Как отциклевать паркет: Циклевка паркета своими руками в домашних условиях

Содержание

Как циклевать паркет своими руками (самому вручную

Со временем лаковое покрытие паркетной доски стирается. На плашках могут появиться царапины и щербины. Это значит, что пришла пора паркет обновить, восстановив не только его внешний вид, но и защитное покрытие. Как правильно циклевать паркет своими руками – читайте в нашей статье. А сам паркет можно посмотреть тут.

Как правильно циклевать паркет? Это достаточно трудоемкая процедура, требующая большой аккуратности. Если вы готовы взять в аренду специальный инструмент и предварительно изучить, как циклевать паркет самому, то все получится. 

  1. Полностью освобождаем комнату от мебели, демонтируем плинтус. Паркет перед шлифовкой не моем.
  2. Удаляем старое покрытие и неровности (грубая циклевка) с помощью паркетошлифовальной машины барабанного или ленточного типа и крупных абразивов № 24-40. Периметр, углы и труднодоступные места обрабатываем углошлифовальной машиной.
  3. После грубой шлифовки на поверхности дерева могут остаться волнообразные следы и даже царапины. Они удаляются на следующем этапе шлифовки абразивом со средней зернистостью (№ 60-80). Заодно окончательно удалятся остатки старого покрытия.
  4. Для следующего этапа шлифовки нам понадобится абразив № 100, 120 или 150. Прежде чем браться за этот этап, освобождаем пылесборник шлифмашины. Собранная при помощи тонкого абразива пыль понадобится нам для изготовления шпатлевки.
  5. Шпатлевание щелей, трещин, выпавших сучков, сколов. В качестве заполнителя можно использовать пыль, собранную после тонкой шлифовки и специальную связующую смолу. Смешав два этих ингредиента (в пропорциях, указанных в инструкции к смоле), вы получите шпатлевку, идеально соответствующую цвету вашего паркета.
  6. После полного высыхания шпатлевки производим финишную шлифовку (полировку) паркета, которая сделает поверхность пола абсолютно гладкой и удалит остатки шпатлевки.
  7. Тщательно обеспыливаем помещение и шпателем, S-образными движениями наносим слой грунтовочного лака. Грунтовка снижает гигроскопичность древесины и не дает ей изменить цвет от прямого контакта с лаком.

    Специальные грунтовки для паркета бывают нескольких видов. Выбирать их нужно с учетом вида древесины. Однокомпонентная нитрогрунтовка подойдет для гигроскопичной древесины (дуб, орех, ироко). Полиуретановые грунтовки идеальны для дерева с высоким содержанием смол и масел (экзотические породы – тик, палисандр). Для древесины светлых сортов можно подобрать осветляющие виниловые грунтовки или специальные грунтовки с защитой от ультрафиолета.

  8. После грунтовки может понадобиться межслойная шлифовка. Она делается для удаления поднявшегося во время грунтовки ворса. Используем тонкий абразив, которым пользовались для финишной шлифовки паркета.
  9. Обеспыливаем помещение после межслойной шлифовки.
  10. Лакируем поверхность в 3-5 слоев. Для нанесения лака используют валик, широкую кисть или краскопульт. Очень важно следовать инструкции по применению купленного вами лака и соблюдать время для отвердевания каждого слоя.

 

Как циклевать паркет вручную, без шлифовальной машины?

Для этого можно использовать ручную циклю. Она подойдет также для восстановления небольших участков паркета. Работать начинаем от центра комнаты к стенам. Каждый участок необходимо пройти в двух направлениях. После первичной шлифовки паркета вручную используем шкурки разной зернистости – от грубой к тонкой.

Наш совет: прежде чем решить, как циклевать паркет, надо проанализировать его состояние. Если это паркет 50-летней выдержки, рассохшийся и скрипящий, то вполне вероятно, что его проще будет полностью заменить.

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!

циклевание без пыли и покрытие лаком старого паркета , как отциклевать старый паркет, шлифовка своими руками

Паркет – напольное покрытие популярное во все времена. Материал ассоциируется с теплом и уютом домашнего очага, классическим благородным стилем.

Несмотря на свою износостойкость и долговечность, дерево нуждается в периодически осуществляемой реставрации. Операция необходима, поскольку любое напольное покрытие в процессе эксплуатации тускнеет, царапается, вышаркивается. Для этих целей была разработана техника циклевания паркета.

Что такое циклевка паркета?

Процесс циклевки паркета представляет собой снятие с его поверхности тонкого верхнего слоя с помощью специального оборудования. Операция позволяет вернуть полу гладкость, устранить дефекты в виде царапин, сколов и вмятин, устранить скрип половиц.

Цикля – название шлифовальной машинки, которое было использовано для наименования самого процесса.

Виды циклевки

Циклевание можно производить несколькими способами.

Ручной

Метод был распространен до появления механических приспособлений. Он требует от мастера больших усилий и времени. Ручная цикля представляет собой заточенную металлическую пластину, загнутую под углом 45 градусов к рукоятке. Она имеет разные формы. Как правило, используют инструмент шириной около 5 см.

Шлифовка может быть выполнена и с помощью крупнозернистой наждачной бумаги. Но данный вид работ настолько утомительный, что на больших площадях не рекомендован.

Полуавтоматический

В данном случае применяются различные приспособления для ручных инструментов. Например, циклевание болгаркой. Для этого на ее диск подклеивают наждачку. Кроме того используют ленточные и ротор-орбитальные шлифовальные машины.

Механический

Способ появился в 70-х годах с разработкой специальной машины, оснащенной ножами. С их помощью срезался верхний слой напольного покрытия толщиной до 16 мм. В связи с появлением нового шлифовального оборудования процесс стал бережнее, качественнее, менее вредным для паркета. Для механической циклевки без пыли лучше пользоваться аппаратом с встроенным пылесборником.

Особенности работ с разными видами паркета

Шлифовка паркетного пола производится в следующих случаях:

  • Новая сборка шпунтованных планок перед последующим оформлением. Циклевание нового паркетного покрытия проделывают в два этапа. Первый проводят по слегка влажному полу, вторым осуществляется финишная зачистка сухой поверхности.
  • Реставрация старого пола. К операции стоит прибегать, если пол сильно затоптан и исцарапан, паркет покрыт пятнами, лак облупился и потускнел, половицы начали скрипеть.

Отличие процесса циклевки старого и нового паркета в том, что в первом случае снимается минимальный слой древесины, поскольку он не обременен лаком, пятнами и царапинами.

Циклевку производить не целесообразно при наличии факторов, выделенных ниже:

  • Зазоры между планками больше 5 мм заделывать нет необходимости, нужно полностью менять указанный участок напольного покрытия. В противном случае к нему придется вернуться в дальнейшем. При наличии сильных повреждений, образованных в результате разных факторов. К ним относятся:
  1. Перепад высот, что вызывает искривление планок. В результате половицы вытираются при трении друг о друга.
  2. Порча древесины древоточцами. Дефект можно определить с помощью обычного шила. Если оно без усилия под углом входит в тело пластины, значит древесина испорченная.
  3. Глубокие царапины и трещины.
  • Циклевка производилась несколько раз. Толщина паркета не позволяет осуществлять реставрацию бесконечное число раз. Разрешается максимум 3 раза.
  • Затопление пола водой, что вызвало появление плесени и грибка. Здесь придется полностью менять покрытие. Чтобы проверить влажность пола, нужно застелить отдельный участок полиэтиленом, плотно прикрепив его к полу. Температура в помещении должна быть в пределах 20-25 градусов. Если по истечении суток на пленке появился конденсат, значит дерево мокрое. Лучше демонтировать его или грамотно организовать гидроизоляцию.

Циклевка зависит от материала паркета. Твердые породы дерева потребуют существенных усилий, тогда как мягкие легки для обработки.

Тонкости обработки дубового покрытия

Элитный дубовый паркет отличается определенной жесткостью древесины, соответственно при обработке будет оказывать максимальное сопротивление.

Для качественной шлифовки лучше выбрать циклевочную машину барабанного типа с насадкой из специального прочного материала. Выравнивание дубового паркета требует самого грубого крупнозернистого абразивного материала.

При тонировке и лакировании следует помнить следующее:

  • Древесина дуба со временем изменяет свой цвет, это называется морением. В связи с этим старый паркет имеет почти черный цвет.
  • Дерево имеет большую плотность, соответственно, обладает низкой степенью впитывания красящих веществ. В результате имеет блеклый цвет.

Щитовой паркет, в отличие от штучного, состоит из модулей в виде щитов, на которые наклеены плашки. Благодаря такой структуре, на укладку покрытия затрачивается меньше сил и времени.

Циклевать щитовое деревянное покрытие можно только 2 раза, поскольку верхний слой достаточно тонкий.

При работе с щитовым паркетом заранее определяют толщину полезного слоя, то есть расстояние от наружного слоя до замкового шпунта. Как правило, оно может меняться в пределах 2-6 мм. Соответственно, чем больше толщина, тем крупнее гранулы абразивного материала можно использовать.

Как правило, перед циклевкой рекомендуют всю мебель вынести. Однако в комнате могут быть установлены крупногабаритные тяжелые предметы, которые не сдвигаются. Поэтому старый паркет циклюют по их периметру.

Этапы работы

Перед началом работы необходимо ознакомиться с рекомендациями специалистов, разработать для себя инструкцию к действию, подготовить инструменты и помещение.

Инструменты

Вам потребуется шлифовальный аппарат или цикля бывает ручной и автоматической. Второй вариант очень дорого стоит, поэтому для ремонта квартиры или частного дома лучше взять его в аренду. Виброшлифовальные машинки, которые используются для ручной обработки, гораздо дешевле, чем автоматическое оборудование. Однако они не могут обеспечить хорошую степень гладкости. Ручная цикля может пригодиться для шлифовки полов в углах помещения и вокруг крупногабаритной мебели.

Станок для шлифовки барабанного или ленточного типа значительно увеличивает скорость реставрационных работ. Профессионалы отмечают, что подобное оборудование лучше применять для реставрации поверхностей большой площади. Ленточный паркетношлифовальный аппарат, оборудованный барабаном, выпускается в двух вариантах: с однофазным или трехфазным приводом. Модели в большинстве случаев оборудованы пылесборником. Отмечают недостаток в виде неравномерности шлифования, поэтому рекомендуют использовать только для грубой циклевки.

Дисковая плоскошлифовальная техника – одна из последних разработок, поэтому лишена недостатков, присущих предшественникам. Машина с дисковыми насадками используется для тонкого выравнивания пола, а также для шлифовки слоев при лакировке.

Среди других инструментов необходимы:

  • Угловые машины типа «сапожок» применимы для обработки труднодоступных мест в помещении: в углах, под отопительными приборами, вокруг массивной мебели или вдоль плинтуса. Современные модели снабжены мешками для мусора.
  • Строительный пылесос используется в основном в промышленных целях, для домашнего использования покупать его нецелесообразно. Лучше взять в аренду или воспользоваться веником и обычным бытовым пылесосом.
  • Насадки для циклевочной машины.
  • Болгарка, дрель.
  • Шуруповерт.
  • Гвозди, шурупы.

Материалы

Вам потребуется:

  • Дополнительные паркетные планки для замены испорченных.
  • Наждачная бумага разной степени зернистости. Для циклевки ее нужно очень много, поэтому запас должен быть существенным.
  • Шпатлевка по дереву в готовом виде. Подойдет состав либо на водной основе, либо на нитрорастворителе. Специалисты иногда самостоятельно замешивают раствор из древесной пыли, которая остается при шлифовании.
  • Шпатели для укладки шпатлевки.
  • Грунтовка для дерева.
  • Кисти и валики для нанесения грунтовки.
  • Средства индивидуальной защиты: перчатки, респиратор или марлевая повязка, очки.
  • Напольные защитные средства: воск, масло, антигрибковые составы.
  • Декоративные покрытия: тонировка, морилка, лак.

Подготовка помещения

Непосредственно перед работой нужно осуществить вынос мебели из помещения. Если какие-то предметы не сдвигаются, то можно оставить их на месте, но предварительно закрыть чехлами. Циклевание – процесс очень грязный, пыль будет лететь во все стороны.

Плинтус снимается по всему периметру. Иногда его оставляют, но только в случае, когда безболезненно демонтировать не получается. Пол следует сначала помыть, а затем почистить. В результате покрытие должно избавиться от пыли, грязи и мелкого мусора.

Помещение рекомендуется обезопасить, для чего все лежащие провода необходимо спрятать в специальные коробы для коммуникаций или с помощью изоленты поднять их с пола. Если паркет в удовлетворительном состоянии, то подготовка практически закончена. Достаточно углубить шляпки гвоздей, чтобы не повредить шлифовальную машину.

В противном случае придется сначала устранить дефекты пола в виде выпадающих планок, глубоких царапин.

Виды дефектов и их устранение

Выделяют:

  • Провалы отдельных планок в паркете. Требуется вынуть поврежденную пластину, зачистить образовавшееся углубление и уложить в него новую плашку, фиксируя ее клеем.
  • Плохо закрепленные паркетные пластины следует зафиксировать либо гвоздями, либо с помощью клея. Шляпку углубить в древесину не меньше, чем на 2 мм. Если планки крепились скрытым способом, то целесообразнее воспользоваться клеем.
  • Скрип деревянных полов возникает вследствие усыхания и старения древесины. В этом случае скрипящие половицы укрепляются по углам тонкими гвоздями. Можно применять другой способ: между паркетными пластинами вбивают деревянный штифт, покрытый клеем.
  • Глубокие щели, если их немного, можно заполнить тонкими деревянными пластинками, смазанными клеем со все сторон. После просушки материала верх подрезается вровень с поверхностью пола рубанком.
  • Крупные множественные трещины и отверстия шпаклевать по отдельности нецелесообразно. Лучше заменить совсем.

Технология циклевки своими руками

Отциклевать паркет можно вручную или с использованием механических средств.

Ручная циклевка

Ручную циклю необходимо вести вдоль древесных волокон с небольшим нажимом в сторону движения под углом 45 градусов. Чтобы тратить меньше усилий, древесину заранее увлажняют, а инструмент периодически затачивают. Самый главный плюс метода – он беспыльный.

Машинный процесс

Технологии значительно изменились, теперь восстановление полов в домашних условиях – менее трудоемкий, быстрый, и качественный процесс. С помощью технических средств реставрация осуществляется самостоятельно. Начинать циклевать нужно только после того, как машинка набрала обороты. Если опустить аппарат на пол раньше, то получится вмятина.

Грубая циклевка завершается, если поверхность приобрела характерный древесный оттенок.

Этапы работ

Первая циклевка. Главная задача – выровнять паркет и удалить слой старого лака. Указанный этап называют «грубая шлифовка», поскольку в процессе снимается самый большой древесный пласт, чтобы удалить неровности и въевшуюся грязь. Как итог, паркетный пол становится ярче. Специалисты рекомендуют производить интенсивную обработку глубиной до 5 мм. Наждачный элемент для грубой очистки выбирают крупно абразивный (Р40).

Как правило, первую циклевку проводят по диагонали, пользуясь машиной барабанного типа или дисковой плоскошлифовальной.

При узорчатой укладке паркета есть свои особенности обработки:

  • «елочка», направление движения диагональное.
  • «плетенка» и «дворцовый», циклевание производится крест-накрест.
  • «художественный наборный», движение по спирали от центра комнаты.

При работе с машиной следует совершать плавные движения с постоянной скоростью. Если работник остановится или задержится на одном месте, то появится углубление.

Второе циклевание или шлифовка проводится после уборки мусора, который образовался при осуществлении предыдущего этапа. Места, в которые трудно добраться циклевочным аппаратом, и углы в помещении обрабатываются ручной циклей или с помощью специальных машинок типа «сапожок». В домашних условиях можно воспользоваться болгаркой со шлифовальной насадкой.

Третья циклевка доводит процесс шлифования до логического конца, устраняя недостатки, с которыми не справился обычный шлифовальный аппарат. Ее проводят в перпендикулярном направлении к движению циклевочного аппарата на первом этапе.

На этапе ремонта обрабатывают щели шпаклевочными пастами. Для устранения сколов и трещин осуществляют подбор коррекционных составов, индивидуальных для каждого отдельного случая, с учетом структуры и цвета древесины. Приступать к следующему этапу следует только после полного высыхания шпаклевки. Кроме готовых составов используют пасту, приготовленную из древесной пыли, образовавшейся при циклевке, и клея ПВА.

Финишное циклевание призвано сделать паркет ровным, обновить поверхность. Для чего плоскошлифовальным аппаратом снимается тонкий верхний слой, чтобы убрать излишки пасты. Операция выполняется только вдоль паркетных пластин.

Завершающий этап

После циклевки следует подмести крупный мусор и пылесосом ликвидировать мелкий. В качестве защиты паркет покрывают антисептиком или огнебиозащитным средством.

Чтобы придать отреставрированной поверхности идеальный внешний вид, предварительно осуществляется ее тонировка или покраска. Самому правильно покрасить паркет несложно, но лучше заранее ознакомиться с рекомендациями специалистов.

После тонировки поверхность грунтуется в два слоя и шлифуется мелкой наждачкой. Грунтовка исправит оставшиеся недочеты. После этого специалисты рекомендуют делать технологический перерыв в 2-3 дня, что даст возможность поверхности полностью высохнуть и полимеризоваться.

Лакировка – заключительный этап

При выборе лака следует ориентироваться на функциональную специфику помещения и тип древесины. Наносить его рекомендуют с самого освещенного места. Покрытие паркета лаком в несколько слоев значительно увеличит срок эксплуатации. Для обеспечения хорошей адгезии между слоями, каждый из них следует шлифовать.

Лакокрасочные средства классифицируются следующим образом:

  • С обратимыми пленками (высыхающими). Класс включает битумные, нитроцеллюлозные и шеллачные лаки. За основу в битумных или «асфальтовых» составах берут природные или нефтяные битумы, поскольку они обладают высокой устойчивостью к влаге. Правда, нужно отметить их быстрое загустение. Нитролаки производят из нитрата целлюлозы. Они быстро сохнут, но обладают низкой водоустойчивостью.
  • С защитной необратимой твердеющей пленкой. В группу попадают алкидные, мелалиноалкидные, эпоксидные, полиуретановые лаки.

Лак рекомендуют наносить на паркет кистью, двигаясь вдоль древесных волокон. Для первого слоя состав должен быть жидким, чтобы обеспечить хорошую впитываемость.

Натирка паркета

Можно завершить реставрацию напольного покрытия не лакированием, а натиркой паркета специальными мастиками. Готовые составы продают в строительных магазинах. На упаковке производители указывают состав, способ нанесения и расход материала. При натирке паркетных полов следует учитывать породу древесины. Березовые и буковые плашки разбухают от влаги, поэтому им противопоказаны мастики на водной основе, лучше на скипидаре.

Чаще пользуются растворами с воском, которые перед перемешиванием разбавляются кипятком. Для нанесения смеси на паркет тонким слоем используют щетку или широкую плоскую кисть. Когда первый слой подсохнет, пол покрывают мастикой во второй раз. В конце процедуры паркет натирают полотерной щеткой или специальной машинкой.

Современный рынок предлагает кроме мастик специальные смеси, в состав которых входят природные смолы или пчелиный воск, а также натуральные масла. Они замечательно подходят не только в защитных, но и в декоративных целях, поскольку хорошо проникают внутрь древесины и обрисовывают ее текстуру.

Паркет становится выразительнее, интереснее, одновременно он защищен от истирания. Например, «УФ масло» позволяет обновлять состав один раз в несколько лет.

Мастика – материал ненадежный с низкой степенью устойчивости. Она истирается за короткое время, и операцию придется повторять снова. Поэтому в защитных целях лучше использовать лак.

Советы и отзывы

Реставрировать паркетный пол следует, как минимум, раз в пять лет. Перед циклеванием следует протереть пол мокрой тряпкой, это смягчит дерево. Процедура обработки проводится при соблюдении температурного режима. В холодный период циклевать рекомендуется при включенном отоплении и закрытых окнах.

Работая с паркетом, следует надевать мягкие носки, поскольку даже очень мягкая обувь наносит вред незащищенному покрытию. При использовании циклевочной машинки не должно быть длинных одежд, чтобы избежать затягивания их деталей внутрь аппарата. Можно циклевать паркет только в респираторе и за закрытыми дверьми. Работа сопровождается большим количеством пыли, поэтому рекомендуется предотвратить возможность ее распространения в другие комнаты и постараться избежать проникновения в дыхательные пути.

Если есть возможность обновить паркет без циклевания, то стоит ею воспользоваться.

При использовании оборудования в домашних условиях следует заранее убедиться, что электрическая проводка способна выдержать дополнительную нагрузку. Начинать процедуру обработки следует из центра комнаты. При движении каждая следующая полоса должна находить на предыдущую.

Не следует сильно давить на циклевочную машину, поскольку она оставляет вмятины, которые будет сложно устранить. Шлифовку производят вдоль древесных волокон, чтобы не нарушать структуру. Для безупречной циклевки паркета из древесины твердых пород подходит барабанный аппарат. Однако обработка им мягкой древесины может вызвать появление волнообразных дефектов поверхности. Поэтому первичная циклевка во втором случае осуществляется ленточными машинами.

При использовании шпатлевки по дереву следует помнить, что она не сочетается с твердыми древесными породами. Ее применение может вызвать пятна после нанесения лака на поверхность пола. Перед тем, как приступить к лакировке паркета, лак должен выстояться при комнатной температуре. Разница между светлыми и темными пластинами делает паркет более ярким и интересным, но если хочется сделать цвет более ровным, то его нужно либо тонировать, либо замаскировать матовым лаком.

Алкидный лак быстро сохнет, его срок службы составляет 10 лет. Паркет, покрытый эпоксидным лаком, выдержит до 30 лет, но покрытие сохнет в течение недели и является токсичным. Самый безопасный – акриловый вариант, он обеспечивает срок эксплуатации до 50 лет. Однако он весьма дорогой и имеет способность выгорать на солнце.

Если вы планируете также клеить обои, то работы по обработке пола лучше сделать раньше. На самом деле все зависит от профессионального уровня специалиста и современности техники. Если циклевку производит опытный человек, да еще с использованием современного высокотехнологичного оборудования, оснащенного пылесборниками, то реставрация паркета сильно не повлияет на окружающую обстановку.

В домашних условиях при циклевке своими руками может получиться много пыли и грязи, которые осядут на отремонтированных стенах. Как известно, не все типы обоев легко очищаются.

Для того, чтобы продлить срок эксплуатации паркета нужно следовать следующим правилам:

  • Установить оптимальный уровень влажности в помещении.
  • Устранить крупную абразивную грязь в виде песка и щебня, которая заносится с улицы. Для этого достаточно постелить перед входом коврик.
  • Ультрафилетовая защита.
  • Установка войлочных или резиновых мягких заглушек на ножки мебели.
  • Регулярная ручная влажная уборка.
  • Периодическая обработка специальными средствами – полиролью, воском или маслом.

О том, как циклевать паркет, смотрите в следующем видео.

Инструмент для циклевки паркета вручную и машинкой

Паркет – это всегда роскошный, красивый, благородный и стильный интерьер. Но ничто не вечно, и со временем это половое покрытие изнашивается, теряется блеск, появляются царапины, истончается до древесины лаковое или масляное покрытие. Все это не способствует привлекательному виду, рано или поздно придется отциклевать паркет.

Технология ремонта и обновления верхнего слоя не требует каких-либо особых навыков, но достаточно трудоемка и включает в себя несколько этапов шлифовки, которые следует безукоснительно соблюдать, чтобы в результате получить отциклеванный пол, сияющий «как новенький». Далее подробно расскажем, как отциклевать паркет своими руками, какие инструменты понадобятся для шлифовки, и как правильно подобрать абразивы.

Циклевание паркета вернет покрытию былую эстетику

Как вернуть паркету первоначальный вид

Паркет — дорогое напольное покрытие, но тем и хорош, что при определенной степени износа, его можно отремонтировать, подновить, привести поверхность почти в первоначальный вид. Надо сразу сказать, что циклевать паркет целесообразно при условии, если верхний слой из ценных пород дерева не тоньше 5 мм.

Обследование и подготовка к циклевке

Конечно, если на паркете впадины и царапины глубже 3 мм, то нет смысла выравнивать слой шлифовкой до этой точки, в таком случае рекомендуется снять только верхний изношенный слой, а все изъяны зашпатлевать.

Внимательно обследуйте всю поверхность, если торчат шляпки гвоздей, то перед циклевкой их необходимо углубить в тело плашки. Если какая-то досточка поломана, изъедена или сгнила, то ее следует заменить целиком. Чтобы избавится от скрипа, между половицами забивается деревянный штифт, промазанный ПВА клеем, все лишнее сверху срезается ножом в уровень пола, в процессе шлифовки поверхность выровняется.

Перед тем как циклевать паркет своими руками, необходимо вынести по возможности мебель, вымести весь мусор, пол помыть. Если циклевка будет проходить без выноса мебели, то ее следует накрыть полиэтиленом, это, конечно, усложнит весь процесс шлифовки, придется аккуратно переносить предметы с места на место, при этом стараясь не поцарапать уже отшлифованные участки.

Обработка паркета – этапы процесса, как правильно циклевать паркет

Циклевка паркета своими руками начинается с первичной шлифовки, ее смысл заключается в том, чтобы аккуратно снять верхний износившийся слой: лак, черноту и грубые потертости. Обычно это делается абразивными шкурками № 40, 60 или № 80. При сильном износе паркета и при механической циклевке, процесс лучше повторить 2 раза.

Абразивы для шлифовки паркета на ручной инструмент

Далее следует замазать все дефекты специальной шпатлевкой или смесью клея ПВА с древесной пылью. При подготовке к циклевке особое внимание уделяйте стыкам плашек, большие зазоры необходимо заделать. А кроме того, после шлифовки грубой наждачкой или циклей всегда  остаются специфические царапины, которые необходимо выровнять более тонкой шлифовкой. Поэтому, когда шпатлевка полностью высохнет, паркет циклюется вторично абразивом с № 150, 180, 240 до полного выравнивания поверхности.

После циклевки глубокие дефекты лучше замазать шпатлевкой

Чтобы паркет прослужил длительное время, после вторичной шлифовки его необходимо пропитать антисептиком и огнеупорным составом, в целях безопасности.

Чем покрыть паркет после циклевки

Когда паркет полностью отциклеван и отшлифован, чтобы придать ему нужный цвет, можно воспользоваться морилкой. Когда она высохнет, поверхность следует покрыть порозабивающим, адгезийным грунтом, который после высыхания шлифуется шкуркой № 180, 240 так вы получите гладкий и идеально ровный пол. Сверху грунтовка покрывается несколькими слоями лака, по правилам их должно быть не меньше 7. Если же в качестве финишной отделки было выбрано масло, то морилка и грунтовка не требуется, масло подбирается нужного цвета и втирается в отциклеванную поверхность на 1-2 слоя.

Особенности циклевки – секреты мастерства

Циклевка паркета своими руками может проходить тремя способам. Собственно циклевка настоящая – это снятие верхнего поврежденного слоя вручную с помощь цикли. Циклевка полуавтоматическая – это шлифовка при использовании специальных ручных инструментов, и циклевка полупрофессиональная – это обновление паркета с помощью специальных машин, которые можно взять в аренду.

Каждый метод циклевки имеет свои нюансы, выше мы уже разобрали основные этапы работы, а теперь расскажем, как шлифовать паркет правильно, используя разные инструменты.

Циклевка ручная – спортивная и почти за даром, но мучительно долго

Если принято решение самостоятельно выполнить ремонт паркета, циклевка займет у вас немало сил и времени. Для этого вам понадобится цикля либо кусок стекла, так же подойдут лезвия от канцелярского ножа, а можно сделать специальную заточку из ручной пилы, главное, чтобы инструменты были острые.

Полотно лезвия обязательно должно быть на 10-20 мм шире плашки, чтобы во время работы не сделать дополнительных царапин, и не испортить стыки между паркетинами.

Начинать циклевать верхний слой лучше от окна к дверям. Очень важный момент: перед работой паркет рекомендуется слегка смочить, мокрая древесина легче поддается обработке, ручную циклю водить только по направлению древесных волокон, от дальней стороны к себе. Не следует циклевать по одной паркетине, рекомендуется захватывать сразу несколько плашек, нажим на циклю должен быть с одинаковым усилием на всем участке. Возле плинтусов и под батареями сложные участки можно отциклевать специальной шлифовальной машинкой-утюжком или болгаркой с абразивной насадкой.

Циклю лучше выбирать с длинной ручкой 30-50 см

После того как весь паркет отциклеван, замажьте дефекты, после чего необходимо выполнить шлифовку более мелкой шкуркой, чтобы сделать пол гладким, и устранить царапины от инструментов. На этом этапе шлифовки можно научиться грациозно двигаться, либо отработать до совершенства лунную походку. Есть два пути.

Вторичная шлифовка делается только по сухому паркету. Чтобы облегчить работу, меняйте почаще наждачную бумагу.

Первый  — с уверенность можно назвать «Камасутра, издание для любителей делать ремонт своими руками». Потребуется деревянный брусок длиной 20-30 см, с сечением 100*40-50, обмотанный листом наждачки. Берете его в руку, становитесь на колени, и круговыми движениями шаг за шагом начинаете шлифовать паркет, чтобы затереть мельчайшие царапины.

Второй способ не настолько изощренный, но тоже интересный. Потребуется старая обувь, плотно облегающая ногу. К подошвам приклеиваете наждачные листы, и начинаете медленно двигаться, как бы натирая пол. Время от времени проверяйте качество шлифовки, при необходимости пройдитесь по паркету вторично. Если все сделано правильно, в результате получится очень гладкий паркет, и, возможно, вы научитесь танцевать.

Далее посмотрите ролик, каким инструментом выполняется циклевка паркета, видео поможет правильно заточить циклю.

Циклевка ручными инструментами

Что ни говорите, а прогресс здорово облегчает нашу жизнь. Ручные инструменты для циклевки  — это палочка-выручалочка в ремонте. Для шлифовки паркета потребуется ленточная и ротор-орбитальная шлифовальные машины с пылесборниками, и соответственно специальные абразивы к ним.

Ручные инструменты для шлифовки паркета и других деревянных поверхностей

Первая шлифовка-имитация ручной циклевки выполняется ленточной машинкой с грубым абразивом. Инструментами снимать верхний слой паркета следует обязательно под углом 45 или 90о от направления древесных волокон. Очень важно сначала включить машинку, и только после этого прикладывать ее к паркету, нажим для циклевки на всех участках обработки должен быть одинаковый.

При циклевке нельзя задерживать инструмент на одном месте, это может привести к тому, что на этом участке будет углубление, которое потом исправить очень сложно.

После того как ленточной машинкой снят слой лака и тонкий слой древесины, пол очищается от загрязнений, шпатлюется, а далее наступает черед роторно-орбитальной машинки с мелкой наждачкой. Абразив на ней двигается мелкими поступательными шажочками и по кругу. Но все равно при чистовой шлифовке старайтесь вести машинку вдоль волокон, такие движения помогают очень быстро и качественно удалить царапины от первичной шлифовки.

Шлифовка быстрая и качественная, но затратная

Для профессиональной шлифовки паркета потребуется взять в аренду специальные механизмы. Для грубой шлифовки машину ленточного либо барабанного типа, для чистовой обработки потребуется плоскошлифовальная дисковая машина, и соответственно абразивы к ним. Обойдется это «удовольствие» в сумму эквивалентную 30-50 вечнозеленым денюшкам за одну машину в сутки. Чтобы отшлифовать паркет на сложных участках так же понадобится болгарка и специальные шлифовальные насадки к ней.

Циклевка паркета, фото под каким углом правильно делать первый прогон

Сначала рекомендуется отциклевать болгаркой участки возле плинтуса и под батареями. Далее идет шлифовка основной поверхности. Количество прогонов паркетно-шлифовальной машины барабанного либо ленточного типа зависит от износа паркета. Водить аппарат при черновой шлифовке следует под углом 45о к направлению древесных волокон. Абразив для первого прохода должен быть №40. Вторая черновая шлифовка делается перпендикулярно первому прогону, наждачкой №80.

Машинка для средней и тонкой шлифовки

Затем шпатлевкой заделываются все оставшиеся дефекты, после чего можно начинать тонкую шлифовку. Плоскошлифовальную дисковую машину водят по кругу, сначала с абразивом №100, затем №180, а в заключении делается доводка наждачкой №240, обязательно вдоль волокон. После шлифовки паркет следует тщательно пропылесосить, и можно приступать к финишной отделке.

В заключении посмотрите ролик-инструкцию, как правильно делается шлифовка паркета своими руками, видео поможет вам избежать глобальных ошибок при циклевке.

В какой период времени оптимально циклевать паркет — Статьи


Немало клиентов задаются вопросом перед проведением ремонта квартиры и, в частности, перед циклевкой паркета о том, в какой период времени года оптимально проводить циклевку паркета для того, чтобы он прослужил максимально долго. Конечно же универсального ответа на этот вопрос не существует. На этой странице нашего раздела «Советы» мы дадим несколько полезных советов относительно вышеупомянутого вопроса.


Большинству клиентов, разумеется, удобнее осуществлять работы по циклевке паркета летом, когда есть возможность покинуть квартиру, например, уехать на дачу, и полностью распахнуть окна, проветривая помещение. При этом самый выгодный период для циклевки и шлифовки – зима, так как в это время самые низкие цены и риск столкнуться с ситуацией, когда может шпаклевка в щелях провалиться сводится к минимуму. В отопительный зимний сезон паркет имеет свойство рассыхаться, и как следствие щели между планками расширяются. А при наступлении летнего периода, когда влажность становится выше, наоборот, паркет, набирая влагу, расширяется. В результате расширения планок паркета, щели становятся меньше и шпаклевка между ними сохраняется. Единственный минус подобных работ в условиях низких температур – риск столкнуться с перемороженным лаком.


 


Проверить с первого обращения, при какой температуре осуществляется хранение отделочных материалов, непросто. Разумеется, ни одна фирма не признается, что у нее что-то не так с материалом. Поэтому Заказчику целесообразно приехать по адресу компании и посмотреть в каких условиях хранится паркетная химия.


Лак в отопительный сезон быстрее кристаллизуется, набирает силу. Это происходит за счет того, что в воздухе низкая влажность и высокая температура.

Гораздо более важен вопрос, к какой компании обратиться, чтобы остаться довольным качеством работ. О том, на что необходимо обратить внимание при выборе компании мы расскажем в следующем выпуске нашего раздела «Советы»

Циклевка дощатого пола, как отциклевать старый дощатый пол

Дощатый пол может быть украшением любой комнаты. Если доски правильно подогнаны и имеют современное покрытие, он выглядит великолепно. Если же с поверхности стерся лак или краска, появились глубокие царапины и пятна — такой деревянный пол выглядит тусклым и неопрятным. Вернуть доскам былую гладкость и блеск можно, если провести циклевание паркетного пола. Не стоит браться за эту операцию самостоятельно. Для ее проведения нужно владеть определенными навыками и знаниями. Кроме этого нужно специальное приспособление.

Когда проводится циклевание дощатого пола?

Прибегать к этой процедуре стоит в тех случаях, если другие методы не дают результата. Циклевку паркета можно назвать самым радикальным способом его восстановления. Если шлифовка не дала желаемого результата, стоит приглашать мастера по циклеванию. Причиной для этого может служить наличие:

  • неравномерных и значительных потертостей;
  • единичных царапин и обширных исцарапанных областей;
  • пятен, которые не поддаются выведению.

Перед началом проведения процедуры дощатое покрытие должно быть полностью сухим. Если имело место затопление паркета, нужно обеспечить просушку и вентиляцию напольного покрытия с внешней и внутренней стороны. Для этого некоторые планки вынимаются, чтобы через образовавшиеся отверстия воздух мог циркулировать под ним. При этом очень важно, чтобы просохли не только доски, но и основа, и подложка под ними. Циклевать паркет нет смысла в случаях, если:

  • затопление привело к изменению структуры древесины, она стала пористой и изменила свою плотность;
  • появились плесневые пятна, которые поразили древесину «насквозь»;
  • пол, напротив, рассохся, появились глубокие трещины и расколы отдельных элементов.

Если же ничего подобного ваш дощатый пол не пережил, можно вернуть его к жизни методом, который предусматривает снятие верхнего (самого поврежденного) слоя.

Порядок работ

Для этого понадобится циклевальная машина. С ее помощью снимается слой древесины около 2 миллиметров. Только со стороны кажется, что это очень просто. На самом деле, мастер должен регулировать нажим и правильно вести машину. В неумелых руках она может испортить покрытие.

Перед началом работ покрытие освобождается от любых предметов, которые могут помешать работе машинки. Инструкция по циклеванию пола предусматривает проведение нескольких ее этапов. Сначала машинкой проходят в одном направлении, затем по линиям, перпендикулярным ему. По завершению этих этапов нужно качественно очистить поверхность от пыли и стружек. Затем проводится шлифование пола. Оно затрагивает, как видимые зоны, так и труднодоступные места под батареями и в углах комнаты. Поверхность пола шпаклюется. Так заделываются небольшие трещины и другие дефекты.

Последним этапом работ является нанесение покрытия. От его выбора зависит внешний вид дощатого пола. Вы можете нанести на отциклеванные доски специальную краску, лак или масло. Все они призваны защитить поверхность от пагубного воздействия окружающей среды, грубого механического трения или химических веществ.

ЗАКАЗАТЬ РАСЧЕТ

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

Поделиться в социальных сетях:

Восстановление паркета

Паркет относится к числу лучших покрытий для пола, поэтому многие отдают ему предпочтение перед другими материалами, используемыми для подобных целей. Экологичный, красивый, долговечный, износостойкий и теплый на ощупь паркет, тем не менее, как и все вещи, подвержен старению и износу. В конце концов возникает необходимость проводить обновление, ремонт и восстановление паркетного покрытия.

Перечень работ и используемых материалов существенно различается от вида и степени дефектов, требующих устранения. Все перечисленные ниже варианты будут представлены по единой структуре — вид и причина — профилактика — способ устранения.

Полосы, царапины и выбоины

Наиболее распространенным и достаточно легко устранимым изъяном являются темные полосы, царапины и выбоины, оставляемые подошвой обуви и особенно острыми каблуками — шпильками модных дам солидного веса. Паркет из твердых пород более устойчив к таким воздействиям, но и он порой не выдерживает жестких нагрузок. Профилактическим мероприятием может служить ограничение доступа людей в обуви, способной повредить паркет. Темные полосы от резиновых подошв можно смыть специальными средствами для очистки паркета, для скрытия царапин применяют ретуширующие карандаши соответствующего цвета. Для заделки выбоин используют шпатлевки для паркета, водные или акриловые. При большом количестве подобных дефектов более продуктивной может оказаться циклевка или шлифовка пола. Масляное покрытие прекрасно противостоит царапинам, а лак, наоборот, выбоинам. На светлом паркете царапины практически незаметны. Если паркет используется в нежилом помещении — лучше его покрывать специальным износостойким лаком.

Неровности паркета

Причин две — естественный износ и неровности основания. Профилактика в первом случае — качественный и своевременный уход (покрытие лаком, защитными мастиками) и обувь с мягкой подошвой. Также на ножки мебели нужно приклеить мягкие подушечки — они продаются в магазинах строительных мелочей. В зонах, где катается кресло или выдвигается диван, нужно уложить коврик. Отлично подходит прорезиненный материал, но можно и тканевый. Ремонт — шлифовка всего паркетного пола.

Во втором случае — профилактика практически невозможна — если паркетный пол достался вам вместе с помещением, в случае, если вам его укладывают на заказ — тщательный контроль над ходом работ. Ремонт своими силами выполнить скорее всего не получится, паркет нужно снять, выровнять основание и уложить заново.

Паркет скрипит

Причина скрипа — отслаивание клепок от основания (или люфт между планками доски), чаще всего вызвана нарушением технологии укладки или применением низкокачественных материалов (например, битумных мастик, высыхающих со временем). Мероприятия по профилактике очевидны — тщательный контроль над соблюдением технологии и применение доброкачественных материалов. Такой паркет придется перестилать — частично или полностью, требуются услуги специалистов. Но чаще проблема не в материалах, а в недостаточно выровненном основании. Помните, что для основания под паркет максимальная неровность пола не должна превышать 2 мм на 2 м². В противном случае любой паркет со временем начнет скрипеть.

Паркет потускнел или изменил цвет

Причиной чаще всего является неправильный и несвоевременный уход. Профилактика в комментариях не нуждается — не допускать причин возникновения. Лаковое покрытие не нуждается в каком-то особенном уходе, а паркет под маслом должен регулярно обрабатываться пропиткой для паркета. Ремонт заключается в циклевке или шлифовке и нанесении нового защитного или декоративного покрытия.

Вздутие паркета в результате залива водой

Причина и профилактика понятны. Если после высыхания паркет не отделился от основания, а только деформировался или рассохся (при малых площадях залива следует положить на пострадавшие участки тяжелый груз и дожидаться полного высыхания), можно попытаться восстановить пол. Нужно прошпаклевать щели и подвергнуть его шлифовке или циклевке. Однако чаще требуется вмешательство специалиста, поскольку требуется перестилка части или всей площади пола.

Выпадение или серьезные повреждения одной или нескольких клепок

Трещины или раскол деталей паркета — чаще всего, результат неправильной эксплуатации. Выпадение клепок происходит в результате нарушения технологии укладки.

Устранение возможно собственными силами, для этого нужно:


  • Удалить дефектную клепку (если она выпала сама, то ситуация упрощается и этот этап можно пропустить). С помощью долота или стамески и молотка аккуратно вырубить испорченный фрагмент, не повредив соседних участков.

  • Этими же инструментами срезать гребень на закрепленных к основанию клепках.

  • Тщательно очистить выемку от мастики, пропылесосить.

  • Состругать рубанком (или с помощью шлифмашины) гребень с клепки, которая будет устанавливаться взамен дефектной.

  • Вклеить подготовленную деталь на место старой на специальный клей для паркета (это важно!) и дождаться полного высыхания.

  • Состругать рубанком выступающие части новой клепки, зашкурить и при необходимости прошпаклевать появившиеся щели.

  • Покрыть лаком или мастикой.

Недостатки и сложности:

Чаще всего цвет древесины замененного фрагмента не совпадает с общим цветом пола, даже если вы используете оставшийся «в запасе» материал. Подобрать нужный колер с помощью специальных морилок достаточно сложно, восстановленный участок все равно будет выделяться. Нужны определенные навыки работы с древесиной, а также инструменты и материалы.

Рассыхание паркета и образование щелей

Причиной является изменение влажности воздуха в помещении. Когда между планками имеются щели, в них можно поместить специальную замазку. Если же щели очень большие, то в них вставляются кусочки древесины (например, фрагменты деревянной линейки), подобранные по цвету. Они сажаются на клей. После затвердения клея, выступающие части обрабатываются мелкозернистой наждачкой. Если нужно, вся поверхность пола лакируется или натирается мастикой.

В качестве профилактических мероприятий можно рекомендовать поддержание постоянной влажности в помещении — использование увлажнителей воздуха. В зимнее время, когда работает отопление, влажность уменьшается, и ее регулирование полезно не только для пола, но и для обитателей жилища. Другое профилактическое средство применимо только в период подготовки к укладке паркета — клепки должны «вылежаться» в помещении, где его будут настилать, «привыкнуть» к уровню влажности, характерному для этого объема. Тогда после настилки такое явление как рассыхание будет проявляться в меньшей степени.

Износ лакового покрытия

Причины этого естественного явления изложены выше, профилактика практически невозможна, поскольку процесс естественный. Радикальным средством служит циклевка пола, шлифовка и создание нового лакового покрытия.

Для того, чтобы продлить срок службы лакового покрытия, его изначально нужно делать многослойным. Чем больше слоев — тем устойчивее оно к механическому воздействию. Прочность покрытия зависит также от типа используемого лака. Наилучшими механическими свойствами после отвердения обладают двухкомпонентные лаки. Однако они образуют долго не выветривающийся резкий запах, поскольку производятся на основе формальдегидных смол. Их применение оправдано при обработке нового паркета после его укладки, до вселения жильцов в помещение. Есть гипоаллергенные двухкомпонентные клеи, но они значительно дороже.

Если ремонт производится без полного отселения, то оптимальным вариантом будет использование лака на водной основе. Такие составы практически не пахнут, быстро набирают твердость, безопасны в пожарном отношении.

Циклевка паркета

Паркет с любым защитным покрытием периодически требует циклевки. Ее можно проводить как с использованием циклевочной машины, так и вручную.

Хотя машину для циклевки можно взять напрокат, целесообразнее вызвать специалистов, которые проведут эту процедуру. Приноровиться к характеру этого аппарата непросто, а при отсутствии опыта работы скорее всего положительного результата добиться не удастся, циклевка получится неровной и потребует переделки. Другая сложность, связанная с машинной циклевкой — необходимость полного освобождения помещения от мебели. А если циклюется пол во всей квартире — так чаще всего и бывает — то такая операция равноценна переезду. Кроме того, при машинной циклевке и шлифовке образуется много мельчайшей пыли, которая проникает в самые труднодоступные места обстановки, оседает на потолках и стенах.

Неоспоримым достоинством обработки паркета циклевочной и шлифовальной машинами служит высокое качество получаемой поверхности и кратковременность процесса. Все это при условии, что работу проводит специалист, а не дилетант.

Ручная циклевка паркета менее производительна, чем машинная, однако обладает своими достоинствами. Главное из них — это возможность отциклевать пол без сложностей, связанных с полным освобождением помещения от мебели. Для людей, не имеющих «запасного» жилья это достоинство является решающим. Циклевку пола можно производить поэтапно, освобождая часть поверхности пола, которая полностью обрабатывается, намазывается мастикой и натирается (или покрывается лаком на водной основе). После этого мебель перемещают на отциклеванный участок, и процесс продолжается.

Другим преимуществом ручной циклевки является то, что при ней не образуется мелкой пыли, а при аккуратном сметании стружки загрязнения не происходит вообще. Цикля позволяет обработать труднодоступные участки пола — у плинтуса и в углах, которые машинным методом отциклевать не удается.

Что нужно для ручной циклевки и как она производится:


  • Правильный и остро заточенный инструмент — цикля. Это металлическая пластинка, устанавливаемая в удобной ручке — держателе. В продаже есть сменные ножи для цикли, так что проблем с остротой инструмента не будет, если их своевременно менять. Ширину цикли следует подбирать равной или меньшей ширине клепки. У цикли должна быть длинная ручка, которую удобно держать двумя руками.

  • Циклевание нужно проводить вдоль (это важно!) волокон древесины, от одного конца клепки до другого, без сильного нажима, чтобы получалась тонкая и непрерывная стружка. При остром инструменте требуется три — четыре прохода по поверхности паркетной планки, чтобы она стала ровной и приобрела первоначальную чистоту. Так что производительность достаточно высокая, хотя все равно придется попотеть.

  • Навык работы с циклей приобретается быстро, но первые эксперименты лучше проводить в местах, которые не бросаются в глаза. После циклевки всего полутора — двух десятков клепок.

  • Полезно иметь под рукой щетку и совок, которыми сразу убирать стружку, чтобы не загрязнять отциклеванную поверхность. Перед натиркой мастикой или лакированием отциклеванный паркет нужно пропылесосить.

  • Не стоит пытаться циклевать паркет осколками стекла — это очень медленно и опасно для рук — стекляшка может лопнуть и порезать пальцы. Кроме того, получить ровную поверхность и непрерывную стружку не получится. Стекло скребет узкой выступающей частью, «выгрызая» в древесине желобки, хотя и незаметные на первый взгляд, но проявляющиеся при обработке поверхности лаком или мастикой в виде «ряби».

Личный опыт автора подсказывает, что с помощью хорошей цикли со сменными ножами за 3-4 часа непрерывной работы (если работать дольше, то затекают спина и ноги) один человек может отциклевать до 10-12 кв. метров паркета. А это половина большой комнаты. Еще час потребуется на тщательную уборку отциклеванного пространства, натирку его мастикой. В заключение можно переместить мебель на обновленный участок, подготовив плацдарм для работы на следующий день.

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

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

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

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

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

Панды приближаются

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

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

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

 импортировать панд как pd

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

write_parquet_file () 

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

Давайте прочитаем данные Parquet в DataFrame Pandas и просмотрим результаты.

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

         полное_имя_год рождения
0 тедди рузвельт 1901
1 Эйб Линкольн 1809 

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

PyArrow

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

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

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

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

Даск

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

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

 импортировать dask.dataframe как dd

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

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

PySpark

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

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

 из pyspark.sql import SparkSession

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

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

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

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

Давайте посмотрим на содержимое каталога tmp / pyspark_us_presidents :

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

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

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

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

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

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

Коалы

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

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

 import databricks.koalas as ks

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

Прочтите вывод Parquet и отобразите содержимое:

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

         полное_имя_год рождения
0 тедди рузвельт 1901
1 Эйб Линкольн 1809 

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

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

Панды и Спарк могут счастливо сосуществовать

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

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

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

Следующие шаги

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

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

целей для нового формата данных

Формат файла

  • Быстро
  • Должен 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 в каждом)
 

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 прочитать .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 группы 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 один 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 ± стандартноеразработчик 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 17М 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.

% 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 ± 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)

#### Чтения - поддельные данные

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

% 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)

! 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 в каждом)

% 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
 

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 , сохранить результаты DataFrame в таблицы СУБД, темы Kafka, и другие внешние источники.

Синтаксис

 
foreach (f: 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 !!

В чем разница между пером и паркетом?

Оба формата столбчатых (дисковых) хранилищ для использования в системах анализа данных.Оба интегрированы в Apache Arrow (пакет pyarrow для python) и являются
спроектирован так, чтобы соответствовать Arrow как столбчатому аналитическому слою в памяти.

Чем отличаются оба формата?

Всегда ли вы предпочитаете перо при работе с пандами, когда это возможно?

В каких случаях перо подходит больше, чем паркет, и
в объезд?


Приложение

Я нашел здесь подсказки https://github.com/wesm/feather/issues/188,
но, учитывая молодой возраст этого проекта, он, возможно, немного устарел.

Несерьезный тест скорости т.к просто вываливаю и загружаю целую
Dataframe, но чтобы произвести впечатление, если вы никогда не
слышал о форматах раньше:

 
импортировать numpy как np
импортировать панд как pd
импортировать Pyarrow как pa
импортировать pyarrow.feather как перо
импортировать pyarrow.parquet как pq
импортировать fastparquet как fp


df = pd.DataFrame ({'один': [-1, np.nan, 2,5],
                   'два': ['фу', 'бар', 'баз'],
                   'три': [Верно, Ложно, Верно]})

print ("pandas df to disk ######################################################################### ######### ")
print ('example_feather:')
% timeit перо.write_feather (df, 'example_feather')

print ('example_parquet:')
% timeit pq.write_table (pa.Table.from_pandas (df), 'example.parquet')

Распечатать()

print ("для сравнения:")
print ('example_pickle:')
% timeit df.to_pickle ('example_pickle')

print ('example_fp_parquet:')
% timeit fp.write ('example_fp_parquet', df)

print ('example_hdf:')
% timeit df.to_hdf ('example_hdf', 'key_to_store', mode = 'w', table = True)

Распечатать()

print ("pandas df from disk ############################################################################ ####### ")
print ('example_feather:')
% timeit перо.read_feather ('example_feather')

print ('example_parquet:')
% timeit pq.read_table ('example.parquet'). to_pandas ()


print ("для сравнения:")
print ('example_pickle:')
% timeit pd.read_pickle ('example_pickle')

print ('example_fp_parquet:')
% timeit fp.ParquetFile ('example_fp_parquet'). to_pandas ()

print ('example_hdf:')
% timeit pd.read_hdf ('example_hdf')









  

План развития Columnar: Apache Parquet и Apache Arrow

Жюльен Ле Дем:

Я Жюльен, поэтому сегодня я собираюсь поговорить о столбчатой ​​дорожной карте.В частности, я собираюсь поговорить об Apache Parquet и Apache Arrow. Итак, я, полное раскрытие информации, я был соавтором Parquet, когда был в Twitter. В настоящее время я являюсь архитектором в Dremio, и мы создаем инструменты анализа данных на основе большого количества работ с открытым исходным кодом, и на протяжении многих лет я участвовал в различных проектах Apache. Сегодня мы поговорим о создании стандартов, основанных на сообществе, на основе Parquet and Arrow. Я собираюсь представить, немного объяснив, каковы преимущества столбчатого представления и почему все это делают, а затем я подробно расскажу о лучшей вертикальной интеграции между Parquet и Arrow, а затем мы расскажем вы, что это такое, и общение на основе стрелок.

Итак, во-первых, я думаю, что наиболее важной частью этого является создание сообщества, потому что в открытом исходном коде, на самом деле, самое важное — это не исходный код. Я имею в виду, что он должен быть хорошего качества, но сообщество вокруг него гораздо важнее, и именно это делает его успешным и полезным.

Во-первых, Parquet возник из-за общей потребности в столбчатом представлении на диске, и он вдохновлен большой работой в академических кругах и документами Google Dremel, и вы знаете, многие базы данных используют его, например Vertica, используют столбчатое представление для ускорить анализ.Стрелка похожа, что связано с общей потребностью в столбчатой ​​памяти, поэтому, если вы посмотрите на такие статьи, как MonetDB, документы, которые являются началом векторизованного выполнения, это следующий шаг в ускорении выполнения сиквелов и всего остального.

Parquet, я начал прототипировать что-то в Twitter, а команда Impala в Cloudera создавала прототипы столбчатого представления для Impala, и мы начали работать вместе и объединили наш дизайн, и они больше исходили из нативного кода C, C ++, и я собирался больше со стороны Java, и мы объединили наши усилия, и после этого присоединилось еще больше компаний.Criteo, компания Netflix, занимающаяся оптимизацией рекламы, присоединилась к этим усилиям, и, прежде чем они узнали об этом, она начала интегрироваться во многие из этих проектов Spark Sequel сделал свой формат по умолчанию, сделал его форматом по умолчанию, очевидно, Impala это его формат по умолчанию и запустил быть интегрированным во все улей, все эти вещи.

Итак, опираясь на этот успех, мы уже приложили усилия по созданию этого сообщества, и все эти проекты общаются друг с другом и договариваются о том, как мы собираемся представлять статистику, как мы собираемся представлять вещи, чтобы иметь стандарт потому что это намного более ценно, когда мы все используем один и тот же формат, и у вас есть много вариантов для всех этих вещей.

Итак, основываясь на этом, мы создали Arrow, потому что все эти проекты, которые мы также рассматриваем, следующий шаг — векторизация выполнения, чтобы сделать его в 10 раз быстрее, и нам нужно придумать и столбцовое представление памяти. Так что, чтобы принести пользу всем, мы можем придумать одно и то же и договориться о нем. Итак, мы начали Apache Arrow как проект верхнего уровня, и в него вовлечены люди из всех этих проектов в PMC, чтобы убедиться, что мы сначала договорились о том, что мы делаем, и начали строить его, сделав его стандартом для экосистемы.

Раньше, когда вы хотели интегрировать вещи вместе, у нас есть сверху, у нас более простая среда выполнения, а внизу у нас больше уровней хранения. Это не исчерпывающий, правда? Это должно дать вам представление. Тогда вам нужно найти способ общего представления данных для каждой из этих вещей, верно? Все они немного разные, у них разное представление в памяти. Чаще всего сейчас они используют Parquet, но они построили, сверлили или Impala, свой собственный оптимизированный векторизованный считыватель, который интегрируется с тем, что у них есть, и поэтому возникает много дублирующих усилий, а также во многих случаях, например, если мы ищем Интеграция Spark и Python и Pyth Sparks, поиск общего представления требует больших накладных расходов.Вы знаете, часто это наименьший общий знаменатель, и у них много накладных расходов, просто сериализация, де-сериализация данных и преобразование их из одного представления в другое.

Итак, благодаря стрелке, цель теперь состоит в том, что, если мы договоримся об общем представлении, которое очень эффективно для обработки данных многих видов, затем мы переходим, во-первых, это намного эффективнее, а во-вторых, мы устраняем все накладные расходы на преобразование этого представление, потому что это уже родное представление многих из этих вещей, поэтому стоимость сериализации очень мала.

Нет затрат на сериализацию в сериализацию, и это уже гораздо лучшее представление, например, для выполнения ядра. Итак, я собираюсь немного поговорить о столбцовом представлении, так просто, правда? Итак, прежде чем мы будем делать строки, теперь мы делаем столбцы.

Столбцовое представление, так что если вы думаете о таблице, значит, здесь у вас есть двухмерное представление таблицы.У вас есть столбцы, у вас есть строки, но на самом деле, когда мы записываем таблицу в компьютер на диск или что-то в этом роде, мы получаем линейное представление, верно? Нам нужно взять эти строки в необработанном формате и просто поместить каждую строку одну за другой. Правильно? Первый ряд, второй ряд и так далее.

Итак, вы в конечном итоге переплетаете значения из разных типов, из разных столбцов, и большую часть времени, когда вы выполняете запрос, вы фактически запрашиваете подмножество столбцов, и поэтому гораздо эффективнее пропускать данные, которые вам не нужны. когда вы собираете все нужные столбцы вместе.Вы знаете, что в столбцовом представлении мы ставим один столбец за другим. Итак, когда мы выбираем A, гораздо быстрее сканировать все A и сохранять все остальное.

Еще одно преимущество, поскольку мы кодируем несколько значений одного и того же типа вместо того, чтобы иметь строки, целые числа, дату и т. Д., Например, у нас есть все строки вместе, все целые числа вместе, все даты вместе. Мы можем делать кодировки, которые намного эффективнее и лучше сжимаются.Итак, обычно столбцовое представление сжимается намного лучше, чем необработанное введенное.

Другой вопрос: «Послушайте, у вас уже есть Parquet как столбчатое представление, почему вы просто не поместили его в память?» Дело в том, что есть разные компромиссы. Итак, когда мы храним на диске, это в основном хранилище, оно будет записываться, и читать много раз, и читать с разных точек зрения. Мы можем получить доступ к разным столбцам с разными фильтрами, поэтому нам нужно больше компактности, и мы оптимизируем больше для сканирования.Сканирование этих данных выполняется очень быстро. Итак, это в основном потоковый доступ, поэтому приоритетом является сокращение ввода-вывода. Нам по-прежнему нужен быстрый ЦП, низкие затраты на ЦП, но снижение ввода-вывода важнее.

Ибо в памяти он более временный, обычно он загружается в память, в частности, для ядра, хотя вы также можете делать кеширование для хранения вещей. Данные более временны, и мы хотим, чтобы перезагрузка процессора имела наивысший приоритет. Таким образом, он по-прежнему должен быть компактным, но мы предпочитаем делать его быстрым, а не более компактным, потому что он находится в памяти, задержка ниже, и вы хотите иметь возможность произвольного доступа.Доступ к чему-либо из его индекса в постоянное время.

Итак, если мы немного посмотрим на Parquet, то и Arrow Parquet они купили структуру Necitida, и Parquet — это компактный формат, потому что он обычно учитывает стиль в кодировках. Итак, вы знаете, что это строка, она в целых числах, если вы знаете, что это целое число, вы знаете максимальное значение, вы можете использовать меньше бит. Вещи и тому подобное, и вы получите лучшее сжатие, чем просто демонстрация универсального алгоритма сжатия грубой силы, такого как Gzip.Итак, вы обычно хотите использовать Gzip. Вы можете использовать Azio или Snappy или более современный стандарт Z или Broccoli, но это простая вещь, когда вы знаете типы, вы можете просто отсортировать более простой алгоритм, который может сжимать лучше и намного быстрее, потому что вам не нужно просто пытаться сжимать случайные байты. Они их лучше понимают.

Он оптимизирует ввод-вывод, выполняя проекцию вниз, которая считывает только нужные вам столбцы, и предикат, нажимая вниз, что подталкивает функции.

Итак, презентация NastyDoor заимствована из статьи Google DryMold, и я говорю не об этом сегодня, поэтому, если вам нужна дополнительная информация, перейдите к этому сообщению в блоге. Я также собираюсь поделиться слайдами, но в основном это обобщение, вместо использования бита, 0 — это ноль, 1 — определение, как вы делаете для плоской схемы. Вы используете число, равное 0, поскольку оно равно нулю, 1 — определено на первом уровне, 2 — определено на втором уровне, 3 — определено на третьем уровне.Итак, это своего рода запись, где находится нуль в дереве схемы, и то же самое для повторяющихся значений, таких как списки.

Он будет записывать, с какого уровня вы начинаете, когда вы перечисляете, когда вы перечисляете списки. Так что, и все же преимущество все равно очень невелико. Целые числа вы можете хранить в нескольких битах и ​​с небольшими накладными расходами для любых поисковиков обобщенных данных листинга.

Подводя итог, Паркет, при нажатии на производство вы читаете только те столбцы, которые вам нужны.С помощью предиката выталкивания вы можете сузить список только до нужных вам строк или до меньшего количества строк, которые нужно приблизить, поэтому вы минимизируете ввод-вывод, чтобы вы могли читать только как можно меньше.

Итак, эта строка более подробно о представлении Parquet. Итак, это ваш файл Parquet, и он разбит на столбцы для каждой группы строк, потому что вы хотите, чтобы он имел возможность загружать в память одну группу строк, которая представляет собой группу строк. Таким образом, вы разделяете файл, он разбивается на группы строк, чтобы каждая из них имела разумный размер, который вам нужен, чтобы поместиться в памяти, и в каждом столбце он хранит столбец внутри него.Таким образом, каждый из этих столбцов идет один за другим, а внутри столбца у нас есть несколько страниц с некоторыми метаданными перед ним. Таким образом, страница — это наименьшая единица хранения в Parquet, и у нее есть своего рода количество значений, которые кодируются и сжимаются.

Если мы заглянем внутрь страницы, что у нас есть, у вас будет заголовок, за которым следуют уровни повторения и определения, и поэтому это небольшие накладные расходы, которые содержат информацию, если данные перечислены или являются нулевыми, где нули are, где начинаются списки, а затем у вас есть все значения.Это будет то же самое, что объединить все значения для этого столбца и сохранить их одно за другим, и тогда у вас будет дополнительная информация, чтобы выяснить, где находятся нули. Какие значения входят в какой список, если данные повторяются.

То, как мы храним, если мы, для упрощения, вы можете рассматривать этот уровень определения как просто равный 01, чтобы сказать, определено ли значение или оно равно нулю. Итак, мы кодируем это, у нас есть гибридное кодирование и два режима.

Один из них очень прост — это кодирование пробега, а кодирование пробега — это если у вас много раз одно и то же значение. Допустим, это все определено или все равно нулю, у вас будет много нулей или много единиц, у нас очень простая кодировка, которая говорит, что у нас их столько. Правильно? Вы сохраняете, сколько значений у вас есть и какова ценность. Итак, вы знаете, очень маленькие. Если у вас много нулей и единиц, переплетенных между собой, потому что это своего рода случайность, какие значения равны нулю, а какие значения определены.Затем мы используем битовую упаковку, чтобы каждый раз использовать только один бит для хранения этой информации.

Это немного важно, потому что мы возвращаемся к тому, как вы интегрируете Parquet Arrow, чтобы сделать очень быстрый читатель, убрав эти уровни абстракции. Итак, если мы посмотрим на стрелку, и она немного отличается по своему представлению, как Parquet, она хорошо документирована. Цель состоит в том, чтобы сделать язык независимым в представлении памяти. Независимо от того, получаете ли вы к нему доступ из C ++ на Java, это не имеет значения, и вы можете использовать его для связи между процессами Java или C ++, но он предназначен для использования преимуществ современных процессоров и получения максимальной дополнительной загрузки.Так что это то, что вы получаете через проверенное выполнение и использование столбчатого представления.

Он встраивается, так что обычно конечному пользователю не видно, что использует механизм выполнения, и есть HUD, который работает быстрее, и ремонтопригодный для скорости. Так что он встраиваемый и ремонтопригодный.

Итак, как и Parquet, поддерживает вложенную структуру данных, и мы покажем пример, чтобы показать, что это работает.Он максимизирует производительность ЦП, поэтому здесь есть три основных свойства, для которых он оптимизируется. Первый — это планирование, потому что процессоры больше не выполняют инструкции одну за другой. Они пытаются упорядочить выполнение и инструкции. Синди — это одна инструкция, несколько данных. Точно так же современные процессоры будут иметь операторы, которые могут выполнять несколько значений одновременно. Таким образом, вы можете сказать: «Выполните ту же инструкцию с этими четырьмя значениями параллельно», и вы получите в четыре раза одно и то же, когда вы это сделаете, и когда данные столбчатые, и вы поместите все значения одного и того же одного за другим. типа, в этом поместье действительно легко использовать и сказать: «Эй, смотри.Вместо того, чтобы выполнять цикл, который будет выполнять одно значение за раз, он будет выполнять четыре значения за раз или восемь значений за раз и работать намного быстрее ».

Cache local ET — это еще один трюк, который используют процессоры, чтобы работать быстрее, потому что ЦП может обрабатывать гораздо быстрее, чем он может извлекать данные из основной памяти на шине. У него будет некоторая локальная память внутри процессора, которая намного быстрее, но она намного меньше, поэтому время от времени ему нужно извлекать данные из основной памяти, чтобы поместить их в кеш, и это, конечно же, каждый раз, когда процессор делает это. должен подождать, пока это произойдет.

Таким образом, у вас есть задержка, когда ЦП ожидает, получает данные, продолжает обработку на том, что локально, и поскольку данные являются столбцовыми, и вы сосредотачиваетесь на одном столбце за раз, вы на самом деле получаете гораздо лучшую локальность кеша, потому что, когда данные ориентированы на необработанные данные, помните у вас есть все данные для всех столбцов, которые смешаны вместе, поэтому вам нужно вывести все данные сразу. Но когда у вас есть столбцовое представление и векторизованное выполнение, вы можете сосредоточиться на одном столбце за раз, и на самом деле вы перемещаете намного меньше данных одновременно.

Последнее свойство — это ввод-вывод с разбросом, поэтому это свойство, о котором я упоминал ранее, чем представление стрелок в памяти и на проводе для измерения сети, такое же, и мы увидим это на следующем слайде, но это то же представление. . Это все относительные смещения, и здесь нет указателя, абсолютного указателя для вычисления, поэтому вы можете просто перенести буферы из памяти непосредственно на диск или напрямую в сеть и обратно в память без каких-либо преобразований со стороны процессора, как если бы у вас был Avro. , или для буферов протокола.Все те типы представления, которые требуют превращения абсолютных указателей в представление по ячейкам.

Итак, это прокладка конвейера ЦП, о которой я говорил, поэтому современные ЦП, которые они выполняют, разделяют каждую инструкцию на несколько этапов в конвейере, поэтому здесь я представляю четыре этапа в моем конвейере. Итак, в идеале вы начинаете выполнять первую инструкцию, и как только первый шаг закончен, вы начинаете выполнять вторую, и так далее, верно?

Итак, поскольку они обрабатываются по конвейеру, все происходит почти параллельно, верно, но если между этими инструкциями есть какая-либо зависимость, вы фактически не можете запустить следующую инструкцию, пока не получите результат предыдущей.Например, есть ветвление, верно? Если у вас есть оператор if, и в зависимости от результата предыдущей инструкции, которая является тестом, вам нужно решить, какую следующую инструкцию вы выполните.

Итак, это вводит пузыри, верно, и поскольку я слышал, что конвейер состоит из четырех шагов, но современный конвейер больше похож на дюжину шагов, и вы теряете столько циклов каждый раз, когда это происходит. Вот где процессор пытается быть умным, и поскольку это алгоритм предсказания ветвлений, в любом случае, если он этого не знает, ему придется подождать, поэтому он будет угадывать.

У вас есть ветка, у вас есть оператор if, и вы делаете либо то, либо то, поэтому он выберет одно и начнет его выполнять, и это еще одно свойство, которое будет важно для того, как вы реализуете свой читатель. Быстрее.

Итак, это представление стрелки, поэтому, если у вас есть фиксированная ширина, значения, просто вы просто помещаете одно за другим в вектор, так что здесь 18, 37, вы просто помещаете два значения одно за другим.Если это ценные значения, такие как имя, вы помещаете все значения одно за другим, и у вас есть дополнительные векторы смещения, которые указывают на начало каждого значения.

Это можно компоновать, например, если у меня есть список ценных значений ширины, я помещаю все значения друг за другом, это значение, это значение, это значение, а затем, если есть вектор смещения, указывающий на начало каждого стоимость. Как и первый для номера телефона, второй номер телефона, третий и т. Д., И есть еще один вектор смещения, указывающий на начало каждого списка, поэтому его можно компоновать, так что как вы справляетесь с вложенными структурами данных в простой способ.

Затем, когда он переходит в сеть, вы можете просто иметь простой заголовок данных, который указывает на каждый из буферов, а затем вы помещаете каждый вектор один за другим, и поскольку все эти смещения относятся к началу буфера, тогда это все локализуемы, поэтому вы можете конкурировать с сетью и обратно в память, и вам не нужно никаких преобразований.

Итак, теперь, если мы воспользуемся пониманием того, как эти вещи работают, чтобы сделать более удобное чтение для Parquet в стрелку, поэтому, если мы возьмем этот простой пример данных, так что это будет суть в нашей презентации A, B, определенные значения nul, затем идет C, а затем нулевое значение и D.

В Parquet стрелка будет основным отличием, в Parquet все значения рядом друг с другом, и мы кодируем и сжимаем их вместе, а затем мы используем уровень определения, который для плоского представления действительно так же прост, как 0 означает нуль. , а 1 означает определенный, и мы сохраняем это, и мы стараемся быть компактными.

В стрелке для включения произвольного доступа мы оставляем пустые слоты для нулевых значений, верно? Просто эти значения не определены.В этом векторе есть слот, он не используется. Мы знаем, потому что здесь 0, мы не пытаемся его читать, это ноль. Таким образом, мы получаем постоянный доступ к любому из значений, и у вас есть битовые векторы, которые говорят, определено оно или нет.

Итак, простой способ перенести Parquet в Arrow — это выполнить итерацию по всем значениям, если уровень определения равен 1, это означает, что он определен, и это будет означать, что мы установили его в правильном слоте. Затем есть битовый вектор, поэтому каждый раз, когда мы его устанавливаем, нам нужно получить байт, содержащий этот бит.Выясните, какой бит установить, поэтому мы используем маску, чтобы установить его, а затем устанавливаем его обратно. Так вот как вы устанавливаете один бит в байте, верно?

Итак, есть какое-то препятствие, и если вы помните, что я сказал о футеровке труб, прямо в середине этого цикла for у нас есть большие данные, зависящие от if, так что это действительно плохо для предсказания ветвления для облицовки трубы, потому что это означает предсказание разветвления будет часто ошибаться, потому что это своего рода случайность, если есть нули, и поэтому вы собираетесь потратить много времени, просто ожидая, пока этот конвейер очистится и начнется заново.

Это действительно огромные вещи, верно, потому что вы можете проиграть, каждый раз, когда возникает неверное предсказание, вы теряете десять циклов, так что вы можете двигаться в десять раз медленнее только из-за этого. Итак, вместо этого программное обеспечение похоже на огров. Это как лук. У него есть слои, правда? Итак, уровни абстракции хороши, потому что они помогают понять вещи, но в этом случае мы действительно хотим отделить эти слои абстракции и лучше понять.

Вместо того, чтобы просто повторять одну вещь, нам нужно понять, как они закодированы, и поэтому было важно следить за другими слайдами.Я надеюсь, что ты это сделал. Послушайте, подождите, подождите, у нас на самом деле два случая, если вы помните. Один — это ваш бит назад один раз, нулевой один раз, и вам нужно выяснить, куда поместить эти значения, а другой — это кодирование запуска копья.

Итак, давайте для начала посмотрим на битовый корпус. Итак, основное отличие этой двухэтапной реализации состоит в том, что она удаляет оператор if посередине. Итак, сначала мы можем взглянуть на уровень определения, запомнить его 0, 1 и вычислить индекс каждого нулевого значения, поэтому, если у вас есть простой текущий индекс текущего индекса значения.Если значение равно нулю, то оно не помещается в слот, поэтому в Parquet не будет значения, поэтому мы можем просто увеличить его на единицу, а затем мы можем просто установить это значение, чтобы нулевое число оставалось индексированным.

Итак, значения num nul мы, возможно, установим более одного раза, но преимущество этого цикла в том, что внутри него нет if, верно. Он просто повторяет одно и то же снова и снова, поэтому с точки зрения прокладки труб это будет очень быстро.Он будет использовать полную схему ЦП. Здесь нет оператора if. Это очень плотная петля.

Это преимущество состоит в том, что мы должны материализовать эти тенденции, но мы надеемся, что дополнительные инструкции незначительны по сравнению с коэффициентом усиления схемы из-за отсутствия предсказания пропуска ветвления, а затем вы можете просто декодировать значения и поместить значение в правильное индекс, верно? Выявление этих тенденций намного быстрее.

В другом случае, когда выполняется кодировка копья, поэтому ветвления нет. В другом случае это на самом деле даже лучше, поэтому, если в ваших данных на самом деле нет нулевых значений, вы можете полностью удалить накладные расходы на работу с нулевыми значениями, не так ли? Потому что теперь, если у нас не будет нулей, мы скажем: «Эй, послушайте, у меня их четыре, но может быть и десять тысяч, верно?»

Так что вы просто всегда определяете, так что вы можете вернуться в эту пещеру, где, смотри, это так определено, что мы больше не имеем дела с нулевыми значениями.Мы знаем, что все значения находятся рядом друг с другом, мы можем просто записать их там, где они есть. В случае, если это ноль, ну посмотрите, у нас есть десять тысяч нулевых значений, действительно нечего делать. Мы просто увеличим наш индекс на десять тысяч, и все готово.

Вместо того, чтобы выполнять цикл с этой абстракцией при чтении каждого значения, заполните абстракцию, которая возвращает 1 десять тысяч раз, а затем 0 десять тысяч раз и ничего не делает. Итак, просто убрав этот слой абстракции, мы можем работать намного быстрее и фактически вернуться к тому случаю, когда мы вообще не работали с nul.

Итак, это для простого читателя. Теперь следующая важная часть — это сдвиг предиката вниз. Как вы сделаете эту будущую оценку, поскольку вы плотно интегрируете верхний уровень, который является исполнением, с нижним уровнем, который считывает из уровня хранения, вы действительно можете быть намного быстрее.

Итак, если мы возьмем этот пример, запомните этот файл Parquet, и предположим, что у нас есть четыре столбца в нем A, B, C, D.Я закодировал это цветом, чтобы сделать это немного проще, и скажем, вы выбрали B, C, D, E, и у вас есть фильтр на A, верно? Итак, вы собираетесь сохранить линии в B, C, D, только когда A совпадает с центром.

Итак, простая версия — вы знаете, что у нас есть страницы, содержащие данные, и мы можем декодировать значения. Загрузите их в векторы, затем примените фильтр, и мы сохраним. Итак, я сказал, где A равно 3. У меня жирным шрифтом выделены строки, соответствующие этому фильтру, и мы сохраняем только те значения, которые нам интересны, верно?

Это просто, но на самом деле мы можем добиться большего, потому что понимаем это лучше.Итак, если мы это сделаем, мы снова устраним препятствие и сделаем более ленивым, что некоторые системы называют ленивым вычислением. Сначала вы можете оценить функцию, чтобы вы могли взять A, и на самом деле каждый из этих заголовков здесь для каждой страницы имеет статистику. Он знает минимальное значение и максимальное значение на этой странице.

Итак, поскольку вы хотите отфильтровать, где A равно 3, вы знаете, говорят ли min и max, что если min равно 5, вы знаете, что там не будет никакого значения.Вы можете пропустить чтение этой страницы. Вы можете пропустить распаковку этой страницы. Вы можете пропустить декодирование этой страницы. Здесь я предполагаю, что я сохраняю только одну страницу из той, что у меня есть, на основе этой статистики.

Особенно если данные отсортированы. Если вы сначала начали сортировку по столбцу A, он упадет до гораздо меньшего количества страниц, а затем мы сможем декодировать оставшиеся значения и оценить фильтр, и вместо оценки фильтра, непосредственно на хорошо декодированных вещах. .Вы можете сначала оценить фильтр, и вместо этого мы сохраняем дельты, так, например, у нас есть первое совпадение значений, так что это означает, что здесь у нас есть 0, то есть сколько значений мы пропускаем, чтобы добраться туда.

Итак, мы сохраняем значение, которое храним 0, а затем пропускаем одну строку, верно? Это значение не совпадает, поэтому мы ставим 1, чтобы сказать, что пропускаем запуск, строку, а затем получаем следующий, поэтому у вас есть столько значений в разностных строках, которые совпали, но вы отслеживаете, сколько строк вы пропущено между ними, верно?

Преимущество этого в том, что вы можете взять другой столбец и повторно применить эти дельты, чтобы выбрать совпадающие значения, верно? Поскольку после того, как мы оценили фильтр в первом столбце, мы можем выбрать значения, которые соответствуют в другом столбце, но опять же, потому что на каждой странице мы знаем, сколько значений существует, если дельты пропускают все значение на странице, тогда мы можно пропустить всю страницу сразу, не так ли?

Нам не нужно его декодировать.Нам не нужно его распаковывать. Вы сэкономили много ЦП, а также в зависимости от кодировки, если это кодировка с фиксированной шириной, пропуск значений говорит о том, что вам не нужно декодировать промежуточные значения, чтобы перейти к следующему, верно, вы можете просто сохранить это количество байтов , и в зависимости от кодировки вы можете получить много преимуществ.

Итак, вы можете использовать: сначала пропустите страницы, которые в любом случае у вас ничего не было, поэтому мы полностью пропустили вторую страницу, чтобы после определенного числа ничего не было.Мы можем пропустить все страницы, на которых есть строки после последней совпавшей, а затем, когда мы декодируем, мы просто применяем дельты для получения следующих данных.

Итак, вы получите намного быстрее. Вы пропускаете большую часть распаковки и декодирования, просто понимая слои препятствий и просматривая их. Всего этого еще нет c. Это работа, которую мы проделали и собираемся, она должна была быть с открытым исходным кодом для этой презентации, но она закончится летом, и вы скоро это увидите.

Теперь я собираюсь поговорить о вещах, так что мы говорим о том, что разработка дорожной карты находится в стадии разработки, и люди могут присоединиться. Еще одна вещь, которую приносит Arrow, и о которой идет речь в этой первой части, — это скорость, верно? Мы выполняем векторизованное исполнение, мы можем работать намного быстрее, и у нас может быть векторизованный считыватель, который станет стандартом для множества подобных вещей.

Второе, что нужно сделать, — это довести его до стандарта, не так ли? Так, например, в Spark ведется работа, и это заставляет мир быстрее покупать искровую интеграцию.Таким образом, в существующем Spark есть много накладных расходов при преобразовании между представлением на основе Jevions, которое Spark использует, в представление Python для работы, для написания UDF.

Это добавляет много накладных расходов. Таким образом, переход на представление на основе стрелок делает его намного быстрее, потому что теперь ЦП не тратит на сериализацию и десериализацию. Представление такое же, поэтому вы можете просто написать стрелку на стороне Spark, отправить патч записи в процесс Python, и один работает на JBM, а другой — собственный процесс.Код Python, много работы было проделано на стороне Panda, чтобы работать непосредственно поверх Arrow. Таким образом, он работает непосредственно поверх Arrow, поэтому его не нужно преобразовывать в объекты Python, такие как Spark, как это делает существующий Spark. Это намного эффективнее.

Итак, в этом представлении вы можете представить движок продолжения, так что это может быть, вы знаете, продолжение Spark, может быть, так что сейчас есть интеграция Spark, но в будущем у вас будет интеграция Impala, Drill, Press Tool и Следующим шагом является использование общей памяти для уменьшения затрат, а также для сериализации, десериализации и копирования этих буферов.Таким образом, мы не добавляем стоимость сериализации и десериализации, потому что это одно и то же представление, но пока мы все еще копируем буфер.

Итак, в будущем вы можете использовать разделяемую память, и поскольку это такое же представление, вы можете просто иметь точку только для чтения вокруг этого и читать ваш ввод, перекрестный процесс, записывать ваш вывод, а затем делиться им, чтобы вернуть его обратно. двигатель продолжения. Допустим, вы знаете, что вы можете использовать Drill, используя имеющийся у вас Python.

Преимущество этого в том, что это представление является стандартным. Теперь ваша библиотека пользовательских функций переносима через движок сиквелов. Вам не нужно писать UDF для Hive, вам не нужно писать UDF для Impala, UDF для сверления или для продолжения Spark. Прямо сейчас, и, может быть, вам нравится Python, может быть, вам нравится Spark, теперь все эти UDF переносимы для разных вещей, и это бесплатно, вы знаете, много работы тратится на то, чтобы убедиться, что когда Impala вызывает вызов UDF в Java, они тратят много времени, чтобы убедиться в этом, не тратьте слишком много денег на преобразование между собственным кодом и кодом Java.Таким образом, это стандартизирует это, и поэтому мы можем объединить все эти усилия и сделать это один раз, и сделать это хорошо, и сделать это очень эффективно.

Итак, это один пример использования связи с использованием определяемой пользователем функции, а другой — с использованием межпроцессного взаимодействия RPC, верно? Вы можете определить общий способ ввода данных в формате стрелки, общий способ обслуживания данных и упростить интеграцию в хорошей системе. На самом деле это просто канал со стрелкой, и мы можем отправлять данные от одного процесса к другому строковым способом или в пакетном режиме, и это сработает.

Итак, одним из примеров является параллельное получение данных для уровня хранения данных. Итак, представьте, что у вас могут быть прокси-файлы на Hedge EFS или на основе Hedge, Cassandra или KUDU, или quester, и главное — иметь возможность читать эти данные параллельно, верно? Таким образом, у него есть собственное хранилище, а KUDU — столбчатый, Proxy — столбчатый, поэтому KUDU может выполнять такое же быстрое чтение непосредственно в столбцы, что может быть очень быстрым, потому что он факторизует один столбец за раз.Затем обслуживает непосредственно следующий уровень, и он находится прямо в памяти или представлении. Таким образом, вы удаляете все накладные расходы на преобразование.

Сегодня KUDU обслуживает ориентированное на сырье представление. Он имеет представление в виде столбцов, а затем он будет собираться в строки, поэтому это связано с некоторыми затратами, потому что большинство интерфейсов, которые представлены сегодня, ориентированы на необработанные данные, а затем этот основной механизм, такой как Drill, например, превратит его обратно в столбец в памяти для его быстрого исполнение.Так что это вроде бессмысленно. Нет никакого смысла превращать столбцы в строки обратно в столбцы только потому, что это обычный способ сделать это сегодня, верно? Это действительно решило бы все, что нам нужно, это перейти к этому стандарту. Итак, это попытка создать стандартное столбцовое представление, чтобы этого избежать.

Точно так же вы можете делать деньги на основе Arrow, вы знаете, и именно так вы бы выполняли основное выполнение, и поэтому Drill, например, делает что-то подобное с выполнением на основе Arrow для чтения Parquet, и поэтому у вас есть эта часть, которая является Victorize, прочитанной в быстрый способ, как я представлял в первой части, а затем, когда вы выполняете частичную агрегацию, вы выполняете частичную агрегацию в зависимости от того, сколько у вас машин во второй раз, которые выполняют окончательную агрегацию, поэтому вы готовите ввод для каждого следующего шага на нем а затем вы отправляете его на каждую машину на основе последовательного кэширования, а затем здесь выполняется окончательная агрегация, и вы отправляете конечный результат пользователю.

Итак, вы можете настроить это, поскольку все это потоки данных, которые отправляются с одной машины на другую и используют представление Arrow. Так что если вас интересуют текущие результаты. Решено много проблем с производительностью, Уэс Макини написал много блочных сообщений. Он много инвестирует в Python, является создателем Panda. Итак, многие из их числа зависят от предпочтений, полученных с этой стороны.

У нас уже много языковых привязок.Итак, Parquet работает на Java и C ++, и есть Python, интеграция с Pandas, которая также сочетается с Arrow. Сегодня существует множество отличных интеграционных движков, быстрее перечислить те, которые сегодня не поддерживают Parquet. Стрелка намного моложе, но уже имеет много языковых привязок. Java, C ++ — основные. Помимо C ++, у вас есть Python R, Ruby, есть простое ограничение imp imp в JavaScript, и началась интеграция движка, поэтому имеет смысл продолжать и выполнять интеграцию.

Чтобы дать ощущение активности. Мы начали год назад, чуть меньше года назад, вначале было согласование по метаданным и формату, и вы можете видеть, что мы пытались ускориться, поэтому оранжевый цвет — это количество дней. Делать релизы чаще и чаще, так что теперь мы стараемся делать это раз в месяц, и поэтому было много изменений, много действий и их урегулирование. Теперь у нас есть форма, которая в значительной степени доработана, и мы подходим к той фазе, когда мы хотим интегрироваться со многими вещами.Чаще будут небольшие изменения, и все эти интеграции будут происходить параллельно.

Текущее действие, если вам интересно, вы можете свернуть интеграцию Spark как действие, и в этом случае потребуется несколько последующих шагов, чтобы интегрировать его все глубже и глубже. В настоящее время ведется много дискуссий о добавлении индекса страниц в нижний колонтитул Parquet, чтобы эти отталкивания сделали их более эффективными, верно? Мы хотим иметь возможность просто продолжать читать страницы целиком.Мы хотим сделать как можно больше будущей оценки статистики. Каждое совпадение для каждой страницы, поэтому мы можем пропустить чтение большого количества материала, а затем провести глубокую интеграцию в будущей оценке, чтобы вы могли, знаете ли, сделать ее очень эффективной. Если вы фильтруете много вещей и ваши данные сортируются, например, тогда вы будете намного быстрее, потому что сможете точно определить, где именно в файлах вам нужно прочитать.

Arrow REST API определяется, поэтому, если вы хотите вмешаться в этот тикет, все метаданные определены, это просто о том, как мы определяем инкапсуляцию для этих сообщений.Есть и привязки. Есть люди, которые очень заинтересованы в реализации JavaScript, чтобы вы могли иметь серверную часть, которая обслуживает стрелку и может выполнять много вычислений в браузере. Теперь браузеры, я видел демонстрации, в которых люди делают что-то с десятками миллионов строк значений там, в браузере и выполняют вычисления, единственное, что вы не хотите представлять это объекты JavaScript, потому что вы взорвали Чтобы увеличить объем памяти, вы хотите получить более качественное представление, такое как Стрелка, и благодаря этому вы действительно можете много визуализировать и выполнять много быстрых вычислений.

Итак, если вы хотите принять участие, вот списки рассылки. Это проект Apache. Взносы всегда приветствуются. Не требуется. Добро пожаловать, если у вас есть вопросы, если у вас есть предложения, вы хотите внести свой вклад. У нас есть слабые каналы для более интерактивных дискуссий. У нас есть списки рассылки, если у вас есть вопросы, если вы хотите ориентироваться. Взносы приветствуются, не думайте, что вы не знаете или не уверены, разрешено ли вам делать взносы.Конечно, вам разрешено вносить свой вклад, и не сомневайтесь, если вы хотите чем-то помочь, и, как я уже говорил, вы знаете, как будто мы находимся на той стадии, когда интеграция — это когда несколько вещей могут происходить параллельно. Так что, если у вас есть любимый проект и вы думаете, что он продвигается слишком медленно, знайте, если вы хотите помочь с этим, милости просим.

Вот и все, и я думаю, у нас есть время для вопросов?

Жюльен Ле Дем:

Да, обычно в Parquet and Arrows происходит командная эволюция, поэтому Arrow имеет особый тип.Это тип объединения, с которым нужно иметь дело, вы знаете, ваши вкладки раньше были строкой, а теперь это оно, и поэтому есть поддержка определения ключевого материнского типа, и вы можете делать такие вещи. Извините, это последний вопрос. Я собираюсь выйти на улицу, чтобы ответить на дополнительные вопросы, если хотите, но я должен покинуть комнату для следующего выступающего.

Последовательно загружаемые файлы Parquet

В этом посте я исследую, как можно использовать Parquet, когда вам нужно загружать данные постепенно, скажем, добавляя данные каждый день.Мы увидим, как мы можем добавлять новые разделы к существующему файлу Parquet, в отличие от создания новых файлов Parquet каждый день.

Я собираюсь использовать набор данных разрешений на строительство в городе Кэри для моей демонстрации. Вот образец данных (показаны только 6 столбцов из 15):

  + ----------- + -------- + ------------ + ------------- + -------------------- + -------------------- +
| PermitNum | InspType | ResultMapped | InspectedDate | PermitType | OriginalAddress1 |
+ ----------- + -------- + ------------ + ------------- + - ------------------- + -------------------- +
| 10-00002766 | B300 | Отклонено | 2010-03-30 | BLDG / SINGLE / FAMIL... | 616 POWERS FERRY RD |
| 10-00002766 | S295 | Отклонено | 2010-04-01 | BLDG / SINGLE / FAMIL ... | 616 POWERS FERRY RD |
| 10-00002769 | M306 | Прошло | 2009-11-24 | MECH / ELEC HVAC EQ ... | 205 CANIFF LN |
| 10-00002770 | B200 | Частичное | 2009-11-24 | BLDG / SINGLE FAM R ... | 332 FELSPAR WAY |
| 10-00002770 | B300 | Прошло | 2010-07-19 | BLDG / SINGLE FAM R ... | 332 FELSPAR WAY |
| 10-00002771 | B200 | Частичное | 2010-01-12 | BLDG / SGL FAM RES / ... | 408 FELSPAR WAY |
| 10-00002772 | E300 | Отклонено | 2009-11-30 | ELEC NON-RES ALT /... | 2723 NC 55 HWY |
| 10-00002775 | B100 | Прошло | 2009-12-02 | BLDG / SINGLE / FAMIL ... | 1033 HORTONS CREE ... |
...
  

У этих данных есть дата ( InspectedDate ), и мы предполагаем, что мы получаем новые данные каждый день, учитывая эти даты.

Если мы получаем данные каждый день, простой способ сохранить эти данные в Parquet — создать один «файл» в день:

  разрешений_2016-01-01. паркет /
    _УСПЕХ
    часть-00000-216e2843-88aa-4058-8c93-16192355dd85.snappy.parquet
    part-00000-adbb37d7-b461-4036-92f8-5a56d760872a.snappy.parquet
    part-00000-9a453efe-021d-43b4-a384-bfc9d4a3f41b.snappy.parquet
permits_2016-01-02.parquet /
    _УСПЕХ
    part-00000-64ad465b-60a9-4ce4-88fd-1d1bb4f6fcef.snappy.parquet
    part-00000-ed584f51-6283-48ad-9161-89615c14ae4c.snappy.parquet
    part-00000-4ed0cf31-d59e-4373-922b-8491d70b20b5.snappy.parquet
permits_2016-01-03.parquet /
...
  

Напоминаем, что файлы Parquet разбиты на разделы. Когда мы говорим «Parquet file», мы на самом деле имеем в виду несколько физических файлов, каждый из которых является разделом.

Эта структура каталогов позволяет легко добавлять новые данные каждый день, но она работает хорошо только при проведении анализа на основе времени. Если вы хотите анализировать данные за весь период времени, эта структура не подходит. Например, используя Spark, вам нужно будет открыть каждый файл Parquet и объединить их всех вместе. Это не только непрактично, но также приведет к снижению производительности.

Теперь мы можем использовать приятную особенность файлов Parquet, заключающуюся в том, что вы можете добавлять разделы в существующий файл Parquet без необходимости перезаписывать существующие разделы.То есть каждый день мы будем добавлять раздела к существующему файлу Parquet. В Spark это легко сделать, используя .mode ("добавить") при записи DataFrame.

Давайте посмотрим, как это соотносится с нашим набором данных о разрешениях на строительство. Сначала мы загружаем данные в DataFrame и удаляем данные без даты:

  val permitsDF = spark.read
  .option ("заголовок", "истина")
  .option ("разделитель", ";")
  .csv ("Разрешение-инспекция.csv")
  .where (! isnull ($ "InspectedDate"))
  

Мы начнем с нескольких дат, поэтому давайте посмотрим, сколько записей у нас есть за последние несколько дней из этого набора данных:

  val inspectedDatesDF = permitsDF
  .groupBy ("InspectedDate")
  .agg (количество ("*"))
  .orderBy (desc ("InspectedDate"))
  .coalesce (1)
  
  + ------------- + -------- +
| InspectedDate | count (1) |
+ ------------- + -------- +
| 2016-12-15 | 314 |
| 2016-12-14 | 316 |
| 2016-12-13 | 346 |
...
  

Начнем с записи данных за 13.12.2016 . Для простоты уменьшаем количество разделов до 2.

  permitsDF.where ($ "InspectedDate" === "2016-12-13")
  .coalesce (2)
  .написать
  .parquet ("разрешение-инспекция.паркет")
  

Файл Parquet показывает 2 раздела, как и ожидалось:

  $ ls -lrt Разрешение-инспекция-Recent.parquet
... 14:53 part-00001-bd5d902d-fac9-4e03-b63e-6a8dfc4060b6.snappy.parquet
... 14:53 part-00000-bd5d902d-fac9-4e03-b63e-6a8dfc4060b6.snappy.parquet
... 14:53 _УСПЕХ
  

Давайте попробуем прочитать файл и протестировать его:

  val permitsPerDayDF = spark.read.parquet ("разрешения-инспекции.паркет")
println (permitsPerDayDF.count)
permitsPerDayDF.where ($ "InspType" === "B100"). show ()
  

Мы получаем 346 записей, как мы и ожидали, и некоторые из них предназначены для проверок типа B100 :

  346
+ ----------- + -------- + ------------ + ------------- + - ------------------- + -------------------- +
| PermitNum | InspType | ResultMapped | InspectedDate | PermitType | OriginalAddress1 |
+ ----------- + -------- + ------------ + ------------- + - ------------------- + -------------------- +
| 17-00002689 | B100 | Отклонено | 2016-12-13 | BLDG / SINGLE / FAMIL... | 632 ANGELICA CIR |
| 16-00003612 | B100 | Отклонено | 2016-12-13 | BLDG / ЖИЛОЙ ... | 110 CANDYTUFF CT |
| 17-00003314 | B100 | Прошло | 2016-12-13 | BLDG / ЖИЛОЙ ... | 704 HUNTSWORTH PL |
| 17-00000387 | B100 | Отклонено | 2016-12-13 | BLDG / MULTI FAM RE ... | 4000 CAROLINA LIL ... |
| 17-00002489 | B100 | Прошло | 2016-12-13 | BLDG / SINGLE / FAMIL ... | 1622 VINEYARD MIS ... |
| 17-00000678 | B100 | Отклонено | 2016-12-13 | BLDG / SINGLE / FAMIL ... | 626 ANGELICA CIR |
+ ----------- + -------- + ------------ + ------------- + - ------------------- + -------------------- +
  

Давайте теперь к добавим новых раздела с данными из 2016-12-14 (обратите внимание на .режим ("добавить") вариант):

  permitsDF.where ($ "InspectedDate" === "2016-12-14")
  .coalesce (2)
  .написать
  .mode ("добавить")
  .parquet ("разрешение-инспекция.паркет")
  

Теперь в наших файлах Parquet есть 2 новых раздела (записано в 14:59 ), в то время как исходные разделы остались неизменными (записаны в 14:53 ).

  $ ls -lrt Разрешение-инспекция-Recent.parquet
... 14:53 часть-00001-bd5d902d-fac9-4e03-b63e-6a8dfc4060b6.snappy.паркет
... 14:53 part-00000-bd5d902d-fac9-4e03-b63e-6a8dfc4060b6.snappy.parquet
... 14:59 часть-00001-b0557e58-5f21-4117-826d-0eae68e2cdb9.snappy.parquet
... 14:59 part-00000-b0557e58-5f21-4117-826d-0eae68e2cdb9.snappy.parquet
... 14:59 _УСПЕХ
  

Теперь мы можем повторно запустить наш тест чтения. Мы получаем ожидаемые 662 записи (346 для 2016-12-13 + 316 для 2016-12-14 ), и мы видим, что фильтрация по типу проверки извлекла данные из всех разделов:

  662
+ ----------- + -------- + ------------ + ------------- + - ------------------- + -------------------- +
| PermitNum | InspType | ResultMapped | InspectedDate | PermitType | OriginalAddress1 |
+ ----------- + -------- + ------------ + ------------- + - ------------------- + -------------------- +
| 17-00002689 | B100 | Отклонено | 2016-12-13 | BLDG / SINGLE / FAMIL... | 632 ANGELICA CIR |
| 16-00003612 | B100 | Отклонено | 2016-12-13 | BLDG / ЖИЛОЙ ... | 110 CANDYTUFF CT |
| 17-00003314 | B100 | Прошло | 2016-12-13 | BLDG / ЖИЛОЙ ... | 704 HUNTSWORTH PL |
| 17-00000387 | B100 | Отклонено | 2016-12-13 | BLDG / MULTI FAM RE ... | 4000 CAROLINA LIL ... |
| 17-00002489 | B100 | Прошло | 2016-12-13 | BLDG / SINGLE / FAMIL ... | 1622 VINEYARD MIS ... |
| 17-00000678 | B100 | Отклонено | 2016-12-13 | BLDG / SINGLE / FAMIL ... | 626 ANGELICA CIR |
| 17-00003301 | B100 | Отклонено | 2016-12-14 | BLDG / SINGLE / FAMIL... | 3537 OGLE DR |
| 16-00003612 | B100 | Отклонено | 2016-12-14 | BLDG / ЖИЛОЙ ... | 110 CANDYTUFF CT |
| 17-00002794 | B100 | Прошло | 2016-12-14 | BLDG / SINGLE / FAMIL ... | 741 ПОЛУОСТРОВ ДЛЯ ... |
| 17-00003317 | B100 | Отклонено | 2016-12-14 | BLDG / ЖИЛОЙ ... | 903 WALCOTT WAY |
| 17-00003428 | B100 | Прошло | 2016-12-14 | BLDG / SINGLE / FAMIL ... | 1089 QUEENSDALE DR |
+ ----------- + -------- + ------------ + ------------- + - ------------------- + -------------------- +
  

Мы убедились, что добавить данные в существующий файл Parquet очень просто.Это очень хорошо работает, когда вы добавляете данные — в отличие от обновления или удаления существующих записей — в холодное хранилище данных (например, Amazon S3). В конце концов, это обеспечивает дешевую замену использованию базы данных, когда все, что вам нужно сделать, это автономный анализ ваших данных.

Как читать файлы различных форматов в PySpark (Json, Parquet, ORC, Avro)?

В этом сообщении объясняется Пример кода — Как читать файлы различных форматов в PySpark (Json, Parquet, ORC, Avro).

Будем рассматривать следующие форматы файлов —

  • JSON
  • Паркет
  • ORC
  • Авро
  • CSV

Мы будем использовать SparkSQL, чтобы загрузить файл, прочитать его и затем распечатать некоторые данные из него.

если (aicp_can_see_ads ()) {

}

Сначала мы создадим базовую сессию Spark Session, которая понадобится во всех блоках кода.

 импорт org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession
  .builder ()
  .appName («Чтение различных файлов»)
  .config ("spark.some.config.option", "какое-то значение")
  .getOrCreate ()

// Для неявных преобразований, таких как преобразование RDD в DataFrames
импортная искра.Implicits._
sc = spark.sparkContext
 

1. Файл JSON:

если (aicp_can_see_ads ()) {

}

 ВАРИАНТ 1 -
============

# Файл Json
путь = "anydir / customerData.json"
inputDF = spark.read.json (путь)

# Визуализировать схему с помощью метода printSchema ()
inputDF.printSchema ()

# Создает временное представление с использованием DataFrame
inputDF.createOrReplaceTempView («клиент»)

# Использовать операторы SQL
listDF = spark.sql ("ВЫБРАТЬ имя ОТ клиента, ГДЕ ранг МЕЖДУ 1 И 10")
listDF.show ()


ВАРИАНТ 2 -
============
# DataFrame также может быть создан для набора данных JSON с помощью RDD Object
jsonStrings = ['{"name": "Smith", "address": {"city": "NYC", "building": "rockstarforth"}}']
dataRDD = sc.parallelize (jsonStrings)
dataDf = spark.read.json (dataRDD)
dataDf.show ()

 

2.Файл паркета:

Сначала мы прочитаем файл json, сохраним его в формате паркета, а затем прочитаем файл паркета.

 inputDF = spark.read.json ("somedir / customerdata.json")

# Сохранить DataFrames как файлы Parquet, в которых хранится информация о схеме.
inputDF.write.parquet ("input.parquet")

# Прочтите выше Паркетный файл. Это дает Dataframe.
dataParquet = spark.read.parquet ("input.parquet")

# Файлы Parquet также можно использовать для создания временного представления, а затем использовать в операторах SQL.dataParquet.createOrReplaceTempView ("tableParquet")
student = spark.sql ("ВЫБЕРИТЕ имя ИЗ tableParquet ГДЕ возраст> = 13 И возраст <= 19")
student.show ()
 

3. Avro Файл:

Формат

Avro поддерживается в Spark Sql от Spark 2.4.

если (aicp_can_see_ads ()) {

}

Сначала создадим файл в формате avro

 inputDF = spark.read.json ("somedir / customerdata.json")

  inputDF.select ("имя", "город"). write.format ("avro"). save ("customerdata.avro")  

Теперь используйте приведенный ниже код для чтения файла Avro

если (aicp_can_see_ads ()) {

}

df = spark.read.format ("avro"). Load ("customerdata.avro")

4. Файл ORC:

 # ВАРИАНТ 1 -

val orcfile = "FILE_PATH_OF_THE_ORC_FILE"
val df = sqlContext.read.format ("orc"). load (orcfile)
df.show

# ВАРИАНТ 2 -
val orcfile = "FILE_PATH_OF_THE_ORC_FILE"
val dataOrc = искра.read.option ("inferSchema", истина) .orc (orcfile)
dataOrc.show ()

# Если вы хотите загрузить из нескольких путей
val dataDF = sqlContext.read.format ("orc") .load ("hdfs: // localhost: 8020 / Dir1 / *", "hdfs: // localhost: 8020 / Dir2 / * / part-r - *. orc ")
 

если (aicp_can_see_ads ()) {

}

5. Файлы CSV:

Случай 1 : - Допустим, мы должны создать схему файла CSV для чтения.

 от pyspark.sql.types импорт *

id = StructField ("id", StringType (), True)

Occupation = StructField ("Occupation", StringType (), True)

columnList = [id, профессия]

dfSchema = StructType (список столбцов)


# ==============================
Напечатаем детали схемы # ==============================

dfSchema

StructType (Список (StructField (id, StringType, true),
                StructField (род занятий))
)

# =====================================
# использовать схему для чтения CSV-файла # =====================================

df = искра.read.csv ('inputFile.csv',
                     header = True,
                     schema = dfSchema)


# Распечатать данные
df.show (5)

# Распечатать схему
df.printSchema ()

 

Случай 2 : - Допустим, мы хотим, чтобы Spark выводил схему вместо того, чтобы создавать схему самостоятельно.

 df = spark.read.csv ('inputFile.csv',
                     header = True,
                     inferSchema = True)


# Распечатать данные
df.показать (5)

# Распечатать схему
df.printSchema () 

Это заканчивается кратким описанием того, как читать файлы различных форматов в PySpark (Json, Parquet, ORC, Avro). Надеюсь это поможет .

если (aicp_can_see_ads ()) {

}

Дополнительное чтение -

[the_ad id = ”1420 ″]

 pyspark join игнорировать регистр, соединение pyspark isin, соединение pyspark не равно нулю, неравенство соединения pyspark, соединение pyspark игнорировать нуль, соединение pyspark слева, соединение pyspark drop столбец соединения, соединение pyspark, анти-соединение, соединение pyspark, внешнее соединение, соединение pyspark, сохранить единицу столбец, ключ соединения pyspark, соединение pyspark сохранить столбцы, соединение pyspark сохранить один ключ, ключевое слово pyspark join не может быть выражением, соединение pyspark сохранить порядок, соединение pyspark оставить слева, соединение pyspark без ключа, соединение pyspark слева, соединение pyspark слева анти , список соединений pyspark для фреймов данных, список соединений pyspark, соединение pyspark left semi, соединение pyspark слева против левого внешнего, список присоединения pyspark к строке, соединение pyspark как, соединение pyspark с несколькими столбцами, слияние pyspark, слияние, метод соединения pyspark, соединение pyspark с несколькими столбцами то же имя, объединение столбцов pyspark, объединение pyspark со списком нескольких столбцов, соединение pyspark null, соединение pyspark null безопасное, соединение pyspark не работает, соединение pyspark без повторяющихся столбцов, соединение pyspark не равно, соединение pyspark не в, соединение pyspark null, чтобы ноль, количество разделов для соединения pyspark, соединение pyspark включено, соединение pyspark при нескольких условиях, соединение pyspark с тем же именем столбца, внешнее соединение pyspark, оптимизация соединения pyspark, соединение pyspark в нескольких столбцах без дубликатов, производительность соединения pyspark, префикс соединения pyspark, pyspark присоединиться к разделам, pyspark join pandas dataframe, pyspark join parquet, pyspark join preserve order column, pyspark partitionby join, pyspark join query, pyspark join rdd, pyspark join remove duplicate columns, pyspark join rename duplicate columns, pyspark join rename columns , переименование соединения pyspark, право соединения pyspark, атрибут (ы) разрешенного соединения pyspark отсутствует, соединение pyspark заменить null на 0, синтаксис соединения pyspark, столбцы выбора соединения pyspark, переполнение стека соединения pyspark, суффикс соединения pyspark, строки соединения pyspark, соединение pyspark одна и та же таблица несколько раз, pyspark присоединяется к одному фрейму данных, pyspark присоединяется к seq, pyspark присоединяется к двум фреймам данных с разными именами столбцов, pyspark присоединяется к двум фреймворкам данных mes с одинаковыми столбцами, pyspark объединяет два фрейма данных с разными столбцами, pyspark объединяет два фрейма данных с одинаковыми именами столбцов, pyspark объединяет два фрейма данных в столбце, pyspark объединяет два фрейма данных в нескольких столбцах, pyspark объединяет с помощью, pyspark объединяется с использованием udf, pyspark объединяет с использованием псевдонима , pyspark join union, pyspark join using like, pyspark join using two columns, pyspark join using col, pyspark join upper, pyspark join vs merge, pyspark join vs filter, pyspark join vs union, pyspark join очень медленный, pyspark foreach vs map, значение по умолчанию для соединения pyspark, соединение pyspark left vs left_outer, соединение pyspark с нулевыми значениями, соединение pyspark с разными именами столбцов, соединение pyspark с несколькими условиями, соединение pyspark с несколькими столбцами, соединение pyspark с псевдонимом, соединение pyspark с нулевыми значениями, соединение pyspark, где, присоединение к pyspark, присоединение к pyspark, строки счетчика данных pyspark, операции с фреймом данных pyspark, фрейм данных pyspark в список, строки выбора фрейма данных pyspark, функция применения фрейма данных pyspark к каждому строка, api фрейма данных pyspark, фрейм данных pyspark добавить столбец со значением, псевдоним фрейма данных pyspark, применение фрейма данных pyspark, агрегатные функции фрейма данных pyspark, добавление фрейма данных pyspark, добавление столбца фрейма данных pyspark, основы фрейма данных pyspark, фрейм данных pyspark, широковещание фрейма данных pyspark, широковещательный фрейм данных pyspark, трансляция фрейма данных pyspark график, логические выражения pyspark dataframe, ведение pyspark dataframe, лучшие практики pyspark dataframe, pyspark dataframe boxplot, pyspark dataframe изменить тип столбца на строку, pyspark dataframe cache, pyspark dataframe column to list, pyspark dataframe name columns to list, pyspark data list names , конкатенация фреймов данных pyspark, количество фреймов данных pyspark, отдельный фрейм данных pyspark, столбец отбрасывания фрейма данных pyspark, дубликаты отбрасывания фрейма данных pyspark, типы данных фрейма данных pyspark, документация фрейма данных pyspark, описание фрейма данных pyspark, строки опускания фрейма данных pyspark с условием, фрейм данных pyspark, строки данных pyspark с условием , пример pyspark dataframe на github , обработка исключений фрейма данных pyspark, разнесение фрейма данных pyspark, упражнения фрейма данных pyspark, год от даты извлечения фрейма данных pyspark, проверка пустого фрейма данных pyspark, пример кода фрейма данных pyspark, функции фрейма данных pyspark, фильтр фрейма данных pyspark, несколько условий, пример фрейма данных pyspark, передний фрейм фрейма pyspark, пример переднего фрейма pyspark pyspark dataframe из списка, pyspark dataframe fillna, pyspark dataframe filter в списке, pyspark dataframe groupby, pyspark dataframe groupby count 

 pyspark dataframe получает значение столбца, pyspark dataframe group by несколько столбцов, pyspark dataframe получает уникальные значения в столбце, pyspark dataframe получает строку с максимальным значением, pyspark dataframe получает строку по индексу, pyspark dataframe получает имена столбцов, заголовок pyspark dataframe, гистограмма pyspark dataframe, Заголовок фрейма данных pyspark, отображение заголовка фрейма данных pyspark, наличие фрейма данных pyspark, хэш фрейма данных pyspark, фрейм данных pyspark имеет столбец, фрейм данных pyspark не имеет атрибута col, фрейм данных pyspark итерация строк, вставка фрейма данных pyspark в таблицу улья, внутренний фрейм данных pyspark, соединение внутреннего фрейма данных pyspark, соединение pyspark. индекс фрейма данных pyspark, информация фрейма данных pyspark, фрейм данных pyspark в предложении, соединение фрейма данных pyspark по разным именам столбцов, соединение фрейма данных pyspark по нескольким столбцам, пример соединения фрейма данных pyspark, соединение и выбор фрейма данных pyspark, соединение фрейма данных pyspark с псевдонимом, несколько условий фрейма данных pyspark , pyspark dataframe json, pyspark dataframe сохранить столбцы, pyspark dataframe keras , значение ключа pyspark dataframe, kmeans pyspark dataframe, ключ pyspark dataframe, pyspark dataframe keyby, pyspark keep dataframe в памяти, pyspark dataframe to koalas, pyspark dataframe, pyspark dataframe limit rows, pyspark dataframe left, pyspark dataframe through the pyspark dataframe left, pyspark dataframe through the pyspark dataframe left, pyspark dataframe through the pyspark dataframe left, pyspark dataframe through the pyspark dataframe поиск фрейма данных, фрейм данных pyspark, такой как фильтр, лямбда фрейма данных pyspark, предельное количество строк фрейма данных pyspark, карта фрейма данных pyspark, значения столбцов карты фрейма данных pyspark, слияние фреймов данных pyspark, сопоставления фреймов данных pyspark, использование фреймов данных pyspark, пример использования фреймов данных pyspark, использование фреймов данных pyspark , pyspark dataframe max of column, pyspark dataframe number of rows, pyspark dataframe null check, pyspark dataframe number of partitions, pyspark dataframe number of partition, pyspark dataframe name, pyspark dataframe na, pyspark dataframe not in, pyspark dataframe number of columns, pyspark dataframe name as string, pyspark dataframe name as string, pyspark dataframe name as string, pyspark dataframe name as string, pyspark dataframe name as string, pyspark dataframe name as string, pyspark dataframe name as string порядок фреймов данных по убыванию, порядок фреймов данных pyspark по нескольким столбцам, данные pyspark порядок кадров по столбцу, внешнее соединение фрейма данных pyspark, перезапись фрейма данных pyspark, шпаргалка по операциям фрейма данных pyspark, объект фрейма данных pyspark, разделение фрейма данных pyspark по столбцу, раздел фрейма данных pyspark по столбцу, разделение фрейма данных pyspark, опорная точка фрейма данных pyspark, разделение фрейма данных pyspark, разделение фрейма данных pyspark схема, сохранение кадра данных pyspark, размер раздела кадра данных pyspark, запрос кадра данных pyspark, пример запроса кадра данных pyspark, квантиль кадра данных pyspark, qcut кадра данных pyspark, вопросы кадра данных pyspark, запрос кадра данных pyspark, выполнение запроса кадра данных pyspark, изменение кадра данных pyspark, запрос кадра данных pyspark pyspark dataframe заменить значения столбца, pyspark dataframe удалить повторяющиеся строки, pyspark dataframe удалить первую строку, pyspark dataframe count row, pyspark dataframe read csv, pyspark dataframe remove column, pyspark dataframe sample, pyspark dataframe sort, pyspark dataframe select, pyspark sizepark столбец выбора фрейма данных s, pyspark dataframe показать все строки, pyspark dataframe выбрать строки с условием, pyspark dataframe to json, pyspark dataframe to csv, pyspark dataframe to json array, pyspark dataframe to json file, pyspark dataframe to rdd, pyspark dataframe union, pyspark dataframe unique, pyspark dataframe union значения, значение столбца обновления фрейма данных pyspark, значение столбца обновления фрейма данных pyspark на основе условия, пример udf фрейма данных pyspark, пример объединения фреймов данных pyspark, объединение нескольких фреймов данных pyspark, уникальные значения фрейма данных pyspark, фрейм данных pyspark и фрейм данных pandas, визуализация фрейма данных pyspark, визуализация фрейма данных pyspark dataframe vs rdd, представление pyspark dataframe, pyspark dataframe vs dataset, pyspark dataframe vs spark sql, pyspark dataframe values, pyspark dataframe value_counts, pyspark dataframe where, pyspark dataframe write, pyspark dataframe withcolumnframe, pyspark condition to write, pyspark dataframe withcolumnframe, pyspark condition to Параметры записи pyspark dataframe, режим записи pyspark dataframe 

 pyspark dataframe написать csv с заголовком, pyspark dataframe xml, pyspark dataframe в xlsx, pyspark dataframe читать xml, pyspark записать dataframe в xml, экспортировать pyspark dataframe в xlsx, pyspark создать dataframe из xml, сохранить pyspark dataframe в xml, сохранить pyspark dataframe в xml, сохранить pyspark dataframe в pyspark dataframe convert yyyymmdd to date, pyspark dataframe zipwithindex, pyspark dataframe zip two columns, pyspark dataframe zip, pyspark dataframe ffill, pyspark dataframe zipwithuniqueid, pyspark dataframe, pyspark dataframe zipwithuniqueid, pyspark dataframe, remove pysframe z score, pyspark data zero, pyspark dataframe z score, pyspark to zero data документация pyspark 2.4.4, документация pyspark 3.0, документация pyspark dataframe, документация pyspark 2.4, документация pyspark 2.4.3, документация pyspark 2.4.5, документация pyspark 2.3, api документации pyspark, документация pyspark als, документация pyspark agg, документация pyspark dataframe api, документация pyspark_submit_args, приблизительная документация pyspark, документация aws pyspark, документация двоичного классификатора pyspark, документация столбца pyspark, документация pyspark collect, документация кросс-валидатора pyspark, документация pyspark coalesce, документация pyspark cache, документация pyspark col, документация pyspark cassandra, документация pyspark содержит документацию, pyspark содержит документацию, pyspark содержит документацию документация, документация pyspark dateiff, документация pyspark display, документация pyspark drop, документация pyspark dataset, документация pyspark solutiontreeclassifier, документация pyspark explode, pyspark.документация ml.evaluation, функции документации pyspark, документация pyspark fillna, документация Spark для pyspark, документация случайного леса pyspark, документация spark.streaming.flume, документация pyspark groupby, документация gbtclassifier pyspark, документация pyspark hive, документация pyspark hivecontext, документация pyspark isin, документация pyspark присоединиться, документация pyspark json, документация pyspark jdbc, документация pyspark read json, документация pyspark kmeans, документация pyspark kafka, последняя документация spark, документация библиотеки pyspark, документация pyspark lda, документация pyspark lit, документация pyspark limit, документация pyspark lag, документация pyspark документация linalg, документация по машинному обучению pyspark, карта документации pyspark, документация pyspark ml, документация pyspark mllib, документация слияния pyspark, основная документация pyspark, документация модуля pyspark, документация модуля pyspark sql, официальный документ pyspark Entation, документация pyspark orderby, документация pyspark offline, документация pyspark python, документация pyspark pivot, документация pyspark pipeline, документация pyspark pca, документация pyspark partitionby, документация pyspark pandas, pyspark.Документация rdd.pipelinedrdd, документация pyspark rdd, документация pyspark, чтение csv, документация по разделу pyspark, документация строки pyspark, справочная документация pyspark, документация оценщика регрессии pyspark, документация по замене pyspark, документация по логистической регрессии pyspark, документация pyspark sql, образец документации pyspark, документация pyspark , документация pyspark sparkcontext, документация pyspark sparksession, документация потоковой передачи pyspark, документация pyspark subtract, документация сортировки pyspark, документация pyspark todf, pyspark.документация sql.types, документация pyspark udf, документация pyspark union, документация pyspark vectorassembler, документация pyspark withcolumn, документация pyspark write, документация окна pyspark, документация pyspark word2vec, документация pyspark when, документация записи pyspark dataframe, документация pyspark.sql.wark Документация .ml.wrapper, pyspark объединяет два фрейма данных при нескольких условиях, pyspark объединяет два фрейма данных без ключа, pyspark объединяет псевдоним двух фреймов данных, pyspark объединяет два фрейма данных и выбирает столбцы 

 pyspark объединяет несколько фреймов данных одновременно, Spark объединяет два фрейма данных и выбирает столбцы, pyspark объединяет два фрейма данных без дублирующегося столбца, pyspark объединяет два фрейма данных во всех столбцах, искрое соединение двух больших фреймов данных, объединяет два фрейма данных на основе pyspark столбца, объединяет два фреймы данных pyspark, pyspark объединяют два фрейма данных по столбцу, pyspark объединяют два фрейма данных по столбцу, pyspark объединяют фреймы данных с несколькими столбцами, pyspark объединяют два фрейма данных с несколькими условиями, pyspark объединяют два фрейма данных выбирают столбцы, искра объединяют два фрейма данных с разными столбцами, pyspark добавляют два фрейма данных с разными столбцами, искровое соединение двух фреймов данных с разными именами столбцов, фрейм данных pyspark соединяет два фрейма данных, искровое слияние двух фреймов данных с разными столбцами схемы, пример соединения pyspark двух фреймов данных, пример искрового соединения двух фреймов данных, pyspark объединяет два df, объединяет два фрейма данных в pyspark, объединить два фрейма данных pyspark, pyspark, как объединить два фрейма данных, pyspark объединить два dat кадры в один, pyspark соединяет два фрейма данных в индексе, внутреннее соединение pyspark два фрейма данных, внешнее соединение двух фреймов данных в pyspark, левое соединение двух фреймов данных в pyspark, искровое соединение двух фреймов данных java, pyspark объединяет два фрейма данных левое соединение, pyspark объединяет два фрейма данных слева , pyspark объединяет два больших фрейма данных, Spark объединяет два больших фрейма данных, pyspark left соединяет два фрейма данных в нескольких столбцах, pyspark объединяет два фрейма данных в несколько столбцов, pyspark объединяет два фрейма данных с разными именами столбцов, искровое соединение двух фреймов данных в столбце, искровое соединение двух фреймов данных для нескольких столбцов, искровое соединение двух фреймов данных python, pyspark объединяет два фрейма данных, pyspark объединяет два фрейма данных по строкам, pyspark объединяет суффикс двух фреймов данных, искровое соединение двух фреймов данных scala, pyspark добавляет два фрейма данных с одинаковыми столбцами, pyspark объединяет два фрейма данных с одинаковыми столбцами, искра соединяет два фрейма данных pyspark, pyspark соединяет два фрейма данных в двух столбцах, код pyspark для соединения двух фреймов данных, pyspark объединяет два фрейма данных s по вертикали, pyspark соединяет два фрейма данных с несколькими столбцами, pyspark читает csv в dataframe, pyspark читает csv из s3, pyspark читает csv из локальной файловой системы, pyspark читает csv-разделитель, pyspark читает csv из hdfs, pyspark читает csv, схему чтения, pyspark csv в rdd, pyspark читает csv как dataframe, pyspark читает csv все столбцы как строку, pyspark читает csv массив, pyspark читает csv добавить заголовок, pyspark читает csv все null, pyspark читает csv как rdd, pyspark читает csv api, pyspark читает csv api, pyspark читает schema, pyspark read csv bz2, pyspark read csv boolean, pyspark read csv построчно, pyspark читает csv из blob, pyspark читает csv из корзины s3, pyspark читает имена столбцов csv, pyspark читает настраиваемую схему csv, pyspark return читает csv pyspark читает csv-типы столбцов, pyspark читает csv charset, pyspark читает csv-комментарий, pyspark читает csv columnnameofcorruptrecord, pyspark читает сжатый csv, pyspark читает csv dataframe, pyspark читает csv документацию, pyspark читает csv разделитель табуляция, вкладка pyspark r ead csv date format, pyspark read csv databricks, pyspark read csv delimiter pipe, pyspark read csv define schema, pyspark read csv example, pyspark read csv encoding, pyspark read csv escape character, pyspark read csv from s3 example, pyspark read csv from s3 example, pyspark read csv example, pyspark read csv example, pyspark read csv from s3 example, pyspark read csv example, pyspark read csv from s3 example, pyspark read csv example, pyspark read csv from s3 example, pyspark read csv Например, путь csv чтения pyspark не существует, emr pyspark читает csv, pyspark читает csv файл, pyspark читает csv файл со схемой, pyspark читает csv из s3 в dataframe, pyspark читает csv из hadoop, pyspark читает csv из url, pyspark читает cs gzip, pyspark читает csv github, pyspark читает csv дает имена столбцов, pyspark читает заголовок csv true, pyspark читает параметр заголовка csv, pyspark читает csv hdfs, pyspark читает csv заголовок false, pyspark читает файл csv hdfs, pyspark читает огромный csv, pyspark читает огромный csv csv пропустить заголовок, pyspark читает csv с заголовком и схемой, pyspark читает csv в dataframe, pyspark читает csv игнорирует заголовок, pyspark читает индекс csv, pyspark читает csv в zip, pyspark читает csv параллельно, pyspark читает csv в файлах чтения hdf, pyspark ш с столбцом json, jupyter pyspark читает csv, читает файл csv в блокноте pyspark jupyter, код pyspark для чтения файла csv, pyspark для чтения файла csv, читает.csv в pyspark, читать csv в pyspark, pyspark читать локальный файл csv, pyspark читать строки ограничения csv, pyspark читать список csv, pyspark читать большой csv, pyspark читать строки пропуска csv, pyspark читать список csv файлов, pyspark читать pyspark multiline, pyspark читать pyspark multiline, pyspark read csv multiline чтение нескольких файлов csv, режим чтения csv pyspark, чтение нескольких разделителей pyspark csv, чтение csv без заголовка pyspark, чтение нулевых значений csv pyspark, перевод строки pyspark csv, pyspark чтение csv не из hdfs, pyspark чтение первых n строк csv, spark.read .csv pyspark не работает, pyspark читает схему csv все null, pyspark читает csv параметры, pyspark читает csv только определенные столбцы, pyspark читает заголовок опции csv 

 pyspark читает csv на hdfs, pyspark read csv option schema, pyspark read csv subset of columns, pyspark read csv pipe delimited, pyspark read csv python, pyspark read csv partition, pyspark read csv provide schema, pyspark read csv path, csv path read pyspark read csv path дата разбора, pyspark read csv pycharm, pyspark read csv quote, pyspark read csv rdd, pyspark read csv rename columns, pyspark read csv regex, pyspark read csv row delimiter, pyspark read csv recursive, pyspark read csv skip rows, pyspark read csv recursive, pyspark read csv skip rows строка как заголовок, pyspark read csv пропустить первую строку, pyspark read csv separator, pyspark read csv specific columns, pyspark read csv schema, pyspark read csv specify schema, pyspark read csv to dataframe with schema, pyspark read csv to dataframe with header, pyspark read csv to dataframe with header, pyspark read csv to dataframe with header, pyspark read csv to dataframe with header, pyspark read csv to dataframe with header, pyspark read csv to dataframe with header читать csv с разделителями табуляции, pyspark читать csv в rdd, pyspark читать csv формат метки времени, pyspark читать csv в список, pyspark читать csv в df, pyspark читать csv utf8, pyspark читать csv usecols, pyspark читать csv url, читать csv url, читать csv url k, pyspark читать csv со схемой, pyspark читать csv с разделителем, pyspark читать csv с настраиваемой схемой, pyspark читать csv без заголовка, pyspark читать csv с кавычками, pyspark читать подстановочный знак csv, читать csv в pyspark, как читать csv в pyspark, чтение файлов csv в pyspark, чтение csv в pyspark, чтение данных pyspark из csv, чтение pyspark csv zip, чтение pyspark zip файла, zeppelin pyspark чтение csv, pyspark udf список возврата, pyspark udf structtype, возврат нескольких столбцов pyspark , pyspark udf performance, pyspark udf function, pyspark udf arraytype, pyspark udf annotation, pyspark udf array input, pyspark udf array of struct, pyspark udf arguments, pyspark udf add multiple columns, pyspark udf all columns, pyspark udf alternate, pyspark udf all columns, pyspark udf option, pyspark udf option тип, широковещательная переменная pyspark udf, лучшие практики pyspark udf, логическое значение pyspark udf, пакет pyspark udf, тип pyspark udf bool, pyspark build udf, pyspark udf group by, pyspark udf создать несколько столбцов, столбец pyspark udf, pyspark u df, столбец pyspark udf не является итерируемым, проверка udf pyspark, закрытие udf pyspark, каррирование udf pyspark, случай udf pyspark, когда, документация pyspark udf, декоратор pyspark udf, словарь pyspark udf, pyspark udf dataframe, типы данных pyspark , определение pyspark udf, тип словаря pyspark udf, pyspark udf dict, пример pyspark udf stackoverflow, обработка исключений pyspark udf, пример pyspark udf со столбцом, pyspark udf целая строка, pyspark udf объяснение, внешняя переменная pyspark udf, пример pyspark udf несколько столбцов, pyspark udf пример нескольких столбцов, pyspark udf Пример функции udf, udf-фильтр pyspark, тип с плавающей запятой pyspark udf, pyspark udf для цикла, pyspark udf для каждой строки, пример udf-фильтра pyspark, pyspark udf для groupby, глобальная переменная pyspark udf, pyspark udf groupby, pyspark udf получить имя столбца, pyspark udf сгруппированная карта, pyspark udf guide, pyspark udf github, глобальное имя pyspark udf не определено, pyspark groupby udf несколько столбцов, pyspark udf handle null, pyspark udf зависает, pyspark udf hive, подсказка типа pyspark udf, как работает pyspark udf, импорт pyspark udf, pyspark udf if else, pyspark udf ввод нескольких столбцов, ошибка импорта pyspark udf, целочисленный тип pyspark udf, pyspark udf не определен, pyspark udf имеет значение null, pyspark udf модуль импорта, pyspark udf json, pyspark udf join, pyspark udf java, pyspark udf jar, pyspark udf java.lang. , pyspark udf lookup, pyspark udf loop, pyspark udf lambda multiple columns, pyspark udf lambda if else, pyspark udf multiple inputs, pyspark udf module not found, pyspark udf modulenotfounderror, pyspark udf maptype, pyspark udf multi output, pyspark multi output, pyspark multiple output, pyspark pyspark udf modulenotfounderror no module named, pyspark udf not defined, pyspark udf no module named, pyspark udf nonetype, pyspark udf not working, pyspark udf nullable, pyspark udf numpy, pyspark udf new columns, pyspark udf null values, pyspark udf null values, pyspark udf null values, pyspark udf null values ​​on multipleyspark udf , pyspark udf для сгруппированных данных, pyspark udf в столбце, pyspark udf над окном, pyspark udf в столбце массива, pyspark udf в строке, вывод pyspark udf в несколько столбцов, pyspark udf на фрейме данных, pyspark udf передает несколько столбцов, pyspark udf pass constant, pyspark udf параметры, pyspark udf pandas, pyspark udf pass параметр, pyspark udf print, pyspark udf pass row, pyspark udf register, pyspark udf return dictionary, pyspark udf return struct , pyspark udf возвращает массив структуры, pyspark udf возвращает null, pyspark udf возвращает несколько строк, pyspark udf slow, pyspark udf stackoverflow, pyspark udf structtype return, pyspark udf schema, pyspark udf serialization, pyspark udf syntax, pyspark udf sqldf, pyspark udf sqldf, pyspark udf sqldf два столбца, типы pyspark udf, pyspark udf try except, pyspark udf для возврата нескольких столбцов, временная метка pyspark udf, кортеж pyspark udf, pyspark udf два входа, pyspark udf использовать глобальную переменную, pyspark udf uuid, pyspark udf с использованием двух столбцов, pyspark udf использование, pyspark udf с использованием lambda, pyspark unittest udf, pyspark использовать udf в фильтре, pyspark udf vs pandas udf, pyspark udf vs map, pyspark udf vs rdd, pyspark udf vector, pyspark udf vs function, pyspark ud f vs функция python, переменные аргументы pyspark udf, pyspark udf vs lambda, pyspark udf с несколькими параметрами, pyspark udf с аргументами, pyspark udf со столбцом, pyspark udf с несколькими входами, оконная функция pyspark udf, pyspark udf с lambda, pyspark udf с 2 аргументы, pyspark udf без возвращаемого типа, использование udf в pyspark, udf в pyspark, функции pyspark udf, функции udf в pyspark 

 udf в искровом питоне, pyspark udf yield, pyspark udf zip, pyspark api dataframe, spark api, spark api tutorial, spark api example, spark api vs spark sql, spark api functions, spark api java, spark api dataframe, pyspark aggregatebykey api , apache spark api, binaryclassificationevaluator api pyspark, вызов api pyspark, api столбца pyspark, api каталога искры, api csv pyspark, api кеша pyspark, вызов api pyspark rest, пример вызова api pyspark rest, pyspark make api call, pocyspark api call, pocyspark api call api набора данных, примеры api фрейма данных pyspark, api фрейма данных pyspark 2.3, api источника данных Spark, api набора данных поддержки pyspark, api pyspark elasticsearch, пример api pyspark rest, api pyspark regexp_extract, функции api pyspark, api pyspark flask, api файловой системы pyspark, чтение pyspark из api, чтение api файловой системы pyspark, чтение api файловой системы pyspark, чтение api файловой системы pyspark api, pyspark api guide, pyspark glue api, pyspark hdfs api, pyspark hivecontext api, pyspark hive api, pyspark api doc, pyspark api join, pyspark read json api, pyspark kafka api, pyspark api mlark, pyspark api latest, pyspark api mlark , Spark python api, pyspark pipeline api, pyspark pandas api, pyspark partitionby api, pyspark persist api, pyspark.rdd.pipelinesrdd api, pyspark read parquet api, pyspark api reference, pyspark api request, pyspark api rdd, pyspark api row, pyspark api read, pyspark rest api, pyspark readstream api, spark apis, pyspark api, sqyspark api, sqyspark api sparkcontext, api потоковой передачи искры, api pyspark sparksession, api типа структуры pyspark, api pyspark show, api pyspark transforms.api, api текстового файла pyspark, api pyspark.sql.types, api pyspark udf, api pyspark union, pyspark vs sqframe, api api withcolumn, api записи фрейма данных pyspark, api pyspark xgboost, псевдоним агрегатных функций pyspark, агрегатные функции pyspark подсчитываются отдельно, сначала агрегатные функции pyspark, медиана агрегированных функций pyspark, средняя агрегатная функция pyspark, среднее агрегатное значение pyspark, агрегатная функция pyspark с условием, агрегатная функция pyspark с условием количество агрегатных функций, группа pyspark по агрегатным функциям, pyspark, построенный в агрегатных функциях, настраиваемая функция агрегата pyspark, несколько агрегатов pyspark dataframe ate functions, пример агрегатных функций pyspark, агрегатные функции pyspark groupby, агрегатные функции в pyspark, агрегатные функции в pyspark dataframe, множественные агрегатные функции в pyspark, агрегатные функции pyspark, агрегатные функции имени pyspark, агрегатная функция pyspark, агрегатные функции pivot pyspark, parquet avro orc json, тест формата файлов avro json orc and parquet, parquet avro orc, avro vs parquet vs orc vs json, avro spark, avro spark 2.3, avro spark maven, avro spark kafka, avro spark 2.3.1, avro spark encoder, avro spark 3.0.1, spark-avro_2.11, spark-avro_2.12, avro and spark, spark avro append, spark-avro build , искровое сжатие avro, совместимость с искровым avro, искровый avro cloudera, преобразователь схемы искрового avro, искровое сжатие avro в csv, мгновенное сжатие искрового avro, исходный код искрового avro, изменение схемы искрового avro, типы данных avro-искры, зависимость spark avro, блоки данных spark avro , Spark avro deserializer, spark-avro databricks maven, spark-avro download, spark avro dataframe, spark avro decimal, avro spark example, spark avro enum, spark avro emr, spark avro example java, avro-parquet-spark-example, spark эволюция схемы avro, пример искры avro kafka, искровый формат avro, чтение файла avro искры, искра avro из kafka, запись искры файла avro, искра формата файла avro, чтение искрового потока файла avro, чтение файла avro искровой питон, пакет avro для искры 2 .3, Spark avro github, spark avro genericrecord to row, spark avro git, spark avro guide, spark avro get schema, apache spark avro github, spark-avro_2.11 gradle, spark generate avro, spark avro header, spark.hadoop.avro .mapred.ignore.inputs.without.extension, avro в Spark, Spark avro infer schema, spark avro install, spark avro invalid sync, spark avro в pyspark, читать avro в spark scala, писать avro в spark, spark avro.mapred. ignore.inputs.without.extension, avro spark jar, spark avro jar download, spark avro, пример java, spark avro java, spark-avro_2.11 jar скачать, спарк avro на json, спарк-авро_2.11 jar 

 Databricks Spark Avro Jar, Spark Kafka Avro deserializer, Spark Kafka Avro Schema Registry, Spark Kafka Avro Serializer, Kafka Avro Spark streaming, Spark Kafka Avro Consumer, Spark Kafka Avro Производитель, Spark Avro Library, Spark Avro logic type, Install Spark-Avro библиотека, avro-файл с искровой загрузкой, последняя версия spark-avro_2.11, схема слияния spark-avro, модуль spark-avro, метаданные spark-avro, maven spark-avro_2.11, модули данных Spark avro maven, spark-avro_2.12 maven, вложенная схема Spark Avro, Spark avro с нулевым значением, пространство имен Spark avro, Spark avro не найден, Spark newapihadoopfile avro, Spark nested avro, Spark avro options, Spark avro overwrite, spark-avro на databricks, com.databricks.spark.avro параметры, Spark-Avro pyspark, Spark avro parquet, Spark avro partitioning, Spark avro python example, spark avro performance, spark avro pom, spark avro vs parquet, spark query avro, spark avro reader, spark avro read file, spark avro read schema , Spark avro rdd, spark avro r, spark-avro recursive, avro records spark, spark avro schema registry, avro spark sql, spark avro schema to structtype, spark avro sbt, spark avro schemaconverters, spark avro serialization, spark avro to parquet, зажечь avro в dataframe, avro to spark schema, spark avro timestamp, spark avro tutorial, spark avro tools, spark avro union, json to avro using spark, spark avro version, spark avro version maven, apache spark avro vs parquet, spark avro write , искра avro написать схему ma, avro с Spark, Spark write avro file, Spark write avro to kafka, Spark write avro snappy, spark write avro parquet, sparkwritestream avro, avro pyspark, pyspark avro read, pyspark avro write, pyspark avro to dataframe, pyspark avro to паркет, pyspark avro kafka, pyspark avro в csv, pyspark avro jar, pyspark avro в json, pyspark и avro, pyspark преобразовать avro в паркет, pyspark создать схему avro, pyspark databricks avro, пример pyspark avro, файлы avroyspark emr, пример pyspark emr , формат pyspark avro, запись файла avro pyspark, открытие файла avro pyspark, создание файла avro pyspark, pyspark from_avro, pyspark, получение схемы avro, pyspark avro hive, avro в pyspark, чтение avro в pyspark, сжатие avro в pyspark, установка pyspark, сжатие avro в pyspark, установка pyspark pyspark import avro, pyspark kafka avro deserializer, pyspark avro library, pyspark load avro, pyspark avro module, pyspark avro mergeschema, pyspark open avro, pyspark avro package, pyspark parse avro schema, python avro pyspark read, pyspark avro schema, python avro pyspark read, pyspark avro schema, python avro pyspark read, pyspark avro schema, python avro pyspark read, pyspark avro schema, python avro pyspark read, pyspark avro schema, python avro pyspark read, pyspark avro schema rom s3, pyspark читает avro из kafka, pyspark читает формат avro, pyspark читает avro dataframe, pyspark avro schema, spark-avro pyspark, pyspark сохраняет avro, spark.sql.avro.functions, Spark sql avro, Spark save avro schema, pyspark saveastable avro, pyspark to_avro, читать avro с помощью pyspark, avro в искре, читать avro с pyspark, pyspark записывать avro в hdfs, pyspark с avro, pyspark писать avro overwrite , pyspark записывает схему avro, pyspark 2.3 читает avro, код pyspark для чтения файла avro, pyspark читает данные avro, pyspark читает пример файла avro, pyspark читает файл avro, pyspark читает avro из hdfs, pyspark читает схему avro, pyspark читает файл avro , pyspark читать avro со схемой, pyspark avro reader, pyspark dataframe write avro, spark write avro compression, pyspark write dataframe to avro, pyspark write avro file, spark write avro file, spark avro file example, pyspark write format avro, spark avro example java, spark avro, пример kafka, искровая запись avro parquet, искровая запись avro python, pyspark запись в avro, искровая запись avro со схемой, искровая запись avro со сжатием, искровая запись avro в фрейм данных, искровое чтение avro в фрейм данных, потоковая передача искр в avro в dataframe, Spark avro dataframewriter, parquet pyspark, pyspark write, parquet pyspark read, паркет pyspark hadoop, pyspark pyspark overwrite, pyspark parquet partitionby, pyspark parquet to csv, pyspark parquet schema, pyspark parquet, apyspark append и pyspark , паркет pyspark.block.size, паркет pyspark basepath, паркет pyspark bucketby, паркетная перегородка pyspark by, столбец pyspark parquet не может быть преобразован в файл, столбец pyspark parquet не может быть преобразован, сжатие паркета pyspark, преобразование паркета pyspark, паркет pyspark vs csv, pyspark создать файл паркета , pyspark преобразовать паркет в csv, pyspark dataframe, типы данных pyspark parquet, pyspark parquet doc, прочитать pyspark dataframe pyspark, pyspark удалить файл паркета, прочитать паркетный файл pyspark databricks, pyspark удалить паркетную перегородку, pyspark drop parquet partition, пример паркета pyspark паркет pyspark.enable.summary-metadata, кодирование паркета pyspark, паркетный движок pyspark, пример Spark.read.parquet pyspark, экспорт паркета pyspark, файл паркета pyspark, размер файла паркета pyspark, фильтр паркета pyspark, файл паркета pyspark в улей, чтение файла паркета pyspark , написать паркетный файл pyspark, удалить паркетный файл pyspark, прочитать паркетный файл pyspark из s3, pyspark parquet gzip, pyspark parquet get schema, pyspark parquet group groups, pyspark parquet hdfs, pyspark parquet hive, pyspark parquet to hive table, pyspark parquet read, pyspark parquet , паркет в pyspark, вывод схемы паркета pyspark, индекс паркета pyspark, чтение паркета в pyspark, запись паркета в pyspark, чтение файла паркета в pyspark, чтение схемы pyspark файла паркета, паркет в csv в pyspark, паркет pyspark в json, pyspark parquet, pyspark parquet load, pyspark load parquet file, pyspark load parquet from s3, pyspark load parquet partition, pyspark list parquet files, pyspark parquet limit, pyspark parquet mergeschema , метаданные паркета pyspark, режим перезаписи паркета pyspark, режим паркета pyspark, режим записи паркета pyspark, файлы паркета pyspark слияния, паркет.enable.summary-metadata pyspark, pyspark несколько файлов паркета 

 pyspark parquet null, варианты паркета pyspark, перегородки pyspark overwrite, spark.read.parquet pyspark, spark.write.parquet overwrite pyspark, pyspark open parquet file, паркет с искровым выходом, паркетная перегородка pyspark, паркет pyspark python, паркет pyspark, паркет pyspark панды, pyspark паркет прочитать раздел, pyspark паркет для панд dataframe, pyspark Распараллеливать паркет, pyspark запрос паркет файл, pyspark запрос паркет, pyspark паркет переделу, pyspark паркет чтения схемы, pyspark паркет читателя, pyspark читать паркет из s3, pyspark паркет s3, pyspark сохранение паркета, паркет Spark snappy, размер паркета pyspark, выбор паркета pyspark, сохранение перезаписи паркета pyspark, шоу паркета pyspark, паркет pyspark на фрейм данных, руководство по паркету pyspark, паркет pyspark на стол, чтение паркета с использованием pyspark, файл обновления паркета pyspark, csv для паркет с использованием pyspark, pyspark обновить схему паркета, pyspark версия паркета, pyspark parquet write overwrite, pyspark parquet write opt ion, читать паркет с помощью pyspark, паркетный файл записывать pyspark, pyspark записывать паркетный раздел, pyspark записывать паркет в s3, json pyspark, json pyspark dataframe, json pyspark rdd, json pyspark stack overflow, pyspark json schema, pyspark string jark column, pyspark string json column, pyspark string json column, pyspark string json column в dataframe, pyspark json explode, pyspark json to parquet, pyspark json array to dataframe, pyspark json array, pyspark json array to rows, pyspark json array schema, json and pyspark, explode json array pyspark, pyspark json nested array, pyspark avro, pyspark broadcast json, pyspark json _corrupt_record, pyspark json column explode, pyspark json create, pyspark json to csv, flatten json column pyspark, pyspark convert json to dataframe, pyspark convert json string to dataframe, json.дампы pyspark, тип данных pyspark json, данные pyspark json, параметры источника данных pyspark json, динамическая схема pyspark json, pyspark json dstream, чтение фрейма данных pyspark json, извлечение pyspark json, пример pyspark json, пример pyspark json, ошибка кодирования pyspark, пример кода pyspark json , spark.read.json пример pyspark, get_json_object пример pyspark, pyspark json flatten, файл pyspark json, файл pyspark json в фрейм данных, функции pyspark json, pyspark json из строки, формат pyspark json, json из pyspark, запись, файл pyspark pyspark json gz, pyspark get_json_object, pyspark get_json_object array, pyspark get json schema, pyspark get json keys, pyspark groupby json, pyspark get json, pyspark сгенерировать json, pyspark json hive, json в pyspark, pyspark json hive, json в pyspark, inf в pyspark, from_json импортировать pyspark, читать json в pyspark, взрывать json в pyspark, разбирать json в pyspark, pyspark kafka json, pyspark kafka json в dataframe, ядро ​​pyspark.json, pyspark kernel.json jupyter, pyspark json.loads, pyspark json list to dataframe, pyspark json lines, pyspark json library, pyspark load json into dataframe, pyspark load json with schema, pyspark load json from s3, pyspark load json file into dataframe, pyspark json multiline, pyspark json map, pyspark json to maptype, pyspark json column to multi columns, json_normalize pyspark, pyspark json nested, pyspark json null, pyspark nested json flatten, pyspark no json object could be decoded, pyspark объект json может быть декодирован dataframe, параметры pyspark json, объект pyspark json, операции pyspark json, get_json_object pyspark, создать объект json pyspark, pyspark json to orc, открыть файл json pyspark, синтаксический анализ pyspark json, pyspark json print, pyspark print file json schema, pyspark print json schema pyspark распараллеливает json, зажигает людей.json, сгладить вложенный json python pyspark, pyspark query json, pyspark json read, spark json rdd to dataframe, pyspark json reader, pyspark json to row, pyspark read json to dataframe, pyspark read json with schema, pyspark json string to struct, pyspark json строка в массив, pyspark json schema array, pyspark json struct, pyspark json sql, pyspark json to dataframe, pyspark json_tuple, pyspark json to columns, pyspark json to rdd, pyspark json to structtype, pyspark jsonpark в df, pyspark json в df, pyspark json в df читать json с помощью pyspark, сглаживать json с помощью pyspark, json в csv с помощью pyspark, обновлять json pyspark, json_value pyspark, pyspark validate json, pyspark valueerror 'json' отсутствует в списке, pyspark анализирует значение типа данных json, pyspark json запись, pyspark json запись, pyspark json запись со схемой, json с pyspark, чтение json с помощью pyspark, синтаксический анализ json с помощью pyspark, pyspark запись json в s3, запись pyspark перезапись json, запись pyspark json gzip, json spark dataframe, вложенный json pyspark dataframe, пример Spark json dataframe , строка json в фрейм данных pyspark, список json в фрейм данных pyspark, объект json в фрейм данных pyspark, фрейм данных pyspark как json, фрейм данных pyspark в массив json, сохранить фрейм данных pyspark как json, распечатать фрейм данных pyspark как json, pyspark записать фрейм данных pyspark как json, json как dataframe, pyspark dataframe json column, pyspark dataframe convert to json, pyspark create dataframe json, pyspark create dataframe from json file, pyspark create dataframe from json schema, pyspark dataframe json dumps, pyspark dataframe explode json, pyspark example pyspark экспортирует фрейм данных в json, искру json из фрейма данных, фрейм данных pyspark из json, фрейм данных pyspark из строки json, фрейм данных pyspark сглаживает json, фрейм данных pyspark из файла json, фрейм данных pyspark в формат json, фрейм данных pyspark читает файл json_ject, pyspark данные в dataframe в pyspark, столбец json в pyspark dataframe, json spark sql java, pyspark dataframe load json, pyspark dataframe t o список json, вложенный json фрейм данных pyspark, нормализация фрейма данных pyspark json, фрейм данных pyspark в объект json, фрейм данных вывода pyspark в json, json для искры фрейма данных python, анализ фрейма данных pyspark в столбец json, строка фрейма данных pyspark в json, сохранение фрейма данных pyspark, сохранение фрейма данных pyspark json схема 

dataframe

 pyspark dataframe json string, spark dataframe tojson pyspark, pyspark dataframe row to json string, spark json to dataframe, spark json to dataframe with schema, spark json to dataframe java, spark json to dataframe example, pyspark dataframe to json file, pyspark dataframe написать json, pyspark dataframe со столбцом json, pyspark dataframe с json, pyspark создать dataframe с json, spark json rdd, spark json rdd пример, pyspark rdd сохранить как json, pyspark читать json как rdd, pyspark создать rdd из convert, pdyspark rdd в json, pyspark rdd из json, pyspark rdd из строки json, pyspark rdd в файл json, pyspark читает json в rdd, pyspark rdd map json, pyspark rdd read json, pyspark rdd row to json, spark json string rd spark to dataframe json в rdd, искра json в rdd python, json в rdd pyspark, pyspark rdd write json, orc pyspark, pyspark orc read, pyspark orc write, pyspark orc vs parquet, pyspark orc format, pyspark orc to dataframe, сжатие pysparkсоздать таблицу orc, pyspark преобразовать orc в csv, pyspark orc файл, записать orc-файл pyspark, прочитать orc в pyspark, формат файла orc в pyspark, pyspark загрузить orc-файл, pyspark загрузить orc, искровый орк-ридер, pyspark прочитать orc-файл со схемой, pyspark read orc schema, pyspark read orc table, pyspark read orc from hdfs, pyspark read orc infer schema, pyspark save orc, pyspark saveastable orc, pyspark save orc file, spark sql orc, spark orc writer, pyspark write orc partition, pyspark write orc, pyspark write orc schema, spark orc read, pyspark dataframe read orc, pyspark read orc file, pyspark read multiple orc files, pyspark read hive orc table, pyspark read orc orc, pyspark read orc from s3, pyspark read snappy orc, pyspark read multi orc files, pyspark read hive orc table, pyspark read orc from s3, pyspark read snappy orc, pyspark читает orc со схемой, pyspark orc writer, pyspark df.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.