Размер паркета: толщина, ширина, длина, описание стандартов

Содержание

толщина, ширина, длина, описание стандартов

От таких простых, но важных показателей, как толщина паркетной доски или паркета, а также длина и ширина, зависит качество напольного покрытия, срок его службы, внешний вид. Существуют определенные стандарты, согласно которым производители выпускают продукцию. Четкое ориентирование в параметрах паркета и паркетной доски с пониманием их влияния на эксплуатационные характеристики поможет сделать правильный выбор.

Паркет — про общие стандарты

Натуральный деревянный паркет — это всегда практично, надежно и респектабельно. Покрытие на основе паркета может состоять из паркетных досок и штучных клепок. Небольшие со строгой геометрией доски, натертые до блеска и уложенные в определенном порядке, позволяют создавать в помещении особую атмосферу тепла и уюта.

Выбирая материал, стоит помнить о том, что роль играет все, начиная от типа материала и заканчивая геометрией, размерами (толщина паркета, ширина и длина), способом сушки.

Наиболее востребованы покрытия из бука, дуба и клена. Вне конкуренции дубовый паркет, зарекомендовавший себя как самый надежный и долговечный. Покрытие из бука более прихотливое, не слишком устойчиво к влаге, требует трудоемкого монтажа.

Важный момент — степень влажности материала. Речь идет не только о степени просушки, но и о способе. Лучший — паркет, просушенный вакуумным методом, а вот материал, полученный в результате воздушно-парового способа не самое правильное решение, так же, как и высушенные в природных условиях комплектующие.

Только высушенный в вакууме паркет при температуре в диапазоне от 52 до 70 градусов будет иметь идеальную поверхность без трещин, не подвержен влиянию влаги.

Что нужно знать о размерах паркета

Чтобы покрытие прослужило много лет, толщина паркета для пола должна быть не менее 15-16 мм. Если плашки будут тоньше, то срок их службы сократится как минимум в два раза. Тогда как более толстый паркет потеряет в отношении показателей эластичности.

Не менее важный нюанс — соотношение между шириной и длиной плашек. Необходимо, чтобы оно было цельно-кратным, так как основа большинства рисунков — квадрат. Пропорциональность величин упростит процесс монтажа с намеченным узором.

Согласно ГОСТу производители получают стандарт для показателя шероховатости поверхности. Оптимальный показатель шероховатости — 125 мм. От геометрической точности изготовления клепок будет зависеть необходимость проведения шлифовальных работ на ту или иную толщину.

Виды паркета и параметры — как отличаются

Нужно понимать, что стандартные размеры паркета во многом определяются типом материала. Выделяют следующие его виды:

штучный;
щитовой;
паркетная доска;
наборной;
массивная доска;
пронто-паркет.

Штучные планки из дерева стандартно реализуются с толщиной от 40 до 70 мм, длиной от 200 до 500 мм и шириной от 14 до 22 мм. Для удобства крепления грани плашек оснащены шипами и пазами.

Срок службы покрытия зависит от толщины его рабочего слоя — расстояния от лицевой поверхности до зоны шипов. Так, например, рабочий слой плашки шириной в 15 мм составляет всего 8 мм.

С тыльной стороны планки оснащены прорезями, обеспечивающими снятие внутренних напряжений на древесных волокнах, что позволяет исключить коробление покрытия. В целом такой паркет требует особого подхода к монтажу из-за трудоемкости работ.

Щитовой паркет

Щитовой паркет представляет собой многослойную плашку на основе хвойной подложки и планок из ценных пород дерева. Стандартно планки имеют показатели: 400×400 мм или 800×800 мм при ширине от 20 до 40 мм. Рабочий слой плашек — от 5 до 15 мм.

Массивные плашки с лаковым или масляным покрытием — это чаще стандартная ширина доски от 120 до 200 мм, толщина от 18 до 22 мм, длина от 2000 до 2500 мм. Так же, как и штучный паркет, доски имеют пазы и шипы для крепления. По сравнению с многослойным щитовым паркетом, массивная доска более практична и надежна в эксплуатации.

Наборной паркет представляет собой одинаковой ширины плашки из ценных пород дерева, подходящие для формирования узоров. Лицевая часть планок зафиксирована на основе из специальной бумаги, перед монтажом которою можно снять, тыльная имеет подложку.

И, наконец, не так часто используемый из-за недавнего появления на рынке пронто-паркет — это ничто иное, как скрепленные из нескольких прессованных слоев с перекрестной фиксацией доски. Конструкция фиксируется на замочных элементах шпунтового соединения. Толщина квадрата пронто-паркета составляет от 10 до 14 мм.

Для лицевого слоя используются ценные породы дерева. Его толщина не менее 4 мм. Такой материал реализуется с лаковым покрытием и без него. Он отлично справляется с перепадами температуры, влажности, достаточно практичный и долговечный. Монтировать покрытие просто и быстро.

По цветам и оттенкам паркет размеры которого определяют в зависимости от особенностей и назначения помещения делят на светлый, желтый, коричневый, красный, розовый и темный.

О параметрах паркетной доски — что учитывать

Паркетная доска — более доступный аналог натурального паркета. Устройство качественного пола на основании этого материла потребует определенного анализа его параметров. Следует понимать, что паркетная доска размеры имеет настолько разные, насколько производители считают нужным разнообразить ассортимент продукции. И пусть отличия между основными параметрами небольшие, они есть и их нужно учитывать.

Итак, геометрия материала подразумевает, что длина паркетной доски должна колебаться в диапазоне от 1,8 до 2,5 см, при толщине от 0,7 до 2,5 см и ширине от 13 до 20 см. Выбирать плашки подходящих размеров нужно из учета конструкции пола, а также требований к долговечности покрытия.

На срок службы и практичность паркетного пола в наибольшей степени влияет толщина доски. Исходя из этого, выделяют следующие ее варианты:

0,7 см;
1 см;
1,3-1,5 см;
2 см;
2,2 см;
2,5 см.

Доска с толщиной 0,7 см наиболее тонкая, с лицевым слоем из шпона, не предназначенная для циклевки, подходит для помещений, где нет возможности увеличивать высоту пола. Доска с толщиной в 1 см имеет небольшой рабочий слой, поэтому может срезаться в процессе отделки до 2,5 мм.

Доски с толщиной от 1,3 до 1,5 см — лучший вариант для монтажа теплого пола. Двухсантиметровые плашки с рабочим слоем в 6 мм отличаются особенной прочностью, подходят для монтажа пола в помещениях общественного назначения. Наиболее значимая — толщина 20 мм и выше.

Доска с такими параметрами обладает самым высоким уровнем сопротивляемости нагрузкам, идеально подходит для устройства пола в аэропортах, офисах, торговых центрах.

В заключение о том, насколько удобна длинная паркетная доска и почему ее следует предпочесть короткой. Длина плашки напрямую связана с энергией шага. Чем длиннее доска, тем тише шаг и меньше вибрация. Кроме того, по истечению определённого времени такая доска будет меньше скрипеть. Доска с длиной до 1,8 м, а особенно трехполосная не только выглядит не эстетично, но и не практична. В ходе использования возможно расхождение швов и общая деформация покрытия.

Размеры штучного паркета

Штучный паркет – это напольное покрытие в виде плашек из дерева, которые имеют специальную систему соединения паз-гребень для складывания в рисунок. Их размеры варьируются в широком диапазоне. Производятся и плашки маленьких размеров: 200х50, 210х70 мм, и крупные, иногда называемые массивной доской. Граница между размерами штучного паркета и массивной доски весьма условна. Но чаще всего доски с параметрами до 900х90 мм считаются штучным паркетом.

Распространены размеры штучного паркета:

400х65, 500х70, 500х80 мм;
320х60, 360х70, 420х70, 490х70 мм;
500х90, 600х90, 700х90, 800х90 мм;
210х70, 250х70, 280х70, 350х70 мм;
200х50, 250х50, 300х50, 350х50, 400х50 мм.

Высота плашек в среднем варьируется от 14 до 22 мм.

Значение породы древесины при выборе штучного паркета

Примерно 70% российского рынка занимает паркет из дуба.

Он отлично подходит для нашего климата, достаточно стабилен, привлекательно выглядит и представлен множеством вариантов размеров. Клен, ясень и бук также красивы, но более склонны к изменению геометрии. Наиболее «капризны» и склонны к появлению щелей экзотические породы древесины.

Если вам понравился роскошный паркет из древесины, выросшей во влажном тропическом климате, позаботьтесь о поддержании в помещениях нормального уровня влажности и будьте готовы к появлению щелей. Это нормальное явление для любой древесины, ноу экзотических пород щели проявляются сильнее.

Виды распила штучного паркета

В зависимости от характера распила по отношению к контуру годовых колец различают 3 категории штучного паркета:

Радиальный – у таких плашек все волокна располагаются параллельно друг другу и кромкам, в продольном направлении. Выход радиального паркета со ствола дерева – меньше 15%, поэтому и стоит такой материал дороже. Кроме строгого и идеально упорядоченного внешнего вида, он отличается высокой стабильностью и идеально гладкой структурой.
Тангенциальный – экономичный распил, при котором получаются плашки с ярко выраженным дугообразным рисунком древесных волокон.
Смешанный – материал без сортировки, с произвольным распилом.

Селекция штучного паркета

Селекция штучного паркета зависит от количества и размера сучков, перепада по цвету, наличия или отсутствия заболони. Различают следующие виды:

Селект – штучный паркет радиального или тангенциального распила без сучков, заболони, перепадов по цвету и дефектов древесины. Напольное покрытие из него выглядит максимально однородным, придает интерьеру официальность и элегантность. Паркет селект при радиальном распиле – самый дорогой.
Натур – плашки радиального и тангенциального распила с возможным переливом цветов, разными направления волокон древесины, допустимым наличием точечных сучков.
Рустик – пестрые плашки с разнообразными рисунками волокон, перепадами по цвету, большими сучками (до 10 мм), глазками, разным распилом и различной степенью сучковатости. Оптимальный выбор для интерьеров в стиле кантри. Стоит такой паркет дешевле, а выглядит интересно и самобытно.

Геометрия штучного паркета

Одним из важнейших показателей качества штучного паркета выступают его ровные размеры и стабильность геометрии. Эти параметры напрямую зависят от технологии сушки древесины. Российские производители сразу же после распила отправляют древесину в сушильные камеры, где насильственным способом происходит интенсивное высушивание материала примерно до 8% влажности. После такой сушки древесина стремится вернуть свое первоначальное состояние, и возрастает тенденция к изменению геометрии, появлению щелей и короблению материала.

Правильная сушка древесины происходит равномерно. После спила материал разрезается на заготовки и минимум полгода сушится в естественных условиях – под навесами на улице, высыхая примерно до 18% влажности. Только после этого древесина отправляется на досушку в камеру и в течение месяца «доходит» до оптимальных 8% влажности. Она отдает свою влагу постепенно, малыми порциями, поэтому в дальнейшем не стремится вернуть первоначальное состояние. Этот способ сложный и затратный, поэтому в России не используется.

Укладка штучного паркета обязательно выполняется с использованием клея. Дополнительно в момент укладки можно использовать гвозди, шпильки или другие метизы. Они помогут прижать и зафиксировать плашки до момента застывания клея. Но основные функции по фиксации паркетного пола выполняет именно клеевой состав.

Штучный паркет — небольшие планки из массива ценных пород дерева

Штучный паркет — это деревянное напольное покрытие, состоящие из цельных планок с шипами и пазами для соединения в полотно. Планки штучного паркета делают из массива дуба, ясеня и других пород ценной древесины.

Отличия штучного паркета от массивной доски

Грань между массивной доской и штучным паркетом размыта. Поскольку современные производители широко варьируют размеры массивной доски и штучного паркета, нет никаких чётких требований, где заканчивается один вид паркета и начинается другой.

И всё же планки штучного паркета обычно у́же и короче, чем доски массива, и стоят дешевле, т. к. для их изготовления не нужна большая площадь допустимой по качеству древесины. А ещё чаще всего в упаковке штучного паркета планки все одинаковые по размеру, а у массивной доски — разной длины.

Есть небольшая разница и в укладке: массивная доска обычно укладывается вдоль комнаты с разбросом стыков, реже — поперёк или по диагонали. Штучный паркет можно укладывать разными рисунками. Иногда продают штучный паркет, специально нарезанный для укладки французской ёлкой, — со срезами торцевых сторон.

Конструкция у штучного паркета и массивной доски одинаковая.
Без уточнения размеров непонятно, что изображено на картинке

Размеры

Традиционные размеры планки штучного паркета — 250 x 50 x 15 мм. Действующий ГОСТ «Паркет штучный» допускает выпуск планок шириной от 30 до 90 мм с шагом в 5 мм и длиной от 150 до 500 мм с шагом в 50 мм.

Каждый производитель предлагает свои размеры штучного паркета, поэтому перед покупкой обязательно проверьте размерность планок и однородность длин. Бывает, что в упаковке предлагаются планки разной длины. Такой паркет подойдёт только для укладки вразбежку.

Для укладки вразбежку подойдут планки разной длины,
а, например, для ёлочки — только одинаковые

Породы дерева

На выборах президента среди пород дерева для изготовления штучного паркета с огромным отрывом лидирует дуб. Следом за ним идёт ясень, а дальше около 1-3 процентов голосов — у всех остальных пород, включая экзотические, вроде мербау, палисандра и тика.

У дуба, ясеня и бука прочная древесина с плавными линиями волокон. Такой паркет надёжный и стабильный. Он имеет сдержанный благородный оттенок.

Отличными визуальными и техническими характеристиками обладает паркет из американского ореха. Его текстура более крупная, а оттенки теплее, чем у дуба. Орех твёрже дуба: 5,0 против 3,8 по Бринеллю.

Штучный паркет из американского ореха, уложенный ёлочкой, очень красив

Обработка

Раньше штучный паркет выпускался только «в чистом виде». После установки пол шлифовали, а затем покрывали лаком. Такой паркет и сейчас можно приобрести, он стоит дешевле, чем планки с отделкой и под лаком.

Последние в заводских условиях шлифуются, тонируются или брашируются и покрываются лаком или маслом. Такой паркет полностью готов к монтажу, после которого нужно лишь дождаться высыхания клея — и ваш пол готов.

Штучный паркет Дуб Натур от Романовского паркета без обработки,
стоимость 1 кв. метра — 1042 рубля

Установка

Установка штучного паркета по технологии сходна с укладкой массивной доски.

На подготовленное основание сначала приклеивают или привинчивают фанерные листы, распиленные на квадраты или прямоугольники.

Затем на специальный паркетный клей приклеивают сами паркетные планки, выкладывая их в нужном ритме и последовательности.

Работа по установке штучного паркета требует гораздо больше умений и опыта, чем при установке паркетной доски. А поскольку паркет укладывают один раз на долгие годы, специалисты советуют доверять эту работу профессиональным пакетчикам.

Укладка штучного паркета ёлочкой

Раскладка

Штучный паркет хорош тем, что его можно укладывать разными способами, создавая нужный рисунок паркета на полу.

Палуба
Это когда планки укладываются рядами со сдвигом стыков. В зависимости от сдвига рисунок получается с хаотичным или размеренным ритмом.

В небольших помещениях эффектно выглядит укладка палубой по диагонали.
Такой паркет зрительно вытягивает помещение.

Английская ёлка
Этот рисунок собирается из обычных прямоугольных планок, уложенных под углом 90 градусов друг к другу. При этом у «ёлки» может быть как по одной, так и по две планки в каждом стыке.

Дубовый паркет, уложенный одинарной английской ёлкой

Французская ёлка

Это более современный и стильный рисунок, который делается из запиленных под углом 45 градусов планок штучного паркета. Если покупаете штучный паркет, полностью готовый для укладки французской ёлкой, в заводской упаковке находится равное количество правых и левых планок.

Штучный паркет из дуба с тонировкой, укладка — французская ёлка

Есть и другие способы укладки штучного паркета: квадраты, плетёнка, ромбы. Но они применяются гораздо реже.

Штучный паркет и паркетная доска

Штучный паркет, профессионально уложенный, прогрунтованный и покрытый лаком, выглядит благородно и красиво. Более мелкий, чем у массивной доски, рисунок пола, подходит для небольших помещений, то есть для большинства современных квартир.

Но если добавить к сравнительно невысокой стоимости штучного паркета стоимость услуг паркетчиков, цена окажется примерно такой же, как цена хорошей массивной доски.

Гораздо доступнее — трёхполосная паркетная доска. После установки она выглядит как штучный паркет, уложенный вразбежку, не требует шлифования и покрытия лаком, а установить её почти так же просто, как ламинат.

Трёхполосная доска выглядит как штучный паркет, уложенный вразбежку.
Паркетная доска Ясень Сайма от Барлинек

Запомнить

Штучный паркет у́же и короче, чем массивная доска, но сделан из цельного массива.

Планки стыкуются с помощью шипов и пазов.

На рынке всё ещё есть предложения классического штучного паркета из одинаковых по длине дубовых или ясеневых планок, не покрытых лаком.

Есть и штучный паркет с финишной отделкой, иногда даже заботливо нарезанный под укладку французской ёлкой.

Установку штучного паркета лучше доверить профессионалам.

Если не хватает денег на штучный паркет, можно положить в комнате трёхполосную паркетную доску. Она выглядит как штучный паркет вразбежку, а с установкой можно справиться самостоятельно.

Толщина паркетной доски с подложкой и без – размеры доски

Параметры паркетной доски имеют решающее значение для выбора. Обусловлено это последующей эксплуатацией в различных условиях. Чтобы правильно подобрать это напольное покрытие исходя из нюансов помещения и проходной активности, важно знать размер паркетной доски, инертной к динамическим нагрузкам. Подробности здесь

Содержание:

Селекция паркета
Виды паркетных досок
Заключение

Селекция паркета

Внешний вид лицевого слоя паркетной доски зависит от распила древесины – селекции. Классификация по тону, рисунку, наличию природных дефектов, помогает приобрести покрытие, максимально подчеркивающее стиль дома. Варианты распила, следующие:

1. Селект. Распил радиальный, проходящий по годовым кольцам. Цвет ровный без резких переходов и контрастов.
2. Натур. Тангенциальный распил – по касательной к кольцам древесины. Природный рисунок часто содержит небольшие вкрапления сучков и других природных дефектов. Возможны вариации с тоном.
3. Рустик. Смешение цветов ярко выражено. Распил смешанный. Присутствуют сучки, тона переходят один в другой.

Соответственна и цена. Селект считается элитным типом. Его устраивают в гостиных, кабинетах, залах. Натур – спокойный, благородный. Подходит для спален и проходных комнат. Рустик – бюджетный вариант паркетной доски, не теряющий собственной прелести – с ним хорошо сочетается стиль эко, кантри или деревенский.

Виды паркетных досок

По стандартам, введенным в действие с 1986 года, всю паркетную доску делили на три вида – ПД1, ПД2, ПД3. Аббревиатура обозначала технику выполнения слоев материала – перпендикулярно или продольно оси. Сегодня нормы другие, по количеству продольных плашек:

• Однополосная доска. Декоративный слой выполнен из цельной древесины или шпона. Природный рисунок проступает отчетливо либо виден только однородный тон. Паркетная площадь выглядит единым целым. Хорошо смотрится под любым покрытием – маслом, лаком, воском.
• Двухполосная доска. На одном покрытии полосы бывают длинными или укороченными. Первые используются для длинных и больших помещений. Вторые – соответственно в компактных. Чтобы подчеркнуть красоту паркета используют прозрачный лак.
• Трехполосная доска. Особенность паркета в дизайне – плашки располагаются хаотично, имеют разную длину. Оригинальность сочетания цветов и размеров делают полы пестрыми, интересными. С прозрачным лаком паркетная площадь становится кричащей – на любителя. Рекомендован матовый декор либо масло с воском.

В соответствии с рекомендациями и собственными комнатами правильно выбрать вид паркетной доски – просто.

Толщина паркета для пола

Параметры имеют особое значение для долговечности и ремонтопригодности паркета. Иногда, значительная толщина паркетной доски для пола неприемлема, если высота основания значительна и вкупе с дверными проемами создает проблемы, как эстетические, так и функциональные. Значение варьируется от 0,07 см до 2,6 см.

• Тонкие паркетные доски, чей лицевой слой – это шпон благородных пород, быстро изнашиваются, в зависимости от проходной активности помещения. Циклевать их тоже не получится.
• Для укладки в домах, квартирах, производственных помещениях – офисах, кабинетах, приобретается доска толщиной до 0,15 см. Ее верхний слой составляет 4 мм. Циклевка предполагается до 3 раз.
• Комнаты, испытывающие нагрузку и постоянную активность, нуждаются во внушительных параметрах. Там подойдет толщина паркета в 20 мм с верхним слоем в 6 мм. Подлежит ремонту до 5 раз.

Обязательно учитывается толщина паркетной доски с подложкой. Также выбор доски зависит от способа укладки. Например, укладка на лаги, где паркет будет испытывать напряжение от простой ходьбы, требует параметра в 22 мм и выше.

Длина

Диапазон параметра – 1,2–2,5 м. Выбирая доски большей длины, владелец помещения приобретает выгоду в минимизации отходов и обрезов. Такая единица, если учесть еще и максимальную толщину имеет лучшее сопротивление перепадам температуры, влажности. Обладает простотой и скоростью укладки. Однако, если задуман определенный стиль, паркет теряет эстетику, более походя на обычные половые доски. Средние значения – это оптимальный выбор для квартиры и дома.

Ширина

Диапазон – от 13 до 20 см. Как и длина, максимальный параметр позволит быстрее закончить отделку. Покрытие хорошо выдерживает условия проходных помещений, прихожих с перепадами температур, влажностью и ежедневной уборкой. Однако, есть нюансы: широкая доска зрительно уменьшит комнату. Ее позволительно стелить в габаритных гостиных, длинных коридорах, при высоких потолках.

Заключение

Выбирая определенные доски для паркета, следует ориентироваться не только на внешний вид декоративного слоя, но и его толщину. В будущем это позволит отремонтировать покрытие несколько раз. Размер паркетной доски «стандарт» имеет значение для экономической цели – меньше брака, быстрота укладки. Но если задуман определенный стиль, то придется пересмотреть приоритеты.

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

ПолСпец

Какой клей для линолеума на бетонный пол лучше использовать и как именно
Самое простое напольное покрытие — линолеум. Настелить его можно самостоятельно, но иногда у новичков возникает вопрос: как наклеить линолеум на бетонный пол и надо ли это делать. Опытные строители считают, что сухим методом — без приклеивания полотна к основанию — можно стелить линолеум только в небольших помещениях (кухня, прихожая).

Наливной пол на наливной пол — можно ли так делать слоями и почему
Финишное покрытие из керамической плитки пользуется заслуженной популярностью благодаря стойкости к истиранию, влаге, долговечности. А производители способствуют актуальности этого древнего материала, выпуская все новые и новые коллекции с разнообразным цветом, рисунком, фактурой и размерами плиток.

Как выровнять линолеум – способы выпрямления материала
Линолеум — простое и удобное финишное покрытие для монтажа своими руками. Но его мягкость и эластичность могут создавать трудности. Так как этот материал хранится в рулонах, то разложенное на полу купленное покрытие имеет волны и морщины.

Какой наливной пол для наружных работ выбрать – доступные варианты
Наливные полы для внутренних работ уже оценили профессионалы и домашние мастера. Мелкодисперсные смеси удобны в работе и образуют ровную и гладкую поверхность. Теперь производители пошли дальше и предлагают наливной пол для наружных работ.

Какой греющий кабель для теплого пола лучше использовать и как его укладывать
Система «теплый пол» является сильным конкурентом не только для электрических каминов и конвекторов, но, в некоторых случаях, и для центрального отопления. Греющий кабель для теплого пола монтируется под напольное декоративное покрытие, не занимает полезную площадь и не «участвует» в интерьере комнаты.

Как заменить одну доску ламината – варианты ремонта пола
У ламинированного покрытия множество достоинств, среди которых высокая прочность и устойчивость к механическим воздействиям. Через некоторое время пол из него может частично прийти в негодность и тогда приходится решать проблему, как заменить испорченный ламинат.

Как самому положить ламинат – пошаговая инструкция по укладке
Одно из самых распространенных и популярных напольных покрытий – это ламинат, пример которого можно увидеть на фото. Кроме того, его монтаж – достаточно простая работа, с которой можно справиться самостоятельно. Владельцы недвижимости нередко задумываются, как положить ламинат на пол своими руками, ведь в этом случае ремонт обойдется гораздо дешевле, чем если обратиться к специалистам за помощью.

Для чего нужна подложка под ламинат – виды и особенности применения
Ламинат по праву считается стильным, практичным, недорогим и комфортным покрытием, которое быстро приобрело популярность. Он прост в уходе и служит много лет при условии правильного проведения монтажа. В процессе работы под ламинат помещают подложку, которую нужно не только грамотно выбрать, но и уложить.

Как сделать деформационные швы в бетонных полах и зачем они нужны
В настоящее время продолжают пользоваться популярностью бетонные полы. Такие заливные поверхности под воздействием высоких температур расширяются, а в холодное время года происходит обратный процесс. Движение полотна приводит к появлению дефектов в стяжке и для устранения их последствий устраивают деформационные швы в бетонных полах.

Заливка теплого пола – как правильно сделать стяжку
При обустройстве цементно-песчаных (бетонных) стяжек необходимо строго придерживаться технологии выполнения работ. В противном случае такое основание под пол с обогревом может треснуть в результате постоянного изменения температуры нагрева теплоносителя, передвигающегося по отопительному контуру.

Как сделать деревянный пол на бетонном основании – простое и понятное руководство по монтажу
Популярность деревянного напольного покрытия не становится меньше уже на протяжении многих веков. Несмотря на появление новейших технологий, самовыравнивающиеся полимерные полы не способны составить им конкуренцию. Можно выполнить настил деревянного пола своими руками, если учесть все нюансы работы.

Замена полов в деревянном доме на бетонную стяжку
Даже качественно уложенное напольное покрытие, сделанное из натуральной древесины, со временем требует ремонта. Пришедшие в негодность доски демонтируют, а на их место устанавливают новые элементы. В некоторых случаях выполняется замена полов в деревянном доме на стяжку из бетона.

Как сделать порог у входной двери и из какого материала
Вне зависимости от того, где он установлен – у входной двери, между комнатами или перед выходом на балкон, порог выполняет много функций. Эта полезная конструкция предназначается для улучшения условий проживания.

Как сделать теплый водяной пол со стяжкой и без неё – последовательность действий
Система теплый пол – хорошее дополнение к традиционному способу обогрева дома. Благодаря ей не только напольная поверхность становится теплой, но и повышается температура во всем помещении. Как самому сделать теплый пол от отопления, чтобы он получился надежным и эффективным?

Как рассчитать водяной теплый пол – советы от специалиста
Невозможно смонтировать теплый пол без проведения соответствующих расчетов. От их результата зависит протяженность отопительного контура, количество труб, рабочие параметры циркуляционного насоса и количество требуемого тепла для конкретной конструкции водяного обогрева напольного покрытия.

ПолСпец

Штучный дубовый паркет

Традиционное, всем известное напольное покрытие. Но в чем его особенности? От чего зависит его срок службы, каковы параметры качества штучного паркета, известно далеко не всем. Разбираемся.

На фото:

Основные характеристики

Внешний вид паркетной плашки. Штучный паркет выпускается плашками — небольшими дощечками, готовыми к укладке и дальнейшей обработке. Их лицевая поверхность гладкая, а нижняя может быть как гладкой, так и с насечкой. Кромки паркетин профилированы, что позволяет стыковать их по принципу паз — гребень. Сообразно расположению гребня различают левые и правые плашки. Материал продают упакованным в термоусадочную пленку, снимать которую рекомендуется непосредственно перед укладкой.

Штучный паркет можно укладывать разными способами. Примеры укладки: «Квадраты», «Ёлочка», «Палуба», «Голландский узор».

Укладка «Квадраты».

Стандартные размеры. Длина элементов штучного паркета варьируется в пределах от 150 до 600 мм, ширина — от 30 до 90 мм. Наиболее технологичны в укладке и популярны образцы, длина которых составляет от 280 до 420 мм, ширина — до 70 мм. Что касается толщины, то в основном производятся 15–18-миллиметровые планки. Есть в продаже и более — массивный паркет — толщиной 22–25 мм. Это достаточно дорогой материал.

Сегодня на рынке появился штучный паркет длиной от 450 до 1200 мм, при ширине 90 мм и толщине 15–16 мм, что связано с увеличением площади квартир новых домов.

Срок службы

Вопросы качества. Качественные паркетные планки должны иметь хорошую геометрию, то есть состыковываться на ровной поверхности без зазоров и перепадов по высоте. ГОСТ регламентирует влажность древесины — 9% (плюс-минус 3%), которая благодаря герметичной упаковке должна сохраняться непосредственно до момента укладки. Разумеется, от качества напольного покрытия зависит красота долговечность пола.

На фото:

Идеальная укладка — плашки с хорошей геометрией соединятся без усилий и без щелей.

Толщина важна! Если длина и ширина паркетины имеют отношение в основном к декору и к удобству монтажа, то ее толщина, а точнее, ее слой износа, определяет потенциальный срок службы паркета. Слой износа — это расстояние от лицевой стороны плашки до верхней части паза или гребня. Слой износа для плашки толщиной 15 мм составляет обычно 7 мм, для плашки толщиной 22 мм — 9 мм.

Шлифовка или циклевка? Паркетный пол рекомендуют шлифовать примерно раз в 8–10 лет. Шлифовка — это современная бережная технология, в ее процессе снимается верхний слой лака и небольшой слой древесины всего 0,3 – 0,8 мм (в отличие от циклевки, при которой используются режущие инструменты и удаляется до 1,5 мм). Таким образом, паркет со слоем износа 9 мм может прослужить около 100 лет.

На фото:

Выбирая штучный паркет для помещений разного назначения, нужно учитывать, что на срок службы паркета влияют условия его эксплуатации.

«Паркетные» породы древесины. Штучный паркет изготавливают в основном из древесины лиственных пород, которые отличаются более высокой твердостью и износостойкостью по сравнению с хвойными. В свою очередь, эта древесина делится на местную (из Центральной Европы) и экзотическую (с других континентов). К первой группе относятся дуб, бук, ясень, клен, и т.д. Ко второй — махагони, мербау, тик, венге, ироко, пр. Хвойные породы (лиственница, тис) применяются ограничено. Наиболее долговечен паркет из дуба, тика, мербау.

На фото:

Дубовый паркет отличают долголетие и устойчивость к гниению, о чем свидетельствуют хорошо сохранившиеся паркеты усадьбы Кусково, Эрмитажа, Петергофского дворца.

Производительность напильника для паркета

Tuning | Дремио

Сегодня я хотел бы продолжить краткое обсуждение того, как изменение размера «группы строк» файла Parquet для соответствия размеру блока файловой системы может повлиять на эффективность чтения и записи. Эта настройка может быть особенно важна в средах HDFS, в которых ввод-вывод неразрывно связан с сетевыми операциями.

Чтобы понять, почему имеет значение размер «группы строк», может быть полезно сначала понять, что, черт возьми, такое «группа строк».Для этого обратимся к рисунку 1, который представляет собой простую иллюстрацию формата файла Parquet.

Как видите, группа строк — это сегмент файла Parquet, который содержит сериализованные (и сжатые!) Массивы записей столбцов. Поскольку большие группы строк означают более длинные непрерывные массивы данных столбцов (в этом вся суть Parquet!), Большие группы строк, как правило, являются хорошей новостью, если вы хотите более быстрые операции с файлом Parquet.

Но как влияет размер блока на диске? Давайте посмотрим на рисунок 2, на котором исследуются три различных сценария хранения Parquet для файловой системы HDFS.В сценарии A очень большие файлы Parquet хранятся с использованием больших групп строк. Большие группы строк хороши для выполнения эффективных манипуляций на основе столбцов, но группы и файлы склонны занимать несколько дисковых блоков, что создает риск задержки из-за вызова операций ввода-вывода. В сценарии B небольшие файлы хранятся в одной небольшой группе строк. Это уменьшает количество пересечений блоков, но снижает эффективность столбчатого формата хранения Parquet.

Идеальная ситуация демонстрируется в сценарии C, в котором один большой файл Parquet с одной большой группой строк хранится в одном большом блоке диска.Это минимизирует операции ввода-вывода при максимальной длине хранимых столбцов. Официальная документация Parquet рекомендует размер блока диска / группы строк / файла от 512 до 1024 МБ в HDFS.

В Apache Drill вы можете изменить размер группы строк для файлов Parquet, которые он записывает, с помощью команды ALTER SYSTEM SET для переменной store.parquet.block-size . Например, чтобы установить размер группы строк в 1 ГБ, введите:

  ALTER SYSTEM SET` магазин.parquet.block-size` = 1073741824;

(Примечание: блоки большего размера также потребуют больше памяти для управления.)

Parquet и Drill уже очень хорошо интегрированы, когда дело касается доступа к данным и их хранения — эта настройка только усиливает и без того мощный симбиоз!

apache spark — Оптимальный размер файла и размер блока паркета

Прежде чем говорить о паркетной стороне уравнения, нужно подумать о том, как данные будут использоваться после того, как вы сохраните их в parquet.Если он будет часто читаться / обрабатываться, вы можете рассмотреть, каковы шаблоны доступа, и решить разделить его соответствующим образом. Один из распространенных шаблонов — это разбиение по дате, потому что большинство наших запросов имеют временной диапазон. Правильное разбиение данных на разделы будет иметь гораздо большее влияние на производительность при использовании этих данных после их записи.

Теперь, что касается Parquet, практическое правило состоит в том, что размер блока паркета должен быть примерно равен размеру базовой файловой системы. Это имеет значение при использовании HDFS, но не имеет большого значения при использовании S3.

Опять же, размер блока Parquet зависит от того, как вы читаете данные. Поскольку блок Parquet должен быть в основном реконструирован в памяти, чем он больше, тем больше памяти требуется ниже по потоку. Вам также понадобится меньше воркеров, поэтому, если у ваших подчиненных воркеров много памяти, вы можете использовать паркетные блоки большего размера, так как это будет немного эффективнее.

Однако для лучшей масштабируемости обычно лучше иметь несколько меньших объектов — особенно в соответствии с некоторой схемой разделения — вместо одного большого объекта, который может действовать как узкое место производительности, в зависимости от вашего варианта использования.

Подводя итог:

больший размер блока паркета означает немного меньший размер файла (поскольку сжатие лучше работает с большими файлами), но больший объем памяти при сериализации / десериализации
оптимальный размер файла зависит от ваших настроек
, если вы храните 30 ГБ с размером блока паркета 512 МБ, так как Parquet — это разделяемая файловая система, а Spark полагается на HDFS getSplits () , то на первом этапе вашей задачи Spark будет 60 задач. Они будут использовать выборку байтового диапазона для параллельного получения разных частей одного и того же объекта S3.Однако вы получите лучшую производительность, если разделите его на несколько меньших (предпочтительно разделенных) объектов S3, поскольку они могут быть записаны параллельно (один большой файл должен быть записан последовательно), а также, скорее всего, будут иметь лучшую производительность чтения при доступе. большим количеством читателей.

Паркет Apache

Мотивация

Мы создали Parquet, чтобы сделать преимущества сжатого, эффективного столбчатого представления данных доступными для любого проекта в экосистеме Hadoop.

Parquet построен с нуля с учетом сложных вложенных структур данных и использует алгоритм измельчения и сборки записей, описанный в статье Dremel. Мы считаем, что этот подход превосходит простое сглаживание вложенных пространств имен.

Parquet поддерживает очень эффективные схемы сжатия и кодирования. Несколько проектов продемонстрировали влияние на производительность правильной схемы сжатия и кодирования данных. Parquet позволяет указывать схемы сжатия на уровне столбцов и рассчитан на будущее, чтобы можно было добавлять больше кодировок по мере их изобретения и внедрения.

Паркет создан для использования кем угодно. Экосистема Hadoop богата фреймворками для обработки данных, и мы не заинтересованы в том, чтобы играть в фавориты. Мы считаем, что эффективная, хорошо реализованная основа для хранения столбцов должна быть полезна для всех фреймворков без затрат на обширные и сложные в настройке зависимости.

Модули

Проект формата parquet содержит спецификации формата и определения Thrift метаданных, необходимых для правильного чтения файлов Parquet.

Проект parquet-mr содержит несколько подмодулей, которые реализуют основные компоненты чтения и записи вложенного потока данных с ориентацией на столбцы, сопоставляют это ядро с форматом parquet и предоставляют форматы ввода-вывода Hadoop, загрузчики Pig и другие Java-утилиты для взаимодействия с Parquet.

Проект parquet-cpp — это библиотека C ++ для чтения и записи файлов Parquet.

Проект parquet-rs — это библиотека Rust для чтения и записи файлов Parquet.

Проект совместимости parquet содержит тесты совместимости, которые можно использовать для проверки того, что реализации на разных языках могут читать и записывать файлы друг друга.

Корпус

Ресурсы

Java могут быть собраны с использованием пакета mvn. Текущая стабильная версия всегда должна быть доступна в Maven Central.

Ресурсы сбережения C ++ могут быть созданы с помощью make.

Код

Thrift также может быть создан на любом другом языке, поддерживаемом экономией.

Освобождение

См. Как выпустить.

Глоссарий

Блок (блок hdfs): это означает блок в hdfs, и значение без изменений для описания этого формата файла.Формат файла разработан для хорошей работы поверх hdfs.
Файл: файл hdfs, который должен включать метаданные для файла. Фактически он не должен содержать данные.
Группа строк: логическое горизонтальное разбиение данных на строки. Не существует физической структуры, которая гарантирована для группы строк. Группа строк состоит из блока столбцов для каждого столбца в наборе данных.
Блок столбца: блок данных для определенного столбца.Эти живые в определенной группе строк и гарантированно будет непрерывной в файле.
Страница: фрагменты столбцов разделены на страницы. Страница концептуально неделимая единица (с точки зрения сжатия и кодирования). Там может быть несколькими типами страниц, которые чередуются в блоке столбца.

Иерархически файл состоит из одной или нескольких групп строк. Группа строк содержит ровно один фрагмент столбца на столбец. Чанки столбца содержат один или больше страниц.

Блок распараллеливания

MapReduce — группа файлов / строк
IO — фрагмент столбца
Кодирование / сжатие — страница

Формат файла

Этот файл и определение комиссионного вознаграждения следует читать вместе, чтобы понять формат.

  4-байтовое магическое число "PAR1"
<Столбец 1, блок 1 + метаданные столбца>
<Столбец 2, фрагмент 1 + метаданные столбца>
...
<Столбец N, блок 1 + метаданные столбца>
<Столбец 1, фрагмент 2 + метаданные столбца>
<Столбец 2, фрагмент 2 + метаданные столбца>
...
<Столбец N, фрагмент 2 + метаданные столбца>
...
<Столбец 1, блок M + метаданные столбца>
<Столбец 2, блок M + метаданные столбца>
...
<Столбец N, фрагмент M + метаданные столбца>
Метаданные файла
4-байтовая длина метаданных файла в байтах
4-байтовое магическое число "PAR1"

В приведенном выше примере в этой таблице N столбцов, разделенных на M строк. группы. Метаданные файла содержат расположение всех метаданных столбца. начальные локации. Более подробную информацию о том, что содержится в метаданных, можно найти в сберегательных файлах.

Метаданные записываются после данных, чтобы обеспечить возможность записи за один проход.

Ожидается, что читатели сначала прочитают метаданные файла, чтобы найти весь столбец фрагменты, которые им интересны. Затем фрагменты столбцов следует читать последовательно.

Есть три типа метаданных: метаданные файла, метаданные столбца (блока) и страницы. метаданные заголовка. Все экономичные структуры сериализуются с использованием TCompactProtocol.

Типы

Типы, поддерживаемые форматом файла, должны быть минимальными, с акцентом на то, как типы влияют на дисковое хранилище.Например, 16-битные целые числа явно не поддерживаются в формате хранения, так как они подпадают под 32-битные целые числа с эффективным кодированием. Это снижает сложность реализации читатели и писатели для формата. Типы:

BOOLEAN : 1 бит логический
INT32 : 32-битные целые числа со знаком
INT64 : 64-битные целые числа со знаком
INT96 : 96-битные целые числа со знаком
FLOAT : 32-битные значения с плавающей запятой IEEE
DOUBLE : 64-битные значения с плавающей запятой IEEE
BYTE_ARRAY : массивы байтов произвольной длины.

Логические типы

Логические типы используются для расширения типов, которые можно использовать для хранения паркета, указав, как следует интерпретировать примитивные типы. Это сохраняет набор примитивных типов до минимума и повторно использует эффективные кодировки паркета. Для Например, строки хранятся в виде байтовых массивов (двоичных) с аннотацией UTF8. Эти аннотации определяют, как дальше декодировать и интерпретировать данные. Аннотации сохраняются как ConvertedType в метаданных файла и задокументировано в Логические типы.мкр.

Вложенная кодировка

Для кодирования вложенных столбцов Parquet использует кодировку Dremel с определением и уровни повторения. Уровни определения указывают, сколько дополнительных полей в пути для столбца определены. Уровни повторения указывают, в каком повторяющемся поле в пути повторяется значение. Максимальные уровни определения и повторения могут вычисляться из схемы (т.е. сколько существует вложенности). Это определяет максимальное количество битов, необходимых для хранения уровней (уровни определены для всех значения в столбце).

Поддерживаются две кодировки для уровней BIT PACKED и RLE. Теперь используется только RLE, поскольку он заменяет BIT PACKED.

Нулевые

Нулевое значение кодируется на уровнях определения (кодируется по длине серии). NULL значения не закодированы в данных. Например, в невложенной схеме столбец с 1000 NULL будет закодирован с кодированием длин серий (0, 1000 раз) для уровней определения и ничего больше.

Страницы данных

Для страниц данных 3 части информации кодируются спина к спине, после страницы заголовок.У нас есть

определение уровней данных,
данных уровней повторения,
закодированных значений. Размер, указанный в шапке, рассчитан на все 3 штуки вместе взятые.

Данные для страницы данных требуются всегда. Уровни определения и повторения являются необязательными, в зависимости от определения схемы. Если столбец не вложен (т.е. путь к столбцу имеет длину 1), мы не кодируем уровни повторения (это было бы всегда имеют значение 1).Для требуемых данных уровни определения: пропущено (если закодировано, оно всегда будет иметь значение максимального уровня определения).

Например, в случае, если столбец не является вложенным и является обязательным, данные в страница — это только закодированные значения.

Поддерживаемые кодировки описаны в Encodings.md

Куски колонки

Блоки столбцов состоят из страниц, переписанных друг за другом. Страницы имеют общие заголовок, и читатели могут пропустить страницу, которая им не интересна.Данные для страница следует за заголовком и может быть сжата и / или закодирована. Сжатие и кодировка указывается в метаданных страницы.

Контрольная сумма

Страницы данных могут быть индивидуально подсчитаны контрольной суммой. Это позволяет отключить контрольные суммы в Уровень файла HDFS для лучшей поддержки поиска по одной строке.

Восстановление ошибки

Если метаданные файла повреждены, файл теряется. Если метданные столбца повреждены, этот фрагмент столбца теряется (но фрагменты столбца для этого столбца в других группах строк хорошо).Если заголовок страницы поврежден, оставшиеся страницы в этом фрагменте теряются. Если данные на странице повреждены, эта страница потеряна. Файл будет больше устойчивость к повреждениям с меньшими группами строк.

Возможное расширение: при меньших группах строк самая большая проблема заключается в размещении файла. метаданные в конце. Если при записи метаданных файла произошла ошибка, все записанные данные будут нечитаемыми. Это можно исправить, записав метаданные файла. каждую N-ю группу строк.
Метаданные каждого файла будут кумулятивными и включать все группы строк, записанные таким образом. далеко.В сочетании со стратегией, используемой для файлов rc или avro с использованием маркеров синхронизации, читатель мог восстанавливать частично записанные файлы.

Формат специально разработан для отделения метаданных от данных. Этот позволяет разбивать столбцы на несколько файлов, а также иметь единые метаданные файл ссылается на несколько файлов паркета.

Конфигурации

Размер группы строк: большие группы строк позволяют использовать большие блоки столбцов, что делает его возможно выполнить более крупный последовательный ввод-вывод.Большие группы также требуют большей буферизации в путь записи (или двухпроходная запись). Мы рекомендуем большие группы строк (512 МБ — 1 ГБ). Поскольку может потребоваться прочитать всю группу строк, мы хотим, чтобы она полностью умещалась на один блок HDFS. Следовательно, размеры блока HDFS также должны быть больше. An оптимизированная настройка чтения: группы строк 1 ГБ, размер блока HDFS 1 ГБ, 1 блок HDFS на файл HDFS.
Размер страницы данных: страницы данных следует считать неделимыми, поэтому страницы данных должны быть меньше позволяют более мелкозернистое чтение (например,грамм. поиск по одной строке). Большие размеры страницы несут меньше накладных расходов на пространство (меньше заголовков страниц) и потенциально меньше накладных расходов на синтаксический анализ (обработка заголовков). Примечание: при последовательном сканировании не ожидается чтение страницы. вовремя; это не блок ввода-вывода. Мы рекомендуем 8 КБ для размеров страницы.

Расширяемость

В формате много мест для совместимых расширений:

Версия файла: метаданные файла содержат версию.
Кодировки: Кодировки указываются с помощью enum, и в будущем могут быть добавлены другие.
Типы страниц: можно добавлять и безопасно пропускать дополнительные типы страниц.

Паркет — документация Apache Tajo 0.8.0

Parquet — это столбчатый формат хранения для Hadoop. Паркет создан для того, чтобы использовать преимущества прессованного, эффективное столбцовое представление данных, доступное для любого проекта в экосистеме Hadoop, независимо от выбора структуры обработки данных, модели данных или языка программирования. Для получения более подробной информации, пожалуйста, обратитесь к разделу «Формат файла паркета».

Как сделать паркетный стол?

Если вы не знакомы с оператором CREATE TABLE, обратитесь к языку определения данных , языку определения данных .

Чтобы указать определенный формат файла для вашей таблицы, вам необходимо использовать предложение USING в вашем CREATE TABLE утверждение. Ниже приведен пример инструкции по созданию таблицы с использованием паркетных файлов.

 СОЗДАТЬ ТАБЛИЦУ table1 (
  id int,
  текст имени,
  счет с плавающей запятой,
  введите текст
) ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ПАРКЕТА;

Физические свойства

Некоторые форматы хранения таблиц предоставляют параметры для включения или отключения функций и настройки физических параметров.Предложение WITH в операторе CREATE TABLE позволяет пользователям устанавливать эти параметры.

Теперь файл Parquet имеет следующие физические свойства.

parquet.block.size: Размер блока — это размер группы строк, буферизуемой в памяти. Это ограничивает использование памяти при записи. Большие значения улучшат ввод-вывод при чтении, но потребляют больше памяти при записи. Размер по умолчанию составляет 134217728 байт (= 128 * 1024 * 1024).
parquet.page.size: Размер страницы для сжатия.При чтении каждую страницу можно распаковать независимо. Блок состоит из страниц. Страница — это наименьшая единица, которую необходимо полностью прочитать, чтобы получить доступ к отдельной записи. Если это значение слишком мало, компрессия ухудшится. Размер по умолчанию — 1048576 байт (= 1 * 1024 * 1024).
parquet.compression: алгоритм сжатия, используемый для сжатия страниц. Это должно быть одно из несжатых, быстрых, gzip, lzo. По умолчанию — без сжатия.
parquet.enable.dictionary: Логическое значение должно включать / отключать кодирование словаря.Это должно быть одно из значений true или false. По умолчанию верно.

Проблемы совместимости с Apache Hive ™

На данный момент Tajo поддерживает только плоские реляционные таблицы. В результате тип хранилища Tajo Parquet не поддерживает вложенные схемы. Однако в настоящее время мы работаем над добавлением поддержки вложенных схем и нескалярных типов (TAJO-710).

идей о хранении паркета. Большинство из вас работает с большими данными… | от Cinto | The Startup

Большинство из вас, работающих с большими данными, слышали о паркете и о том, как он оптимизирован для хранения и т. Д.Здесь я попытаюсь поделиться некоторыми подробностями об архитектуре паркета и о том, как и почему она оптимизирована. Также я добавлю несколько советов, как эффективно использовать паркет, чтобы использовать все его возможности.

Что такое Parquet

Parquet — это формат файла с открытым исходным кодом в экосистеме Hadoop. Это плоский столбчатый формат хранения, который очень эффективен как с точки зрения хранения, так и с точки зрения запросов.

В столбцовом хранилище столбцы хранятся в одном или нескольких смежных блоках. Вот некоторые преимущества столбчатого хранилища

Лучшее сжатие : поскольку мы можем эффективно сжимать похожие столбчатые данные
Более быстрый запрос : нам не нужно извлекать столбцы, которые не нужны для ответа на запрос, что обеспечивает более быстрый запрос.Если в таблице 10 столбцов, и нам просто нужно сгруппировать по одному столбцу, остальные столбцы загружать не нужно

Внутренние элементы паркета

Вот как выглядит макет файла паркета:

Блок : это физическое представление данных в HDFS и минимальный размер, который может быть прочитан, по умолчанию

Файл : Один из нескольких блоков составляет файл. Он может иметь или не иметь какие-либо данные.

Группа строк : это логическое разделение данных в паркетном файле и минимальный объем данных, который может быть прочитан из паркетного файла.В идеале группа строк должна быть ближе к размеру блока HDFS.

Группа строк больше, чем размер блока HDFS: Чтение каждого блока — это поиск ввода-вывода на диск. Наличие большего количества блоков в группе строк будет означать больше поисков, следовательно, более дорогая
Группа строк меньше, чем размер блока HDFS: это снижает оптимизацию столбчатого хранения parquet, поскольку данные будут разбросаны по нескольким группам строк

Column Chunk : Фрагмент данных для определенного столбца.Они находятся в определенной группе строк и гарантированно непрерывны в файле.

Page : Блоки столбцов разделены на страницы. Страница концептуально неделимая единица (с точки зрения сжатия и кодирования).

Я быстро объясню внутренности, которые помогут каждому понять, как оптимизировать запросы для определенных случаев использования.

Каждый паркетный файл имеет данные и нижний колонтитул . Нижний колонтитул содержит метаданные файла, которые сначала считываются при каждом сканировании данных.Чтение нижнего колонтитула дает следующую информацию:

— Схема
— Кодировки
— Уникальные значения или диапазон значений. Это важно для оптимизации запросов.
— Другое

На изображении ниже представлена дополнительная информация об этом. Эта информация также доступна на официальном сайте паркета

Вы также можете увидеть часть этой информации, проанализировав файл паркета. Ниже я также покажу, как это сделать:

 hadoop dfs -ls hdfs: // host: port /  
 Найдено 200 элементов 
 108217 2020–03–27 16:43  file1  
 84688 2020– 03–27 16:43 file2 
 107989 2020–03–27 16:43 file3 
… 
 75477 2020-03–27 16:43 file200

Если нам нужно проанализировать file1 , мы можем запустить следующую команду

  parquet-tools   meta  hdfs: // host: port /  / file1 
 creator: parquet-mr version 1.10.0 (сборка abc) группа строк 1: RC: 12527 TS: 179580 ----------------------------------- --------------------------------- 
 страна: BINARY SNAPPY DO: 0 FPO: 4 SZ: 5240/5373 / 1.03 VC: 12527 ENC: PLAIN_DICTIONARY, BIT_PACKED, RLE ST: [min: Афганистан, max: Зимбабве, num_nulls: 1307] пол: BINARY SNAPPY DO: 0 FPO: 5244 SZ: 10077/10267 / 1.02 VC: 12527 ENC: PLAIN_DICTION BIT_PACKED, RLE ST: [min: m, max: f, num_nulls: 165] тип: BINARY SNAPPY DO: 0 FPO: 19666 SZ: 6527/6625 / 1.02 VC: 12527 ENC: PLAIN_DICTIONARY, BIT_PACKED, RLE ST: [min: a, max: a, num_nulls: 0]

Первая важная деталь в метаданных — это версия файла паркета.Это может помочь нам понять, почему отсутствуют некоторые функции.

Затем у него есть необходимая информация о «группе строк» (см. Выше, чтобы понять, что такое группа строк).

Вот что означают некоторые из сокращений:

RC: Количество записей в группе строк. В этом случае группа строк 1 содержит 12527 строк.
TS: Общий размер группы строк. Несжатый. Это сумма Column.SZ. uncompressed
DO: Смещение страницы словаря.
FPO: смещение первой страницы данных.
SZ: размер в байтах (x / y / z). x = сжатый итог, y = несжатый, общий, z = соотношение y: x
VC: количество значений. Это будет равно количеству записей в группе строк
ST: я считаю, что это означает статистику и содержит диапазон значений в конкретном столбце
ENC: кодировка, используемая для этих данных. Это разные схемы кодирования:

Обычная — Обычная кодировка используется всякий раз, когда невозможно использовать более эффективное кодирование
Кодировка словаря — Если словарь становится слишком большим, будь то размер или количество отдельных значений, кодирование вернется к простому кодированию
Кодирование длины прогона — в этой кодировке используется комбинация битовой упаковки и кодирования длины прогона для более эффективного хранения повторяющихся значений

Более подробная информация доступна здесь

Как видно выше, эти метаданные и многие другие может быть сгенерирован с помощью инструментов для паркета

 parquet-tools meta <имя файла>

Обладая вышеуказанными знаниями, я расскажу, как эффективно использовать паркет

Оптимизировать статистику данных паркета

Если вы посмотрите в предыдущих метаданных у него есть поле ST , в котором перечислен диапазон данных, присутствующих в каждой группе строк для каждого столбца.Как упоминалось ранее, когда запрашивается паркетный файл ( с предикатами фильтра ), сначала считывается нижний колонтитул файла, чтобы увидеть, присутствуют ли отфильтрованные данные ( или есть ли в словаре конкретные данные ). Соответственно считываются только соответствующие группы строк. Это уменьшает количество файлов и групп строк, которые необходимо прочитать.

Однако есть одна небольшая загвоздка. При записи данных, если данные не отсортированы, все группы строк будут иметь все данные. Это мало помогает..верно? Следовательно, при написании рекомендуется отсортировать данные по столбцам, которые, как вы ожидаете, будет применяться больше всего фильтров. Кроме того, мы можем отсортировать по столбцу с наибольшей мощностью. Мы можем отсортировать данные по любому количеству столбцов (хотя следите за стоимостью записи). Вот пример того, как это небольшое изменение оптимизировало мой запрос

Пример запроса Spark для указанного выше набора данных:

 select count (1) from table1, где type = a

Этот запрос выполнялся за 5 секунд и читал весь набор файлов — 1.7м рядов. Анализируя метаданные parquet, я вижу, что значение = присутствует во всех файлах. См. Поле ST ниже

ST: [min: a, max: x , num_nulls: 0]

Чтобы исправить это во время записи, я заказал данные по типа и увидел разницу ниже

ST: [min: a, max: a , num_nulls: 0]

Пользовательский интерфейс Spark — чтение только одного файла

Хотите узнать больше о пользовательском интерфейсе Spark, вот документ, который поможет вам.

Этот запрос прочитал 12K строк, занял 2 секунды и породил меньше задач.

2. Как упоминалось ранее, неплохо установить размер группы рядов паркета ближе к размеру блока HDFS. Причины этого я объяснил выше.

3. В зависимости от используемой версии вам может потребоваться установить некоторые из этих свойств, чтобы включить все функции.

 parquet.strings.signed-min-max.enabled: true 
 spark.sql.parquet.binaryAsString = true

4. Размер словаря может быть увеличен, чтобы предотвратить откат к простой кодировке.По умолчанию — 1 МБ. Я считаю, что это свойство:

 parquet.dictionary.page.size

Надеюсь, что приведенные выше сведения помогут вам добиться большей производительности с паркетными напильниками. Я лично использовал каждый из этих параметров оптимизации в разных сценариях использования для достижения лучшей производительности / хранилища.

Вот статья о продвинутом UNIX, которая должна быть полезной.

Если у кого-то из вас есть какие-либо другие свойства, с которыми вы столкнулись, не стесняйтесь комментировать, и я обязательно добавлю их сюда.

Apache Parquet и файлы CSV

Вы наверняка читали о Google Cloud (например, BigQuery, Dataproc), Amazon Redshift Spectrum и Amazon Athena. Теперь вы хотите воспользоваться одним или двумя. Однако, прежде чем углубиться в подробности, вы захотите ознакомиться с возможностями использования Apache Parquet вместо обычных текстовых файлов, файлов CSV или TSV. Если вы не думаете о том, как оптимизировать для этих новых моделей службы запросов, вы выбрасываете деньги в окно.

Что такое паркет Apache?

Apache Parquet — это столбчатый формат хранения со следующими характеристиками:

Apache Parquet разработан для обеспечения эффективного хранения данных в виде столбцов по сравнению с файлами на основе строк, такими как CSV.
Apache Parquet построен с нуля с учетом сложных вложенных структур данных.
Apache Parquet поддерживает очень эффективные схемы сжатия и кодирования.
Apache Parquet позволяет снизить затраты на хранение данных и повысить эффективность запросов к данным с помощью бессерверных технологий, таких как Amazon Athena, Redshift Spectrum и Google Dataproc.

Parquet — это формат данных с самоописанием, который включает схему или структуру внутри самих данных. В результате получается файл, оптимизированный для выполнения запросов и минимизации операций ввода-вывода. Parquet также поддерживает очень эффективные схемы сжатия и кодирования.

Паркет и рост облачных хранилищ и интерактивных служб запросов

Рост числа интерактивных сервисов запросов, таких как Amazon Athena, PrestoDB и Redshift Spectrum, упрощает использование стандартного SQL для анализа данных в таких системах хранения, как Amazon S3.Если вы еще не знаете, какие преимущества вы можете получить от этих услуг, вы можете найти дополнительную информацию в этом вводном сообщении об Amazon Redshift Spectrum и в этом сообщении о функциях и преимуществах Amazon Athena. Кроме того, хранилища данных, такие как Google BigQuery и платформа Google Dataproc, могут использовать различные форматы для приема данных.

Выбранный формат данных может существенно повлиять на производительность и стоимость. Мы рассмотрим несколько примеров из этих соображений.

Паркет vs.CSV

CSV прост и вездесущ. Многие инструменты, такие как Excel, Google Таблицы и многие другие, могут создавать файлы CSV. Вы даже можете создать их с помощью любимого инструмента для редактирования текста. Мы все любим файлы CSV, но у всего есть своя цена — даже ваша любовь к файлам CSV, особенно если CSV является вашим форматом по умолчанию для конвейеров обработки данных.

Amazon Athena и Spectrum взимают плату за объем данных, сканируемых за один запрос. (Многие другие сервисы также взимают плату на основе запрашиваемых данных, так что это не является уникальной особенностью AWS.)
Google и Amazon взимают плату за объем данных, хранящихся на GS / S3.
Плата за Google Dataproc зависит от времени.

Невыполнение обязательств по использованию CSV приведет как к техническим, так и к финансовым результатам (не лучшим образом). Вы научитесь любить Parquet так же сильно, как и свой верный CSV-файл.

Пример: CSV-файл емкостью 1 ТБ

Следующее демонстрирует эффективность и действенность использования файла Parquet по сравнению с CSV.

Преобразуя данные CSV в столбчатый формат Parquet, а затем сжимая и разбивая их на разделы, вы экономите деньги и получаете более высокую производительность. В следующей таблице сравнивается экономия, полученная при преобразовании данных в Parquet и CSV.

Если в течение года вы будете использовать несжатые CSV-файлы объемом 1 ТБ в качестве основы для запросов, ваши затраты составят 2000 долларов. При использовании файлов Parquet ваша общая стоимость составит 3,65 доллара. Я знаю, что вам нравятся ваши файлы CSV, но вы любите их , что ?

Кроме того, если время — деньги, ваши аналитики могут потратить около пяти минут на ожидание завершения запроса просто потому, что вы используете необработанный CSV.Если вы платите кому-то 150 долларов в час, а они делают это один раз в день в течение года, то они потратили около 30 часов, просто ожидая завершения запроса. Это примерно 4500 долларов в непродуктивное время «ожидания». Общее время ожидания пользователя Apache Parquet? Около 42 минут или 100 долларов.

Пример 2: Parquet, CSV и ваше хранилище данных Redshift

Amazon Redshift Spectrum позволяет выполнять запросы Amazon Redshift SQL к данным в Amazon S3. Это может быть эффективной стратегией для команд, которые хотят разделить данные, когда некоторые из них находятся в Redshift, а другие данные находятся на S3.Например, предположим, что у вас есть около 4 ТБ данных в таблице history_purchase в Redshift. Поскольку к нему обращаются нечасто, имеет смысл выгрузить его на S3. Это освободит место в Redshift, но при этом предоставит вашей команде доступ через Spectrum. Теперь возникает большой вопрос: В каком формате вы храните эту таблицу размером 4 ТБ history_purchase ? CSV? Как насчет паркета?

history_purchase Таблица содержит четыре столбца одинакового размера, которые хранятся в Amazon S3 в трех файлах: несжатый CSV, GZIP CSV и Parquet.

Несжатый CSV-файл : Несжатый CSV-файл имеет общий размер 4 ТБ. Выполнение запроса для получения данных из одного столбца таблицы требует, чтобы Redshift Spectrum просканировал весь файл размером 4 ТБ. В результате этот запрос будет стоить 20 долларов.
Файл CSV GZIP : Если вы сжимаете файл CSV с помощью GZIP, размер файла уменьшается до 1 ГБ. Отличная экономия! Однако Redshift Spectrum по-прежнему должен сканировать весь файл. Хорошая новость заключается в том, что ваш CSV-файл в четыре раза меньше, чем несжатый, поэтому вы платите четверть того, что делали раньше.Так что этот запрос будет стоить 5 долларов.
Parquet файл : если вы сжимаете файл и конвертируете его в Apache Parquet, вы получаете 1 ТБ данных в S3. Однако, поскольку Parquet является столбцовым, Redshift Spectrum может читать только тот столбец, который имеет отношение к выполняемому запросу. Ему нужно отсканировать только четверть данных. Этот запрос будет стоить всего 1,25 доллара США.

Если вы выполняете этот запрос один раз в день в течение года, использование несжатых файлов CSV будет стоить 7300 долларов. Даже сжатые запросы CSV будут стоить более 1800 долларов.Однако при использовании формата файла Apache Parquet это будет стоить около 460 долларов. Все еще любите свой файл CSV?

Сводка

Тенденция к «бессерверным» интерактивным службам запросов и готовым пакетам обработки данных с нулевым администрированием быстро прогрессирует. Это дает новые возможности командам работать быстрее с меньшими инвестициями. Athena и Spectrum упрощают анализ данных в Amazon S3 с помощью стандартного SQL. Кроме того, Google поддерживает загрузку файлов Parquet в BigQuery и Dataproc.

Когда вы платите только за выполняемые запросы или ресурсы, такие как ЦП и хранилище, важно обратить внимание на оптимизацию данных, на которые полагаются эти системы.

Как повысить производительность AWS Athena: полное руководство

Следующая статья представляет собой сокращенную версию нашего нового руководства по Amazon Athena. Загрузите полный технический документ здесь , чтобы узнать, как можно легко улучшить производительность Athena. Предпочитаете видео? Посетите бесплатный веб-семинар Athena ETL.

Amazon Athena — это самый быстрорастущий сервис Amazon Web Services, который обусловлен все более широким внедрением озер данных AWS и простой, цельной модели, которую Athena предлагает для запросов к огромным наборам данных, хранящимся на Amazon, с использованием обычного SQL.

Однако Athena имеет свои ограничения: и во многих сценариях Athena может работать очень медленно или взорвать ваш бюджет, особенно если незначительное внимание уделяется подготовке данных. Мы поможем вам избежать этих проблем и покажем, как оптимизировать запросы и базовые данные в S3, чтобы помочь Athena выполнить свои обещания по производительности.

Что такое Amazon Athena?

Amazon Athena — это интерактивная служба запросов, которую разработчики и аналитики данных используют для анализа данных, хранящихся в Amazon S3. Бессерверная архитектура Athena снижает эксплуатационные расходы и означает, что пользователям не нужно масштабировать, предоставлять или управлять какими-либо серверами.

Пользователи Amazon Athena могут использовать стандартный SQL при анализе данных. Athena не требует сервера, поэтому нет необходимости контролировать инфраструктуру; пользователи платят только за запросы, которые они запрашивают.Пользователям просто нужно указать на свои данные в Amazon S3, определить схему и начать запросы.

Однако, как и в случае с большинством инструментов анализа данных, необходимо помнить о некоторых передовых методах, чтобы обеспечить производительность в масштабе. Давайте рассмотрим некоторые из основных факторов, которые могут повлиять на производительность Athena, и посмотрим, как они могут применяться к вашему облачному стеку.

Общие сведения о производительности Athena

Athena автоматически масштабируется и выполняет несколько запросов одновременно.Это обеспечивает высокую производительность даже при сложных запросах или при работе с очень большими наборами данных. Однако Athena полагается на базовую организацию данных в S3 и выполняет полное сканирование таблицы вместо использования индексов, что создает проблемы с производительностью в определенных сценариях.

Как Athena достигает высоких показателей?

Массивно-параллельные запросы

Athena выполняет запросы одновременно, поэтому даже запросы к очень большим наборам данных могут быть выполнены за секунды.Благодаря распределенной бессерверной архитектуре Athena может поддерживать большое количество пользователей и запросов, а вычислительные ресурсы, такие как ЦП и ОЗУ, легко выделяются.

Оптимизация чтения на основе метаданных

Современные форматы хранения данных, такие как ORC и Parquet, полагаются на метаданные, которые описывают набор значений в разделе данных (иногда называемом полосой). Если, например, пользователя интересуют значения <5, а метаданные говорят, что все данные в этой полосе находятся в диапазоне от 100 до 500, полоса вообще не имеет отношения к запросу, и запрос может пропустить ее.

Это механизм, используемый Athena для быстрого сканирования огромных объемов данных. Чтобы улучшить этот механизм, пользователь должен грамотно организовать данные (например, сортировку по значению), чтобы общие фильтры могли эффективно использовать метаданные.

Обработка S3 как доступного только для чтения

Другой метод, который Athena использует для оптимизации производительности, создавая внешние справочные таблицы и обрабатывая S3 как доступный только для чтения ресурс. Это позволяет избежать операций записи на S3, чтобы уменьшить задержку и избежать блокировки таблицы.

Проблемы производительности Athena

Athena — это распределенный механизм запросов, который использует S3 в качестве основного механизма хранения.В отличие от полных продуктов баз данных, у него нет собственного оптимизированного уровня хранения. Следовательно, его производительность сильно зависит от того, как данные организованы в S3 — если данные отсортированы для обеспечения эффективной фильтрации на основе метаданных, они будут выполняться быстро, а в противном случае некоторые запросы могут быть очень медленными.

Кроме того, Athena не имеет индексов — она полагается на быстрое сканирование всей таблицы. Это означает, что некоторые операции, такие как соединения между большими таблицами, могут быть очень медленными, поэтому Amazon рекомендует запускать их за пределами Athena.

В этой статье мы рассмотрим ключевые передовые практики, которые необходимо реализовать для обеспечения высокой производительности в Athena, но вы можете пропустить их все, используя Upsolver, инструмент ETL озера данных, созданный для Amazon Athena. Upsolver автоматически оптимизирует уровень хранения и индексирует данные, устраняя необходимость в какой-либо ручной оптимизации. Посетите наш недавний веб-семинар, чтобы узнать больше.

Ограничения продукта Athena

В соответствии с ограничениями службы Athena, она не может создавать пользовательские пользовательские функции (UDF), выполнять обратную запись в S3 или планировать и автоматизировать задания.Amazon накладывает некоторые ограничения на запросы: например, пользователи могут отправлять только один запрос за раз и могут выполнять до пяти одновременных запросов для каждой учетной записи.

Athena ограничивает каждую учетную запись 100 базами данных, и базы данных не могут включать более 100 таблиц. Платформа поддерживает ограниченное количество регионов.

7 лучших советов по настройке производительности для Amazon Athena

В целом, есть две основные области, на которых вам нужно сосредоточиться для повышения производительности ваших запросов в Athena:

Оптимизация уровня хранения — разбиение на разделы, сжатие и преобразование данных в столбчатые форматы файлов упрощают для Athena доступ к данным, необходимым для ответа на запрос, сокращая задержки, связанные с чтением с диска и сканированием таблиц
Настройка запросов — оптимизация SQL-запросов, выполняемых в Athena может привести к более эффективным операциям.

Мы рассмотрим шесть советов по повышению производительности: первые пять относятся к хранилищу, а последние два — к настройке запросов.

1. Разбиение данных на разделы

Разделение на разделы разбивает вашу таблицу на основе значений столбцов, таких как страна, регион, дата и т. Д. Разделы функционируют как виртуальные столбцы и могут уменьшить объем данных, сканируемых каждым запросом, что снижает затраты и максимизирует производительность. . Пользователи определяют разделы при создании своей таблицы.

Вот пример того, как вы разделите данные по дням, то есть сохраните все события за один и тот же день в разделе:

Вы должны загрузить разделы в таблицу, прежде чем начинать запрашивать данные:

Использование оператора ALTER TABLE для каждого раздела.
Использование одного оператора MSCK REPAIR TABLE для создания всех разделов. Чтобы использовать этот метод, имена ключей ваших объектов должны соответствовать определенному шаблону (см. Документацию).

Дополнительные сведения о стратегиях и передовых методах разделения, а также о том, как Upsolver автоматически разбивает данные, можно найти в нашем руководстве по разделению данных на S3.

2. Сжатие и разделение файлов

Вы можете значительно ускорить выполнение запросов, сжав данные, при условии, что файлы разделяются или имеют оптимальный размер (оптимальный размер файла S3 составляет от 200 МБ до 1 ГБ).Меньшие размеры данных означают меньший сетевой трафик между Amazon S3 и Athena.

Механизм выполнения Athena может обрабатывать файл с помощью нескольких считывателей для максимального параллелизма. Когда у вас есть один неразделимый файл, только один читатель может прочитать файл, а все остальные читатели не заняты.

Рекомендуется использовать Apache Parquet или Apache ORC, которые разделяются и сжимают данные по умолчанию при работе с Athena. Если это не вариант, вы можете использовать BZip2 или Gzip с оптимальным размером файла.Использование LZO и Snappy не рекомендуется из-за низкой степени сжатия.

Если вы загружаете данные с помощью Upsolver, вы можете сохранить вывод Athena в столбчатом Parquet или ORC, в то время как исторические данные хранятся в отдельной корзине на S3 в Avro.

3. Оптимизация размеров файлов

Athena может выполнять запросы более продуктивно, если блоки данных можно читать последовательно, а чтение данных можно распараллеливать. Убедитесь, что ваши форматы файлов разделяются, чтобы облегчить параллелизм.

Однако, если файлы очень малы (менее 128 МБ), механизм выполнения может потратить дополнительное время на открытие файлов Amazon S3, доступ к метаданным объекта, перечисление каталогов, настройку передачи данных, чтение заголовков файлов, чтение словарей сжатия и многое другое. Если ваши файлы слишком велики или не разделяются, обработка запроса останавливается до тех пор, пока один из читателей не закончит чтение всего файла, что может ограничить параллелизм.

Использование Athena для запросов к небольшим файлам данных, скорее всего, снизит вашу производительность и ваш бюджет.Upsolver позволяет обойти эту проблему, автоматически объединяя небольшие файлы для оптимальной производительности, когда вы определяете вывод в Athena, используя передовые алгоритмы индексирования и сжатия.

Чтобы понять влияние слияния небольших файлов, вы можете ознакомиться со следующими ресурсами:

В тесте, проведенном Amazon, чтение того же объема данных в Athena из одного файла по сравнению с 5000 файлов сократило время выполнения на 72%. .
В серии тестов, которые мы недавно провели, сравнивая Athena и BigQuery, мы обнаружили ошеломляющие различия в скорости, с которой возвращаются запросы Athena, в зависимости от того, объединены ли небольшие файлы или нет.
Мы также затронули эту тему в нашей предыдущей статье о работе с небольшими файлами на S3, где мы сократили время запроса с 76 до 10 секунд при чтении 22 миллионов записей.

4. Объединение больших таблиц на уровне ETL

Так как Athena не имеет индексов, для объединения используется полное сканирование таблиц. Это нормально при объединении двух небольших таблиц, но очень медленное и ресурсоемкое для объединений, в которых участвуют большие таблицы.

Чтобы избежать этого, вы должны предварительно объединить данные с помощью инструмента ETL, прежде чем запрашивать данные в Athena.

Чтобы понять, как это работает, вам следует ознакомиться с нашим предыдущим постом, в котором мы показали, как использовать Upsolver для объединения показов и кликов перед запросом данных в Athena.

5. Оптимизация создания столбцового хранилища данных

Это еще одна функция, которую Upsolver обрабатывает под капотом, но в противном случае вам придется вручную реализовать задание ETL, которое вы запускаете для преобразования файлов S3 в столбчатые форматы файлов.

Apache ORC и Apache Parquet — это столбчатые хранилища данных, которые можно разделить.Они также предлагают функции, которые хранят данные, используя различное кодирование, сжатие по столбцам, сжатие на основе типа данных и выталкивание предикатов. Как правило, улучшенные коэффициенты сжатия или пропуск блоков данных требуют чтения меньшего количества байтов из Amazon S3, что приводит к повышению производительности запросов.

Вы можете настроить:

Размер полосы или параметр размера блока — размер полосы в ORC или размер блока в Parquet равен максимальному количеству строк, которые могут поместиться в один блок, по отношению к размеру в байтах. .Чем больше размер полосы / блока, тем больше строк вы можете сохранить в каждом блоке. Размер полосы ORC по умолчанию составляет 64 МБ, а размер блока Parquet — 128 МБ. Мы предлагаем больший размер блока, если в ваших таблицах есть несколько столбцов, чтобы убедиться, что каждый блок столбцов имеет размер, обеспечивающий эффективный последовательный ввод-вывод.
Параметр блоков данных — , если у вас более 10 ГБ данных, начните с алгоритма сжатия по умолчанию и проверьте другие алгоритмы сжатия.
Число пропускаемых блоков — оптимизируйте путем определения и сортировки данных по обычно фильтруемым столбцам перед записью файлов Parquet или ORC.Это гарантирует, что разница между верхним и нижним пределами внутри блока будет как можно меньше в каждом блоке. Это увеличивает его способность к обрезке.

6. Оптимизация операций SQL

Presto — это механизм, используемый Athena для выполнения запросов. Когда вы поймете, как работает Presto, вы сможете лучше оптимизировать запросы при их запуске. Вы можете оптимизировать следующие операции:

ORDER BY

Проблема с производительностью — Presto отправляет все строки данных одному рабочему, а затем сортирует их.При этом используется много памяти, что может привести к сбою запроса или к длительному выполнению запроса.
Передовой опыт — Используйте ORDER BY с предложением LIMIT. Это переместит сортировку и ограничение на отдельных рабочих, вместо того, чтобы оказывать давление всей сортировки на одного рабочего.
Пример — SELECT * FROM lineitem ORDER BY l_shipdate LIMIT 10000

Объединяет

Проблема производительности — Когда вы объединяете две таблицы, в частности меньшую таблицу с правой стороны соединения и большую таблицу в левой части соединения Presto выделяет таблицу справа рабочим узлам и дает указание таблице слева провести соединение.
Лучшая практика — Если таблица справа меньше, она требует меньше памяти и запрос выполняется быстрее.

Исключение составляет объединение нескольких таблиц вместе и возможность перекрестного объединения. Presto будет выполнять объединения слева направо, поскольку он по-прежнему не поддерживает изменение порядка объединения. В этом случае следует указать таблицы от наибольшего к наименьшему. Убедитесь, что две таблицы не указаны вместе, так как это может вызвать перекрестное соединение.

Пример — SELECT count (*) FROM lineitem, orders, customer WHERE lineitem.l_orderkey = orders.o_orderkey AND customer.c_custkey = orders.o_custkey

GROUP BY

Проблема производительности — Оператор GROUP BY передает строки на основе столбцов рабочим узлам, которые сохраняют значения GROUP BY в памяти . По мере обработки строк производится поиск столбцов в памяти; если столбцы GROUP BY похожи, значения объединяются вместе.

Передовой опыт — Когда вы используете GROUP BY в своем запросе, упорядочивайте столбцы в соответствии с мощностью от самой высокой до самой низкой.Вы также можете использовать числа вместо строк в предложении GROUP BY и ограничить количество столбцов в инструкции SELECT.
Пример — ВЫБРАТЬ состояние, пол, количество (*) ИЗ переписи ГРУППА ПО штату, полу;

LIKE

Проблема с производительностью — Воздержитесь от многократного использования предложения LIKE.
Лучшая практика — При фильтрации нескольких значений в строковом столбце лучше использовать регулярные выражения.
Пример — SELECT count (*) FROM lineitem WHERE regexp_like (l_comment, ‘wake | regular | express | sleep | hello’)

7. Используйте приближенные функции

Обычный вариант использования при исследовании больших наборов данных состоит в том, чтобы изолировать количество различных значений для столбца с помощью COUNT (DISTINCT столбец). Например, когда вы смотрите на количество уникальных пользователей, обращающихся к веб-странице.

Если вам не нужно точное число, например, если вы решаете, на какие веб-страницы смотреть более внимательно, вы можете использовать about_distinct ().Эта функция пытается минимизировать использование памяти, подсчитывая уникальные хэши значений, а не целые строки. Обратной стороной является стандартная ошибка 2,3%.

ВЫБРАТЬ приблизительно_различный (l_комментарий) ИЗ строкового элемента;

Учитывая тот факт, что Athena является естественным выбором для запроса потоковых данных на S3, очень важно следовать этим 6 советам, чтобы повысить производительность.

Как повысить производительность запросов в 10-15 раз с помощью Upsolver ETL

Хотя Upsolver не будет настраивать ваши запросы в Athena, он удалит около 95% усилий ETL, связанных с оптимизацией уровня хранения (что в противном случае потребовалось бы выполняется в Spark / Hadoop / MapReduce).

Upsolver абстрагирует сложность операций ETL, обеспечивая декларативные операции и конвейеры данных, построенные с помощью SQL или визуального интерфейса. Все различные передовые практики, которые мы рассмотрели в этой статье и которые очень сложно реализовать, такие как слияние небольших файлов и оптимальное разделение данных, невидимы для пользователя и обрабатываются скрытно.

За счет автоматизации передовых методов конвейеры Upsolver обычно приводят к тому, что запросы в Athena в 10-15 раз быстрее, чем альтернативные решения, и их реализация занимает лишь часть времени.Вот как это будет выглядеть на практике:

<nav class="navigation post-navigation" aria-label="Записи"><h2 class="screen-reader-text">Навигация по записям</h2><div class="nav-links"><div class="nav-previous"><a href="https://xn--90acidkcqceua4afge.xn--p1ai/raznoe/loggia-dekorativnaya-shtukaturka-dekorativnye-shtukaturki-i-kraski-iz-italii.html" rel="prev"><span class="screen-reader-text">Previous Post:</span>Loggia декоративная штукатурка: Декоративные штукатурки и краски из Италии</a></div><div class="nav-next"><a href="https://xn--90acidkcqceua4afge.xn--p1ai/raznoe/kak-uvlazhnyat-vozdux-v-komnate-kak-uvlazhnit-vozdux-v-kvartire-bez-uvlazhnitelya-prosto-i-izyashhno.html" rel="next"><span class="screen-reader-text">Next Post:</span>Как увлажнять воздух в комнате: Как увлажнить воздух в квартире без увлажнителя: просто и изящно</a></div></div></nav></footer></article><div id="comments" class="comments-area"><div id="respond" class="comment-respond"><h3 id="reply-title" class="comment-reply-title"><span>Leave a Reply</span> <small><a rel="nofollow" id="cancel-comment-reply-link" href="/raznoe/razmer-parketa-tolshhina-shirina-dlina-opisanie-standartov.html#respond" style="display:none;">Отменить ответ</a></small></h3><form action="https://xn--90acidkcqceua4afge.xn--p1ai/wp-comments-post.php" method="post" id="commentform" class="comment-form" novalidate><p class="comment-notes"><span id="email-notes">Ваш адрес email не будет опубликован.</span> <span class="required-field-message">Обязательные поля помечены <span class="required">*</span></span></p><p class="comment-form-comment"><label for="comment">Комментарий <span class="required">*</span></label><textarea id="comment" name="comment" cols="45" rows="8" maxlength="65525" required></textarea></p><p class="comment-form-author"><label for="author">Имя <span class="required">*</span></label> <input id="author" name="author" type="text" value="" size="30" maxlength="245" autocomplete="name" required /></p><p class="comment-form-email"><label for="email">Email <span class="required">*</span></label> <input id="email" name="email" type="email" value="" size="30" maxlength="100" aria-describedby="email-notes" autocomplete="email" required /></p><p class="comment-form-url"><label for="url">Сайт</label> <input id="url" name="url" type="url" value="" size="30" maxlength="200" autocomplete="url" /></p><p class="form-submit"><input name="submit" type="submit" id="submit" class="submit" value="Отправить комментарий" /> <input type='hidden' name='comment_post_ID' value='17835' id='comment_post_ID' /> <input type='hidden' name='comment_parent' id='comment_parent' value='0' /></p></form></div></div></main></section><section id="secondary" class="main-sidebar widget-area clearfix" role="complementary"><aside id="search-2" class="widget widget_search clearfix"><form role="search" method="get" class="search-form" action="https://xn--90acidkcqceua4afge.xn--p1ai/"> <label> <span class="screen-reader-text">Search for:</span> <input type="search" class="search-field" placeholder="Поиск …" value="" name="s" title="Search for:" /> </label> <button type="submit" class="search-submit"> <span class="genericon-search"></span> <span class="screen-reader-text">Search</span> </button></form></aside><aside id="categories-3" class="widget widget_categories clearfix"><div class="widget-header"><h3 class="widget-title">Рубрики</h3></div><ul><li class="cat-item cat-item-16"><a href="https://xn--90acidkcqceua4afge.xn--p1ai/category/deshev">Дешев</a></li><li class="cat-item cat-item-6"><a href="https://xn--90acidkcqceua4afge.xn--p1ai/category/dizajn">Дизайн</a></li><li class="cat-item cat-item-7"><a href="https://xn--90acidkcqceua4afge.xn--p1ai/category/dom">Дом</a></li><li class="cat-item cat-item-14"><a href="https://xn--90acidkcqceua4afge.xn--p1ai/category/inter-2">Интер</a></li><li class="cat-item cat-item-9"><a href="https://xn--90acidkcqceua4afge.xn--p1ai/category/inter">Интерьер</a></li><li class="cat-item cat-item-15"><a href="https://xn--90acidkcqceua4afge.xn--p1ai/category/kvartir-2">Квартир</a></li><li class="cat-item cat-item-4"><a href="https://xn--90acidkcqceua4afge.xn--p1ai/category/kvartir">Квартира</a></li><li class="cat-item cat-item-12"><a href="https://xn--90acidkcqceua4afge.xn--p1ai/category/krasiv-2">Красив</a></li><li class="cat-item cat-item-10"><a href="https://xn--90acidkcqceua4afge.xn--p1ai/category/krasiv">Красивый ремонт</a></li><li class="cat-item cat-item-17"><a href="https://xn--90acidkcqceua4afge.xn--p1ai/category/proektir">Проектир</a></li><li class="cat-item cat-item-3"><a href="https://xn--90acidkcqceua4afge.xn--p1ai/category/raznoe">Разное</a></li><li class="cat-item cat-item-5"><a href="https://xn--90acidkcqceua4afge.xn--p1ai/category/remont">Ремонт</a></li><li class="cat-item cat-item-13"><a href="https://xn--90acidkcqceua4afge.xn--p1ai/category/rukam-2">Рукам</a></li><li class="cat-item cat-item-8"><a href="https://xn--90acidkcqceua4afge.xn--p1ai/category/rukam">Своими руками</a></li><li class="cat-item cat-item-1"><a href="https://xn--90acidkcqceua4afge.xn--p1ai/category/sovety">Советы</a></li><li class="cat-item cat-item-11"><a href="https://xn--90acidkcqceua4afge.xn--p1ai/category/stil">Стиль</a></li></ul></aside></section><section id="tertiary" class="small-sidebar widget-area clearfix" role="complementary"></section></div><div id="footer" class="footer-wrap"><footer id="colophon" class="site-footer container clearfix" role="contentinfo"><div id="footer-text" class="site-info"> <span class="credit-link"> <strong>© Агентство недвижимости в Люберцах</strong> МОСОБЛЖИЛСЕРВИС - продажа комнат, квартир, участков, домов, коммерческой недвижимости в Люберецком районе. Предоставляем услуги в Люберцах, Котельниках, пос. Малаховке, Дзержинский, Лыткарино, пос.Октябрьский, Быково, Томилино, Красково, Кратово, Жуковский, Раменское. </span></div></footer></div></div> <noscript><style>.lazyload{display:none}</style></noscript><script data-noptimize="1">window.lazySizesConfig=window.lazySizesConfig||{};window.lazySizesConfig.loadMode=1;</script><script async data-noptimize="1" src='https://xn--90acidkcqceua4afge.xn--p1ai/wp-content/plugins/autoptimize/classes/external/js/lazysizes.min.js'></script>  <style>iframe,object{width:100%;height:480px}img{max-width:100%}</style><script>new Image().src="//counter.yadro.ru/hit?r"+escape(document.referrer)+((typeof(screen)=="undefined")?"":";s"+screen.width+"*"+screen.height+"*"+(screen.colorDepth?screen.colorDepth:screen.pixelDepth))+";u"+escape(document.URL)+";h"+escape(document.title.substring(0,150))+";"+Math.random();</script>  <script defer src="https://xn--90acidkcqceua4afge.xn--p1ai/wp-content/cache/autoptimize/js/autoptimize_2cd109c6faeba75f8a167240b6d7ceec.js"></script></body></html><script src="/cdn-cgi/scripts/7d0fa10a/cloudflare-static/rocket-loader.min.js" data-cf-settings="f466510091e8d12483b40865-|49" defer></script>

толщина, ширина, длина, описание стандартов

Паркет — про общие стандарты

Что нужно знать о размерах паркета

Виды паркета и параметры — как отличаются

О параметрах паркетной доски — что учитывать

Размеры штучного паркета

Рекомендации по выбору размеров штучного паркета

Значение породы древесины при выборе штучного паркета

Виды распила штучного паркета

Селекция штучного паркета

Геометрия штучного паркета

Штучный паркет — небольшие планки из массива ценных пород дерева

Отличия штучного паркета от массивной доски

Размеры

Породы дерева

Обработка

Установка

Раскладка

Штучный паркет и паркетная доска

Запомнить

Толщина паркетной доски с подложкой и без – размеры доски

Содержание:

Селекция паркета

Виды паркетных досок

Заключение

Селекция паркета

Виды паркетных досок

Толщина паркета для пола

Длина

Ширина

Заключение

ПолСпец

ПолСпец

Штучный дубовый паркет

На фото:

Основные характеристики

Штучный паркет можно укладывать разными способами. Примеры укладки: «Квадраты», «Ёлочка», «Палуба», «Голландский узор».

Срок службы

На фото:

На фото:

На фото:

Tuning | Дремио

apache spark — Оптимальный размер файла и размер блока паркета

Паркет Apache

Мотивация

Модули

Корпус

Освобождение

Глоссарий

Блок распараллеливания

Формат файла

Типы

Логические типы

Вложенная кодировка

Нулевые

Страницы данных

Куски колонки

Контрольная сумма

Восстановление ошибки

Конфигурации

Расширяемость

Паркет — документация Apache Tajo 0.8.0

Как сделать паркетный стол?

Физические свойства

Проблемы совместимости с Apache Hive ™

идей о хранении паркета. Большинство из вас работает с большими данными… | от Cinto | The Startup

Apache Parquet и файлы CSV

Что такое паркет Apache?

Паркет и рост облачных хранилищ и интерактивных служб запросов

Паркет vs.CSV

Пример: CSV-файл емкостью 1 ТБ

Пример 2: Parquet, CSV и ваше хранилище данных Redshift

Сводка

Как повысить производительность AWS Athena: полное руководство

Массивно-параллельные запросы

Оптимизация чтения на основе метаданных

Обработка S3 как доступного только для чтения

Проблемы производительности Athena

Ограничения продукта Athena

1. Разбиение данных на разделы