Отдел продаж

Телефоны: (3532) 25-27-22, 93-60-02, 93-50-02

E-mail: [email protected]

г.Оренбург, ул.Беляевская, д.50/1, стр.1

 

Разное

Паркета это: Oops! That page can’t be found.

Содержание

Какие бывают виды и сорта (селекция) паркета?

Выбирая паркет, можно столкнуться с проблемой: как сорт выбрать, какой вид этого покрытия подойдет для ваших целей и т.д. Можно, конечно, обратиться к продавцу-консультанту в магазине, но его квалификация может оказаться низкой. И достоверной информации вы просто не получите. Да и некоторые факты консультанты могут искажать, чтобы склонить вас к покупке той или иной продукции. Но подготовившись заранее, вы сможете сами определить, что вам нужно и зачем.

Сорта (селекция) паркета:

  1. Селект. Это паркет высшего сорта без отбора по распилу. Наличие заболони (рыхлые участки с более низкой плотностью древесины) не допускается. Такой сорт паркета отличается наивысшими эксплуатационными и эстетическими качествами, и стоит соответствующе;

  2. Натур. Паркет высшего сорта без отбора по распилу. Но, в отличие от сорта селект, здесь допускается наличие заболони (до 20%), а также сучки диаметром до 3 мм. Оптимальный вариант для покрытий, поскольку эстетические и эксплуатационные качества сбалансированы стоимостью. Для примера можете изучить каталог паркетной доски Таркетт, цена которого полностью соответствует качеству;

  3. Рустик. Паркет первой категории качества. Здесь допускаются перепады цвета, заболонь, а также сучки диаметром 5 мм и более. Прекрасно подходит для помещений «не первой важности», таких как коридоры, кладовки, санузлы и т.д. При правильной обработке отличается неплохими эстетическими качествами и долговечностью.

Нужно помнить, что селекция (сорта) паркета – понятие относительное. У разных производителей качество покрытия даже одной селекции может отличаться очень существенно. Так, паркетная доска Таркетт (натур) по своим эстетическим и эксплуатационным качествам такая же, как и продукция менее известных производителей сорта селект. Поэтому нет смысла переплачивать только за маркировку на материале, лучше отдавать предпочтение продукции надежных изготовителей, даже если это селекция натур.

Разновидности паркета:

  1. Штучный паркет. Представляет собой деревянные планки длиной 200-500 мм и шириной 40-70 мм. Толщина может варьироваться в диапазоне 14-22 мм. Укладка такого паркета сложна, поскольку требует навыков работы именно с такими элементами небольшого размера, а также предъявляются повышенные требования к основанию. Но с помощью такого материала можно создать на самом деле стильные и оригинальные покрытия, при виде которых ваши знакомые будут в восторге;

  2. Массивная доска. Представляет собой изделие из цельного отрезка древесины. Отличается повышенной прочностью, долговечностью и эстетикой, но требования к укладке высокие: при несоблюдении правил со временем элементы могут сместиться, а в замковые соединения попадет влага, что приведет к деформации. Поэтому в некоторых случаях более рационально использовать другие материалы, например, паркетную доску Таркетт, купить которую можно в Parket-Step по выгодной цене;

  3. Щитовой паркет. Представляет собой многослойную конструкцию преимущественно квадратной формы. Это облегчает процесс укладки, но требования к качеству материала предъявляются повышенные: незначительные дефекты могут привести к тому, что весь «узор» разрушится и станет несимметричным;

  4. Паркетная доска. Наиболее выгодный вариант покрытия по множеству параметров: стоимость, сложность укладки, долговечность, эстетика и разнообразие коллекций. Имеет конструкцию, сходную со щитовым паркетом, но отличается по габаритам: длина составляет 2000-2500 мм, ширина – 180-200 мм, толщина – 14-20 мм.

Если вы хотите добиться хорошего эффекта при минимальных затратах – выбирайте только оптимальные материалы. Достаточно купить паркетную доску Tarkett (Сербия), чтобы подчеркнуть достоинства вашего жилья и сделать его интерьер более выраженным. А если учесть значительный срок службы (30 лет), множество коллекций и 6-слойное акриловое лаковое покрытие – вы получите на самом деле идеальное покрытие.

Обращайтесь в Parket-Step, и вы сможете заказать не только высококачественные материалы без переплат, но и профессиональную укладку в минимальные сроки. Специалисты приедут к вам в оговоренное время, проведут все подготовительные работы и сделают все возможное, чтобы вы получили отменный результат.

Что лучше паркет или ламинат

Перед тем, как затеять ремонт, многие люди становятся перед выбором между паркетом и ламинатом в качестве напольного покрытия. В эпоху СССР наши соотечественники относились с большим трепетом к паркету как к наиболее экологичному варианту покрытия для пола, материал очень приятный в тактильных ощущениях, теплый и легко поддаётся обновлению.. Кроме того, паркет являлся единственным имеющимся в продаже дорогим напольным материалом, который в то время мог показать статусность семьи. Сегодня люди зрелого возраста, как и прежде, относятся к паркету с нескрываемым уважением.

Представители молодого поколения чаще выбирают современное напольное покрытие — ламинат. Он имеет свои преимущества перед паркетом, но также и недостатки, которыми «наградили» его современные технологии.

В этой статье мы попробуем максимально объективно сравнить плюсы и минусы этих двух материалов, а окончательно выбирать, разумеется, будете вы сами.

Ламинат

Ламинат на российском рынке отделочных материалов появился недавно, но уже стал очень популярен, причём его качественные показатели ежегодно растут. Если поначалу «писком моды» был ламинат «под паркетную доску», то сегодняшние технологии позволили создать половое покрытие, имеющее многослойную структуру повышенной надежности. Причём, с любым рисунком: под грубые состаренные доски, под камень, под плитку и даже под художественный паркет… Сегодня вы можете выбрать ламинат любого типа износостойкости, от которого будет зависить срок его службы и придать полу в вашей квартире или загородном доме особый стиль.

Помимо большого выбора рисунков, у ламината есть ещё одно неоспоримое преимущество: он считается одним из самых практичных покрытий для пола, которое обладает большой влагоустойчивостью, не боится температурных перепадов и прекрасно «держит» даже существенные удары, при этом не деформируясь. Кроме того, ламинат довольно прост в укладке, что позволяет справиться с нею самостоятельно, или заплатить за такую работу сильно меньше по сравнению с клеевой укладкой паркетных полов.


Но основной плюс ламината – его дешевизна. Конечно, диапазон цен на разные сорта этого напольного покрытия варьируется в широких пределах, однако в любом случае купить ламинат — гораздо дешевле, чем купить паркет. Здесь важно понимать две вещи — во-первых стоимость укладки ламинированных покрытий намного меньше, во вторых при монтаже не требуется дорогостоящих черновых материалов, здесь по технологии процесс ограничивается пленкой и подложкой. При этом нужно учесть, что приобретать самый дешёвый ламинат не совсем правильный подход, так как он может оказаться самым некачественным. Между производителями этого полового покрытия существует очень жёсткая конкуренция, поэтому если вы не собираетесь приобретать эксклюзивный вариант, цены на ламинат от разных производителей на определенную модель будут примерно одинаковыми и вполне приемлемыми.

Теперь поговорим о недостатках ламината. Несмотря на то, что он почти не требует ухода, как в случае с паркетом (циклёвка, покрытие лаком, пропитка и т.д.), он не ремонтопригоден. В случае появления на ламинате царапин или вздутий, его придется частично или полностью менять. Паркет же, в большинстве случаев, несложно отреставрировать или даже полность перешлифовать, получив при этом совершенно новый пол, не меняя его.

Второй недостаток ламината в том, что он не натурален. Если паркет состоит целиком из цельной древесины, то ламинат изготавливают с помощью технологий, которые предполагают применение различных химических соединений, не известных простому обывателю. Это не говорит о том, что ламинат особо вреден для здоровья или склонен к воспламенению. Производители этого полового покрытия стараются свести к минимуму вероятность вредных испарений, поэтому особо переживать по поводу того, что он сделан не из натуральных материалов, вам не стоит. Тут всё дело в психологии и предубеждениях. В любом случае, большинство отечественных потребителей выбирает то, что ему наиболее знакомо, а паркет в этом смысле оставляет мало сомнений.

Паркет
Теперь поговорим о плюсах и минусах паркета. Главное его достоинство – в натуральности, так как ничего нет экологичнее натуральной древесины. Любые отделочные материалы из натурального дерева привносят в дом комфорт и уют. Однако паркет имеет и недостатки, которые, как ни странно, связаны именно с применением натуральной древесины.

Ламинат, хоть он и не натурален, покрыт защитной пленкой, паркет же легко деформируется и царапается. Его структура может изменяться от влияния влаги и температурных перепадов. Если на паркет пролить красное вино, оно впитается во внутреннюю структуру дерева, и быстро от пятна вам избавиться не удастся. Чтобы устранить подобные бытовые «ляпы», возникает нужда в дорогостоящих процедурах, таких как циклёвка.


Чтобы паркет не царапался и не деформировался от влаги, россияне привыкли вскрывать его тремя-четырьмя слоями лака на объекте или укладывать уже покрытую в заводских услових лакированную или промасленную доску. Но таким образом сводится к нулю его главное достоинство – экологичность. Лаковый слой прочно запечатывает древесную структуру и клиент ходит по сути дела по лаковому слою, а не по дереву. Кроме того, если вы уже начнёте покрывать паркет лаком, то это нужно будет делать регулярно приблизительно раз в 10 лет, по мере стирания лака с дерева, а это отнимает довольно много сил и средств.

Среди главных преимуществ паркета, как уже говорилось, — его статусность. Если пол уложен паркетом, это поднимает владельцев дома в глазах гостей, так как отделать пол таким отнюдь не дешёвым материалом могут себе позволить только люди зажиточные. Многие россияне, как, впрочем, и жители зарубежных стран, любят демонстрировать признаки своей обеспеченности. Это касается не только интерьера, но и модных авто, дорогих мобильников, эксклюзивной одежды. Хорошо это или плохо – тема отдельная, но если говорить о статусности паркета, то это веский довод в пользу его покупки. Долгий срок службы. Теплота и положительная аура натурального дерева дополнительно привнесёт любому помещению щарма и уникальности.

Что это такое циклевка паркета

Встретить статьи о циклевке и шлифовке паркетного пола можно часто, в их со всеми подробностями описывается очередность выполнения технологических процессов. Но довольно много читателей до конца не могут понять, в чем же между ними разница, почему всегда описываются оба эти процесса. По моему глубокому убеждению, такая ситуация сложилась по вине самих авторов этих «умных» статей, складывается мнение, что и сами они «слышали звон, да не знают, где он». Постараемся разобраться в этом простом вопросе.

Что это такое циклевка паркета, деревянного пола

В те времена, когда большинства читателей, и меня в том числе, еще не было на этом свете, циклевка паркета была единственным способом выравнивания покрытия. Сначала циклевка выполнялась вручную специальными остро заточенными ручными циклями. Это был очень тяжелый труд, с очень низкой производительностью. Конечно, современные требования качество этих работ никогда бы не удовлетворило. С течением времени инженеры придумали электрические цикли. Помните эпизод знаменитой комедии Гайдая «Операция Ы»?. Помните эту «страшно жужжащую» машину, из-под которой вылетала гора опилок? Ее применяли во времена СССР, когда никто не считался с потерями и качеством – нужно было только выполнение плана строительства квадратных метров жилья. Укладывали штучный паркет кое-как, лишь бы быстро. Выступы между планками достигали нескольких миллиметров, убрать такие погрешности можно было только циклей. Для этого планки специально делались много толще чем сейчас, с расчетом, что толстый слой сразу уйдет в отходы во время циклевки, попытки определить себестоимость работ приравнивались к «капиталистическим проискам». Деньги были народные, получали их за счет газа и нефти, никто, соответственно, «ничейные» деньги даже не пытался экономить.

Вывод – циклевкой снимается большая часть древесины и применялась в СССР.

Эти «страшно жужжащие машины» заменили более «тихоходные», комфортные и экономные машины. Они бывают двух типов: барабанные и плоскошлифовальные. Большой разницы по производительности при умелом использовании между ними нет, зато есть разница по качеству. Барабанные машины более мощные и могут выполнять работу намного быстрее, но более грубее. В связи с тем, что качество паркетного покрытия после работы барабанной машиной в большинстве случаев «желает лучшего», и этот тип техники постепенно исчезает с рынка строительного оборудования. Их применяют только при необходимости выполнять работы большого объема, после барабанных машин окончательную шлифовку в большинстве случаев доводят плоскошлифовальными.

Что это такое шлифовка паркета, деревянного пола

Сейчас используют различные модели плоскошлифовальных машин, но принцип их действия более-менее похожий: Чистота и производительность во многом зависит от размера шлифшкурки (и от опыта мастера, конечно). Шлифовкой снимают настолько тонкий слой, что с первого взгляда разница не заметна. Плоскошлифовальные машины (дисковые, горизонтальные и т. д.) имеют разные размеры, что позволяет шлифовать паркетный пол даже в самых труднодоступных местах. Кроме того, абсолютное большинство из них имеют мощные пылесосы и большого объема пылесборники, что минимизирует количество пыли в помещении. Не радуйтесь преждевременно, что она вся «исчезнет» в пылеуловителе, но окончательная уборка пройдет намного быстрее и качественнее.

Вывод — шлифовка это таже циклевка, применяется для снятия с паркета верхнего покрытия.

Получается циклевка это «грубое», а шлифовка это «нежное» снятие верхнего слоя с паркета. Но рентабельность циклевочных машин не оправдала себя и на сегодняшний день используются только шлифовальные машины, а для снятия большого грубого слоя используют шкурку зернистости 40.

Не зная всех тонкостей работы основная масса людей ищет в интернете не шлифовку, а циклевку и хотя это не правильно, компания houseparket не старается переубедить их — искать циклевку, но саму технологию паркетных работ объясняет по всем правилам.

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.

Инженерная доска или паркетная доска?

Вопрос о том, чем отличается инженерная доска от паркетной — наверное, самый популярный среди покупателей, которые попытались самостоятельно выбрать паркет. Если вы не хотите углубляться и долго читать, вот простой ответ: паркетная доска предназначена для бесклеевой укладки, инженерная доска предназначена для приклеивания. А почему именно так — об этом ниже.

Терминология

Паркетная доска — это устоявшийся термин для обозначения трехслойного паркета. Сегодня более 90% паркетной доски имеет замковое соединение и схожее строение из взаимоперпендикулярных слоев. В статье мы не будем рассматривать паркетную доску на основе древесноволокнистой плиты (HDF), т.к. это технологически другой продукт.

Инженерная доска — устоявшийся термин только в России. В мире чаще употребляется «двухслойная паркетная доска». Международный термин содержит множество противоречий, поэтому словосочетание «инженерная доска», далекое от технической точности, более понятное. Под инженерной доской обычно подразумевается паркет с фанерным основанием.

Строение

Паркетная доска похожа на замкнутую эко-систему. Она стабильна сама по себе, весь пол, соединенный замками, неплохо препятствует естественному выкручиванию древесины. Как только добавляется новая сила (в данном случае — приклеивание к основанию), весь баланс меняется.

Инженерная доска — это классическая фанера с приклеенным на нее декоративным слоем. Важно понимать, что лицевой слой из ценных пород — это всего около 25% толщины всей конструкции и принципиально не влияет на свойства фанеры. Фанера — это тонкие слои из березового шпона (обычно 7-8 слоев), которые расположены перпендикулярно друг другу. Перпендикулярное расположение слоев неплохо препятствует изменению длины и ширины доски, но никак не способно повлиять на коробление и выкручивание древесины. Если положить фанерный лист, не зафиксировав его к основанию — очевидно, что его через некоторое время «выкрутит». Вот почему инженерная доска даже с замковым соединением не предназначена для плавающей укладки.

Плюсы и минусы паркетной доски

+ Конструкция с взаимоперпендикулярными слоями после укладки прекрасно гасит внутренние напряжения, появляющиеся в древесине, поэтому не требует приклеивания к основанию. Укладка паркетной доски бесклеевым способом требует значительно меньших затрат (примерно в 6 раз дешевле укладки инженерной доски).

+ Паркетную доску можно разбирать и собирать — это пригодится при переезде или, например, для того, чтобы заменить поврежденные планки в центре комнаты.

+ Уложить паркетную доску можно самостоятельно или доверить монтаж разнорабочим. В большинстве случаев исправить ошибки монтажа легко.

+ В паркетной доске меньше клеев и они, как правило, более экологичны.

− При приклеивании паркетная доска менее стабильна, чем инженерная доска. Сила склеивания нижнего шпона к основанию всегда выше, чем сила соединения нижнего и среднего слоев паркетной доски. При сильном внутреннем напряжении (например, при резкой смене влажности) существует риск отрыва брусков в среднем слое. Чем дешевле паркетная доска, тем больше производитель экономит на составе клея и его количестве.

− Паркетная доска не может быть тонкой. Подавляющее большинство производителей выпускают паркетную доску толщиной 14-15 мм. Это ограничивает возможность легкого совмещения по высоте паркетной доски с керамогранитом и другими напольными покрытиями.

− Значительная толщина паркетной доски и небольшая площадь проклеивания слоев делает этот материал не слишком подходящим для использования с теплым полом — больше рисков и меньше КПД, по сравнению с инженерной доской.

− При укладке паркетной доски бесклеевым способом невозможно избежать порожков в дверных проемах или на стыках с другими напольными покрытиями; есть ограничение и по объему зала (как правило, ограничение на размер зала шириной 8 м и длиной 20 м), иначе потребуется использование порожков.

− Существует около 1% людей, которые ощущают эффект плавающей укладки, когда пол жестко не закреплен.

− Паркетную доску, уложенную плавающим способом, можно шлифовать или циклевать только специальными дорогостоящими невибрирующими машинками, которые перечеркивают всю экономическую целесообразность проведения работ. Однако, паркетную доску под натуральным маслом или маслом с воском можно реставрировать без шлифования.

− Замковую паркетную доску невозможно сделать очень широкой, сохранив стабильность. Очень широкая паркетная доска выпускается, но с пазогребневым соединением и требует приклеивания к основанию, перечеркивая отличительные особенности материала.

Плюсы и минусы инженерной доски

+ Благодаря тому, что все слои конструкции тонкие и волокна древесины расположены в разные стороны, у уложенной инженерной доски самая высокая геометрическая стабильность среди всех видов паркета, на 100% состоящих из древесины. Инженерная доска меньше склонна к щелению, меньше реагирует на перепады температуры и влажности.

+ При укладке инженерной доски по всей квартире можно добиться монолитного пространства без порожков в дверных проемах или в объемных залах. При стыковке с керамогранитом и другими напольными покрытиями можно вместо порожков использовать пробковые компенсаторы.

+ Приклеиваемые полы обладают большим акустическим комфортом, независимо от конструкции. Даже если одну и ту же паркетную доску укладывать разными способами, в приклеенном варианте шумопоглощение будет выше. Считается, что чем эластичнее используемый паркетный клей, тем больше поглощение звуков. Также существуют специальные акустические подложки с прорезями для клеевой укладки (серия Sika Layer и аналоги).

+ Инженерная доска выпускается в разных вариантах толщины, что позволяет легко выводить уровень всех напольных покрытий в квартире.

+ Инженерная доска может выпускаться в тонком варианте. Небольшая толщина и высокая стабильность конструкции позволяет рекомендовать инженерную доску для использования с теплым полом.

+ Уложенная инженерная доска визуально никак не отличается от массивной доски.

+ Инженерную доску можно неоднократно циклевать.

+ Инженерную доску при необходимости можно приклеивать на стяжку, в отличие от паркета из массива, т.к. в конструкции инженерной доски уже есть фанерное основание.

+ Широкий ассортимент моделей, которые можно укладывать елкой, французской елкой, квадратами, дополнять декоративными вставками и т.д.

− Инженерную доску не рекомендуется укладывать плавающим способом из-за высокого риска коробления.

− В инженерной доске используется в разы больше клея и дешевая инженерная доска (на дешевой фанере) редко бывает экологичной.

− Инженерную доску укладывать дорого, к стоимости работ также прибавляется клей.

− В укладке инженерной доски существует множество нюансов, поэтому выполнение работ можно доверять только специалистам.

− Инженерную доску нельзя разобрать и собрать. Сложнее заменить поврежденные планки, чем в паркетной доске.

Паркетная доска — что это такое, древесина для паркетной доски


Известная поговорка, о том, что встречают всегда по одежде, а вот уже провожают по уму, означает, что во все времена славилась не просто красивая обложка, которую мы видим, но и личные качества. Пустые и бездушные вещи никогда не привлекали особенного внимания у людей. Всему виной то, что так называемые «пустышки» могут произвести огромное впечатление на вас, но вскоре, когда вся мишура спадет, смотреть, и наслаждаться будет нечем. Подобный принцип относится и к паркетному покрытию для пола, так как миллионы поклонников именно данного вида покрытия для пола ценят его за то, что оно создается именно из натуральной древесины, которая является полезной для здоровья всех членов семьи. О важности знаний, о наполнении вашего паркета говорят отзывы о паркетной доске, которые оставляют те, кто уже использовал все преимущества паркетного покрытия для пола, а порой даже и недостатки. Данный факт не должен вас смущать, так как в мире нет ничего идеального и все в какой-то мере относительно, даже столь устойчивая вещь – как паркетное покрытие для пола. Такая составляющая паркетной укладки – пробковая подложка точно также должна состоять из натуральных материалов, ведь от подложки многое зависит, а также то как вам будет служить ваш паркетный пол.

Материалы для паркетной доски


Как известно многим, указанное покрытие создается из натуральной древесины, которая позволяет паркетной доске приобретать столь уникальный и особенный внешний вид. Древесина имеет свойство изменяться под воздействием внешней среды: изменение температуры окружающего воздуха или возникновение влажности. Профессионалы, которые уже многие годы работают с данным видом материала, советуют, что необходимо использоваться при создании натурального, качественного покрытия только плотную древесину. Конечно, данный совет, является действительно полезным, но далеко не все могут позволить высококачественное покрытие. Все потому, что от плотности древесины и ее качества зависит и ценовая политика, которая будет распространяться на приобретаемую паркетную доску. Но с другой стороны, потратив определенное количество денежных средств, вы сможете обеспечить себя уверенностью в том, что ваш пол не будет вас беспокоить еще достаточно долгий промежуток времени. Все равно выбор остается за вами, но вы должны сделать правильный выбор, который будет подходящим именно для вас.

Древесина для паркетной доски


Существует большое количество древесины в нашем мире, порой всех видов невозможно запомнить. Самое главное, что все они могут подойти для создания паркетного покрытия. Но профессионалы, которые разрабатывают паркетную доску, рекомендуют, что необходимо уделить особенное внимание выбору древесины. Лучшие паркетные изделия созданы из дерева, которое растет в смешанном лесу. К ним можно отнести такие деревья, как береза, клен, бук, ясень и другие. Возможно использование тех видов деревьев, которые растут в тропических лесах, например, бамбук. Технически тропические деревья сложно назвать деревом, но они часто применяются в ремонте для укладки пола. Тропические деревья не отличаются особенными качественными показателями, так как они являются не совсем устойчивыми для разных видов изменений, как например, такое дерево, как дуб. Поэтому использовать тропические деревья в создании и разработке паркетной доски — не совсем рациональное решение. Подобный паркет прослужит вам половину своей службы, потому что на более долгий срок его попросту не хватит.

для чего производят циклевку паркета и что для этого необходимо

На сегодня существует большой выбор всевозможных отделочных материалов, в особенности это касается напольного покрытия. Но, в независимости от огромного выбора, существуют некоторые материалы, которые на протяжении многих лет не теряют своей актуальности, а наоборот, становятся все более и более популярными. Как раз таким напольным покрытием является паркет.

Паркет во все времена был показателем отменного качества, престижа и долговечности. Ведь натуральное дерево, это один из лучших природных материалов, который излучает тепло и уют. Но все-таки по истечении некоторого времени паркет может утратить свою привлекательность и потерять внешний вид. Для того чтобы привести его в порядок и придать должного вида необходимо воспользоваться циклевкой.

Чтобы спасти пол из паркета нужно произвести его циклевку. Циклевка паркета, достаточно эффективный и несложный процесс, который значительно продлевает жизнь деревянному полу. Поэтому данная процедура необходима паркету. Циклевка — это снятие верхнего тонкого слоя паркета специальным аппаратом. При помощи циклевочной машины, на которой закреплены остро заточенные металлические ножи, снимется весь лак, а также верхний слой древесины. Этот процесс позволяет доводить паркет практически до идеальной ровности и высокой плотности. Есть некоторые рекомендации по данной процедуре, которые необходимо знать.

  1. Когда паркет очень старый и неровный, то лучше всего работу производить при помощи барабанной машины. Она очень аккуратно снимает лак и тонкий слой, и не снимает ничего лишнего.
  2. В тех случаях, когда битум выходит между щелями плашек, шлифовальная шкурка загрязняется очень быстро, поэтому ее необходимо чаще менять.
  3. Также необходимо учитывать, что различные породы дерева имеют свои особенности при циклевке. Особенно это касается экзотических пород.
  4. Большим врагом этого напольного покрытия является влага. Если пол влажный циклевку делать нельзя, покрытие может деформироваться. Паркет должен быть абсолютно сухой.
  5. Также в помещении, где проводиться циклевка, должно быть тепло и сухо.

Как выполняется циклевка

В самом начале работ необходимо убрать всю пыль с паркетного пола, удалить деревянные напольные плинтуса. Также нужно исследовать пол на наличие торчащих гвоздей или саморезов, если таковые имеются обязательно убрать.

  1. Первый этап — это так называемая грубая циклевка, при помощи которой убираются большие неровности и старый лак. Для этого этапа работ, чаще всего, применяют барабанные машины или же плоскошлифовальные. Давление барабана машины регулируется винтом. Сначала проходят первый ряд по диагонали и таким способ циклюют весь пол. Хотя направление циклевки может зависеть от нескольких факторов: направление древесных волокон, света и т. д.
  2. Второй этап включает в себя работы по устранению всех неровностей. Шпаклевкой по дереву заделывают все швы, соединения и неровности.
  3. Третий этап. Вторичная шлифовка паркетного пола. Для данного этапа необходима специальная наждачная бумага, если пол сильно поврежден, то бумага нужна более сильная. Работы выполняют вдоль плашек. Благодаря таким работам паркет приобретает совершенно гладкий вид, устраняются наименьшие дефекты, выступившая шпаклевка. Это самый ответственный и важный момент в циклевке паркетного пола. От качества выполненной работы во многом будет зависеть конечный результат.
  4. Последний этап — это покрытие паркета лаком. Многие специалисты рекомендуют покрывать паркет как минимум в три слоя лака, для того чтобы создать прочное и долговечное покрытие. Кроме этого, можно придать полу особый оттенок, для этого проводят колеровку. Это способ, который позволяет при помощи лака создавать оттенок, этот так называемый последний штрих в реставрации паркета.

Для чего нужна циклевка паркета

Реставрация паркета необходима в следующих случаях.

Довольно длительный срок службы материала приводит к изнашиванию. На поверхности паркета появляются мелкие царапины и трещины, лак тускнеет и покрытие теряет свой внешний вид. В данном случае требуется незначительная циклевка, так как серьезных проблем нет.

По истечении времени на паркете могут появляться крупные царапины, от каблуков, когтей животных, покрытие может повреждаться ножками мебели и т. д. Циклевке уделяют больше внимания. Расшатывания планок, скрип пола — признаки того, что нужно производить циклевку.

Кроме этого, при укладке нового пола без циклевки паркета, то же не обойтись. Он придаст полу гладкости и сделает поверхность идеально ровной.

Оборудование для циклевки

Для того, чтобы провести грамотные качественные работы необходимо иметь специальное оборудование для циклевки паркета. Это довольно — таки дорогое оборудование, если данные работы проводить своими руками, лучше всего его арендовать. Это достаточно экономичный и выгодный способ провести данные работы.

  1. В первую очередь понадобиться циклевочная машина барабанного типа она обязательно нужна на первом этапе работы. Благодаря установленным ножам, снимается верхний поврежденный слой деревянного пола.
  2. Во-вторых не обойтись и без плоскошлифовальной машины для циклевки данного пола. Она предназначена для выравнивания, после того как пол был обработан машиной барабанного типа.
  3. Недавно появилось новое оборудования для циклевки паркета по углам. Если такое оборудование трудно найти, то можно обойтись ручной циклей или же болгаркой со специальной насадкой.
  4. Также обязательно будет необходима наждачная бумага в рулонах. Понадобится несколько ее видов, для грубой обработки и для шлифовки.
  5. В качестве дополнительного оборудования нужно иметь: мощный строительный пылесос, ножницы для наждачной бумаги и некоторые другие инструменты.

Стоимость данной процедуры

Стоимость циклевки паркета зависит от некоторых факторов.

Главная составляющая — это площадь помещения. Безусловно, выполнять работы в маленьких помещениях намного проще и легче, нежели в больших залах.

Одним из важных факторов является состояние покрытия. Чем больше повреждения на паркете, тем больше нужно провести работ и вложить сил. Ну и стоимость, конечно же, будет зависеть от степени проведения восстановительных работ.

Также нужно обращать внимание и на древесину, из которой изготовлено данное напольное покрытие. Есть некоторые породы дерева, которые требуют особого подхода и бережного обращения. На такие работы уходит много времени и соответственно затрат.

Очень сложно назвать стоимость вышесказанных работ, в каждом случает это индивидуально, так как она зависит от многих факторов.

Как сделать циклевку паркета своими руками

Имея желания и силы, циклевку паркета можно произвести и самостоятельно. Хотя процесс довольно-таки трудоемкий и требует много времени и некоторых навыков.

Для того, чтобы выполнять эту работу, необходимо иметь несколько видов циклевальных машин и дополнительное оборудование и инструменты.

Также нужно знать последовательность работ:

  1. Всю поверхность пола тщательно изучают и проверяют, удаляют пыль, мусор, затем моют.
  2. Перед началом работ хорошо открыть окна и закрыть все двери. Начинают первый этап — грубую циклевку, при этом труднодоступные места не трогают. При необходимости барабан регулируют.
  3. Тщательно заделывают все выбоины и швы, они должны хорошо просохнуть.
  4. Затем выполняют шлифовку. Удаляют все погрешности и тщательно выравнивают поверхность, эта процедура выполняется с небольшим нажимом на барабан.
  5. При помощи «сапожка» — специальный циклевочный станок, обрабатывают труднодоступные места. Если нет этого оборудования, можно взять болгарку и шлифовальные насадки.
  6. После вышесказанных работ с пола удаляют весь мусор и пыль строительным пылесосом, затем моют его. После этого можно приступать к нанесению лака.
  7. Лак необходимо наносить в несколько слоев, об этом было уже сказано выше.
  8. Нужно не забывать, что успех циклевки паркета во многом зависит от заточки инструмента, ширину лезвия выбирают от размера паркетной доски.

Циклевка паркета — это единственный необходимый способ, который вернет привлекательности и превосходный внешний вид паркету. А если данные работы провести грамотно, то паркетный пол прослужит много десятков лет.

Загрузка данных Parquet из облачного хранилища | BigQuery | Google Cloud

На этой странице представлен обзор загрузки данных Parquet из облачного хранилища.
в BigQuery.

Паркет — это
формат данных с открытым исходным кодом, ориентированный на столбцы, который широко используется в Apache Hadoop
экосистема.

Когда вы загружаете данные Parquet из облачного хранилища, вы можете загрузить данные в
новую таблицу или раздел, или вы можете добавить или перезаписать существующую таблицу или
раздел. Когда ваши данные загружаются в BigQuery, они
преобразован в столбчатый формат для
Конденсатор
(Формат хранения BigQuery).

Когда вы загружаете данные из облачного хранилища в таблицу BigQuery,
набор данных, содержащий таблицу, должен быть в том же регионе или в нескольких
региональное расположение как сегмент облачного хранилища.

Для получения информации о загрузке данных Parquet из локального файла см.
Загрузка данных из локальных файлов.

Схемы паркета

Когда вы загружаете файлы Parquet в BigQuery, схема таблицы
автоматически извлекается из исходных данных с самоописанием. Когда
BigQuery извлекает схему из исходных данных,
в алфавитном порядке используется последний файл.

Например, у вас есть следующие файлы Parquet в облачном хранилище:

gs: // mybucket / 00 /
  а. паркет
  z.parquet
gs: // mybucket / 01 /
  б. паркет
 

Выполнение этой команды в программе командной строки bq загружает все файлы (как
список, разделенный запятыми), а схема получена из mybucket / 01 / b.parquet :

bq load \
--source_format = ПАРКЕТ \
  dataset.table  \
«gs: //mybucket/00/*.parquet», «gs: // mybucket / 01 / *.паркет"
 

При загрузке нескольких файлов Parquet с разными схемами одинаковые
столбцы, указанные в нескольких схемах, должны иметь одинаковый режим
в каждом определении схемы.

Когда BigQuery обнаруживает схему, некоторые типы данных Parquet
преобразованы в типы данных BigQuery, чтобы сделать их совместимыми с
Синтаксис BigQuery SQL. Для получения дополнительной информации см.
Преобразование паркета.

Паркет компрессионный

BigQuery поддерживает следующие кодеки сжатия для блоков данных
в файлах Parquet:

  • GZip
  • LZO_1C и LZO_1X
  • Быстрый
  • ZSTD

Необходимые разрешения

Когда вы загружаете данные в BigQuery, вам нужны разрешения для запуска
задание загрузки и разрешения, которые позволяют загружать данные в новые или существующие
Таблицы и разделы BigQuery.Если вы загружаете данные из
Облачное хранилище, вам также необходимы разрешения для доступа к корзине, которая
содержит ваши данные.

Разрешения BigQuery

Для загрузки данных в
BigQuery. Эти разрешения необходимы, если вы загружаете данные.
в новую таблицу или раздел, или если вы добавляете или перезаписываете таблицу или
раздел.

  • bigquery.tables.create
  • bigquery.tables.updateData
  • bigquery.jobs.create

Следующие предопределенные роли IAM включают в себя как
bigquery.tables.create и bigquery.tables.updateData разрешения:

  • bigquery.dataEditor
  • bigquery.dataOwner
  • bigquery.admin

Следующие предопределенные роли IAM включают bigquery.jobs.create
разрешения:

  • bigquery.user
  • bigquery.jobUser
  • bigquery.admin

Кроме того, если у пользователя есть bigquery.datasets.create permissions, когда это
Пользователь создает набор данных, ему предоставляется доступ bigquery.dataOwner к нему.
bigquery.dataOwner доступ позволяет пользователю создавать и
обновить таблицы в наборе данных с помощью задания загрузки.

Для получения дополнительной информации о ролях и разрешениях IAM в
BigQuery, см. Контроль доступа.

Разрешения облачного хранилища

Для загрузки данных из сегмента Cloud Storage вам необходимо предоставить
хранилище.objects.get разрешения. Если вы используете подстановочный знак URI,
у вас также должны быть разрешения storage.objects.list .

Предопределенная роль IAM storage.objectViewer
может быть предоставлено для предоставления как storage.objects.get , так и storage.objects.list
разрешения.

Загрузка данных Parquet в новую таблицу

Вы можете загрузить данные Parquet в новую таблицу, используя одно из следующих значений:

  • Облачная консоль
  • Инструмент командной строки bq bq load команда
  • Вакансии .вставить метод API и настроить загрузить задание
  • Клиентские библиотеки

Чтобы загрузить данные Parquet из облачного хранилища в новый BigQuery
стол:

Консоль

  1. В облачной консоли откройте страницу BigQuery.

    Перейти к BigQuery

  2. На панели Explorer разверните проект и выберите набор данных.

  3. Разверните
    more_vert
    Действия и нажмите Открыть .

  4. На панели сведений нажмите Создать таблицу
    add_box.

  5. На странице Create table , в разделе Source :

    • Для Создать таблицу из выберите Облачное хранилище.

    • В поле источника найдите или введите
      URI облачного хранилища.
      Обратите внимание, что вы не можете включать несколько URI в
      Облачная консоль, но
      подстановочные знаки
      поддерживается. Сегмент Cloud Storage должен находиться в том же месте.
      как набор данных, содержащий создаваемую вами таблицу.

    • Для Формат файла выберите Паркет .

  6. На странице Create table в разделе Destination :

    • Для Имя набора данных выберите соответствующий набор данных.

    • Убедитесь, что для Тип таблицы задано значение Собственная таблица .

    • В поле Имя таблицы введите имя таблицы, которую вы
      создание в BigQuery.

  7. В разделе Schema никаких действий не требуется. Схема
    самоописанный в файлах Parquet.

  8. (Необязательно) Чтобы разделить таблицу, выберите параметры в
    Настройки разделов и кластеров . Для получения дополнительной информации см.
    Создание многораздельных таблиц.

  9. (необязательно) Для кластеризации
    таблица, в поле Порядок кластеризации введите от одного до четырех полей
    имена.

  10. (Необязательно) Щелкните Дополнительные параметры .

    • Для Предпочтение записи , оставьте Запись, если выбрано пустое значение . Этот
      опция создает новую таблицу и загружает в нее ваши данные.
    • Для Неизвестных значений оставьте Игнорировать неизвестные значения снятым.
      Эта опция применима только к файлам CSV и JSON.
    • Для шифрования щелкните Управляемый клиентом ключ , чтобы использовать
      Ключ Cloud Key Management Service.
      Если вы оставите настройку для ключа , управляемого Google, BigQuery
      шифрует данные в состоянии покоя.
  11. Нажмите Создать таблицу .

Примечание: Когда вы загружаете данные в пустую таблицу с помощью
Cloud Console, нельзя добавить метку, описание, таблицу
истечение срока действия или истечение срока действия раздела.

После создания таблицы вы можете обновить срок ее действия,
описание и метки, но вы не можете добавить срок действия раздела после
таблица создается с помощью Cloud Console. Для получения дополнительной информации см.
Управляющие столы.

bq

Используйте команду bq load , укажите PARQUET , используя --source_format
флаг и включить URI облачного хранилища.Вы можете включить один URI, список URI, разделенных запятыми, или URI
содержащий подстановочный знак.

(Необязательно) Поставьте флаг --location и установите значение для вашего
место нахождения.

Другие дополнительные флаги включают:

  • --time_partitioning_type : включает разбиение по времени для таблицы и
    устанавливает тип раздела. Возможные значения: HOUR , DAY , MONTH и
    ГОД . Этот флаг не является обязательным при создании
    таблица секционирована по столбцу DATE , DATETIME или TIMESTAMP .По умолчанию
    тип раздела для разбиения по времени — DAY .
  • --time_partitioning_expiration : целое число, определяющее (в секундах)
    когда следует удалить раздел, основанный на времени. Срок годности оценивается
    к дате раздела в формате UTC плюс целочисленное значение.
  • --time_partitioning_field : столбец DATE или TIMESTAMP , используемый для
    создать многораздельную таблицу. Если временное разбиение включено без
    этого значения создается многораздельная таблица во время приема.
  • --require_partition_filter : если этот параметр включен, для этого параметра требуются пользователи
    включить предложение WHERE , определяющее разделы для запроса.
    Требование разделительного фильтра может снизить стоимость и повысить производительность.
    Для получения дополнительной информации см. Запросы к многораздельным таблицам.
  • --clustering_fields : список, разделенный запятыми, до четырех имен столбцов
    используется для создания кластерной таблицы.
  • --destination_kms_key : Ключ Cloud KMS для шифрования
    данные таблицы.

    Для получения дополнительной информации о секционированных таблицах см .:

    Для получения дополнительной информации о кластерных таблицах см .:

    Для получения дополнительной информации о шифровании таблиц см .:

Чтобы загрузить данные Parquet в BigQuery, введите следующую команду:

bq --location =  МЕСТО  нагрузка \
--source_format =  ФОРМАТ  \
  НАБОР ДАННЫХ .  ТАБЛИЦА  \
  PATH_TO_SOURCE 
 

Заменить следующее:

  • МЕСТО : ваше местонахождение.Флаг - расположение
    по желанию. Например, если вы используете BigQuery в
    Регион Токио, вы можете установить значение флага asia-northeast1 . Вы можете
    установить значение по умолчанию для местоположения, используя
    .bigqueryrc файл.
  • ФОРМАТ : ПАРКЕТ .
  • DATASET : существующий набор данных.
  • ТАБЛИЦА : имя таблицы, в которую вы
    Загрузка данных.
  • PATH_TO_SOURCE : полностью квалифицированный
    URI облачного хранилища
    или список URI, разделенных запятыми.Подстановочные знаки
    также поддерживаются.

Примеры:

Следующая команда загружает данные из gs: //mybucket/mydata.parquet в
таблица с именем mytable в mydataset .

  Бк нагрузка \
    --source_format = ПАРКЕТ \
    mydataset.mytable \
    gs: //mybucket/mydata.parquet
  

Следующая команда загружает данные из gs: //mybucket/mydata.parquet в
Секционированная таблица во время приема с именем mytable в mydataset .

  Бк нагрузка \
    --source_format = ПАРКЕТ \
    --time_partitioning_type = ДЕНЬ \
    mydataset.mytable \
    gs: //mybucket/mydata.parquet
  

Следующая команда загружает данные из gs: //mybucket/mydata.parquet в
секционированная таблица с именем mytable в mydataset . Таблица разделена
в столбце mytimestamp .

  Бк нагрузка \
    --source_format = ПАРКЕТ \
    --time_partitioning_field mytimestamp \
    mydataset.mytable \
    gs: //mybucket/mydata.parquet
  

Следующая команда загружает данные из нескольких файлов в gs: // mybucket /
в таблицу с именем mytable в mydataset . URI облачного хранилища использует
подстановочный знак.

  Бк нагрузка \
    --source_format = ПАРКЕТ \
    mydataset.mytable \
    gs: //mybucket/mydata*.parquet
  

Следующая команда загружает данные из нескольких файлов в gs: // mybucket /
в таблицу с именем mytable в mydataset .Команда включает запятую.
список URI облачного хранилища, разделенный символами подстановки.

  Бк нагрузка \
    --source_format = ПАРКЕТ \
    mydataset.mytable \
    "gs: //mybucket/00/*.parquet", "gs: //mybucket/01/*.parquet"
  

API

  1. Создайте задание load , которое указывает на исходные данные в облачном хранилище.

  2. (Необязательно) Укажите свое местоположение в
    свойство местоположения в разделе jobReference ресурса вакансии.

  3. Свойство URI источника должно быть полностью определено в формате
    gs: // ВЕДРО / ОБЪЕКТ .
    Каждый URI может содержать один «*»
    подстановочный знак.

  4. Укажите формат данных Parquet, задав для свойства sourceFormat значение
    ПАРКЕТ .

  5. Чтобы проверить статус работы, позвоните
    jobs.get ( JOB_ID *) ,
    заменяя JOB_ID на идентификатор задания, возвращенный исходным
    запрос.

    • Если status.state = DONE , задание выполнено успешно.
    • Если присутствует свойство status.errorResult , запрос не выполнен,
      и этот объект включает информацию, описывающую, что пошло не так.
      В случае сбоя запроса таблица не создается и данные не загружаются.
    • Если status.errorResult отсутствует, задание успешно завершено;
      хотя могли быть некоторые нефатальные ошибки, такие как проблемы
      импорт нескольких строк.В возвращенном задании перечислены нефатальные ошибки.
      свойство объекта status.errors свойство.

Примечания API:

  • Задания загрузки являются атомарными и последовательными: в случае сбоя задания загрузки данные отсутствуют.
    доступен, и если задание загрузки выполнено успешно, доступны все данные.

  • Рекомендуется создать уникальный идентификатор и передать его как
    jobReference.jobId при вызове jobs.insert для создания задания загрузки.Этот
    подход более устойчив к сбоям сети, потому что клиент может опрашивать или
    повторите попытку с известным идентификатором задания.

  • Вызов вакансии. Вставка в заданный идентификатор работы идемпотентна. Вы можете повторить попытку как
    сколько угодно раз с одним и тем же идентификатором вакансии, и не более одного из этих
    операции пройдут успешно.

Перейти

Перед тем, как попробовать этот образец, следуйте инструкциям по настройке Go в

Краткое руководство по BigQuery с использованием клиентских библиотек.Для получения дополнительной информации см.

Справочная документация по BigQuery Go API.

Ява

Перед тем, как попробовать этот пример, следуйте инструкциям по установке Java в

Краткое руководство по BigQuery с использованием клиентских библиотек.

Для получения дополнительной информации см.

Справочная документация по BigQuery Java API.

Node.js

Перед тем, как попробовать этот пример, следуйте инструкциям по установке Node.js в

Краткое руководство по BigQuery с использованием клиентских библиотек.

Для получения дополнительной информации см.

Справочная документация по API BigQuery Node.js.

PHP

Перед тем, как попробовать этот пример, следуйте инструкциям по установке PHP в

Краткое руководство по BigQuery с использованием клиентских библиотек.Для получения дополнительной информации см.

Справочная документация по BigQuery PHP API.

Питон

Перед тем, как попробовать этот пример, следуйте инструкциям по установке Python в

Краткое руководство по BigQuery с использованием клиентских библиотек.

Для получения дополнительной информации см.

Справочная документация по BigQuery Python API.

Использовать
Client.load_table_from_uri ()
для запуска задания загрузки из облачного хранилища. Чтобы использовать паркет,
установите LoadJobConfig.source_format
имущество
в строку PARQUET и передайте конфигурацию задания как
job_config аргумент для метода load_table_from_uri () .

Добавление или перезапись таблицы данными Parquet

Вы можете загрузить дополнительные данные в таблицу либо из исходных файлов, либо с помощью
добавление результатов запроса.

В облачной консоли используйте параметр Настройка записи , чтобы указать
какое действие выполнять при загрузке данных из исходного файла или из запроса
результат.

У вас есть следующие возможности при загрузке дополнительных данных в таблицу:

Опция консоли bq флажок инструмента Свойство API BigQuery Описание
Запись, если пусто Нет WRITE_EMPTY Записывает данные, только если таблица пуста.
Приложение к таблице - заменить или - заменить = false ; если
- [нет] заменить не указано, по умолчанию добавляется
ЗАПИСАТЬ ПРИЛОЖЕНИЕ (по умолчанию) Добавляет данные в конец таблицы.
Таблица перезаписи - заменить или - заменить = true WRITE_TRUNCATE Удаляет все существующие данные в таблице перед записью новых данных.Это действие также удаляет схему таблицы и удаляет все
Ключ Cloud KMS.

Если вы загружаете данные в существующую таблицу, задание загрузки может добавлять данные или
перезаписать таблицу.

Вы можете добавить или перезаписать таблицу одним из следующих способов:

  • Облачная консоль
  • Инструмент командной строки bq bq load команда
  • Задание . Вставить метод API и настроить задание загрузить
  • Клиентские библиотеки

Примечание: На этой странице не рассматривается добавление или перезапись секционированных таблиц.Для
информацию о добавлении и перезаписи секционированных таблиц см .:
Добавление и перезапись данных секционированной таблицы.

Для добавления или перезаписи таблицы данными Parquet:

Консоль

  1. В облачной консоли откройте страницу BigQuery.

    Перейти к BigQuery

  2. На панели Explorer разверните проект и выберите набор данных.

  3. Разверните
    more_vert
    Действия и нажмите Открыть .

  4. На панели сведений нажмите Создать таблицу
    add_box.

  5. На странице Create table , в разделе Source :

    • Для Создать таблицу из выберите Облачное хранилище.

    • В поле источника перейдите к или
      введите URI облачного хранилища. Обратите внимание, что вы не можете
      включить несколько URI в Cloud Console, но использовать подстановочные знаки
      поддерживаются. Сегмент Cloud Storage должен находиться в том же месте.
      как набор данных, содержащий таблицу, которую вы добавляете или перезаписываете.

    • Для Формат файла выберите Паркет .

  6. На странице Create table в разделе Destination :

    • Для Имя набора данных выберите соответствующий набор данных.

    • В поле Имя таблицы введите имя таблицы, которую вы
      добавление или перезапись в BigQuery.

    • Убедитесь, что для Тип таблицы задано значение Собственная таблица .

  7. В разделе Schema никаких действий не требуется. Схема
    самоописанный в файлах Parquet.

    Примечание: Можно изменить схему таблицы, когда вы добавляете или
    перезапишите его. Для получения дополнительной информации о поддерживаемых изменениях схемы во время
    загрузка операции, см.
    Изменение схем таблиц.

  8. Для Параметры раздела и кластера оставьте значения по умолчанию. Ты
    не может преобразовать таблицу в секционированную или кластерную таблицу путем добавления или
    перезаписывая его, а облачная консоль не поддерживает
    добавление или перезапись секционированных или кластерных таблиц в задании загрузки.

  9. Щелкните Дополнительные параметры .

    • Для Предпочтение записи выберите Добавить в таблицу или Перезаписать
      Стол
      .
    • Для Неизвестных значений оставьте Игнорировать неизвестные значения снятым.
      Эта опция применима только к файлам CSV и JSON.
    • Для шифрования щелкните Управляемый клиентом ключ , чтобы использовать
      Ключ Cloud Key Management Service.
      Если вы оставите настройку
      для ключа , управляемого Google, BigQuery
      шифрует данные в состоянии покоя.
  10. Нажмите Создать таблицу .

bq

Введите команду bq load с флагом --replace , чтобы перезаписать
стол. Используйте флаг --noreplace для добавления данных в таблицу. Если нет флага
указано, по умолчанию добавляются данные. Поставьте флаг --source_format
и установите ПАРКЕТ . Поскольку схемы Parquet извлекаются автоматически
из исходных данных с самоописанием, вам не нужно предоставлять схему
определение.

Примечание: Можно изменить схему таблицы, когда вы добавляете или
перезапишите его. Для получения дополнительной информации о поддерживаемых изменениях схемы во время загрузки
см. раздел «Изменение схем таблиц».

(Необязательно) Поставьте флаг --location и установите значение для вашего
место нахождения.

Другие дополнительные флаги включают:

  • --destination_kms_key : Ключ Cloud KMS для шифрования
    данные таблицы.
bq --location =  МЕСТО  нагрузка \
- [нет] заменить \
--source_format =  ФОРМАТ  \
  НАБОР ДАННЫХ . ТАБЛИЦА  \
  PATH_TO_SOURCE 
 

Заменить следующее:

  • местоположение : ваше местоположение.
    Флаг --location не является обязательным. Вы можете установить значение по умолчанию для
    местоположение с помощью
    .bigqueryrc файл.
  • формат : ПАРКЕТ .
  • набор данных : существующий набор данных.
  • таблица : имя таблицы, в которую вы
    Загрузка данных.
  • path_to_source : полностью квалифицированный
    URI облачного хранилища
    или список URI, разделенных запятыми.
    Подстановочные знаки
    также поддерживаются.

Примеры:

Следующая команда загружает данные из gs: //mybucket/mydata.parquet и
перезаписывает таблицу с именем mytable в mydataset .

  Бк нагрузка \
    --заменять \
    --source_format = ПАРКЕТ \
    mydataset.mytable \
    gs: //mybucket/mydata.parquet
  

Следующая команда загружает данные из gs: // mybucket / mydata.паркет и
добавляет данные в таблицу с именем mytable в mydataset .

  Бк нагрузка \
    --noreplace \
    --source_format = ПАРКЕТ \
    mydataset.mytable \
    gs: //mybucket/mydata.parquet
  

Для получения информации о добавлении и перезаписи многораздельных таблиц с помощью
bq инструмент командной строки, см.
Добавление и перезапись данных секционированной таблицы.

API

  1. Создайте задание load , которое указывает на исходные данные в облачном хранилище.

  2. (Необязательно) Укажите свое местоположение в
    свойство местоположения в разделе jobReference ресурса вакансии.

  3. Свойство URI источника
    должны быть полностью квалифицированы, в формате
    gs: // ВЕДРО / ОБЪЕКТ . Вы можете
    включить несколько URI в виде списка, разделенного запятыми. Обратите внимание, что
    подстановочные знаки
    также поддерживается.

  4. Укажите формат данных, установив
    Конфигурация .load.sourceFormat на PARQUET .

  5. Укажите предпочтение записи, установив
    configuration.load.writeDisposition свойство в WRITE_TRUNCATE или
    ЗАПИСАТЬ ПРИЛОЖЕНИЕ .

Перейти

Перед тем, как попробовать этот образец, следуйте инструкциям по настройке Go в

Краткое руководство по BigQuery с использованием клиентских библиотек.Для получения дополнительной информации см.

Справочная документация по BigQuery Go API.

Ява

Перед тем, как попробовать этот пример, следуйте инструкциям по установке Java в

Краткое руководство по BigQuery с использованием клиентских библиотек.

Для получения дополнительной информации см.

Справочная документация по BigQuery Java API.

Node.js

Перед тем, как попробовать этот пример, следуйте инструкциям по установке Node.js в

Краткое руководство по BigQuery с использованием клиентских библиотек.

Для получения дополнительной информации см.

Справочная документация по API BigQuery Node.js.

PHP

Перед тем, как попробовать этот пример, следуйте инструкциям по установке PHP в

Краткое руководство по BigQuery с использованием клиентских библиотек.Для получения дополнительной информации см.

Справочная документация по BigQuery PHP API.

Питон

Перед тем, как попробовать этот пример, следуйте инструкциям по установке Python в

Краткое руководство по BigQuery с использованием клиентских библиотек.

Для получения дополнительной информации см.

Справочная документация по BigQuery Python API.

Чтобы заменить строки в существующей таблице, установите LoadJobConfig.write_disposition
имущество
в WRITE_TRUNCATE.

Загрузка данных паркета, разделенного на ульи

BigQuery поддерживает загрузку разделенных на улей данных Parquet, хранящихся на
Cloud Storage и заполняет столбцы секционирования улья как столбцы в
целевая управляемая таблица BigQuery. Для получения дополнительной информации см.
Загрузка данных с внешними секциями.

Преобразование паркета

BigQuery преобразует типы данных Parquet в следующие
Типы данных BigQuery:

Преобразование типов

Тип паркета Логический тип паркета Тип данных BigQuery
БУЛЕВЫЙ Нет БУЛЕВЫЙ
INT32 Нет, ЦЕЛОЕ ( UINT_8 , UINT_16 ,
UINT_32 , INT_8 , INT_16 ,
INT_32 )
ЦЕЛОЕ
INT32 ДЕСЯТИЧНЫЙ NUMERIC, BIGNUMERIC или STRING
INT32 ДАТА ДАТА
INT64 Нет, ЦЕЛОЕ ( UINT_64 , INT_64 ) ЦЕЛОЕ
INT64 ДЕСЯТИЧНЫЙ NUMERIC, BIGNUMERIC или STRING
INT64 TIMESTAMP , точность = MILLIS
( TIMESTAMP_MILLIS )
ВРЕМЯ
INT64 TIMESTAMP , точность = MICROS
( TIMESTAMP_MICROS )
TIMESTAMP
INT96 Нет ВРЕМЯ
ПОПЛАВОК Нет ПОПЛАВОК
ДВОЙНОЙ Нет ПОПЛАВОК
BYTE_ARRAY Нет БАЙТОВ
BYTE_ARRAY СТРОКА ( UTF8 ) СТРОКА
FIXED_LEN_BYTE_ARRAY ДЕСЯТИЧНЫЙ NUMERIC, BIGNUMERIC или STRING
FIXED_LEN_BYTE_ARRAY Нет БАЙТОВ

Вложенные группы преобразуются в
STRUCT типов.Другие комбинации типов паркета и преобразованных типов не поддерживаются.

Десятичный логический тип

Десятичный логические типы могут быть преобразованы в ЧИСЛО , BIGNUMERIC
, или STRING типов. Преобразованный тип зависит от
о параметрах точности и масштаба логического типа decimal и
указанные десятичные целевые типы. Укажите десятичный целевой тип следующим образом:

Перечисление логического типа

Логические типы Enum могут быть преобразованы в STRING или BYTES .Укажите преобразованный целевой тип следующим образом:

Список логического типа

Вы можете включить вывод схемы для логических типов Parquet LIST . BigQuery
проверяет, находится ли узел LIST в
стандартная форма или в одной из форм, описанных правилами обратной совместимости:

  // стандартная форма
<необязательный | требуется> группа <имя> (СПИСОК) {
  повторяющийся список групп {
    <необязательный | обязательный> элемент ;
  }
}
  

Если да, то обрабатывается соответствующее поле для узла LIST в преобразованной схеме.
как будто узел имеет следующую схему:

  повторяется <тип-элемента> <имя>
  

Узлы «список» и «элемент» опущены.

Преобразование имени столбца

Имя столбца должно содержать только буквы (a-z, A-Z), цифры (0-9) или
подчеркивания (_), и он должен начинаться с буквы или символа подчеркивания. Максимум
длина имени столбца составляет 300 символов. Имя столбца не может использовать ни один из
следующие префиксы:

  • _ТАБЛИЦА_
  • _FILE_
  • _ ЧАСТЬ

Повторяющиеся имена столбцов не допускаются, даже если регистр отличается. Например,
столбец с именем Column1 считается идентичным столбцу с именем column1 .

Невозможно загрузить файлы Parquet, содержащие столбцы с точкой.
(.) в имени столбца.

Если имя столбца Parquet содержит другие символы (кроме точки),
символы заменяются подчеркиванием. Вы можете добавить конечные подчеркивания к
имена столбцов, чтобы избежать коллизий. Например, если файл Parquet содержит 2
столбцы Столбец1 и столбец1 , столбцы загружаются как Столбец1 и
column1_ соответственно.

Как выбрать между Parquet, ORC и AVRO для S3, Redshift и Snowflake?

Зачем нужен формат файла больших данных для хранения данных

Как получить петабайты данных в Amazon S3 или в хранилище данных для аналитики? Если бы вы просто загрузили данные в их исходном формате, от них было бы мало пользы.Хранение данных в необработанном формате потребует много места, а доступ к необработанным форматам файлов будет невозможен параллельно. В таких хранилищах данных, как Redshift и Snowflake, данные обычно разделяются и сжимаются внутри, чтобы сделать хранение экономичным, сделать доступ быстрым и обеспечить параллельную обработку. В Amazon S3 выбранный вами формат файла, механизм сжатия и разбиение на разделы будут иметь огромное значение для производительности. В этом блоге давайте рассмотрим 3 различных формата Parquet, ORC и AVRO и посмотрим, когда вы их используете.

Создание озера данных S3 за считанные минуты с помощью BryteFlow (включает видеоурок)

О трех форматах больших данных: Parquet, ORC и Avro

Эти три формата обычно используются для хранения огромных объемов данных в репозиториях данных. Они сжимают данные, поэтому вам нужно меньше места для хранения данных, что может оказаться дорогостоящим занятием. Данные, хранящиеся в форматах ORC, Avro и Parquet, могут быть разделены на несколько узлов или дисков, что означает, что они могут обрабатываться параллельно для ускорения запросов.

Все три формата самоописываются, что означает, что они содержат схему данных в своих файлах. Что это значит? Это означает, что вы можете использовать файл ORC, Parquet или Avro из одного кластера и загрузить его в другую систему, и система распознает данные и сможет их обработать.

Чем отличаются эти форматы файлов?

Parquet и ORC хранят данные в столбцах и отлично подходят для чтения данных, упрощая и ускоряя выполнение запросов за счет сжатия данных и извлечения данных из определенных столбцов, а не из всей таблицы.Паркет и ORC также обеспечивают более высокую степень сжатия, чем Avro.

Каждый формат данных имеет свое применение. Когда у вас действительно огромные объемы данных, такие как данные с датчиков IoT, например, столбчатые форматы, такие как ORC и Parquet, имеют большой смысл, поскольку вам нужны более низкие затраты на хранение и быстрое извлечение. Но если вы рассматриваете поддержку эволюции схемы или возможность изменения структуры файлов с течением времени, победителем является Avro, поскольку он использует JSON уникальным образом для описания данных и использует двоичный формат для уменьшения размера хранилища.Avro имеет хранилище данных на основе строк и отлично справляется с записью данных. Схема с чтением и записью по схеме

Подробнее о трех форматах больших данных:

Формат файла ORC или оптимизированная строка-столбец

ORC — это формат файла с оптимизированной строкой-столбцом (ORC). Это столбчатый формат файла, разделенный на верхний, основной и нижний колонтитулы.

Заголовок файла с текстом ORC

В заголовке всегда будет текст ORC, чтобы приложения знали, какие файлы они обрабатывают.

Тело файла содержит данные и индексы

В теле будут данные и индексы (которые определяют таблицы). Фактические данные хранятся в полосах, которые представляют собой просто строки данных. Размер полосы по умолчанию составляет 250 МБ. Каждая полоса будет дополнительно содержать три раздела — раздел индекса, раздел данных и раздел нижнего колонтитула. И индекс, и данные используют хранилище по столбцам, поэтому вы можете получить доступ только к столбцам, в которых данные представляют интерес. Разделы указателя указывают макс. и мин.значения для столбцов и позиций строк в каждом. Индексы ORC помогают искать полосы на основе необходимых данных и групп строк. Нижний колонтитул полосы указывает кодировку столбца, каталог потоков и их источник.

Нижний колонтитул файла хранит метаданные, информацию о полосах, управлении версиями файлов и типе сжатия

Нижний колонтитул файла состоит из трех разделов — метаданных файла, нижнего колонтитула файла и постскриптума. Метаданные будут содержать статистическую информацию о полосе, в то время как нижний колонтитул будет содержать подробную информацию, включая список полос в файле, количество строк на полосу и тип данных для каждого столбца.Он также имеет совокупное количество для каждого столбца, такого как min, max и sum. Раздел postscript будет содержать такие сведения о файле, как нижний колонтитул и длина метаданных, версия файла и тип сжатия, а также размер сжатой папки.

Производительность Amazon Athena с ORC

Мы обнаружили, что файлы в формате ORC с мгновенным сжатием помогают обеспечить высокую производительность запросов Amazon Athena.

Авро

Строчный двоичный формат хранения, в котором определения данных хранятся в JSON

Avro — это формат файлов-контейнеров объектов с открытым исходным кодом.В отличие от двух других форматов, он имеет строковое хранилище. Avro хранит определение данных в формате JSON, поэтому данные можно легко читать и интерпретировать. Он использует формат файла JSON для определения типов данных, протоколов и сериализует данные в компактном двоичном формате, обеспечивая эффективное хранение с экономией ресурсов.

Возможность сериализации данных и эволюция схемы добавляют гибкости

Avro обеспечивает сериализацию данных, поэтому данные можно сериализовать в файлы или сообщения.Avro полностью зависит от схемы, и данные и схема хранятся в одном файле или в сообщении. Это позволяет отправлять данные в любое место назначения и обрабатывать их любой программой. Отличной особенностью Avro является эволюция схемы, которая поддерживает схемы данных, которые претерпевают изменения в течение определенного периода. Он имеет дело с изменениями схемы, такими как отсутствующие поля, добавленные поля и измененные поля — это добавляет большую гибкость. Новые данные могут быть прочитаны старыми программами, а старые данные могут быть прочитаны новыми программами.

Генератор кодов не требуется

Данные, хранящиеся в Avro, могут использоваться программами, использующими разные языки.Иногда сервисам обмена данными требуется генератор кодирования для интерпретации определения данных и создания кода для доступа к данным. С Avro в этом нет необходимости, что делает его идеальным кандидатом для языков сценариев.

Паркет

Паркет идеален для больших объемов данных

Parquet — это эффективный столбчатый формат хранения данных, который поддерживает сложные вложенные структуры данных в плоском столбцовом формате. Parquet идеально подходит для таких сервисов, как AWS Athena и Amazon Redshift Spectrum, которые представляют собой бессерверные интерактивные технологии.

Parquet предлагает гибкие возможности сжатия и эффективные схемы кодирования

Parquet идеально подходит для работы с огромными объемами сложных данных и предлагает множество вариантов сжатия и кодирования данных. Это особенно полезно при чтении определенных столбцов из гигантских таблиц, поскольку Parquet может тогда читать только необходимые столбцы, а не всю таблицу, что ускоряет обработку данных. Массовая загрузка данных в облачные хранилища данных

Столбцовое хранение данных означает эффективность

Поскольку он поддерживает хранение и сжатие по столбцам, нерелевантные данные можно быстро отфильтровать при запросе.Существуют разные кодеки, доступные для сжатия данных, и к разным файлам данных могут применяться разные типы сжатия.

Опора для паркета для Amazon Redshift

В два раза быстрее и с шестикратным сжатием, чем текстовые файлы

Apache Parquet — невероятно универсальный столбчатый формат хранения с открытым исходным кодом. Выгрузка в 2 раза быстрее и занимает в 6 раз меньше хранилища в Amazon S3 по сравнению с текстовыми форматами. Он также позволяет сохранять файлы Parquet в Amazon S3 как открытый формат со всеми преобразованиями и обогащением данных, выполняемыми в Amazon Redshift.Как создать озеро данных S3 за считанные минуты с помощью BryteFlow (включая видео)

Паркет легко загружается

Вы можете использовать команду COPY для копирования файлов Apache Parquet из Amazon S3 в кластер Redshift.

Amazon Athena можно использовать для метаданных объекта

Parquet — это формат с самоописанием, а схема или структура встроены в сами данные, поэтому невозможно отслеживать изменения данных в файле. Чтобы отслеживать изменения, вы можете использовать Amazon Athena для отслеживания метаданных объекта в файлах Parquet, поскольку он предоставляет API для метаданных.

Автоматическое разбиение на разделы в Amazon S3

Указав один или несколько столбцов раздела, вы можете гарантировать, что данные, которые загружаются в S3 из вашего кластера Redshift, автоматически разбиваются на папки в вашей корзине S3. Это помогает вашим запросам выполняться быстрее, поскольку они могут пропускать разделы, которые не имеют отношения к делу, и получать выгоду от сокращения разделов. Это снижает стоимость и ускоряет выполнение запросов. Вы можете использовать Redshift Spectrum, Amazon EMR, AWS Athena или Amazon SageMaker для анализа данных в S3.Получите в 5 раз более быстрое выполнение запросов на AWS Athena

Опора для паркета Snowflake

Загрузить структурированные и полуструктурированные данные

файлов Parquet, включая полуструктурированные данные, можно легко загрузить в Snowflake. Данные из Snowflake также можно выгружать как файлы Parquet.

Как Snowflake считывает данные паркета

Данные Parquet считываются Snowflake в один столбец VARIANT, и данные можно запрашивать в столбце VARIANT, как и в случае с данными JSON, используя аналогичные команды и функции.При желании вы можете выбрать столбцы из поэтапного файла Parquet и извлечь их в отдельные столбцы таблицы с помощью оператора CREATE TABLE AS SELECT.

Поддерживает эффективные схемы сжатия и кодирования

Parquet создан с нуля и хорошо подходит для Snowflake, поскольку поддерживает чрезвычайно эффективные схемы сжатия и кодирования. Схемы сжатия могут быть указаны для каждого столбца, и в будущем могут быть добавлены другие кодировки, что сделает его перспективным.

ORC и паркет для AWS

Выполнение запросов

в Amazon Athena и Redshift Spectrum становится рентабельным и очень быстрым с использованием форматов столбчатых хранилищ с открытым исходным кодом, таких как Parquet и ORC. Вы также экономите на хранении, поскольку данные в значительной степени сжимаются.

Как преобразовать данные в столбчатые форматы с помощью кластера EMR

Используя существующие данные Amazon S3, вы можете создать кластер в Amazon EMR и преобразовать его с помощью Hive.

Вы также можете получить отчеты об инвентаризации Amazon S3 в формате Parquet или ORC.Инвентаризация Amazon S3 предоставляет вам плоский список файлов с вашими объектами и метаданными. Вы можете получить инвентарь S3 для форматов CSV, ORC или Parquet.

Автоматизируйте преобразование данных в Parquet или ORC с помощью BryteFlow Ingest

Самый быстрый и простой способ конвертировать ваши данные — сделать это автоматически с помощью BryteFlow Ingest. Он автоматически преобразует ваши данные в форматы Parquet или ORC при загрузке данных в Amazon S3, в зависимости от настроек конфигурации.

Может автоматически загружать паркетные файлы в Redshift и Snowflake.Благодаря Snowflake, BryteFlow умеет разделять данные на отдельные столбцы, а не загружать их в столбец VARIANT.

Автоматизируйте преобразование данных файлов Parquet и ORC с помощью BryteFlow Blend

BryteFlow Ingest and Blend также автоматически разделяет данные на Amazon S3 и автоматически управляет сжатием с помощью Snappy, gzip или bzip2.

BryteFlow Blend может автоматически просматривать форматы Parquet или ORC без преобразования. Вы можете легко просмотреть данные, а затем использовать их для преобразования,

Автоматизация интерфейсов с каталогом данных по формированию озера и связям

BryteFlow автоматически взаимодействует с AWS Lake Formation, каталогом данных AWS Glue, используя API (не дожидаясь сканеров), делая ваши данные доступными через всю экосистему AWS.Получите бесплатную пробную версию BryteFlow

Посмотрите, как работает BryteFlow

Apache Parquet: Как стать героем с открытым исходным кодом столбчатого формата данных

Формат файла Apache Parquet для Google BigQuery, Azure Data Lakes, Amazon Athena и Redshift Spectrum.

Apache Parquet хорошо подходит для растущего числа сервисов интерактивных запросов, таких как AWS Athena, PresoDB, Azure Data Lake и Amazon Redshift Spectrum. Каждый сервис позволяет использовать стандартный SQL для анализа данных на Amazon S3.

Однако выбранный вами формат данных может существенно повлиять на производительность и стоимость, особенно если вы занимаетесь машинным обучением, искусственным интеллектом или другими сложными операциями.

Если вы хотите создать процесс приема данных ETL или ELT для озера данных, пора ознакомиться с возможностями цены и производительности, которые может предоставить формат файла Apache Parquet.

Во-первых, мы понимаем, что вы, возможно, никогда не слышали о формате файлов Apache Parquet.Подобно CSV-файлу, Parquet — это тип файла. Разница в том, что Parquet спроектирован как столбчатый формат хранения для поддержки сложной обработки данных.

Apache Parquet — это формат данных с самоописанием, который включает схему или структуру в сами данные. Формат файла использует модель измельчения и сборки записей, разработанную Google. В результате получается файл, оптимизированный для выполнения запросов и минимизации операций ввода-вывода.

В частности, он имеет следующие характеристики:

  • Apache Parquet ориентирован на столбцы и предназначен для обеспечения эффективного хранения данных по столбцам (блоки, группы строк, блоки столбцов …) по сравнению с хранилищем на основе строк, например CSV
  • Apache Parquet. Созданы с нуля с использованием алгоритма измельчения и сборки Google.
  • Файлы Parquet были разработаны с учетом сложных вложенных структур данных.
  • Apache Parquet поддерживает очень эффективные схемы сжатия и кодирования (см. Google Snappy).
  • Apache Parquet позволяет снизить затраты на хранение файлов данных и максимизировать эффективность запросов данных с помощью бессерверных технологий, таких как Amazon Athena, Redshift Spectrum, BigQuery и Лазурные озера данных.
  • Лицензировано в рамках программного обеспечения Apache Foundation и доступно для любого проекта.
  • Поддерживает знакомые типы данных, метаданные файлов, автоматическое кодирование словаря.

Связь «больших данных» с этим форматом может создать впечатление, что формат ограничен конкретными случаями использования.Однако по мере того, как формат вышел из тени сложных решений Hadoop для работы с большими данными, он получил более широкую поддержку. Например, команды создают недорогие, высокопроизводительные стеки бизнес-аналитики без серверов с помощью Apache Parquet, Tableau и Amazon Athena.

CSV широко распространен и прост. Многие инструменты, такие как Excel, Google Таблицы и многие другие, могут создавать файлы CSV. Вы даже можете создавать файлы CSV с помощью вашего любимого инструмента для редактирования текста.

Мы все любим файлы CSV, но все имеет свою цену, даже ваша любовь к файлам CSV, особенно если CSV является вашим форматом по умолчанию для конвейеров обработки данных.Цена, говорите вы? Есть ли у моих файлов CSV плата? Ага!

  • Базы данных с ориентацией на столбцы, такие как AWS Redshift Spectrum, или сервисы запросов, такие как AWS EMR (Apache Hive) или Amazon Athena, взимают плату за объем данных, сканируемых за запрос. (Многие другие сервисы также взимают плату на основе запрашиваемых данных, поэтому это не уникально для AWS)
  • Google и Amazon взимают плату за объем данных, хранящихся на GS / S3.

Использование CSV по умолчанию будет иметь как технические, так и финансовые результаты (не в правильном направлении).Вы научитесь любить формат файлов Apache так же сильно, как и ваш верный CSV.

Хотя мы не рассматриваем это в этой статье, варианты использования Parquet и ORC будут рассмотрены в будущем.

Производительность паркета по сравнению с таким форматом, как CSV, дает убедительные преимущества с точки зрения стоимости, эффективности и гибкости. Следующее демонстрирует эффективность и действенность использования файла Parquet по сравнению с CSV.

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

Подумайте об этом: в течение года вы застряли с несжатыми CSV-файлами объемом 1 ТБ, поскольку основа затрат на ваши запросы составила бы 2000 долларов. При использовании файлов Parquet ваша общая стоимость составит 3,65 доллара США. Я знаю, что вам нравятся ваши CSV-файлы, но они вам ТАК нравятся? В больших масштабах эти затраты складываются!

Кроме того, если время — деньги, ваши аналитики могут потратить около 5 минут на ожидание завершения запроса просто потому, что вы используете необработанный CSV.

Если вы платите кому-то 150 долларов в час и делаете это один раз в день в течение года, они тратят около 30 часов только на ожидание завершения запроса. Это примерно 4500 долларов долларов в непродуктивное время «ожидания».

Общее время ожидания пользователя Apache Parquet? Около 42 минут или 100 долларов.

Как запрашивать файлы Parquet? Amazon Athena и Amazon Redshift Spectrum позволяют выполнять запросы Amazon SQL к данным в Amazon S3. Наличие Parquet на s3 может быть эффективной стратегией для команд, которые хотят разделить данные, где резиденты 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 не часто обращаются, 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 использования хранилища данных Parquet?

В нашей таблице history_purchase есть четыре столбца одинакового размера, которые хранятся в Amazon S3 в трех файлах;

  1. Несжатый файл CSV
    Несжатый файл CSV 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.
  2. 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. Этот запрос будет стоить 5 долларов.
  3. Пример файла Parquet
    Если вы сжимаете файл и конвертируете CSV в Apache, вы получаете эффективное кодирование 1 ТБ данных в S3. Однако, поскольку формат файла является столбцовым, Redshift Spectrum может читать только столбец, соответствующий выполняемому запросу. Ему нужно сканировать только 1/4 данных. Этот запрос будет стоить всего 1,25 доллара США.

Если вы выполняете этот запрос один раз в год, использование несжатых файлов CSV будет стоить 7300 долларов. Даже сжатые запросы CSV будут стоить более 1800 долларов.Однако использование формата файла Apache будет стоить около 460 долларов. Вы все еще любите свой CSV-файл?

Тенденция к «бессерверным» интерактивным службам SQL-запросов и готовым пакетам обработки данных быстро развивается. Если вы являетесь клиентом AWS, вы можете столкнуться с затруднительным положением Redshift Spectrum и Athena из-за дублирования функций сервиса.

Однако, если все сделано правильно, ваше озеро данных и формат Parquet предлагают новые возможности для команд, чтобы работать быстрее с меньшими инвестициями, независимо от механизма запросов.

Когда вы платите только за выполняемые запросы, важно оптимизировать данные, на которые полагаются эти системы. Использование Parquet с Athena и Spectrum снижает затраты, а анализ данных с Amazon S3 с использованием стандартного SQL — легкий ветерок.

Кроме того, Google поддерживает загрузку этих файлов в BigQuery, как и Microsoft в озера данных Azure. Это обеспечивает уровень переносимости между облаками.

Вы можете увидеть реальный пример использования озера данных, AWS Athena и Oracle Cloud здесь:

Мы запустили полностью автоматизированный сервис приема данных без кода, без администрирования, который автоматизирует базы данных, создание таблиц, Parquet. преобразование файлов, сжатие Snappy, разбиение на разделы и многое другое.

Начните работу с облачной платформой обработки данных для Azure Data Lakes, Amazon Redshift Spectrum или Amazon Athena бесплатно!

Паркет — документация Dataiku DSS 9.0

Вы просматриваете документацию по DSS версии 9.0 .

Parquet — эффективный формат файлов экосистемы Hadoop. Его основные пункты:

  • Ориентировано на столбцы, даже для вложенных сложных типов

  • Сжатие на основе блоков

  • Возможность «сдвинуть» предикаты фильтрации, чтобы избежать бесполезных чтений

Настоятельно рекомендуется использовать Parquet или другой эффективный формат файла при работе с данными Hadoop (а не с данными CSV).Ускорение может достигать x100 по избранным запросам.

Применяемость

  • Наборы данных Parquet могут храниться только в файловых системах Hadoop. Если данные находятся в S3 или в хранилище BLOB-объектов Azure, доступ необходимо настроить через Hadoop с подключениями HDFS

  • Наборы данных Parquet могут использоваться как входы и выходы для всех рецептов

  • Наборы данных Parquet можно использовать в записных книжках Hive и Impala

Ограничения и проблемы

Чувствительность к регистру

Из-за различий в том, как Hive и Parquet обрабатывают идентификаторы, настоятельно рекомендуется использовать только строчные идентификаторы при работе с файлами Parquet.

Разное

  • Из-за различных различий в том, как Pig и Hive сопоставляют свои типы данных с Parquet, вы должны выбрать аромат записи, когда DSS записывает набор данных Parquet. Чтение с помощью Hive набора данных Parquet, написанного Pig (и наоборот), приводит к различным проблемам, большинство из которых связано со сложными типами.

  • При чтении файлов Parquet DSS использует схему из настроек набора данных, а не встроенную схему в файлах. Чтобы использовать схему из файлов Parquet, установите spark.dku.allow.native.parquet.reader.infer с на true в настройках Spark.

  • на последних кластерах EMR EmrOptimizedSparkSqlParquetOutputCommitter конфликтует с fs.s3.impl.disable.cache = true , установленным DSS, что вызывает сбои при создании промежуточного каталога. Затем необходимо отключить оптимизированный коммиттер EMRFS или добавить свойство dku.no.disable.hdfs.cache -> true в соединение S3 в DSS.


© Авторские права 2021, Dataiku

Создан с помощью Sphinx с использованием

тема

предоставлено Read the Docs.

Файл Parquet — Объяснение

Я понимаю, что вы, возможно, никогда не слышали о формате файла Apache Parquet. Подобно CSV-файлу, Parquet — это тип файла.

Parquet — это бесплатный формат файлов с открытым исходным кодом, доступный для любого проекта в экосистеме Hadoop. Apache Parquet разработан для эффективного, а также производительного формата хранения данных в виде плоских столбцов по сравнению с файлами на основе строк, такими как файлы CSV или TSV. Он обеспечивает эффективные схемы сжатия и кодирования данных с повышенной производительностью для обработки больших объемов сложных данных.Этот подход лучше всего подходит для тех запросов, которым необходимо прочитать определенные столбцы из большой таблицы. Parquet может считывать только необходимые столбцы, что значительно сокращает затраты на ввод-вывод.

Характеристики Parquet

  • Apache Parquet ориентирован на столбцы и предназначен для обеспечения эффективного хранения данных по столбцам (блоки, группы строк, фрагменты столбцов …) по сравнению с данными на основе строк, такими как CSV

  • Apache Parquet — это реализован с использованием алгоритма уничтожения и сборки записей, который учитывает сложные структуры данных, которые можно использовать для хранения данных.

  • Сжатие по столбцам эффективно и экономит пространство для хранения

  • Apache Parquet позволяет снизить затраты на хранение файлов данных и максимизировать эффективность запросов данных с помощью бессерверных технологий, таких как Amazon Athena, Redshift Spectrum, BigQuery и Azure Data Озера.

  • К разным столбцам можно применять разные методы кодирования.

  • Apache Parquet может работать с различными языками программирования, такими как C ++, Java, Python и т. Д.

  • Поддерживает знакомые типы данных, метаданные файлов, автоматическое кодирование словаря.

Модули

  • Проект формата паркета содержит спецификации формата и определения метаданных Thrift, необходимые 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, Pig загрузчики 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.

Почему паркет?

Производительность паркета по сравнению с таким форматом, как CSV, дает убедительные преимущества с точки зрения стоимости, эффективности и гибкости.Преобразуя данные CSV в формат столбцов Parquet, сжимая и разбивая их на разделы, мы можем сэкономить деньги и повысить производительность.

Формат файла

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

image netjstech

В приведенном выше примере в этой таблице N столбцов, разделенных на M групп строк. Метаданные файла содержат местоположения всех начальных местоположений метаданных столбца.Более подробную информацию о том, что содержится в метаданных, можно найти в благотворительных файлах.

Pandas реализует интерфейс Parquet для чтения.

pandas.read_parquet (path, engine = ‘auto’, columns = None, use_nullable_dtypes = False, ** kwargs)

Параметры объяснены

Path- Путь к файлу. Допускается любой допустимый строковый путь. URL-адрес файла также может быть путем к каталогу, содержащему несколько секционированных файлов паркета.Как pyarrow, так и fastparquet поддерживают пути к каталогам, а также URL-адреса файлов.

Двигатель- По умолчанию установлен автоматический режим. По умолчанию используется pyarrow, возвращаясь к fastparquet, если pyarrow недоступен.

Столбцы -Если для этого параметра задано некоторое целое число, то из файла будут считываться только эти столбцы.

use_nullable_dtypes- Если True, используйте dtypes, которые используют pd.NA в качестве индикатора отсутствующего значения для результирующего DataFrame (только применимо for engine = «pyarrow»).По мере добавления новых типов dtypes, поддерживающих pd.NA в будущем, вывод с этой опцией изменится, чтобы использовать эти dtypes.

** kwargs- Любые дополнительные kwargs передаются двигателю.

Сводка

Надеемся, что приведенные выше сведения помогут вам добиться большей производительности с паркетными напильниками.

Ссылки

https://parquet.apache.org/documentation/latest

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.read_parquet.html

Сэкономьте 10% на ПАРКЕТЕ в Steam

Об этой игре

Parquet — это предстоящий визуальный роман в японском стиле, созданный Yuzusoft Sour, японским разработчиком романтических виртуальных сетей.

В ближайшем будущем технология под названием «мозг-машинный интерфейс» соединит мозг и машины. Эта технология порождает новую парадигму и открывает двери для оцифровки самой человеческой памяти.
Из этих новых открытий рождается «он».Незаконный эксперимент смешивает тысячи воспоминаний в одном сосуде, создавая совершенно новое существо.
Имея только воспоминания о других, в его уме начинают возникать сомнения в том, кто он на самом деле, пока он не наберется храбрости, чтобы выйти в мир в поисках своего истинного «я».
Вступая в реальный мир, он встречает двух девушек, Кидо Цубасу и Ибараки Рино.
Обе добрые души, чья жизнь была затронута бессовестными экспериментами с ИМТ, как и он.
Научившись жить вместе со своими секретами, «он» и «они» принесут большие изменения…

Ключевые моменты:

  • Первая оригинальная игра для всех возрастов от Yuzusoft
  • Любопытный опыт совместной жизни с девушками днем ​​и ночью
  • Интригующая тайна, которая раскрывается по мере развития сюжета

Ибараки Рино (Вирджиния: Тояма Нао)
Ночная роза
Любит: Пить (Ей нравится хорошая компания больше, чем сами напитки)
Поначалу этот одиночка может показаться отстраненным и холодным, но за бравадой скрывается сострадательная, нежная душа, которая тоскует по тому, чего у нее никогда не было.

Кидо Цубаса (VA: Touyama Nao)
Подсолнечник дневное
Любит: Вкусная (высококалорийная) еда, рамэн, пицца, гамбургеры, нездоровая пища.
Эта загадочная девушка излучает уверенность и дружелюбие. Ее приветливый характер и большое сердце могут соперничать только с ее безграничным аппетитом.

Ибуки Канато
Душа Франкенштейна
Особый человек, рожденный из бесчисленных воспоминаний.
Рожденный при необычных обстоятельствах, этот человек ищет смысл в мире, в котором нет ответов.
Найдет ли он ответ на свои вопросы? Может ли марионетка стать человеком?

© 2021 YUZUSOFTSOUR / JUNOS INC. / Неконян / HIKARI FIELD, Все права защищены.

Spark для чтения и записи Apache Parquet — SparkByExamples

Пример файла паркета для чтения и записи Spark

В этом руководстве мы узнаем, что такое Apache Parquet ?, его преимущества и как читать и записывать Spark DataFrame в формат файла Parquet на примере Scala.Приведенный здесь пример также доступен в репозитории Github для справки.

Apache Parquet Введение

Apache Parquet — это столбчатый формат файла, который обеспечивает оптимизацию для ускорения запросов и является гораздо более эффективным форматом файла, чем CSV или JSON, который поддерживается многими системами обработки данных.

Он совместим с большинством фреймворков обработки данных в эхо-системах Hadoop. Он обеспечивает эффективные схемы сжатия и кодирования данных с повышенной производительностью для обработки больших объемов сложных данных.

Spark SQL обеспечивает поддержку как чтения, так и записи файлов Parquet, которые автоматически захватывают схему исходных данных. Кроме того, он сокращает объем хранилища данных в среднем на 75%. Ниже приведены некоторые преимущества хранения данных в формате паркета. Spark по умолчанию поддерживает Parquet в своей библиотеке, поэтому нам не нужно добавлять какие-либо библиотеки зависимостей.

Apache Parquet Преимущества:

Ниже приведены некоторые преимущества использования Apache Parquet. сочетание этих преимуществ со Spark повышает производительность и дает возможность работать со структурными файлами.

  • Уменьшает количество операций ввода-вывода.
  • Выбирает определенные столбцы, к которым вам нужен доступ.
  • Он занимает меньше места.
  • Поддержка кодирования, зависящего от типа.

Apache Parquet Spark Пример

Прежде чем мы рассмотрим паркет Apache с примером Spark, давайте сначала создадим Spark DataFrame из объекта Seq . Обратите внимание, что функция toDF () для объекта последовательности доступна только при импорте имплицитов с использованием искры .sqlContext.implicits._ . Этот полный пример искрового паркета доступен в репозитории Github для справки.

 
val data = Seq (("Джеймс", "", "Смит", "36636", "M", 3000),
              («Михаил», «Роза», «», «40288», «М», 4000),
              («Роберт», «», «Уильямс», «42114», «М», 4000),
              («Мария», «Энн», «Джонс», «39192», «F», 4000),
              («Джен», «Мэри», «Коричневый», «», «Ф», - 1))

val columns = Seq ("имя", "отчество", "фамилия", "доб", "пол", "зарплата")

импортная искра.sqlContext.implicits._
val df = data.toDF (столбцы: _ *)
  

В приведенном выше примере создается фрейм данных со столбцами «имя», «отчество», «фамилия», «доб», «пол», «зарплата»

Spark Запись DataFrame в формат файла Parquet

Используя функцию parquet () класса DataFrameWriter , мы можем записать Spark DataFrame в файл Parquet. Как упоминалось ранее, Spark не нуждается в каких-либо дополнительных пакетах или библиотеках для использования Parquet, поскольку он по умолчанию предоставляется вместе со Spark.легко, не правда ли? поэтому нам не нужно беспокоиться о проблемах с версией и совместимостью. В этом примере мы записываем DataFrame в файл «people.parquet».

 
df.write.parquet ("/ tmp / output / people.parquet")
  

Запись Spark DataFrame в формат Parquet сохраняет имена столбцов и типы данных, и все столбцы автоматически преобразуются в допускающие значение NULL по соображениям совместимости. Обратите внимание, что все файлы деталей, создаваемые Spark, имеют расширение parquet.

Spark читает файл Parquet в DataFrame

Подобно записи, DataFrameReader предоставляет функцию parquet () (spark.read.parquet) для чтения файлов паркета и создания Spark DataFrame. В этом примере фрагмента мы читаем данные из файла паркета apache, который мы написали ранее.

 
val parqDF = spark.read.parquet ("/ tmp / output / people.parquet")
  

Схема печати

DataFrame возвращает столбцы с одинаковыми именами и типами данных.

Добавить к существующему паркетному файлу

Spark предоставляет возможность добавлять DataFrame к существующим файлам паркета, используя режим сохранения «добавить».В случае, если вы хотите перезаписать, используйте режим сохранения «перезапись».

 
df.write.mode ('append'). parquet ("/ tmp / output / people.parquet")
  

Использование SQL-запросов на паркете

Мы также можем создать временное представление для файлов Parquet и затем использовать его в операторах Spark SQL. Эта временная таблица будет доступна до тех пор, пока не появится SparkContext.

 
parqDF.createOrReplaceTempView («ParquetTable»)
val parkSQL = spark.sql ("выберите * из ParquetTable, где зарплата> = 4000")
  

Приведенный выше предикат для файла Spark Parquet выполняет сканирование файла, что является узким местом производительности, как сканирование таблицы в традиционной базе данных.Мы должны использовать секционирование, чтобы повысить производительность.

Паркетная перегородка Spark — Повышение производительности

Разделение на разделы — это функция многих баз данных и сред обработки данных, и это ключ к обеспечению масштабной работы рабочих мест. Разделить паркетный файл можно с помощью функции spark partitionBy () .

 
df.write.partitionBy ("пол", "зарплата")
        .parquet ("/ tmp / output / people2.parquet")
  

Parquet Partition создает иерархию папок для каждого искрового раздела; мы упомянули первый раздел как пол, за которым следует зарплата, следовательно, он создает папку зарплаты внутри папки пола.

Это пример того, как написать Spark DataFrame с сохранением разделения по столбцам пола и зарплаты.

 
val parqDF = spark.read.parquet ("/ tmp / output / people2.parquet")
parqDF.createOrReplaceTempView («Таблица2»)
val df = spark.sql ("выберите * из таблицы2, где пол = 'M' и зарплата> = 4000")
  

Этот запрос выполняется значительно быстрее, чем запрос без разделения. Сначала он фильтрует данные по полу, а затем применяет фильтры к зарплате.

Spark Считать определенную паркетную перегородку

 
val parqDF = spark.read.parquet ("/ tmp / output / people2.parquet / пол = M")
  

Этот фрагмент кода извлекает данные из значения «M» гендерного раздела.

Полный код можно скачать с GitHub

Пример полного паркета Spark

 
пакет com.sparkbyexamples.spark.dataframe

импортировать org.apache.spark.sql.SparkSession

object ParquetExample {

  def main (args: Array [String]): Unit = {

    val искра: SparkSession = SparkSession.строитель ()
      .master ("местный [1]")
      .appName ("SparkByExamples.com")
      .getOrCreate ()

    val data = Seq (("Джеймс", "", "Смит", "36636", "M", 3000),
                 («Михаил», «Роза», «», «40288», «М», 4000),
                 («Роберт», «», «Уильямс», «42114», «М», 4000),
                 («Мария», «Энн», «Джонс», «39192», «F», 4000),
                 («Джен», «Мэри», «Коричневый», «», «Ф», - 1))

    val columns = Seq ("имя", "отчество", "фамилия", "доб", "пол", "зарплата")
    импортировать spark.sqlContext.implicits._
    val df = data.toDF (столбцы: _ *)
    df.show ()
    df.printSchema ()
    df.write
      .parquet ("/ tmp / output / people.parquet")
    val parqDF = spark.read.parquet ("/ tmp / output / people.parquet")
    parqDF.createOrReplaceTempView («ParquetTable»)
    spark.sql ("выберите * из ParquetTable, где зарплата> = 4000"). объяснение ()
    val parkSQL = spark.sql ("выберите * из ParquetTable, где зарплата> = 4000")
    parkSQL.show ()
    parkSQL.printSchema ()
    df.write
      .partitionBy ("пол", "зарплата")
      .паркет ("/ tmp / output / people2.parquet")
    val parqDF2 = spark.read.parquet ("/ tmp / output / people2.parquet")
    parqDF2.createOrReplaceTempView ("ParquetTable2")
    val df3 = spark.sql ("выберите * из ParquetTable2, где пол = 'M' и зарплата> = 4000")
    df3.explain ()
    df3.printSchema ()
    df3.show ()
    val parqDF3 = spark.read
      .parquet ("/ tmp / output / people2.parquet / пол = M")
    parqDF3.show ()
  }
}
  
Вывод:

Вы научились читать и записывать файлы данных паркета apache в Spark, а также узнали, как повысить производительность, используя разделы и фильтруя данные с помощью ключа раздела и, наконец, добавляя и перезаписывая существующие файлы паркета.

Счастливого обучения !! 🙂

.