Как циклевать паркет: Как циклевать паркет самостоятельно: советы

Как циклевать паркет самостоятельно: советы

На поверхности паркетного пола образовались трещины или щели, а древесина деформировалась? Хотите вернуть паркетному напольному покрытию прежний роскошный вид? Самый оперативный вариант – шлифовка паркета, когда верхний “изношенный” слой покрытия снимается специальным устройством или вручную. В чем особенности каждого из этих методов?

Реконструкция паркета шлифовальной машиной

Для шлифовки могут использоваться барабанные, ленточные и дисковые машины. Процесс включает в себя следующие этапы:

• подготовка покрытия. Нужно поменять выпавшие планки на новые, убрать гвозди, очистить пол;
• грубая шлифовка. Делается с помощью крупного абразива. Сначала производится шлифование основной площади, потом – углов. Также на этапе грубой шлифовки удаляется слой лака, воск, краска и др., поверхность выравнивается;
• поверхностная шлифовка. Используется абразив средней зернистости. Помогает убрать остатки прежнего покрытия, а также царапины после грубой шлифовки;
• шпаклевка. Щели и зазоры заполняются паркетной шпаклевкой;
• финишная шлифовка. Выполняется мелкозернистым абразивом. Поверхность делается гладкой, убираются последние следы шпаклевки.

Финальный этап — нанесение защитного покрытия – лака или масла.

Шлифовка (циклевка) паркета своими руками

В этом случае для работы используется цикля – ручной инструмент в виде тонкой стальной пластины с заточенной кромкой. Способ весьма трудоемкий и поэтому устаревший. Чтобы выполнить циклевку:

• снимите плинтус и смочите пол теплой водой;
• удалите верхний слой с поверхности. Двигайтесь от центра к стенам. В процессе необходимо останавливаться, чтобы заточить инструмент;
• зашпаклюйте трещины и другие дефекты поверхности;
• отшлифуйте покрытие. В этом поможет “наждачка” с основой на ткани, для удобства ее можно прикрепить к деревянному бруску. Шлифовку лучше повторить несколько раз;
• уберите оставшийся мусор. Оптимально сделать влажную уборку 2-3 раза;
• покройте паркет лаком или маслом. Контролируйте количество покрытия, т.к. если его будет слишком много, при следующей циклевке паркета с покрытием лака придется удалять с поверхности толстый слой.

Самостоятельное шлифование: советы

Если вы решили действовать самостоятельно, учитывайте некоторые рекомендации:

1. Шлифовать нужно не отдельные участки, а покрытие в целом, чтобы обработанные участки не отличались.
2. Если между паркетными досками образовались большие щели, шлифование не поможет – их лучше заменить.
3. Количество возможных шлифовок зависит от толщины полезного (рабочего) слоя паркетной доски: например, при толщине верхнего слоя 4 мм шлифовку современной дисковой машиной можно произвести 2-3 раза.

В магазине “Вудлайн ПаркетМ” вы можете купить паркетную доску в Минске, а также паркетный лак и другие сопутствующие товары для ухода за вашим напольным покрытием!

Правильная циклевка паркета — на какой стадии ремонта выполняется?

Владельцы квартир, которые решили провести ремонт изначально задумываются в какой последовательности его делать. Очень важно правильно подобрать момент для восстановления напольного покрытия, чтобы получить качественный результат и не навредить готовому ремонту.

Если речь идет о реставрации пола, то прежде всего необходимо осуществить циклевку правильно. Данная процедура заключается в снятии нескольких слоев древесины с поверхности. Именно с ними с паркета уйдут потертости, царапины и другие дефекты. Как результат, прекрасный внешний вид пола на долгие годы.

Когда стоит начинать ремонтировать пол?

Любой паркет является очень чувствительным к влажности. Именно поэтому специалисты рекомендуют сразу завершить все влажные работы по ремонту, а потому уже браться за деревянный пол. К подобным работам относится классическая шпаклевка стен, покраска и укладка плитки. Комфортным показателем влажности для ремонта паркета является 40-60%. Именно поэтому после вышеперечисленных работ необходимо подождать несколько дней, чтобы показатели влаги немного снизились.

При любом ремонте владельцу жилья необходимо дождаться снижения влажности, чтобы перейти к восстановлению деревянного пола. Соответственно, вам стоит заранее подумать какие процедуры могут повысить показатели влажности. Сразу придется сделать их, а потом подождать несколько дней и перейти к паркету. Что касается возможного ущерба отремонтированным элементам помещения, который может возникнуть если делать циклевку после них, то тут можно вообще не переживать. Профессиональные мастера все делают так, что вся территория вокруг пола остается нетронутой. Даже немного пыли не попадет при циклевке на обои или потолок.

К работам, которые часто вызывают сомнения у заказчиков ремонта относится поклейка обоев. Им кажется, что она вызывает повышение влажности и часто откладывают ее на потом. На самом деле удобнее клеить обои после циклевки, потому что не придется накрывать их пленкой для защиты от пыли. Если за дело берутся профессионалы, то им скорей всего будет все равно в какой последовательности восстанавливать помещение. Важно запомнить то, что поклейка обоев не повышает влажность в помещении.

Циклевка паркета своими руками, или как не совершить ошибок + Видео

Если вы решили занять восстановлением, монтажом или ремонтом деревянного пола, то рано или поздно вам придется столкнуться с такими серьезными процессами, как циклёвка и последующая профессиональная шлифовка паркета: своими руками ее провести или отдать все же предпочтение мастерам – решать вам.

Циклевка паркета своими руками – учимся правилам монтажа паркетной доски

Как утверждают народные умельцы, многие монтажные работы по установке паркетной доски можно сделать вручную самому. Но, конечно же, без помощи техники здесь не обойтись. Так, для облегчения труда вы можете воспользоваться шлифовальной техникой. Она специально приспособлена для работы с паркетом. Впрочем, покупать такое дорогостоящее и профессиональное оборудование вам не стоит – подобная машинка вам обойдется в цену, равную цене половины легкового автомобиля среднего сегмента. А значит, вам понадобится просто взять шлифовальную машину в аренду – это будет дешевле, да и согласитесь, что, не будучи строителем, с таким процессом, как самостоятельно проведенная циклевка паркета, вы явно не будете сталкиваться ежедневно.

Циклевание паркета своими руками предусматривает процесс шлифования наждачной бумагой. Речь идет сначала о выравнивании, снятии верхнего слоя дерева, а уж затем нанесении лакового покрытия. Ведь не секрет, что на старом паркете со временем образуются всяческие повреждения, различные царапины и остаются участки нанесенного годами ранее лакового покрытия. Но не следует спешить и сразу же приступать к работам. Лучше узнайте, как правильно циклевать паркет своими руками. Все дело в том, что к различным породам дерева должны применяться и разные режимы циклевки. Ведь мягкие и твердые породы древесины изначально имеют свойства, отличные друг от друга.

Кроме того, советуем подготовиться основательно – циклевка паркета в старой квартире может производиться несколько раз. Если паркетная доска у вас в совсем запущенном состоянии, то вам придется проходить циклевкой пол по 5 или более раз. Все будет зависеть от толщины поврежденного слоя. Его-то и нужно будет вам снять при помощи техники. Некоторые умельцы пытаются циклевать вручную, используя куски стекол или заточенные предметы, такие как нож. В принципе это возможно сделать и специальным устройством, состоящим из деревянной ручки и стальной острой пластины. Но это очень трудоемкая и сложная операция, которая потребует не только много сил, но и времени. Ведь на то, чтобы только один раз пройти ваш паркет в одной только комнате, уйдет не менее суток.

Как циклевать паркет своими руками, или справляемся без труда со сложным заданием

Если ваш паркет циклюется вручную, то его предварительно нужно обязательно намочить влажной, неворсистой тряпкой. Как показывает практика, так работать легче. А уже за циклевкой следует следующий процесс – шлифовка. Но в любом случае пол перед обработкой и между циклами должен быть тщательно убран и помыт. Пыль желательно убирать несколько раз. Использовать для этой цели следует мощный пылесос.

Если, шлифуя, вы удаляете крупные трещины, царапины и щели, то циклюя – снимаете верхний слой и мелкие шероховатости. В любом случае, эти два процесса отвечают еще и за процесс выравнивания пола. Если этот пункт не будет соблюдаться, то вы рискуете в дальнейшем столкнуться с видимыми «перепадами» пола и внешней «корявостью». Все прорехи будут особо видны после нанесения и высыхания лака. На помощь может прийти и всем известная наждачная бумага. Впрочем, тогда вам придется запастись еще большим терпением и старанием. Эта работа и пыльная, и трудоемкая.

Тем, кто любит советы «самоделкиных», предлагаем следующее – учитывая то, что ноги у многих людей сильнее, чем руки, можно наждачную бумагу приклеить к подошве резиновым клеем.

И так, проходя комнату раз за разом, шлифовать свой паркет народным способом. Если же у вас паркет совсем состарился, а древесина явно подсохла, из-за его появилось множество дырок и трещин, то без машины циклевочной вам, конечно же, не обойтись. Существует аналог профессиональным машинам – такие же, только маленького размера и меньшей мощности. Плюс их в том, что они помогают справиться с труднодоступными местами и весят мало. Ну а минус в том, что от постоянной работы (если вам понадобится пройти комнатный пол 5–6 раз, то уйдет не меньше нескольких дней) такие ручные маломощные машины ломаются.

Что лучше выбрать – циклевка старого паркета или покупка новых материалов?

Понятное дело, что деревянный пол всегда больше ценился. Хотя многие хозяева старых квартир довольно часто отдают предпочтение ламинату, линолеуму или ковролину. И плюсов и минусов у них также предостаточно. Одни не «терпят» присутствие воды, другие быстро повреждаются под тяжестью крупногабаритных предметов, третьи собирают пыль. Пол можно сделать и плиточным или из керамического гранита. Новинок много – начиная от полимерных полов и заканчивая теплыми, со специальной системой подогрева. Тем не менее, именно древесина всегда считалась экологически чистым материалом, который служит долго, спокойно держит влагу и не сильно подвержен механическим повреждениям.

Впрочем, свой срок эксплуатации паркетный пол также имеет, а потому, рано или поздно, приводить в порядок вам его все же придется. Для тех, кто не знает, как отциклевать паркет своими руками, лучшим вариантом будет вызвать профессионалов. Компанию следует выбирать из тех, о которых отзывы среди ваших знакомых и в интернете только положительные. Знающая толк в своем деле бригада из 2 человек за день-два и отциклюет пол при помощи специальной машины, и устранит дефекты, и подготовит поверхность к покрытию лаком, а также проведет и лакирование.

После этого этапа вам не желательно вообще заглядывать в комнату первые сутки, пока пол не подсохнет. А уж ходить и проверять качество покрытия – тем более. Если же вы решили все-таки приступить к работам самостоятельно, то проконсультируйтесь – какова толщина планок и из какого материала они сделаны. Допускается при толщине в 8 мм проводить циклевку 3 раза, если 15 мм – 5. Иначе снять полностью верхний слой древесины с царапинами или частичками лака вам попросту не удастся. Как снять лак с дерева – читаем далее.

Как произвести циклевку паркета своими руками — пошаговая схема

Шаг 1: Подготовка

Убираем пол, мусор выносим – вытираем пыль и моем паркет. Если перед началом работ много строительной пыли, то используем пылесос.

Шаг 2: Выбираем инструмент

Для того чтобы выбрать инструмент, определитесь каким способом вы будете циклевать паркет – при помощи профессиональной машины или специальной ручной цикли. В первом случае берете циклевочную машину в аренду, во втором – находите ручное приспособление с ручкой и заточенной поверхностью. Лучше выбрать в строительном магазине инструмент шириной в 5 см.

Шаг 3: Подготавливаем участок работы

Участок пола, который планируете обрабатывать, намочите мокрой тряпкой. Подготовьте инструменты. Для работы также приобретите респиратор, так как пыли от циклевки будет достаточно много.

Шаг 4: Приступаем к циклевке

Профессионалы советуют начинать работы с середины комнаты. Далее циклевать необходимо в сторону стен. Для ровного снятия верхнего слоя древесины, постарайтесь равномерно нажимать на инструмент (циклю) обеими руками. Чтобы работалось легче, режущую часть надо время от времени затачивать. При этом каждая полоса должна быть обработана как в прямом, так и обратном направлении.

Шаг 5: Шлифовка

Далее следует следующий процесс – шлифовка. При помощи наждачной бумаги проходим весь паркет снова. Как советуют эксперты, легче работать ногами (наждачную бумагу приклеить к подошве).

Шаг 6: Покрытие лаком

Подготавливаем лак и наносим на чистую поверхность. Ходить по участкам паркета с лаком нельзя до полного высыхания.

Рекомендации и советы для тех, кто циклюет паркет сам

Конечно, пригласить мастера было бы самым правильным решением, но если средства не позволяют или вы уверены в своих силах на все сто, то можете прислушаться к намим советам и рекомендациям:

• Приводить в порядок (циклевать) старый паркет легче при помощи профессиональной техники. Оборудование должно быть с широкой абразивной лентой. Использовать маленькую шлифовальную машину достаточно тяжело.
• Если паркет сильно поврежден, то лучше использовать ленту для шлифования зернистостью 30. Обработка с использованием ленты меньшей зернистости поможет устранить оставшиеся следы после грубой обработки.
• Дощатые полы советских времен сначала выравнивают вдоль древесных волокон, а затем обрабатывают под небольшими углами (от 7 до 15 градусов). По правилам, паркетный пол диагонально шлифуется по отношению к рисунку укладки. Двигаться нужно равномерно и без рывков.
• При каждом новом проходе шлифовальной машины смещение не должно превышать 85 % ширины барабана. При такой работе боковое колесо двигаться будет в том числе и по обработанной поверхности.
• Если основной машиной не удается добраться до труднодоступных мест, то используется угловая дисковая машинка. Она помогает справиться с участками пола вблизи плинтуса и в углах комнаты. Решить вопрос может и наждачная бумага.
• Если после шлифовки на паркете по-прежнему есть глубокие царапины, то их можно заделать специальной шпаклевкой (наносят тонким слоем, можно взять под цвет древесины). Шпаклевка высыхает порядка 5 часов.
• Лак лучше наносится, если использовать валик из овечьей шерсти. Непосредственно перед тем, как наносить второй слой лака, следует тщательно очистить пол от пыли. Лакировка желательно должна быть в 3 слоя. Чем больше слоев, тем более прочным будет и покрытие. Для идеального результата после каждого высыхания нужно вновь пройтись шкуркой вручную.
• Итак, ваш пол, как новенький. Но чтобы он таковым оставался на многие годы, то реставрировать и обновлять вышеуказанным способом его необходимо каждые 6–7 лет. И не забывайте в рамках восстановительных работ обновленную поверхность древесины обрабатывать антисептиком.

Оцените статью: Поделитесь с друзьями!

технология и выбор инструментов, фото примеры как правильно шлифовать паркет, а также видео инструкция циклевки пола

Хотя паркет и считается одним из самых красивых и долговечных напольных покрытий в интерьере, но он требует регулярного ухода. Кроме обработки специальными средствами для улучшения внешнего вида настила и дополнительной защиты от разрушения, периодически следует обновлять его поверхность – проводить ремонт , шлифование и циклевание паркета. Объем необходимых реставрационных работ определяется степенью нагрузки на пол, а также его износа.

Из данной статьи вы узнаете о технологиях циклевки и шлифовки паркета для возвращения ему первоначального презентабельного вида.

Зачем нужна циклевка паркета

Через несколько лет эксплуатации настил износится: его поверхность потускнеет, появятся трещины, сколы, царапины, отставание отдельных планок, или вздутие покрытия. Из-за таких разрушений паркетный пол начнет скрипеть, потеряет свой презентабельный вид, станет уязвимым к внешним воздействиям.

Для устранения большинства этих повреждений используются методы шлифовки и циклевки. Они схожи между собой, но имеют некоторые различия. Общее в них то, что срезается верхний слой древесины, а затем поверхность обрабатывается.

Отличие состоит в том, что шлифовка носит более поверхностный характер и применяется для косметического ремонта, а при циклевке снимается более толстый слой, что требует последующей затирки (шлифовки).

Внимание:  методы циклевки и шлифовки не подходят для капитального ремонта паркета, а только для выравнивания и реконструкции его поверхности. 
Ремонт паркета, циклевка – фото до и после

Технология циклевки и шлифовки паркета

Роль циклевания не только в снятии верхнего слоя покрытия, во время шлифовки убираются все загрязнения, царапины, микротрещины.

Шлифовка настила имеет определенные ограничения. Количество сеансов зависит от толщины планок. Так для планок толщиной 15 мм допустимо 5 шлифовок, для более тонких – не более 3 раз.

На заметку:  если монтаж настила можно выполнить самостоятельно, то для его шлифовки понадобятся специальные машины. 

Циклевка поверхности может выполняться:

• вручную;
• автоматически – при помощи специального оборудования.

Инструменты и приспособления для циклевки паркета своими руками

Шлифование поверхности осуществляется наждачной бумагой, при помощи которой можно выровнять поверхность, сняв верхний слой древесины.

Как циклевать паркет своими руками правильно? Существует несколько режимов циклевки, выбор которых зависит от породы древесины, степени ее твердости.

Учтите:  тонкий слой древесины можно снять и вручную. Но если требуются более глубокие и точные работы, то без шлифовальной машинки не обойтись. 

Как отциклевать паркет своими руками? Перед началом работ покрытие следуеттщательно пропылесосить и протереть влажной тряпкой. Далее нужно определиться с инструментом: это может быть большая профессиональная машина, или небольшая ручная цикля.

Ручная циклевка

Циклю для ручной шлифовки паркета лучше купить в специализированном магазине. Такой инструмент будет правильно заточен. Выбирайте изделие с короткой широкой ручкой, оно эффективнее удаляет верхний слой древесины.

Совет:  оптимальная ширина ручной цикли 5 см, если она будет уже – придется при шлифовке делать больше движений, что потребует больших затрат сил. 
Ручная цикля для шлифовки паркета

Непосредственно перед работой пол увлажняют. Для защиты от опилок, которых будет много, лучше одеть респиратор. Циклевку рекомендуется начинать с центра комнаты и выполнять движения в сторону стен. Плоскость пола разбивают на полосы, и последовательно обрабатывают каждую из них: сначала шлифуют вдоль волокон, а затем в противоположную сторону. При ручной циклевке постарайтесь выполнять движения равномерно, чтобы снимать ровный слой покрытия.

На заметку:  снятие верхнего слоя при помощи ручной цикли – дешевое, но длительное занятие. Весь процесс реконструкции паркета может занять несколько дней. 
Использование ручной цикли (шлифовка)

После ручной циклевки следует шлифовка наждачной бумагой. Это позволит убрать оставшиеся неровности и сгладить поверхность после грубой циклевки.

Ручная шлифовка покрытия

Этапы реконструкции паркета машинным способом

Перед тем, как приступить к машинной циклевке поверхности, необходимо проверить, выдержит ли электросеть такую нагрузку (необходимое напряжение 220 Вт и сила тока 16 А). Если нет, то машинку подключают непосредственно к распределительному щитку.

Пол следует хорошо очистить, удалить все гвозди и саморезы, чтобы в процессе циклевки они не травмировали рабочего. Также необходимо предварительно отремонтировать покрытие – заменить выпавшие планки.

Подготовка основания

Автоматическая циклевка паркета выполняется в несколько этапов. Для этого используется наждачная бумага разной зернистости (от 40 до 120 Р) – все зависит от состояния пола, степени его износа или повреждения. Для облегчения шлифования паркетный пол нужно предварительно слегка увлажнить из пульверизатора.

Как правильно циклевать паркет? Сначала выполняется грубая машинная циклевка с использованием крупного абразива (зернистость Р 24-40). С его помощью удаляется старое покрытие (лак, краска, мастики и масла, различные пропитки, воск), а также выравниваются все неровности и перепады на поверхности пола.

Машинная циклевка паркета, фотоВажно:  лучше чтобы шлифовальная машинка имела пылесборник, это будет препятствовать распространению пыли, особенно если восстановление покрытия проводится без выноса мебели. 

Сначала обрабатывается основная площадь покрытия, а затем, при помощи углошлифовальной машины – углы и края деревянного настила. Если остались места, которые не удалось достать угловой дисковой машиной, обработайте их наждачкой вручную.

Поэтапное циклевание пола

Далее выполняется поверхностная шлифовка пола. Как шлифовать паркет? При помощи шкурки средней зернистости (абразив Р 60-80) удаляются возможные царапины, которые образовались после грубой циклевки и остатки старого покрытия.

Совет:  при каждом последующем проходе шлифовальной машины следите за тем, чтобы смещение не превышало 80% ширины барабана. 

Следующий этап – шпаклевка. При помощи специальной мастики заполняются все щели и зазоры.

Шпаклевка пола

Далее производиться финишная шлифовка мелкозернистой шкуркой (абразив Р 100-120). С ее помощью удаляются следы от шпаклевки и поверхность пола доводиться до гладкого состояния. На обработанную поверхность древесины рекомендуется нанести антисептик.

Важно:  все опилки и пыль после шлифовки аккуратно убирают пылесосом. 

Чем покрыть паркет после циклевки? Чаще всего используется глянцевый или матовый лак, также можно применять тонировочные средства, защитные масла, пропитки. Первый слой лака – грунтовочный. После его высыхания поднявшийся ворс удаляют при помощи поверхностной машинной шлифовки, или специальной сеткой для ручной шлифовки. Далее наносятся остальные слои лака.

Только после полной кристаллизации лака (через 7-10 суток) можно приступать к влажной уборке пола и расстановке мебелиВажно:  лак должен высохнуть естественным путем. Чтобы он лучше наносился, можно использовать валик из овечьей шерсти. 

Более наглядно продемонстрирует, как провести ремонт и шлифовку паркета своими руками, видео:

Чтобы получить обновленный пол, следует отремонтировать и отциклевать паркет. А чтобы он оставался таким и прослужил вам еще долго, его следует поддавать шлифовке вышеописанным способом каждые 6-7 лет.

Итог

Любое покрытие, даже защищенное несколькими слоями лака, требует ухода. Ведь со временем оно изнашивается: под воздействием УФ-лучей древесина выцветает, трескается, становится некрасивой и уязвимой к воздействию влаги и насекомых. Это может стать причиной полного разрушения настила. Но восстановить его изначальный вид можно при помощи шлифовки и циклевки паркета своими руками, а шпаклевка щелей и финишное покрытие лаком вернут настилу былую красоту и надежность.

Циклевка пола в Москве, Низкие цены на циклевку паркета и паркетные работы

Кредит

В соответствии со статьёй 489 ГК РФ договором о продаже товара в кредит может быть предусмотрена оплата товара в рассрочку. Договор о продаже товара в кредит с условием о рассрочке платежа считается заключённым, если в нём наряду с другими существенными условиями договора купли-продажи указаны цена товара, порядок, сроки и размеры платежей.

Порядок оформления кредита

1. Зайдите в онлайн-магазин и выберите необходимый товар
2. Подготовьте для оформления только паспорт и телефон.
3. Заполните короткую заявку на кредит в онлайн-форме на сайте или ожидайте ссылки на заявку в личном сообщении.
4. Подпишите договор с помощью кода, пришедшего в СМС, или при встрече с представителем Банка.
5. Банк информирует магазин об оформленном кредите, а мы доставляем Вам заказ!

ПРЕИМУЩЕСТВА, КОТОРЫЕ ВЫ ПОЛУЧАЕТЕ:

• Рассмотрение — 30 сек
• Низкая ставка по процентам
• Срок — до 36 месяцев
• Минимум документов — для оформления нужен только паспорт и телефон!

Для получения более подробной информации по расчету и оформлению кредита, обращайтесь, пожалуйста, к нашим менеджерам! Звоните нам по телефону +7 (495) 545-25-85 или заполните форму обратной связи. Мы обязательно свяжемся с вами!

Рассрочка

В соответствии со статьёй 489 ГК РФ договором о продаже товара в кредит может быть предусмотрена оплата товара в рассрочку. Договор о продаже товара в кредит с условием о рассрочке платежа считается заключённым, если в нём наряду с другими существенными условиями договора купли-продажи указаны цена товара, порядок, сроки и размеры платежей.

Товары для паркета в рассрочку

Не откладывайте покупку товаров для обновления и ухода за паркетом на потом, ведь с дальнейшим ухудшением характеристик пола увеличатся и затраты на его восстановление. Теперь Вы можете заказать паркетную продукцию лучших производителей в рассрочку!

Схема взаимодействия:

• Вы выбираете удобные условия по рассрочке (срок и первоначальный взнос)
• На основании полученной информации и кредитной истории клиента Банк принимает решение об окончательных условиях рассрочки
• Банк одобряет удобные для клиента условия
• Магазин согласует с клиентом условия доставки товара

Мы предлагаем для Вас следующие условия предоставления рассрочки на паркетную продукцию*:

ПРЕИМУЩЕСТВА, КОТОРЫЕ ВЫ ПОЛУЧАЕТЕ:

• Выгода: без переплат, равными платежами
• Снижение нагрузки на семейный бюджет за счет большого срока рассрочки
• Никаких скрытых расценок и бумажной волокиты!
• Для оформления нужен только паспорт и телефон!

Если у Вас есть вопросы по оформлению рассрочки или Вы желаете оставить заявку на покупку товаров в рассрочку, можете связаться с нами по телефону +7(495) 545-25-85 или заполнить форму заявки ниже. Мы обязательно свяжемся с Вами!

* Рассрочку (продукт Кредит без переплаты) предоставляет банк Тинькофф. Процентные расходы по кредиту компенсирует наша компания, поэтому Вам не нужно абсолютно ничего переплачивать!

Покрыть паркет лаком после циклевки

Лакировка паркета – завершающий этап укладки или восстановления паркетной доски. Для этого используются лаки, масла, воск, полироли и пасты. Мастера подбирают консистенцию и оттенок материала с учетом текстуры дерева, а для сохранения естественных цветов применяется бесцветный состав. Паркет декорируется маслами, которые затемняют или высветляют поверхность.

Покрытие лаком защищает паркетную доску от механических повреждений, влияния ультрафиолетового излучения. Полотно устойчиво к истиранию, растрескиванию и деформации из-за затопления.

Подготовительный этап

Первичная укладка паркета и циклевка полотна для устранения следов эксплуатации проходят вместе с обработкой поверхности защитными составами. Лакировка распространена в жилых и производственных помещениях. Для этого применяются натуральные лаки, грунтовые пропитки, масла с твердым воском. Циклевание паркетного пола с последующей обработкой – распространенное обслуживание натуральной доски. Такая циклевка требует навыков и соблюдение технологии.

Прежде чем наносить состав, необходимо провести подготовительные работы. Нужно удалить изношенный облицовочный слой дерева вместе со старым лаком. Для этого проводится циклевка паркетной доски шлифовальными машинами. Шлифовка полов устраняет повреждения, следы деформации и расслаивание ламелей.

Совет. Покрывать поверхность защитными составами рекомендуется при температуре воздуха от 15 до 25 градусов.

Технология нанесение лака

Свежая древесина впитывает защитный состав с высокой интенсивностью, поэтому прежде чем покрыть паркет лаком после циклевки, нужно обработать поверхность грунтовкой. Это приводит к равномерному высыханию слоя и устраняет мелкую пыль. Покрывать поверхность грунтовкой рекомендуется несколько раз – это обеспечит качественное сцепление, исключит попадание песка под зашитый слой.

После соблюдения технологии обработки мастера переходят к реализации следующих этапов:

• наносят первый слой лака – покрывать паркетную доску можно валиком или кистью. Для равномерного распределения состава по паркету используется широкий шпатель. Покрывать пол нужно при комнатной температуре и отсутствии прямых солнечных лучей;
• шпатлюют и шлифуют паркет – циклевка поверхности оставляет недочеты в виде небольших перепадов, щелей, строительного мусора. Поэтому прежде чем покрывать ламели маслами, мастера устраняют дефекты;
• наносят второй слой – чтобы полотно было прочным, нужно покрывать паркетную доску несколько раз. Циклевка поверхности с нанесением 2-3 слоев лака восстанавливает текстуру доски.

Совет. Перед тем, как нанести первый слой лака, необходимо высушить ламели. Влажность древесины не должна превышать 12%.

Особенности циклевки паркета с обработкой

Сложность процесса заключается в выборе защитных средств, поскольку существует несколько видов для эксплуатации. Модели, которыми принято покрывать восстановленную циклевкой паркетную доску:

• с кислотным отверждением – выдерживают механическое воздействие, высокую адгезию;
• полиуретановые – устойчивы к воздействию химических элементов;
• алкидные – подходят для нанесения на полы тренажерных залов. Защитное средство устойчиво к интенсивным физическим нагрузкам;
• на водной основе – имеют меньшую практичность в сравнении с конкурентами, но не выделяют токсичных веществ.

Особенности предложения

Компания «Паркетово» готова выполнять циклевку в частных домах, помещениях производственного типа, складах. Работы по восстановлению паркета проводятся в Москве. Мы сотрудничаем на договорной основе с указанием всех проведенных этапов.

ЗАКАЗАТЬ РАСЧЕТ

Заполните форму и наш специалист свяжется с вами в кратчайшие сроки и подготовит индивидуальное предложение

Поделиться в социальных сетях:

Технология циклевки паркета своими руками

Паркет – покрытие более чем капризное и требует периодического ухода. Время от времени такие полы необходимо циклевать и шлифовать. Технологически эти процессы достаточно сложны и проводятся с использованием специального дорогостоящего оборудования.

Однако, при желании последнее можно взять в аренду в какой-нибудь строительной компании и попробовать обновить полы самостоятельно. Далее и разберемся с тем, как делается шлифовка и циклевка паркета своими руками.

Для чего нужны циклевка и шлифовка

Деревянное покрытие пола, испытывая постоянные нагрузки, постепенно теряет первоначальный привлекательный внешний вид. Конечно, в этом случае требуется ремонт паркета. Циклевка и последующая шлифовка позволяют выровнять поверхность и вернуть ей былой лоск.

Со временем на паркете появляются сколы и царапины

Для чего нужна циклевка

Первое, что обычно нужно сделать при ремонте паркета – это снять старое лаковое покрытие и удалить верхний, потемневший слой древесины. Данный процесс и называется циклевкой. Помимо всего прочего эта процедура позволяет убрать мелкие трещины, царапины, сколы и разного рода загрязнения. Делается циклевка с помощью шлифовальной машины.

Циклевка делается для того, чтобы удалить с поверхности дерева грязь и убрать разного рода повреждения

[su_label type=»success»]На заметку:[/su_label] [su_highlight background=»#E0FEC7″]В советские времена плашки выпускались очень толстыми, а поэтому циклевание паркета (штучного и щитового) часто выполняли вручную, просто снимая верхний слой стружки острым скребком. С современным тонким паркетом подобную процедуру профессионалы советуют проводить только в самом крайнем случае.[/su_highlight]

Зачем проводят шлифовку

Закончив выравнивание поверхности циклеванием, при необходимости приступают к заделыванию оставшихся глубоких трещин и сколов шпаклевкой по дереву. На следующем этапе пол опять проходят шлифовальной машинкой для того, чтобы сделать поверхность абсолютно гладкой. Последняя процедура и называется шлифовкой.

Шлифовка необходима для того, чтобы сделать пол максимально гладким

Обработка паркета своими руками

Далее рассмотрим, как именно выполняются шлифовка и циклевка.

Как циклевать паркет своими руками машинкой

Для того, чтобы выполнить циклевку, нужно приготовить следующее оборудование:

1. Шлифовальную машинку барабанного типа. Ее и другое оборудование можно арендовать в какой-нибудь компании, занимающейся укладкой и ремонтом деревянных полов. Аренда барабанной машинки стоит примерно 1000р в сутки (на 2014г).
2. Углошлифовальную машинку для зачистки труднодоступных мест (примерно 800р в сутки).

Обычно циклевку делают с помощью шлифмашинки барабанного типа

Также понадобятся расходные материалы:

1. Грубая наждачка (Р36-Р40).
2. Паркетная шпаклевка.

[su_label type=»info»]Совет:[/su_label] [su_highlight background=»#D9F0F9″]Шлифовальная машинка издает очень громкий «визжащий» звук. Поэтому циклевать пол стоит только днем, когда соседи на работе.[/su_highlight]

Отциклевать паркет можно следующим образом:

1. Первый этап – вынос мебели, ковров и других предметов обстановки.
2. Далее осматривают паркет на предмет вышедших из него наружу шляпок крепежных гвоздей. При необходимости утапливают их обратно.

Если при монтаже паркета использовались гвозди, перед циклевкой их нужно утопить в древесину

3. На барабан надевают наждачку.
4. Заводят машинку таким образом, чтобы барабан находился над поверхностью паркета.
5. Дожидаются, когда барабан наберет полные обороты, и аккуратно опускают его.
6. Проходят всю поверхность пола, стараясь двигать циклей равномерно. Если продержать ее на одном месте слишком долго, можно выбить ямку.

Циклевка пола. Фото процесса

[su_label type=»important»]Важно:[/su_label] [su_highlight background=»#F7D1CD»]Нельзя также долго двигать машинкой в направлении поперек волокон. Это может привести к скалыванию и выщерблению плашек.[/su_highlight]

Как правильно циклевать паркет с разным рисунком? Машинку нужно двигать:

1. Под углом в 45гр к плашкам в том случае, если паркет уложен «елочкой».
2. Сначала поперек комнаты, затем вдоль нее (по два раза) для фигурного паркета.

[su_label type=»warning»]Важно:[/su_label] [su_highlight background=»#FFEED5″]Художественный паркет выполняется из мелкослойной древесины. Поэтому циклевать и шлифовать его обычной шлифовальной машинкой нельзя. Обрабатывают его маленькой углошлифовальной ручной небольшими участочками с учетом рисунка.[/su_highlight]

3. Проходят углошлифовальной машинкой все труднодоступные места.

Для шлифовки плашек в труднодоступных местах используют специальное оборудование

Шпаклевку для заделки оставшихся после циклевки трещин и сколов делают путем перемешивания клея ПВХ с древесной пылью (1*3). Заделке подлежат только трещины шириной не более 0.5см.

Надеемся, теперь вам понятно, как выполняется циклевка паркета. Видео ниже демонстрирует этот процесс во всех подробностях.

[su_youtube url=»http://www.youtube.com/watch?v=slgZVYTiozM»]

Как правильно отциклевать пол ручной циклей

Иногда бывает так, что возможности взять в аренду шлифмашинку нет. В этом случае можно попробовать сделать циклевку паркета своими руками с помощью скребка-цикли.

Для ручной циклевки деревянной поверхности используется цикля скребок

Работу эту выполняют, стоя на коленях. Сначала увлажняют небольшой кусок паркета тряпкой, а затем счищают верхний слой древесины циклей. Для этого ее берут обеими руками, плотно прижимают к поверхности и двигают по направлению на себя.

[su_label type=»important»]Важно:[/su_label] [su_highlight background=»#F7D1CD»]Ведут инструмент обычно вдоль волокон. В труднодоступных местах можно делать это и поперек, следя при этом за тем, чтобы древесина не задиралась.[/su_highlight]

Ручная циклевка – процесс трудоемкий и длительный по времени

В процессе работы периодически собирают стружку, чтобы она не мешала. После того, как пол будет отциклеван полностью, его нужно просушить и пройти еще раз («по сухому») остро отточенной циклей. Итак, вы теперь знаете, как отциклевать паркет своими руками. Далее разберемся с тем, как правильно его отшлифовать.

Шлифовка паркета

После выравнивания поверхности пола и удаления слоя лака приступают к чистовой шлифовке. Для выполнения этой процедуры понадобятся:

1. Плоскошлифовальная машинка (аренда – 1000р в сутки).
2. Углошлифовальная машинка для обработки труднодоступных мест.
3. Промышленный пылесос для удаления пыли перед лакированием — (аренда – около 800р в сутки).

Шлифовка выполняется с использованием плоскошлифовальной машинки

Из материалов нужно будет подготовить:

1. Наждачку Р60-Р80 для чистовой шлифовки.
2. Наждачку Р100-Р120 для снятия древесного ворса после лакирования.
3. Три диска для углошлифовальной машинки (на 20м2).
4. Лак для паркета (5кг на 20м2).

Шлифовка углошлифовальной машинкой выполняется при помощи дисков

Итак, как шлифовать паркет правильно? Шлифовка паркета любого рисунка выполняется сначала вдоль комнаты, а затем поперек. Правила работы с машинкой при этом такие же, как и при циклевке.

После шлифовки полы лакируются с использованием средства, подходящего к данному конкретному типу паркета. Как только паркет просохнет, его шлифуют еще раз, используя при этом еще более мелкую наждачку. Это необходимо для того, чтобы убрать вставший после лакирования древесный ворс.

Шлифовка позволяет добиться максимальной ровности и гладкости паркета

Что делать дальше?

Хозяев квартир наверняка интересует и то, чем покрыть паркет после циклевки и шлифовки. Для обработки могут быть использованы, к примеру, масло, мастика, морилка или воск. Однако чаще всего паркет покрывают все же лаком.

[su_label type=»success»]Совет:[/su_label] [su_highlight background=»#E0FEC7″]Покупайте лак для паркета только в магазинах с хорошей репутацией. Недобросовестные продавцы часто реализуют перемерзший при перевозке и хранении. Такой лак через пару недель пойдет пузырями.[/su_highlight]

Самостоятельная шлифовка паркета своими руками (видео):

[su_youtube url=»http://www.youtube.com/watch?v=O3LXStYyeHM»]

Как видите, технология циклевки и шлифовки паркета достаточно сложна. Самостоятельно обработать пол, конечно, можно, но перед этим все же следует хорошенько подумать. Возможно, лучше будет поручить эту работу специалисту.

Итерация по большим данным, создание уникальных фреймов данных на основе сортировки по одному столбцу — Python

* Здравствуйте, это мой первый пост здесь, и он основан на проблеме, которую я создал и пытался решить на работе. Я постараюсь точно описать свою проблему, так как у меня возникли проблемы с принятием решения о предпочтительном решении. №3 для меня настоящий пьяный.

  1. Возьмите большой файл данных о паркете - нет проблем

2. Выберите 5 столбцов из паркета и создайте фрейм данных - без проблем.
  

импорт панд
df = pd.read_parquet (’/ Users / marmicha / Downloads / sample.parquet’,

  columns = ["ts", "session_id", "event", "duration", "tags__artifact"])

3. Но вот здесь для меня это становится немного сложнее. Один столбец (ключевой) называется session_id. Многие ценности уникальны. Существует много повторяющихся значений (из session_id), и с ними связано несколько строк данных. Я хочу пройти через основной фрейм данных, создать уникальный фрейм данных для каждого session_id. Для каждого из этих уникальных (под) фреймов данных будет выполнено вычисление, которое просто получит СУММУ столбца «длительность» для каждого session_id.Опять же, эта SUM будет уникальной для каждого уникального session_id, поэтому каждый субфрейм данных будет иметь свою собственную SUM с добавленной строкой с этим общим значением, указанным вместе с session_id. Я думаю, что есть формула вложенного цикла, которая будет работать для меня, но все усилия были был беспорядок на сегодняшний день.

4. В конечном счете, я хотел бы иметь окончательный фрейм данных, который представляет собой набор этих уникальных подфреймов данных. Я предполагаю, что мне нужно определить этот окончательный фрейм данных и добавлять его к каждому новому подфрейму данных по мере того, как я перебираю данные.Я должен уметь это просто

5. Наконец, запишите этот окончательный df в новый файл паркета. Должно быть достаточно просто, чтобы мне не понадобилась помощь.
  

Но это вкратце моя проблема. Основной дизайн, с которым мне понадобится помощь, — №3. Я играл с interuples и iterows

, но мне почему-то не хватает того, как именно получить то, что я хочу. Я включу образец данных, которые ищу, так как они могут оказаться полезными для визуализации решения.

Спасибо
Марк

awswrangler.s3.read_parquet — Документация AWS Data Wrangler 2.10.0

целей для нового формата данных



Формат файла

• Быстро
• Должна уметь быстро читать подмножество столбцов
• Должен быть разделен на фрагменты строк, чтобы можно было импортировать только фрагменты файла (по строкам), когда файл слишком велик для загрузки в память всех строк — даже подмножества столбцов.

Попробую просмотреть все форматы данных, которые Pandas умеет читать и писать. Документация Pandas содержит сценарий тестирования, который я модифицировал и запускал на серверах NBER (на / agebulk1 ). Мой модифицированный сценарий использовал сгенерированные данные, а также реальные данные Medicare. Данные Medicare, которые он использовал, были первыми 10% строк набора данных по 1% амбулаторных заявлений за 2011 год. Т.е. /disk/aging/medicare/data/01pct/op/2011/opc2011.dta . Весь сценарий показан внизу этой страницы.

Stata (

.dta )

Достаточно быстро для Stata для чтения по столбцам, но очень медленно для чтения по строкам для больших файлов, поскольку считыватель Stata должен сканировать весь файл перед импортом первой строки.

Python также может читать файлы Stata, но это не самый быстрый формат для чтения. Следующий код python считывает первые 10% строк набора данных по 1% амбулаторных заявлений за 2011 год. Это образец данных, который используют остальные тесты.

 путь = '/ диск / старение / medicare / data / 01pct / op / 2011 / opc2011.dta '
itr = pd.read_stata (путь, итератор = True)
% time df = itr.get_chunk (int (itr.nobs / 10))
# Время ЦП: пользовательское 17 с, системное: 7,5 с, всего: 24,5 с
# Время стены: 27 с
 

CSV (

.csv )

Сохраняется как текст; Не содержит метаданных о столбцах, поэтому импорт данных требует больших затрат ресурсов ЦП (хотя все же лучше, чем чтение файлов .dta ). Python может читать в подмножестве столбцов .csv и может перебирать строки, не читая все строки за раз.

% timeit test_csv_read ()
# 2,54 с ± 50,6 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу)
 

JSON (

.json )

Также сохраняется как текст; предназначен для иерархических данных. Излишек для прямоугольного фрейма данных.

Формат пера (

. Перо )

Очень быстрый формат файла для чтения и записи. Можно импортировать подмножество столбцов, но не подмножество строк. Вы должны читать сразу во всех строках столбца. Можно читать .перо файлов из R, Python и Julia.

% timeit test_feather_read ()
# 583 мс ± 10,1 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)
 

Формат паркета (

. Паркет )

Паркет похож на перьевой формат с некоторыми отличиями. Это столбцовый формат, такой как Feather, что означает, что данные в матрице / DataFrame хранятся в каждом столбце, а не в каждой строке. Это означает, что данные столбца должны храниться вместе. Однако важно отметить, что файлы Parquet можно разделить на групп строк .Это означает, что вы можете записывать определенное количество строк в каждый столбец за раз. Скажем, размер вашей группы строк составляет 1 000 000 строк. Затем вы записываете первые 1000000 строк всех столбцов, затем следующие 1000000 строк и так далее. Это позволяет быстро читать 1000000 за раз любого подмножества (или всех) столбцов, которые вы хотите. Но вы не можете прочитать первые 10 строк или первые 100; это должен быть размер группы строк.

% времениit test_parquet_read_compress ()
# 1,48 с ± 20,2 мс на цикл (среднее ± ст.разработчик из 7 прогонов по 1 петле)

% timeit test_parquet_read ()
# 1,47 с ± 22,2 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)
 

 LS-LH
-rw-r - r-- 1 barronk dua18266 12 мес. 9 января 16:31 test_compress.parquet
-rw-r - r-- 1 barronk dua18266 17M 9 января 16:32 test.parquet
-rw-rw-r-- 1 barronk dua18266 63M 9 января 16:27 test.csv
 

Рассол (

.pkl )

Pickle — это формат, специфичный для Python. Насколько мне известно, он сохраняет объекты на диске так же, как они хранятся в памяти Python.Это делает его очень быстрым. Однако вы должны читать весь объект; невозможно выбрать подмножество строк или столбцов.

% timeit test_pickle_read ()
# 1,25 с ± 47,2 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)

% timeit test_pickle_read_compress ()
# 2,58 с ± 669 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)
 

HDF5 (

.hdf )

HDF5 — это высокопроизводительный формат, который может работать для этого варианта использования, но я не очень хорошо его понимаю.Из документации API Pandas можно читать файлы HDF5 как по столбцам, так и по строкам.

% времениit test_hdf_fixed_read ()
# 11,2 с ± 1,51 с на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)

% timeit test_hdf_fixed_read_compress ()
# 11,1 с ± 1,83 с на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)

% timeit test_hdf_table_read ()
# 24,4 с ± 7,19 с на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)

% timeit test_hdf_table_read_compress ()
# 25,1 с ± 7,81 с на цикл (среднее ± ст.разработчик из 7 прогонов по 1 петле)
 

SQL

Я разговаривал с Моханом и Дэном, и они сказали, что SQL не оптимален для такого рода обработки данных, поскольку мы часто извлекаем большинство значений столбца, а не находим одну конкретную строку, чему помогает индекс.

% timeit test_sql_read ()
# 12,8 с ± 1,86 с на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)
 

Решения по данным

Категориальные переменные

Как следует кодировать категориальные переменные?

• Оставьте их как строки.В настоящее время они обычно хранятся в виде строк, потому что любая цифра с нулем в начале при импорте не считается целым числом. Затем вы должны ссылаться на них как на строки, и вам нужно искать таблицу поиска в ResDAC каждый раз, когда вы хотите что-то с ними сделать.

• Преобразуйте их в категории. Можно улучшить использование памяти и производительность за счет возможности представления этих столбцов в виде целых чисел, а не строк.

  Однако тогда вы не сможете ссылаться на категории по номерам, указанным в ResDAC.

  Рассмотрим clm_type . Коды представляют собой небольшие значения, такие как 10 и 20 , в то время как кодовые значения — HHA, заявка и Заявка на SNF без поворотной платформы . Коды намного проще вводить, и существующий код можно было бы легче адаптировать для использования этих наборов данных. Обращение к clm_type с

   df ['clm_type'] == 'Заявка на ОЯТ без поворотной платформы'
   

  вместо с

  наверное, надоедает.

  Я не могу сохранить целочисленное представление категориального числа, которое использует ResDAC, потому что Python требует, чтобы между целыми числами не было пробелов.Т.е. если мужчина представлен как 1 , женский должен быть представлен как 2 , он не может быть представлен как 3 , потому что там будет пробел. Во многих столбцах есть пробелы, поэтому Python придется повторно индексировать эти ключи.
  — Преобразуйте столбцы в категории, но оставьте текущие строковые значения в данных в качестве ключей. Тогда вы по-прежнему будете ссылаться на данные с помощью кода ResDAC, но производительность будет повышена за счет использования целых чисел вместо строк.

Тест полного ввода-вывода Python

Сначала с использованием сгенерированных данных, затем с использованием реальных данных Medicare. Все вычисления происходят на серверах Aging.

(Сделано в ядре ipython.)

 импорт ОС
импортировать панд как pd
импортировать sqlite3
из numpy.random import randn
из pandas.io импорт sql
импортировать Pyarrow как pa
импортировать pyarrow.parquet как pq

cd ~ / agebulk1 / pytest

real_data = Истина

если не real_data:
    sz = 10000000
    df = pd.DataFrame ({'A': randn (sz), 'B': [1] * sz})
еще:
    путь = '/ диск / старение / medicare / data / 01pct / op / 2011 / opc2011.dta '
    itr = pd.read_stata (путь, итератор = True)
    % time df = itr.get_chunk (int (itr.nobs / 10))

memuse = df.memory_usage (). sum () / 1024 ** 2
print ('Данные в памяти имеют размер {: .0f} МБ'. формат (memuse))
# Данные в памяти 153 МБ / 242 МБ

если real_data:
    cd medicare

def test_sql_write (df):
    если os.path.exists ('test.sql'):
        os.remove ('test.sql')
    sql_db = sqlite3.connect ('test.sql')
    df.to_sql (имя = 'test_table', con = sql_db)
    sql_db.close ()

def test_sql_read ():
    sql_db = sqlite3.подключить ('test.sql')
    pd.read_sql_query ("выберите * из тестовой_таблицы", sql_db)
    sql_db.close ()

def test_hdf_fixed_write (df):
    df.to_hdf ('test_fixed.hdf', 'тест', режим = 'ш')

def test_hdf_fixed_read ():
    pd.read_hdf ('test_fixed.hdf', 'тест')

def test_hdf_fixed_write_compress (df):
    df.to_hdf ('test_fixed_compress.hdf', 'test', mode = 'w' ,compib = 'blosc')

def test_hdf_fixed_read_compress ():
    pd.read_hdf ('test_fixed_compress.hdf', 'тест')

def test_hdf_table_write (df):
    df.to_hdf ('test_table.hdf ',' test ', mode =' w ', format =' table ')

def test_hdf_table_read ():
    pd.read_hdf ('test_table.hdf', 'тест')

def test_hdf_table_write_compress (df):
    df.to_hdf ('test_table_compress.hdf', 'test', mode = 'w', Complib = 'blosc', format = 'table')

def test_hdf_table_read_compress ():
    pd.read_hdf ('test_table_compress.hdf', 'тест')

def test_csv_write (df):
    df.to_csv ('test.csv', режим = 'ш')

def test_csv_read ():
    pd.read_csv ('test.csv', index_col = 0)

def test_feather_write (df):
    df.to_feather ('test.feather')

def test_feather_read ():
    pd.read_feather ('тест. перо')

def test_parquet_write (df):
    таблица = pa.Table.from_pandas (df)
    pq.write_table (таблица, 'test.parquet', сжатие = 'none')

def test_parquet_read ():
    pq.read_table ('test.parquet'). to_pandas ()

def test_parquet_write_compress (df):
    df.to_parquet ('test_compress.parquet')

def test_parquet_read_compress ():
    pd.read_parquet ('test_compress.parquet')

def test_stata_write (df):
    df.to_stata ('test.dta')

def test_stata_read ():
    pd.read_stata ('test.dta')

def test_pickle_write (df):
    df.to_pickle ('test.pkl')

def test_pickle_read ():
    pd.read_pickle ('test.pkl')

def test_pickle_write_compress (df):
    df.to_pickle ('test.pkl.compress', сжатие = 'xz')

def test_pickle_read_compress ():
    pd.read_pickle ('test.pkl.compress', сжатие = 'xz')

#### Записи - Поддельные данные

% timeit test_sql_write (df)
# 22,1 с ± 1,68 с на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)

% timeit test_hdf_fixed_write (df)
# 1,06 с ± 25,8 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)

% timeit test_hdf_fixed_write_compress (df)
№1.05 с ± 7,8 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)

% timeit test_hdf_table_write (df)
# 5,47 с ± 52,7 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)

% timeit test_hdf_table_write_compress (df)
# 5,45 с ± 87,2 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)

% timeit test_csv_write (df)
# 28,6 с ± 2,53 с на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)

% timeit test_feather_write (df)
# 715 мс ± 10,1 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)

% timeit test_pickle_write (df)
№1.04 с ± 30 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)

% timeit test_pickle_write_compress (df)
# 42,3 с ± 1,34 с на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)

% timeit test_parquet_write_compress (df)
# 1,14 с ± 7,01 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)

% timeit test_parquet_write (df)
# Самый медленный пробег занял в 5,13 раза больше времени, чем самый быстрый. Это может означать, что промежуточный результат кэшируется.
# 1,78 с ± 1,56 с на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)

% timeit test_stata_write (df)
№1.74 с ± 47,7 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)

#### Чтения - поддельные данные

% timeit test_parquet_read_compress ()
# 493 мс ± 17,5 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)

% timeit test_parquet_read ()
# 429 мс ± 11,3 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)

% timeit test_stata_read ()
# 796 мс ± 26,3 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу)

% timeit test_sql_read ()
# 14,1 с ± 48 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)

% timeit test_hdf_fixed_read ()
# 159 мс ± 1e + 03 мкс на цикл (среднее ± ст.разработчик из 7 сбн по 10 петель)

% timeit test_hdf_fixed_read_compress ()
# 159 мс ± 6,04 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)

% timeit test_hdf_table_read ()
# 390 мс ± 41,8 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)

% timeit test_hdf_table_read_compress ()
# 411 мс ± 6,97 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)

% timeit test_csv_read ()
# 4,2 с ± 45 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)

% timeit test_feather_read ()
# 206 мс ± 7,98 мс на цикл (среднее ± ст.разработчик из 7 прогонов по 1 петле)

% timeit test_pickle_read ()
# 237 мс ± 15,9 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)

% timeit test_pickle_read_compress ()
# 5,77 с ± 63,7 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)

! ls -lhSr
# -rw-rw-r-- 1 barronk dua18266 72M 9 января 15:19 test.pkl.compress
# -rw-r - r-- 1 barronk dua18266 116M 9 января, 15:19 test_compress.parquet
# -rw-r - r-- 1 barronk dua18266 153M 9 января 15:13 test.feather
# -rw-rw-r-- 1 barronk dua18266 153M 9 января, 15:20 test.dta
# -rw-rw-r-- 1 barronk dua18266 153M 9 января, 15:13 test.pkl
# -rw-r - r-- 1 barronk dua18266 154M 9 января 15:19 test.parquet
# -rw-rw-r-- 1 barronk dua18266 229M 9 января 15:08 test_fixed.hdf
# -rw-rw-r-- 1 barronk dua18266 229M 9 января 15:08 test_fixed_compress.hdf
# -rw-rw-r-- 1 barronk dua18266 231M 9 января 15:09 test_table.hdf
# -rw-rw-r-- 1 barronk dua18266 231M 9 января 15:09 test_table_compress.hdf
# -rw-rw-r-- 1 barronk dua18266 282M 9 января, 15:13 test.csv
# -rw-r - r-- 1 barronk dua18266 346M 9 января 15:08 test.sql



#### Записи - Реальные данные

% timeit test_sql_write (df)
# 15,3 с ± 52,8 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)

% timeit test_hdf_fixed_write (df)
# 5,19 с ± 553 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)

% timeit test_hdf_fixed_write_compress (df)
# 5,63 с ± 764 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)

% timeit test_hdf_table_write (df)
# 17,3 с ± 1,41 с на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)

% timeit test_hdf_table_write_compress (df)
# 16 с ± 182 мс на цикл (среднее ± ст.разработчик из 7 прогонов по 1 петле)

% timeit test_csv_write (df)
# 8,83 с ± 57,3 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)

% timeit test_feather_write (df)
# 2,34 с ± 14,6 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу)

% timeit test_pickle_write (df)
# 2,65 с ± 111 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)

% timeit test_pickle_write_compress (df)
# 23 с ± 329 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)

% timeit test_parquet_write_compress (df)
# 2,71 с ± 183 мс на цикл (среднее ± ст.разработчик из 7 прогонов по 1 петле)

% timeit test_parquet_write (df)
# 2,59 с ± 16,1 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)

#### Чтения - реальные данные

% timeit test_parquet_read_compress ()
# 1,48 с ± 20,2 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)

% timeit test_parquet_read ()
# 1,47 с ± 22,2 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)

% timeit test_sql_read ()
# 12,8 с ± 1,86 с на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)

% timeit test_hdf_fixed_read ()
# 11,2 с ± 1.51 с на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)

% timeit test_hdf_fixed_read_compress ()
# 11,1 с ± 1,83 с на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)

% timeit test_hdf_table_read ()
# 24,4 с ± 7,19 с на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)

% timeit test_hdf_table_read_compress ()
# 25,1 с ± 7,81 с на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)

% timeit test_csv_read ()
# 2,54 с ± 50,6 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу)

% timeit test_feather_read ()
# 583 мс ± 10.1 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)

% timeit test_pickle_read ()
# 1,25 с ± 47,2 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)

% timeit test_pickle_read_compress ()
# 2,58 с ± 669 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)

! ls -lhSr
# -rw-rw-r-- 1 barronk dua18266 5.6M 9 января, 16:31 test.pkl.compress
# -rw-r - r-- 1 barronk dua18266 12 мес. 9 января, 16:31 test_compress.parquet
# -rw-r - r-- 1 barronk dua18266 17М 9 января 16:32 test.parquet
# -rw-rw-r-- 1 barronk dua18266 63M 9 января, 16:27 test.csv
# -rw-r - r-- 1 barronk dua18266 76M 9 января 16:20 test.sql
# -rw-rw-r-- 1 barronk dua18266 116M 9 января, 16:21 test_fixed.hdf
# -rw-rw-r-- 1 barronk dua18266 116M 9 января, 16:22 test_fixed_compress.hdf
# -rw-r - r-- 1 barronk dua18266 161M 9 января 16:28 test.feather
# -rw-rw-r-- 1 barronk dua18266 178M 9 января, 16:28 test.pkl
# -rw-rw-r-- 1 barronk dua18266 452M 9 января, 16:24 test_table.hdf
# -rw-rw-r-- 1 barronk dua18266 452M 9 января, 16:26 test_table_compress.hdf
 

Загрузка данных в Pandas DataFrame

Поскольку машинное обучение подразумевает опробование множества опций и алгоритмов с разными параметрами, от очистки данных до проверки модели, программисты Python часто загружают полный набор данных в фрейм данных Pandas, фактически не изменяя сохраненные данные.Эта часть загрузки иногда может показаться относительно длинной … В этом посте мы рассмотрим различные варианты хранения с точки зрения затраченного времени и дискового пространства.

Мы собираемся измерить время загрузки таблицы малого и среднего размера, хранящейся в разных форматах, либо в файле (файл CSV, Feather, Parquet или
HDF5) или в базе данных (Microsoft SQL Server). Для форматов хранения файлов (в отличие от хранилища БД, даже если БД хранит данные в файлах …), мы также смотрим на размер файла на диске.

Измерения будут проводиться для таблиц разной длины, ширины таблицы и «энтропии данных» (количества уникальных значений в столбцах).

Это исследование производительности основано на замечательной публикации Уэса МакКинни « Extreme IO performance с параллельным Apache Parquet на Python ».

Введение

Давайте начнем с предоставления полного списка форматов хранения, оцениваемых в данной публикации, с описанием аппаратной и программной среды, а также набора поддельных данных.

Полный список форматов хранения

Вот список различных опций, которые мы использовали для сохранения данных и функции Pandas, использованной для загрузки:

записывается как структура таблицы PyTables, которая может работать хуже, но допускает более гибкие операции, такие как поиск / выбор подмножеств данных

• HDF_fixed : Pandas ‘read_hdf (). Файл сохранен с опцией fixed . Из документации Pandas:

быстрая запись / чтение.Без добавления и поиска

Создание данных

Для сравнения мы собираемся создать набор поддельных табличных данных переменной длины n и переменного количества столбцов:

• n_int столбцов типа int64 , генерируемых случайным образом в диапазоне от 0 до i_max -1,
• n_float столбцов типа float64 , отображаемых случайным образом между 0 и 1,
• n_str столбцов категории типа , категориальных данных с n_cat уникальных str в каждом столбце ( n_cat разных слов, взятых случайным образом из Шекспира King Lear )

Итак, у нас всего n_col = n_int + n_float + n_str столбцов.Параметры i_max и n_cat управляют «уровнем энтропии» в целочисленных и категориальных столбцах, то есть количеством уникальных значений в столбце.

 df = create_table (n = 2, n_int = 5, n_float = 5, n_str = 5, i_max = 50, n_cat = 10, rng = rng)
печать (df) 

  I00 I01 I02 I03 I04 F00 F01 F02 F03 F04 \
0 18 27 46 9 17 0,394370 0,731073 0,161069 0,600699 0,865864
1 3 11 26 28 11 0,983522 0.079366 0,428347 0,204543 0,450636

        S00 S01 S02 S03 S04
0 Лекарство от беспокойства оленей ослабляет нечестивых
1 изгнанное обертывание Верный двухнедельный злой
  

Оборудование

Все измерения выполняются на одном ноутбуке со следующими характеристиками:

• ЦП: Intel (R) Core (TM) i7-7700HQ (8 ядер) @ 2,80 ГГц
• Оперативная память: DDR4-2400, 16 ГБ
• Диск: Samsung SSD 970 PRO NVMe M.2, 1 ТБ (средняя скорость чтения: 3,3 ГБ / с)

Библиотеки

Мы используем дистрибутив Anaconda CPython 3.7.3 и следующие версии пакета:

Измерение времени и проверка равенства

При измерении времени считывания мы всегда берем лучшее из трех последовательных измерений.

Обратите внимание, что только формат HDF_table поддерживает запись и чтение столбцов категории типа . Таким образом, для всех других форматов категориальные столбцы после чтения преобразуются обратно в dtype = category (эта операция включена в измерение времени чтения).Фактически,
мы также следим за тем, чтобы список различных категорий всегда был в лексикографическом порядке:

 категории = CategoryDtype (список (df [col] .unique ()), упорядоченный = True)
df [col] = df [col] .astype (категории) 

Для формата HDF_fixed необходимо явно преобразовать категориальный столбец в строки перед записью фрейма данных в файл.

Кроме того, мы проверили, что считанные данные в точности совпадают с записанными, используя небольшой фрейм данных (всего несколько строк), сохраняя его в каждом формате, считывая его и сравнивая входные и выходные фреймы данных:

 pd.testing.assert_frame_equal (df_written, df_read) 

Результаты

Сначала мы изменяем длину таблицы, но сохраняем фиксированное количество столбцов, а затем изменяем количество столбцов фиксированной длины. Наконец, мы собираемся изменить количество уникальных значений в каждом столбце int и категории (для фиксированного количества строк и столбцов).

Петля разной длины

Мы зацикливаемся на таблицах разной длины n , от 10 до 1000000, со следующим набором значений параметров: n_int = 5, n_float = 5, n_str = 5, i_max = 50, n_cat = 10.

На приведенном выше рисунке формат отсортирован в порядке возрастания времени чтения для наибольшей длины таблицы ( n = 1000000). Вот почему формат HDF_table появляется первым. Однако мы можем заметить, что этот формат плохо работает на небольших таблицах. В целом, Parquet_pyarrow — самый быстрый формат чтения данных таблиц. Формат Parquet_pyarrow примерно в 3 раза быстрее, чем формат CSV .

Также, что касается хранилища Microsoft SQL, интересно отметить, что turbobdc работает немного лучше, чем два других драйвера ( pyodbc и pymssql ).На самом деле он обеспечивает такие же тайминги, как CSV , что неплохо.

Теперь посмотрим на размер файла хранимых таблиц. Во-первых, вот использование памяти каждым фреймом данных:

Мы видим, что таблицы довольно маленькие: не более 81 МБ! На следующем рисунке мы измеряем размер файла для каждого размера таблицы, исключая 3 формата MS SQL:

Похоже, что форматы Parquet_fastparquet_gzip , Parquet_pyarrow_gzip и Parquet_pyarrow довольно компактны. HDF Формат кажется неадекватным при работе с небольшими таблицами.Файл Parquet_pyarrow_gzip примерно в 3 раза меньше, чем файл CSV .

Также обратите внимание, что многие из этих форматов используют для хранения данных в файле такое же или большее пространство, чем в памяти ( Feather , Parquet_fastparquet , HDF_table , HDF_fixed , CSV ). Это может быть связано с тем, что категориальные столбцы хранятся в файлах как столбцы str , которые являются избыточным хранилищем.

Теперь давайте сосредоточимся на более длинных столах, чтобы увидеть, какой из них лучше работает: HDF или Parquet .Мы больше не рассматриваем хранилище БД (тесты слишком длинные для выполнения, особенно для внедрения данных), а только хранилище одного файла. Мы устанавливаем n = 10000000 (использование памяти фрейма данных: 810,629 МБ).

Выше мы заметили, что HDF_table быстрее, чем другие форматы файлов для более длинных таблиц, но это может быть отчасти потому, что нам не нужно преобразовывать строковые столбцы обратно в категориальный тип. В лучшем случае для загрузки данных требуется всего 3,77 с вместо 29.80 с для формата CSV (8,21 с для Parquet_pyarrow ). С другой стороны, размер файла больше при использовании HDF_table (932,57 МБ), чем Parquet_pyarrow (464,13 МБ). Файл формата CSV самый большой: : 1522,37 МБ!

Петля разной ширины

Длина таблицы n теперь фиксирована ( n = 100000), и изменяется только количество столбцов, всегда с той же пропорцией столбцов типа int, float и категориальных (1/3 каждого).Мы начинаем с 15 и увеличиваем количество столбцов до 150. Вот результаты:

Можно заметить, что Parquet_fastparquet лучше ведет себя с большими столами, чем HDF_table . Parquet_pyarrow по-прежнему находится в тройке лидеров. Тем не менее, MSSQL_turbobdc превосходит два других драйвера MSSQL.

Если мы посмотрим на размер файла, то заметим, что файлы HDF довольно большие по сравнению с Parquet_fastparquet_gzip или Parquet_pyarrow_gzip .

Кажется, что сжатие gzip действительно более эффективно при применении к Parquet_fastparquet , чем к Parquet_pyarrow , для которого оно практически бесполезно.

Цикл по разным энтропиям

В этом разделе мы просто посмотрим на прошедшее время (а не на размер файла). Длина таблицы n по-прежнему фиксирована ( n = 100000), как и количество столбцов: 100 ( n_int = 50, n_float = 0, n_str = 50).Только «коэффициент энтропии» e изменяется от 0 до 1000. e связано с количеством уникальных значений в каждом столбце следующим образом: i_max = 50 + e и n_cat = 10 + e .

Из приведенного выше рисунка кажется, что «коэффициент энтропии» очень мало влияет на время загрузки для большинства форматов. Удивительно, но это как-то влияет на время чтения файлов CSV.Он также оказывает существенное влияние на все форматы Parquet .

Заключение

Важно подчеркнуть, что мы имеем дело не с обработкой больших данных, а с очень распространенными наборами данных малого и среднего размера. Вот что мы можем получить из этого исследования производительности:

• Parquet_pyarrow — хороший выбор в большинстве случаев как с точки зрения времени загрузки, так и с точки зрения дискового пространства
• HDF_table — самый быстрый формат при работе с большими наборами данных.
• MSSQL_turbobdc довольно эффективен по сравнению с другими драйверами MSSQL, достигая времени, аналогичного формату файла CSV

HARO Engineered Wood Пол паркет паркетная доска из агатового дуба Loop 4V

Эксклюзивный паркет из агатового дуба

Агатовый дуб сам по себе привлекает внимание, потому что благородные лиственные породы имеют уникальный темный цвет. Создав этот пол, производитель паркета HARO демонстрирует возможности такого высокого уровня мастерства.С этим паркетным полом атмосферу величественного замка теперь можно перенести и в ваш собственный дом: потому что красивый паркетный пол впечатляет не только в освященных веками стенах. Даже в современном доме паркет из восьми дубов привлекает внимание

Высокое качество от производителя паркета

Производство высококачественного паркета требует особой тщательности и большого количества рабочих операций. Этим полом традиционный производитель HARO показывает, что он полностью справился с этим.При этом, как и с этой почвой, снова и снова используются современные технологии для достижения наилучших результатов. Этот этаж завораживает всех, кто заходит в комнату. Древесина агатового дуба укладывается в привлекательный узор в виде петель, что позволяет в полной мере раскрыть различные цветовые нюансы. Квадратный формат необычен и является идеальным решением, особенно для больших помещений.

Каждый квадратик имеет длину стороны 65 см. Паркетный пол имеет фаску по периметру, что еще больше подчеркивает грандиозность.Пол укладывается полностью приклеенным, для чего HARO предлагает подходящий эластичный клей на экологической основе. В процессе склейки делается посторонняя канавка, обеспечивающая надежную фиксацию. Паркетный пол имеет высоту 18 мм, а значит, его можно укладывать практически в любом помещении.

Слой износа пола 3,5 мм. Его можно отшлифовать и повторно запечатать несколько раз. Он состоит из 3 слоев: Под слоем износа агатового дуба находится центральный слой бруска из массива дерева. Это обеспечивает стабильность, даже если пол когда-то служил танцполом.Под ним находится деформирующий слой фанеры хвойных пород, который служит противовесом для слоя износа. Паркетный пол покрыт натуральным маслом Oleovera, которое эффективно защищает его от всех воздействий окружающей среды.

• Паркетные доски с петлевым рисунком
• Склеивание с помощью эластичного клея и внешней канавки
• Средний слой из массива дерева в трехслойной конструкции
• Нежный блеск благодаря натуральному маслу Oleovera

Что особенного в HARO: Паркетное производство HARO Петля для паркета из дуба агат 4V

Деревянный пол создает особую атмосферу в вашем доме: дерево — это натуральный материал, который впитывает влагу из окружающей среды и снова выделяет ее, когда воздух сухой.Открытая герметизация натуральным маслом сохраняет эту способность. Все паркетные полы HARO производятся из древесины, сертифицированной PEFC, которая также поступает из экологически чистых лесов. Многочисленные награды, такие как «Голубой ангел», также подтверждают, что пол полезен для жизни и подходит для семей. Особенно безопасное и красивое решение найдут люди, страдающие аллергией, и семьи с маленькими детьми.

Паркет в формате доски привносит что-то особенное в ваш дом: в то же время этот пол не является деликатным предметом роскоши.Для очистки его можно просто протереть влажной тканью. Так что играть и танцевать здесь можно абсолютно беззаботно.

Использование Spark foreach () с примерами — SparkByExamples

В Spark foreach () — это операция действия, доступная в RDD, DataFrame и Dataset для итерации / цикла по каждому элементу в наборе данных. Она аналогична для с продвинутыми концепциями. Это отличается от других действий, поскольку функция foreach () не возвращает значение, а выполняет функцию ввода для каждого элемента RDD, DataFrame и Dataset.

Spark DataFrame foreach () Использование

Когда foreach () применяется к Spark DataFrame, он выполняет функцию, указанную в для каждого элемента DataFrame / Dataset. Эта операция в основном используется, если вы хотите манипулировать аккумуляторами , сохранять результаты DataFrame в таблицы СУБД, темы Kafka, и другие внешние источники.

Синтаксис

 
foreach (е: scala.Function1 [T, scala.Unit]): scala.Unit
  

DataFrame foreach (), пример

В этом примере для упрощения мы просто выводим DataFrame на консоль.

 
импортировать org.apache.spark.sql.SparkSession

объект ForEachExample расширяет приложение {

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

  val data = Seq (("Банан", 1000, "США"), ("Морковь", 1500, "США"), ("Фасоль", 1600, "США"),
    («Апельсин», 2000 г., «США»), («Апельсин», 2000 г., «США»), («Банан», 400, «Китай»),
    («Морковь», 1200, «Китай»), («Фасоль», 1500, «Китай»))

  // DataFrame
  val df = искра.createDataFrame (data) .toDF ("Продукт", "Сумма", "Страна")
  df.foreach (f => println (f))

}
  

Использование foreach () для обновления аккумулятора.

 
  val longAcc = spark.sparkContext.longAccumulator ("SumAccumulator")
  df.foreach (f => {
    longAcc.add (f.getInt (1))
  })
  println ("Значение накопителя:" + longAcc.value)
  

Spark RDD foreach () Использование

foreach () в RDD ведет себя аналогично эквиваленту DataFrame, следовательно, тот же синтаксис, и он также используется для управления аккумуляторами из RDD и записи внешних источников данных.

Синтаксис

 
foreach (f: scala.Function1 [T, scala.Unit]): scala.Unit
  

RDD foreach (), пример

 
импортировать org.apache.spark.sql.SparkSession

объект ForEachExample расширяет приложение {

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

  // rdd
  val rdd = spark.sparkContext.parallelize (Seq (1,2,3,4,5,6,7,8,9))
  val longAcc = spark.sparkContext.longAccumulator ("SumAccumulator")
  rdd .foreach (f => {
    longAcc.add (f)
  })
  println ("Значение накопителя:" + longAcc.value)
}
  

Заключение

В заключение, Spark foreach () — это операция действия RDD, DataFrame, Dataset, которая не имеет никакого возвращаемого типа и используется для управления аккумулятором и записи любых внешних источников данных.

Список литературы

Счастливого обучения !!

Как преобразовать многие файлы CSV в Parquet с помощью AWS Glue

У меня была точно такая же ситуация, когда я хотел эффективно просмотреть таблицы каталога, каталогизированные поисковым роботом, которые указывают на файлы csv, а затем преобразовать их в parquet.К сожалению, в сети пока мало информации. Вот почему я написал блог в LinkedIn, объясняя, как я это сделал. Пожалуйста, прочтите; специально пункт №5. Надеюсь, это поможет. Пожалуйста, дайте мне знать свой отзыв.

Примечание. Согласно отзывам Антти, я вставляю отрывок из своего блога ниже:

5. Итерация по каталогу / базе данных / таблицам

Мастер заданий позволяет запускать предопределенный сценарий для источника данных. Проблема в том, что источник данных, который вы можете выбрать, представляет собой одну таблицу из каталога.Это не дает вам возможности запустить задание для всей базы данных или набора таблиц. В любом случае вы можете изменить сценарий позже, но также очень трудно найти способ перебора таблиц базы данных в каталоге склейки. Есть API каталога, но нет подходящих примеров. Репозиторий примеров на github может быть дополнен гораздо большим количеством сценариев, чтобы помочь разработчикам.

Поработав немного, я придумал приведенный ниже сценарий, который выполняет эту работу. Я использовал клиент boto3 для просмотра таблицы.Приклеиваю сюда, если доходит до чьей-то помощи. Я также хотел бы услышать от вас, если у вас есть лучшее предложение

  импортная система
импорт boto3
из awsglue.transforms import *
из awsglue.utils import getResolvedOptions
из pyspark.context импортировать SparkContext
из awsglue.context импортировать GlueContext
из задания импорта awsglue.job

## @params: [JOB_NAME]
args = getResolvedOptions (sys.argv, ['ИМЯ ЗАДАНИЯ'])

sc = SparkContext ()
glueContext = GlueContext (sc)
spark = glueContext.spark_session
job = Работа (glueContext)
работа.init (аргументы ['ИМЯ ЗАДАНИЯ'], аргументы)


client = boto3.client ('клей', region_name = 'ap-southeast-2')

databaseName = 'tpc-ds-csv'
print '\ ndatabaseName:' + имя базы данных

Таблицы = client.get_tables (DatabaseName = databaseName)

tableList = Таблицы ['TableList']

для таблицы в tableList:
    tableName = table ['Имя']
    print '\ n-- tableName:' + tableName

    datasource0 = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog (
        база данных = "tpc-ds-csv",
        table_name = tableName,
        трансформация_ctx = "источник данных0"
    )

    datasink4 = glueContext.write_dynamic_frame.from_options (
        frame = datasource0,
        connection_type = "s3",
        connection_options = {
            "путь": "s3: // aws-glue-tpcds-parquet /" + tableName + "/"
            },
        format = "паркет",
        трансформация_ctx = "ссылка на данные4"
    )
job.commit ()
  

Пожалуйста, обратитесь к EDIT для получения обновленной информации.

S3 -> Афина

Почему бы вам не использовать формат CSV напрямую с Athena?

https://docs.aws.amazon.com / Athena / latest / ug / supported-format.html

CSV — один из поддерживаемых форматов. Также для повышения эффективности вы можете сжать несколько файлов CSV для более быстрой загрузки.

Поддерживаемое сжатие,

https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/compression-formats.html

Надеюсь, это поможет.

РЕДАКТИРОВАТЬ:

Почему формат Parquet более полезен, чем CSV?

https://dzone.com/articles/how-to-be-a-hero-with-powerful-parquet-google-and

S3 -> Клей -> Афина

Подробнее о преобразовании CSV в Parquet,

https: // aws.amazon.com/blogs/big-data/build-a-data-lake-foundation-with-aws-glue-and-amazon-s3/

Я не большой поклонник Glue и не создаю схемы из данных

Вот как это сделать в Athena, которая значительно быстрее, чем Glue.

Это для файлов CSV:

  создать таблицу foo (
  id int,
  строка имени,
  какое-то свидание
)
формат строки с разделителями
  поля, заканчивающиеся символом ","
местоположение 's3: // mybucket / path / to / csvs /'
  

Это для паркетных пилок:

  создать панель стола
с (
  external_location = 's3: // mybucket / путь / к / паркет /',
  format = 'ПАРКЕТ'
)
как выбрать * из foo
  

Вам не нужно создавать эту дорожку для паркета, даже если вы используете разделение

.