревянных полов — это избыток влаги. Несмотря на то, что большинство современных деревянных полов так или иначе обработаны для обеспечения водонепроницаемости, вам все же следует стремиться смывать разливы, как только они появляются, чтобы избежать серьезных деформаций. При чистке пола также следует использовать только влажную ткань, а не мокрую.

3Защищать от повреждений

Деревянный пол часто может быстро повредиться, если поставить на него мебель неправильно. Вы можете купить войлочные прокладки в большинстве хозяйственных магазинов, которые можно прикрепить к ножкам мебели, чтобы не оставлять следов, если мебель часто таскают по полу, как стул. Вы также можете подумать о стильном ковре в местах, где, как вы знаете, будет много шагов, например, в гостиной или коридоре.

4Clean Regularly

Подметание шваброй или щеткой из микроволокна каждые несколько дней будет наиболее частой чисткой вашего паркетного пола, но вы можете сделать еще несколько вещей. Если ваш пол перед укладкой был обработан специальным лаком или воском, вы должны иметь возможность наносить его каждые шесть месяцев или около того. При покупке панелей обратитесь к поставщику напольных покрытий; у них должна быть вся необходимая информация о том, что нужно для пола.

5 Будьте осторожны с пятнами

Вы должны быть осторожны при обработке любых пятен на полу.Слишком агрессивное химическое вещество действительно может удалить пятно, но может оставить новое, которое невозможно удалить. Убедитесь, что вы используете неабразивное чистящее средство, специально разработанное для деревянных полов, и не бойтесь обратиться к профессионалу, если вы считаете, что пятно вам не под силу.

Вы выбрали деревянный паркет для своего дома, потому что надеялись, что он будет долговечным. Надеемся, что с помощью приведенных выше советов вы сможете убедиться, что он останется таким же красивым, как и в тот день, когда вы его положили, что бы ни случилось.

Понравилась статья? Подпишитесь на нашу ленту!

Автор: Редактор DLM

Жизненные советы и лайфхаки для счастья и благополучия.

5-минутное руководство по ведению ковша в Pyspark — Блог

В мире существует множество различных инструментов, каждый из которых решает ряд проблем. О многих из них судят по тому, насколько хорошо и правильно они решают ту или иную проблему, но есть инструменты, которые вам просто нравятся, вы хотите ими пользоваться.Они правильно сконструированы и хорошо лежат в руке, вам не нужно копаться в документации и понимать, как делать то или иное простое действие. Об одном из этих инструментов я напишу эту серию статей.

Я опишу методы оптимизации и советы, которые помогут мне решить определенные технические проблемы и добиться высокой эффективности с помощью Apache Spark. Это моя обновленная коллекция.

Многие из оптимизаций, которые я опишу, не так сильно повлияют на языки JVM, но без этих методов многие приложения Python могут просто не работать.

Всего серий:

Начнем с проблемы.

У нас есть две таблицы, и мы выполняем одно простое внутреннее соединение по одному столбцу:

  t1 = искровой стол ('unbucketed1')
t2 = spark.table ('unbucketed2')

t1.join (t2, 'ключ'). объяснять ()

В физическом плане вы получите примерно следующее:

  == Физический план ==
* (5) Проект [ключ № 10L, значение № 11, значение № 15]
+ - * (5) SortMergeJoin [ключ # 10L], [ключ # 14L], внутренний
   : - * (2) Сортировка [ключ # 10L ASC NULLS FIRST], false, 0
   : + - Разметка хеша обмена (ключ # 10L, 200)
   : + - * (1) Проект [ключ # 10L, значение # 11]
   : + - * (1) Фильтр не равен нулю (ключ # 10L)
   : + - * (1) FileScan паркет по умолчанию.unbucketed1 [ключ # 10L, значение # 11] Batched: true, Формат: Parquet, Местоположение: InMemoryFileIndex [файл: / opt / spark / spark-склад / unbucketed1], PartitionFilters: [], PastedFilters: [IsNotNull (key)], ReadSchema: struct <ключ: bigint, значение: double>
   + - * (4) Сортировка [ключ # 14L ASC NULLS FIRST], false, 0
      + - Разбиение хэша обмена (ключ # 14L, 200)
         + - * (3) Проект [ключ # 14L, значение # 15]
            + - * (3) Фильтр не равен нулю (ключ # 14L)
               + - * (3) FileScan паркет по умолчанию.unbucketed2 [ключ # 14L, значение # 15] Batched: true, Формат: Parquet, Местоположение: InMemoryFileIndex [файл: / opt / spark / spark-inventory / unbucketed2], PartitionFilters: [], PastedFilters: [IsNotNull (key)], ReadSchema: struct , SelectedBucketsCount: 16 из 16

SortMergeJoin — это соединение Spark по умолчанию, но теперь нас больше беспокоят две другие вещи в плане выполнения. Это две операции Exchange . Мы всегда беспокоимся об обменах, потому что они перемешивают наши данные — мы хотим этого избежать, ну, если только у нас нет выбора.Но …

Мы знаем, что мы присоединились к ключевому столбцу , поэтому мы будем использовать эту информацию, чтобы избавиться от этих двух обменов.

Как?

Использовать ковширование

Группирование — это метод оптимизации, который разбивает данные на более управляемые части (сегменты), чтобы определить разделение данных при их записи. Мотивация для этого метода состоит в том, чтобы сделать последовательные чтения данных более производительными для последующих заданий, если операторы SQL могут использовать это свойство.В нашем примере мы можем оптимизировать выполнение запросов на соединение, избегая перемешивания (также известного как обмен) таблиц, участвующих в соединении. Использование сегментирования приводит к меньшему количеству обменов (и, следовательно, этапов), потому что перемешивание может не потребоваться — оба DataFrames могут уже находиться в одних и тех же разделах.

Bucketing по умолчанию включен. Spark использует свойство конфигурации spark.sql.sources.bucketing.enabled , чтобы указать, следует ли его включать и использовать для оптимизации запросов.

Bucketing определяет физическую структуру данных, поэтому мы заранее перемешиваем данные, потому что хотим избежать такого перемешивания позже в процессе.

Хорошо, действительно ли мне нужно делать дополнительный шаг, если перемешивание все равно должно выполняться?

Если присоединиться несколько раз, то да. Чем больше раз вы присоединитесь, тем выше будет производительность.

Пример создания таблицы с разделением на сегменты:

  df.write \
    .bucketBy (16, 'ключ') \
    .sortBy ('значение') \
    .saveAsTable ('разделенный', формат = 'паркет')

Таким образом, здесь bucketBy распределяет данные по фиксированному количеству сегментов (в нашем случае 16) и может использоваться, когда количество уникальных значений не ограничено. Если количество уникальных значений ограничено, лучше использовать разбиение вместо сегментации.

  t2 = искровой стол ('с интервалами')
t3 = spark.table ('разделенный')

# bucketed - соединение с интервалами.
# Обе стороны имеют одинаковое группирование, и перемешивание не требуется.t3.join (t2, 'ключ'). объяснять ()

И полученный физический план:

  == Физический план ==
* (3) Проект [ключ # 14L, значение # 15, значение # 30]
+ - * (3) SortMergeJoin [ключ # 14L], [ключ # 29L], внутренний
   : - * (1) Сортировка [ключ # 14L ASC NULLS FIRST], false, 0
   : + - * (1) Проект [ключ # 14L, значение # 15]
   : + - * (1) Фильтр не равен нулю (клавиша # 14L)
   : + - * (1) FileScan parquet default.bucketed [ключ # 14L, значение # 15] Batched: true, Format: Parquet, Location: InMemoryFileIndex [файл: / opt / spark / spark-склад / bucketed], PartitionFilters: [ ], PastedFilters: [IsNotNull (key)], ReadSchema: struct , SelectedBucketsCount: 16 из 16
   + - * (2) Сортировка [ключ # 29L ASC NULLS FIRST], false, 0
      + - * (2) Проект [ключ # 29L, значение # 30]
         + - * (2) Фильтр не равен нулю (ключ # 29L)
            + - * (2) FileScan паркет по умолчанию.bucketed [ключ # 29L, значение # 30] Batched: true, Формат: Parquet, Местоположение: InMemoryFileIndex [файл: / opt / spark-inventory / bucketed], PartitionFilters: [], PastedFilters: [IsNotNull (key)], ReadSchema: struct , SelectedBucketsCount: 16 из 16

Здесь не только меньше этапов генерации кода, но и нет обменов.

Помимо одноэтапного объединения сортировка-слияние, сегментирование также поддерживает быструю выборку данных. Начиная с Spark 2.4, Spark SQL поддерживает сокращение сегментов для оптимизации фильтрации столбца с разделениями (за счет уменьшения количества файлов сегментов для сканирования).

Сводка

В целом, бакетирование — относительно новая технология, которая в некоторых случаях может значительно улучшить как стабильность, так и производительность. Однако я обнаружил, что его использование нетривиально и имеет много недостатков.

Группирование хорошо работает, когда количество уникальных значений не ограничено.