Как выбрать паркет для дома: пошаговая инструкция — INMYROOM
Ремонт на практикеУ прочного и натурального паркета нет конкурентов среди отделочных материалов. Разобраться в том, какой паркет подойдет именно вам, не так уж сложно: для этого мы составили простой гид
У прочного и натурального паркета нет конкурентов на рынке отделочных материалов, но разнообразие видов превращает выбор в непростую задачу. На самом деле разобраться в том, какой паркет подойдет именно вам, не так уж сложно: для этого мы составили простой гид из 5 шагов.
1. Выберите материал
В основном паркет делают из твердой и надежной древесины лиственных пород. Дубовый паркет имеет хорошо выраженную текстуру, а его оттенки варьируются от коричнево-зеленого до черного. Более бюджетный вариант — паркет из бука желто-рыжего цвета с темными прожилками и бело-медовый клен.
В последние годы на рынке появился паркет из экзотических пород дерева — бамбука, махагона и тика. Они лучше переносят воздействие влаги и перепады температур. Кроме того, бамбуковый паркет считается самым экологичным отделочным материалом: стебли бамбука растут слишком быстро, чтобы успеть впитать производственные отходы, которые содержатся в почве и воздухе.
2. Определитесь с фактурой
Помимо древесины, стоимость паркета определяет его вид. Паркетная доска — самый бюджетный отделочный материал — продается полностью готовой к укладке, состоит из трех слоев, но производится из разных пород. Более дорогие материалы — массивная доска и штучный паркет — состоят из цельной древесины, но требуют специальных навыков при монтаже.
Специальный наборный паркет позволяет создавать на полу рисунки. Помимо классической «елочки», паркет можно выложить с окантовкой или поэкспериментировать с древесиной разных оттенков, чтобы получился узор «зебра». Кроме того, присутствие спилов и неидеальная структура верхнего слоя больше не считаются недостатками паркета: даже выложенные параллельно друг другу, такие доски будут выглядеть чувственно и колоритно.
3. Найдите свой цвет
Выбор оттенка паркета зависит от стиля помещения. Светлый сосновый или кленовый паркет хорошо впишется в скандинавский или минималистичный интерьер. Серая паркетная доска выразительно дополнит интерьер в желтых или бежевых тонах. Паркет желтого или коричневого оттенка легче всего вписать в интерьер: эти оттенки хорошо сочетаются с любыми другими цветами.
Не бойтесь экспериментировать с лакированным черным паркетом: глубокий темный цвет поможет создать графичный, элегантный интерьер. Только не забудьте дополнить его светлыми деталями — игра на контрасте сделает пространство более объемным. Еще один удачный прием — сочетать цвет паркета со столешницами или вертикальной поверхностью мебели: так интерьер будет выглядеть более целостным и гармоничным.
4. Нанесите покрытие
Чтобы паркет служил вам долгие годы, его придется покрыть маслом или лаком. При этом масло позволяет почувствовать структуру и тепло древесины под ногами, а лак закрывает древесные поры и ощущается как ровная глянцевая поверхность.
С первым материалом легче работать — справится даже человек без специальных знаний, но масляное покрытие придется обновлять в среднем раз в год. Лаковое покрытие более долговечно: о повторной шлифовке можно забыть на 6–7 лет. Если вы хотите постелить паркет в ванной комнате, покройте доски специальным водоотталкивающим раствором.
5. Учитывайте особенности помещения
Паркет может стать и инструментом моделирования проблемного пространства. Так, доски, положенные поперек комнаты, визуально расширят пространство, а широкий паркет будет выразительно смотреться в маленьком помещении. В остальных случаях паркет кладут вдоль от окна.
Широкий паркет неуместен в помещениях с резким перепадом температур и влажности: если зимой в квартире слишком сухо, доски вскоре покроются трещинами. Для таких квартир специалисты рекомендуют паркет до 110 миллиметров шириной.
Как выбрать паркет? 10 важных вопросов и ответов. Выбор паркета. Советы и рекомендации.
Паркет — красивое, но дорогостоящее напольное покрытие. Оно требовательно к укладке и требовательно к уходу. На рынке — большой выбор декоров, типов древесины и конструкций доски. Как выбрать именно тот паркет, который вам нужен, и не потратить при этом лишних денег?
Десять важных вопросов, который задает любой новичок в паркетном магазине. Отвечаем на них здесь.
1. Какой паркет лучше: массивная доска, паркетная доска или инженерная?
Действительно, на рынке деревянных напольных покрытий есть несколько вариантов паркета. Но в уложенном виде все они будут неотличимы друг от друга, поскольку внешний слой у них одинаковый — ценная порода древесины, которая имеет тот или иной заводской декор. Поэтому, с эстетической точки зрения разницы между ними нет.
Разница присутствует в цене, долговечности и отчасти — способах укладки, для которых тот или иной паркет предназначен.
Другими словами, ваша задача при выборе пола — это самому для себя определиться: на какой реально срок вам нужен паркет в доме — на 20 лет до следующего ремонта или на всю оставшуюся жизнь. Все прочие нюансы при выборе паркета так или иначе будут исходить из этого.
Массивная доска: дорого, престижно
Массивна доска — это самый долговечный и дорогостоящий вид деревянного напольного покрытия. Каждая доска — цельный кусок древесины. Срок службы — 50 лет и дольше или иными словами — навсегда, если не захотите поменять раньше. Кроме того, массивную доску можно шлифовать и реставрировать — если на ней вдруг появятся вмятины или царапины от неаккуратного обращения.
Паркетная доска: дешевле, но также натурально
Это вариант для тех, кому:
- а) важно, чтобы под ногами было натуральное дерево, а не ламинат,
- б) но при этом есть понимание, что паркет приобретается не на десятилетия, а на 15-20 лет — до ближайшего ремонта.
Суть паркетной доски: под верхним слоем ценной породы древесины — хвойные породы, а потому эта доска дешевле массива.
Конструкция паркетной доски: верхний слой — такой же, как у массивной доски, а под ним — хвойная древесина, которая делает паркет доступнее.
Еще одна конструктивная особенность: замковое соединение между досок. В этом есть и плюсы (легче укладывать и перекладывать пол — доски крепятся не к полу, а между собой), и минусы: такой паркет нельзя шлифовать, потому что доски разъедутся.
Но с другой стороны, если вы покупаете паркет на 15 лет, то, ведь, и шлифовка вам не будет критично необходимой?
Инженерная доска: плюсы массивной и паркетной досок воедино
Это тоже многослойная доска, но под внешним «дорогим» слоем находятся не хвоя, а березовая фанера. Поэтому «инженерка» не только выглядит, как массивная доска, но и укладывается, как она — на клей — отсюда возможность реставрировать.
По сроку службы: у инженерной доски он меньше массивной, но чуть больше паркетной.
Инженерная доска для пола: подробное описание, конструкция, фото
Инженерная доска: под внешним слоем — березовая фанера. А соединение шип-паз позволяет укладывать паркет самым надежным способом — на клей.
2. Какая порода древесины мне лучше всего подходит?
Порода древесины — это еще один фактор, который может стать «козырем» при выборе пола. Есть три показателя, по которым древесина оценивается в паркете: декор, твердость и влагостойкость.
Конечно, породы древесины различается и по другим показателям (прочность, вес итд), но конкретно в случае с паркетом они либо второстепенны, либо не играют никакой роли. Вам же, например, все равно, сколько весит пол, по которому вы ходите?
Декор доски
С одной стороны, практически любой паркет, который вы покупаете в магазине, будет иметь финишное заводское покрытие — то есть доска будет окрашена в тот или иной цвет, будет иметь лакированное или масляное покрытие, которое в свою очередь будет или вуалировать натуральный декор древесины, или наоборот, подчеркивать его.
Мы больше привыкли к классическим узорам — это дуб, ясень, — когда годичные кольца в разрезе образуют столь родные для нас древесные рисунки. У экзотических пород — деревьев с других континентов и других широт, — либо рисунка в привычном нам понимании нет вовсе (например, Каслин), либо он есть, но совершенно своеобразен — например, Орех.
В общем, тут вопрос дизайнерского вкуса.
Декор экзотического дерева Каслин: почти полное отсутствие рисунка в привычном для нас смысле. На фото: Массивная доска Parketoff Каслин цвета Орех.
Твердость доски
А вот это уже практический вопрос: насколько активно будет использоваться паркет в помещении — будет там постоянный поток людей или оно большей частью будет пустовать или по нему будут ходить только в тапочках.
Есть целый рейтинг твердости древесины. Дуб — далеко не самый твердый, даже ясень чуть тверже. Впереди в основном — экзотические породы древесины. А безоговорочный лидер с большим отрывом — паркет из прессованного тростника бамбука (в три раза тверже дубового).
Влагостойкость
Рассматривать натуральный паркет с точки зрения влагостойкости вообще спорное занятие, поскольку древесина по определению чувствительна к колебанию влажности. Именно поэтому почти никогда не встретишь дорогой натуральный паркет, допустим, в ванной. Но, экзотические породы древесины — в особенности тик или кумару — наиболее устойчивы: при попадании влаги почти не вздуваются.
В определенной степени, влагостойкость паркета становится плюсом в наших широтах, где среднегодовой перепад температур и влажности в помещениях очень высокий.
Массивная доска Parketoff Кумару Натуральный
3.
Почему мне нужно покупать паркет с заводским финишным покрытием?Действительно, у вас есть вариант — купить простую доску на рынке и самому нанести финишное покрытие лаком или пропитать ее маслом. Но в заводском покрытии есть несколько плюсов, которые на самом деле неоспоримы:
- Технология финишного покрытия, которое используется на заводе, позволяет создать более долговечное покрытие. В домашних условиях вам его не воспроизвести.
- А если говорить о технологии ультра-фиолетового отверждения, то лакированное покрытие при нем не только долговечно, но и предельно четко проявляет рисунок древесины — как если бы у доски покрытия не было вообще.
- Ну и наконец, в домашних условиях вы никогда не сможете воспроизвести те декоры, которые в обилии предлагают заводы: разные расцветки, способы обработки покрытия (браш, ручная «волнистая обработка», различные эффекты состаривания).
Эксклюзив: как производят паркет. Мы проникли на паркетный завод!
4.
Моя комната 35 м2, а мне сказали купить 37 м2 паркета. Почему?Это не обман продавцов, а особенность самого процесса укладки, который никак не связан ни с типом напольного покрытия, ни с помещением.
При укладке паркета у стены, вокруг труб или выступающих порогов, часть досок обрезается. Кроме того, ширина помещения, как правило, не кратна ширине досок. Ну и наконец, паркет продается упаковками — они небольшие, но разница возникает и тут.
Сколько именно паркета нужно покупать? При прямой укладке — как правило, на 5% больше, чем площадь помещения. При диагональной — 7%.
Если площадь помещения сложная — процент становится больше.
Все тексты про укладку пола в блоге «Монблан»
5. Я видел разные виды покрытия паркета: блестящие и матовые. Какой подходит мне лучше?
Расхожее мнение: если доска пропитана маслом, то она матовая, а если покрыта лаком — глянцевая.
Так какой пол подойдет вам — блестящий или лаковый? С практической точки зрения, на глянцевой поверхности грязь и повреждения заметны гораздо больше.
6. Я беспокоюсь о том, что мой дорогой паркет будет царапаться. Как избежать этого?
Не царапать его 🙂 А если серьезно, то есть несколько правил, которые нужно запомнить: они позволят вам избежать необязательных повреждений пола.
15 советов по уходу за массивной доской
16 правил по уходу за паркетной доской
Ну и, конечно, не роняйте на ваш паркет утюги и не ходите по нему на каблуках :-)
7. Как сохранить паркет новым?
По правде сказать, сохранить его новым, даже соблюдая все правила по уходу, вы не сможете — вещи стареют. Но вы можете вернуть ему новый вид.
Если это доска под маслом — возобновить покрытие (или шлифовать, если оно слишком запущено). Если доска покрыта лаком — шлифовать (но такая необходимость наступает редко).
Мы подробно писали обо всех нюансах, которые касаются шлифовки паркета. Почитайте здесь. После этой процедуры ваш паркет — каким бы поврежденным или тусклым ни были до этого — вновь обретет вид абсолютно нового пола.
Шлифовать можно только массивную и инженерную доску, которые укладываются на клей. Если шлифовать пол из паркетной доски, когда доски просто соединяются между собой, то можно повредить замки, и пол будет испорчен.
8. Сколько времени проходит между покупкой и укладкой паркета?
По сути — нисколько. Сегодня покупаете, сегодня же начинаете укладывать. Но в реальности, как правило, проходит гораздо больше времени, и связано это не с паркетом или работой магазин, а — с организацией ремонта.
Паркет нужно укладывать только тогда, когда бетонное основание — стяжка — готово к укладке: то есть, полностью высохло. Это значит, что если вы покупаете напольное покрытие до того, как начаты работы по стяжке, ждать вам придется как минимум месяц — именно столько обычно сохнет основание толщиной 5 мм. Если основание будет толще, то и сроки вырастут.
Сколько можно хранить дома паркет? Если упаковка не вскрыта и герметичность не нарушена, то несколько месяцев вы можете хранить его спокойно. Только не рядом с включенными батареями :-)
9. Я видел случаи, когда паркет менял со временем цвет. Как предусмотреть это?
Вообще говоря, это естественное свойство дерева — менять со временем свой цвет. Уходит влага, стареют волокна, идет естественный процесс подгнивания. Однако если доска имеет качественное заводское покрытие (лак, масло), то она не гниет. При этом, — дизайна ради, — может, имитировать состаренность. Например, столь модный сейчас светлый, почти белесый, цвет паркета это на самом деле и есть естественный цвет старого, потертого, выцветшего паркета.
Другое дело, что некоторые породы древесины — в основном, из числа экзотических, — могут менять цвет очень сильно — в буквальном смысле с одного на другой (например Амарант). А иные (например, Мербау) с годами становятся краснее, насыщеннее.
Так что на вопрос, «как предусмотреть это?», мы ответим так — просто предусмотрите это.
10. Укладка паркета стоит очень дорого. Почему я не могу сделать это сам?
В свое время мы выпустили несколько текстов, в которых рассказывали: в укладке паркета, так много нюансов, что даже из тех, кто называют себя профессиональными паркетчиками, 75% на самом деле не умеют этого делать.
Где найти хорошего паркетчика и как не попасть на плохого
Осторожно, плохие укладчики паркета!
Если вкратце свести все доводы «против» укладки паркета самостоятельно, то они такие:
- С 99,9%-вероятностью вам не удастся соблюсти все необходимые нормы по влажности и зазорам, которые предписаны производителем.
- А не соблюдя их, вы, во-первых, получите паркет, который раньше времени начнет коробится или портится, а во вторых: не сможете получить за это заводскую гарантию — поскольку собирали паркет не по строительным и заводским нормам.
- В некоторых случаях вам может просто не хватить сноровки: например хороший паркетный клей очень быстро высыхает, и вы можете не успеть приклеить весь паркет 🙂
В свое время мы опубликовали подробную инструкцию по укладке массивной доски. Почитайте, но не пробуйте сделать это самостоятельно.
Профессиональные паркетчики именно потому и берут больше денег, потому что работают с гарантией и знают все нюансы.
Как отличить действительно профессионального паркетчика от шарлатана? Самый верный способ — обратиться к бригаде завода-производителя. Они лучше всего знают и свои доски, и доски вообще. И действительно дорожат своей репутацией.
***
Вот таково оно — искусства выбора паркета и жизни с ним :)
Если у Вас остались вопросы или появились новые, напишите нам: m-dec@parketoff. ru
Мы Вам поможем и подскажем!
Что такое формат файла паркета? Варианты использования и преимущества
Содержание
Этот пост в блоге является предварительным просмотром нашего обширного и тщательно разработанного руководства по форматам больших данных. Не упустите шанс расширить свое понимание, получив полную версию, в которой вы изучите сложные технические детали и получите глубокие знания [скачать бесплатно].
С момента своего первого появления в 2013 году Apache Parquet получил широкое распространение в качестве бесплатного формата хранения с открытым исходным кодом для быстрого выполнения аналитических запросов. Когда AWS объявила об экспорте озера данных, они охарактеризовали Parquet как 9.0011 «В 2 раза быстрее выгружается и занимает до 6 раз меньше места в Amazon S3 по сравнению с текстовыми форматами» . Преобразование данных в форматы столбцов, такие как Parquet или ORC, также рекомендуется как средство повышения производительности Amazon Athena.
Понятно, что Apache Parquet играет важную роль в производительности системы при работе с озерами данных.
На самом деле Parquet является одним из основных форматов файлов, поддерживаемых Upsolver, нашей полностью SQL-платформой для преобразования данных в движении. Он может вводить и выводить файлы Parquet и использует Parquet в качестве формата хранения по умолчанию. Вы можете бесплатно выполнить образцы шаблонов пайплайна или начать создавать свои собственные в Upsolver.
Теперь давайте подробнее рассмотрим, что такое Parquet на самом деле и почему он важен для хранения и аналитики больших данных.
Основное определение: что такое паркет Apache?Apache Parquet — это формат файла, предназначенный для поддержки быстрой обработки сложных данных, с несколькими примечательными характеристиками:
1. Столбчатый: ориентированный — это означает, что значения каждого столбца таблицы хранятся рядом друг с другом, а не со значениями каждой записи:
2. Открытый исходный код: Parquet является бесплатным для использования и имеет открытый исходный код в соответствии с лицензией Apache Hadoop и совместим с большинством платформ обработки данных Hadoop. Цитируя веб-сайт проекта, «Apache Parquet… доступен для любого проекта… независимо от выбора платформы обработки данных, модели данных или языка программирования».
3. Самоописание : В дополнение к данным файл Parquet содержит метаданные, включая схему и структуру. В каждом файле хранятся как данные, так и стандарты, используемые для доступа к каждой записи, что упрощает разделение служб, которые записывают, хранят и читают файлы Parquet.
Преимущества паркетного столбчатого хранения – зачем его использовать?
Приведенные выше характеристики формата файлов Apache Parquet создают несколько явных преимуществ, когда речь идет о хранении и анализе больших объемов данных. Рассмотрим некоторые из них более подробно.
Сжатие
Сжатие файла — это действие по уменьшению размера файла. В Parquet сжатие выполняется столбец за столбцом, и он создан для поддержки гибких параметров сжатия и расширяемых схем кодирования для каждого типа данных — например, для сжатия целочисленных и строковых данных может использоваться различное кодирование.
Данные паркета могут быть сжаты с использованием следующих методов кодирования:
- Кодирование по словарю: включается автоматически и динамически для данных с небольшим количеством уникальных значений.
- Упаковка битов: Хранение целых чисел обычно выполняется с выделенными 32 или 64 битами на целое число. Это позволяет более эффективно хранить небольшие целые числа.
- Кодирование длины цикла (RLE): , когда одно и то же значение встречается несколько раз, одно значение сохраняется один раз вместе с количеством вхождений. В Parquet реализована комбинированная версия упаковки битов и RLE, в которой переключение кодирования обеспечивает наилучшие результаты сжатия.
Производительность
В отличие от форматов файлов на основе строк, таких как CSV, Parquet оптимизирован для повышения производительности. При выполнении запросов в вашей файловой системе на основе Parquet вы можете очень быстро сосредоточиться только на соответствующих данных. Кроме того, объем сканируемых данных будет намного меньше, что приведет к меньшему использованию операций ввода-вывода. Чтобы понять это, давайте немного глубже рассмотрим структуру файлов Parquet.
Как мы упоминали выше, Parquet — это самоописываемый формат, поэтому каждый файл содержит как данные, так и метаданные. Файлы паркета состоят из групп строк, верхнего и нижнего колонтитула. Каждая группа строк содержит данные из одних и тех же столбцов. Одни и те же столбцы хранятся вместе в каждой группе строк:
Эта структура хорошо оптимизирована как для быстрой обработки запросов, так и для малого количества операций ввода-вывода (минимизация объема сканируемых данных). Например, если у вас есть таблица с 1000 столбцов, к которой вы обычно будете запрашивать только небольшое подмножество столбцов. Использование файлов Parquet позволит вам получить только необходимые столбцы и их значения, загрузить их в память и ответить на запрос. Если бы использовался формат файла на основе строк, такой как CSV, вся таблица должна была бы быть загружена в память, что привело бы к увеличению ввода-вывода и снижению производительности.
Эволюция схемы
При использовании форматов файлов со столбцами, таких как Parquet, пользователи могут начать с простой схемы и постепенно добавлять в схему дополнительные столбцы по мере необходимости. Таким образом, пользователи могут получить несколько файлов Parquet с разными, но взаимно совместимыми схемами. В этих случаях Parquet поддерживает автоматическое слияние схем между этими файлами.
Открытый и непатентованный кодApache Parquet является частью экосистемы Apache Hadoop с открытым исходным кодом. Усилия по разработке вокруг него активны, и он постоянно совершенствуется и поддерживается сильным сообществом пользователей и разработчиков.
Хранение данных в открытых форматах позволяет избежать привязки к поставщику и повысить гибкость по сравнению с проприетарными форматами файлов, используемыми во многих современных высокопроизводительных базах данных. Это означает, что вы можете использовать различные механизмы запросов, такие как Amazon Athena, Qubole и Amazon Redshift Spectrum, в рамках одной и той же архитектуры озера данных, а не привязываться к конкретному поставщику базы данных.
Хранилище, ориентированное на столбцы, и хранилище на основе строк для аналитических запросовДанные часто генерируются и легче концептуализируются в строках. Мы привыкли думать в терминах электронных таблиц Excel, где мы можем видеть все данные, относящиеся к конкретной записи, в одной аккуратной и упорядоченной строке. Однако для крупномасштабных аналитических запросов столбчатое хранилище имеет значительные преимущества в отношении стоимости и производительности.
Сложные данные, такие как журналы и потоки событий, должны быть представлены в виде таблицы с сотнями или тысячами столбцов и многими миллионами строк. Хранение этой таблицы в формате на основе строк, таком как CSV, будет означать:
- Запросы будут выполняться дольше, поскольку необходимо сканировать больше данных, а не только запрашивать подмножество столбцов, которые нам нужны для ответа на запрос (что обычно требует агрегирования). в зависимости от измерения или категории)
- Хранилище будет более дорогостоящим, поскольку файлы CSV не сжимаются так эффективно, как Parquet 9.0060
Столбцовые форматы обеспечивают лучшее сжатие и повышенную производительность, а также позволяют запрашивать данные по вертикали — столбец за столбцом.
Варианты использования Apache Parquet — когда следует его использовать?
Хотя это неполный список, есть несколько явных признаков того, что вам следует хранить данные в Parquet:
- Когда вы работаете с очень большими объемами данных . Паркет создан для производительности и эффективного сжатия. Различные сравнительные тесты, в которых сравнивалось время обработки SQL-запросов в форматах Parquet и таких форматах, как Avro или CSV (включая один, описанный в этой статье, а также этот), обнаружили, что запросы Parquet приводят к значительно более быстрым запросам.
- Когда в вашем полном наборе данных много столбцов, но вам нужен доступ только к подмножеству . Из-за растущей сложности бизнес-данных, которые вы записываете, вы можете обнаружить, что вместо сбора 20 полей для каждого события данных вы теперь фиксируете более 100. Хотя эти данные легко хранить в озере данных, для их запроса потребуется сканирование значительного объема данных, если они хранятся в форматах на основе строк. Столбчатая и самоописывающая природа Parquet позволяет вам извлекать только те столбцы, которые необходимы для ответа на конкретный запрос, уменьшая объем обрабатываемых данных.
Если вы хотите, чтобы несколько служб использовали одни и те же данные из хранилища объектов . В то время как поставщики баз данных, такие как Oracle и Snowflake, предпочитают, чтобы вы хранили свои данные в проприетарном формате, который могут читать только их инструменты, современная архитектура данных смещена в сторону отделения хранилища от вычислений. Если вы хотите работать с несколькими аналитическими службами для решения различных задач, вам следует хранить данные в Parquet. (Подробнее об архитектуре конвейера данных)
Parquet и ORC
Apache Parquet и Optimized Row Columnar (ORC) — два популярных формата файлов больших данных. Оба имеют уникальные преимущества в зависимости от вашего варианта использования:
Операционная эффективность:
- Эффективность записи: ORC лучше подходит для операций с большим количеством операций записи благодаря своему формату хранения на основе строк. Он обеспечивает лучшую скорость записи по сравнению с Parquet, особенно при работе с развивающейся схемой.
- Эффективность чтения: Parquet отлично подходит для сценариев аналитики с однократной записью и многократным чтением, предлагая высокоэффективное сжатие и распаковку данных. Он поддерживает пропуск данных, что позволяет запросам возвращать определенные значения столбцов, пропуская при этом всю строку данных, что приводит к минимизации операций ввода-вывода. Это может сделать ORC полезным в сценариях с большим количеством столбцов в наборе данных и необходимостью доступа только к определенным подмножествам данных.
- Совместимость : ORC хорошо совместим с экосистемой Hive, предоставляя такие преимущества, как поддержка транзакций ACID при работе с Apache Hive. Тем не менее, Parquet предлагает более широкий доступ, поддерживая несколько языков программирования, таких как Java, C++ и Python, что позволяет использовать его практически в любых условиях работы с большими данными. Он также используется в нескольких механизмах запросов, таких как Amazon Athena, Amazon Redshift Spectrum, Qubole, Google BigQuery, Microsoft Azure Data Explorer и Apache Drill.
- Сжатие: И ORC, и Parquet предлагают несколько вариантов сжатия и поддерживают эволюцию схемы. Однако Parquet часто выбирают вместо ORC, когда сжатие является основным критерием, так как это приводит к меньшим размерам файлов с чрезвычайно эффективными схемами сжатия и кодирования. Он также может поддерживать определенные схемы сжатия для каждого столбца, дополнительно оптимизируя хранимые данные.
Чтобы узнать, чем Parquet отличается от других форматов файлов, ознакомьтесь с нашим сравнением Parquet, Avro и ORC 9.0003
Пример: Запись файлов Parquet на S3 —Мы более подробно рассмотрели этот пример на нашем недавнем вебинаре с Looker. Смотреть запись здесь.
Чтобы продемонстрировать влияние столбцового хранилища Parquet по сравнению с альтернативами на основе строк, давайте посмотрим, что происходит, когда вы используете Amazon Athena для запроса данных, хранящихся в Amazon S3, в обоих случаях.
С помощью Upsolver мы передали набор данных журналов сервера в формате CSV на S3. В обычной архитектуре озера данных AWS Athena будет использоваться для запроса данных непосредственно из S3. Затем эти запросы можно визуализировать с помощью интерактивных инструментов визуализации данных, таких как Tableau или Looker.
Мы протестировали Athena на том же наборе данных, который хранится как сжатый CSV и как Apache Parquet .
Это запрос, который мы выполнили в Athena:
SELECT tags_host AS host_id, AVG(fields_usage_active) as avg_usage ОТ server_usage СГРУППИРОВАТЬ ПО tags_host ИМЕЕТ AVG (fields_usage_active)> 0 LIMIT 10
И результаты:
CSV | Паркет | Столбцы | |
Время запроса (секунды) | 735 | 211 | 18 |
Отсканированные данные (ГБ) | 372,2 | 10,29 | 18 |
- Сжатые CSV: Сжатый CSV состоит из 18 столбцов и весит 27 ГБ на S3. Athena должна сканировать весь CSV-файл, чтобы ответить на запрос, поэтому мы будем платить за 27 ГБ отсканированных данных. При более высоких масштабах это также отрицательно скажется на производительности.
- Parquet: Преобразовывая наши сжатые файлы CSV в Apache Parquet, вы получаете аналогичный объем данных в S3. Однако, поскольку Parquet является столбцовым, Athena нужно считывать только те столбцы, которые имеют отношение к выполняемому запросу — небольшое подмножество данных. В этом случае Athena должна была просканировать 0,22 ГБ данных, поэтому вместо оплаты 27 ГБ отсканированных данных мы платим только за 0,22 ГБ.
Использование паркета — хорошее начало; однако на этом оптимизация запросов к озеру данных не заканчивается. Вам часто нужно очищать, обогащать и преобразовывать данные, выполнять соединения с высокой кардинальностью и внедрять множество передовых методов, чтобы обеспечить быстрые и экономичные ответы на запросы.
Upsolver позволяет создавать и запускать надежные самоорганизующиеся конвейеры данных для потоковой передачи и пакетных данных с использованием полностью SQL. Вы можете использовать Upsolver для упрощения конвейеров озера данных, автоматического приема данных в виде оптимизированного Parquet и преобразования потоковых данных с помощью функций, подобных SQL или Excel. Попробуйте бесплатно в течение 30 дней. Кредитная карта не требуется. Вы также можете запланировать демонстрацию, чтобы узнать больше.
Следующие шаги- Ознакомьтесь с некоторыми из этих передовых методов работы с озером данных.
- Прочтите о создании конвейеров приема больших данных
- Узнайте о преимуществах хранения вложенных данных в формате Parquet.
- Прочтите наше новое руководство по безопасным озерам данных, соответствующим требованиям.
Опубликовано в: Блог , Cloud Architecture
file — Каковы плюсы и минусы формата паркета по сравнению с другими форматами?
Выбор правильного формата файла важен для создания производительных приложений для работы с данными. Концепции, изложенные в этом посте, переносятся на Pandas, Dask, Spark и Presto/AWS Athena.
Сокращение столбцов
Сокращение столбцов — это значительное улучшение производительности, которое возможно для форматов файлов на основе столбцов (Parquet, ORC) и невозможно для форматов файлов на основе строк (CSV, Avro).
Предположим, у вас есть набор данных со 100 столбцами, и вы хотите прочитать два из них в DataFrame. Вот как вы можете сделать это с Pandas, если данные хранятся в файле Parquet.
импортировать панд как pd pd.read_parquet('some_file.parquet', columns = ['id', 'имя'])
Parquet — это столбчатый формат файла, поэтому Pandas может захватывать столбцы, относящиеся к запросу, и пропускать другие столбцы. Это значительное улучшение производительности.
Если данные хранятся в файле CSV, вы можете прочитать их так:
импортировать панды как pd pd.read_csv('some_file.csv', usecols = ['id', 'имя'])
usecols
не может пропускать целые столбцы из-за характера строки формата файла CSV.
Spark не требует, чтобы пользователи явно перечисляли столбцы, которые будут использоваться в запросе. Spark создает план выполнения и автоматически использует сокращение столбцов, когда это возможно. Конечно, сокращение столбцов возможно только в том случае, если базовый формат файла ориентирован на столбцы.
Популярность
Spark и Pandas имеют встроенные средства чтения и записи для CSV, JSON, ORC, Parquet и текстовых файлов. У них нет встроенных ридеров для Avro.
Avro популярен в экосистеме Hadoop. Паркет получил значительное распространение за пределами экосистемы Hadoop. Например, проект Delta Lake строится на файлах Parquet.
Arrow — важный проект, упрощающий работу с файлами Parquet на различных языках (C, C++, Go, Java, JavaScript, MATLAB, Python, R, Ruby, Rust), но не поддерживающий Avro. . С паркетными файлами легче работать, потому что они поддерживаются очень многими различными проектами.
Схема
Parquet хранит схему файла в метаданных файла. Файлы CSV не хранят метаданные файлов, поэтому читатели должны быть либо снабжены схемой, либо схема должна быть выведена. Предоставление схемы утомительно, а вывод схемы подвержен ошибкам/дорого.
Avro также хранит схему данных в самом файле. Наличие схемы в файлах является огромным преимуществом и одной из причин, по которой современный проект данных не должен полагаться на JSON или CSV.
Метаданные столбца
Parquet хранит статистику метаданных для каждого столбца и позволяет пользователям также добавлять собственные метаданные столбца.
Метаданные минимального/максимального значения столбца позволяют использовать фильтрацию предикатов Parquet, поддерживаемую платформами кластерных вычислений Dask & Spark.
Вот как получить статистику столбца с помощью PyArrow.
импортировать pyarrow.parquet как pq parquet_file = pq.ParquetFile('some_file.parquet') print(parquet_file.metadata.row_group(0).column(1).statistics)
<объект pyarrow. _parquet.Statistics по адресу 0x11ac17eb0> has_min_max: Истина мин: 1 макс: 9 null_count: 0 отличный_счетчик: 0 число_значений: 3 физический_тип: INT64 логический_тип: нет convert_type (устаревший): NONE
Сложные типы колонн
Parquet допускает сложные типы столбцов, такие как массивы, словари и вложенные схемы. Не существует надежного метода хранения сложных типов в простых форматах файлов, таких как CSV.
Сжатие
Форматы файлов со столбцами хранят связанные типы в строках, поэтому их легче сжимать. Этот файл CSV относительно сложно сжать.
имя,возраст Кен, 30 Фелиция, 36 лет Миа, 2
Эти данные легче сжать, если связанные типы хранятся в одной строке:
кен, фелиция, миа 30,36,2
Файлы Parquet чаще всего сжимаются с помощью алгоритма сжатия Snappy. Быстрые сжатые файлы можно разделить и быстро раздуть. Системы больших данных хотят уменьшить размер файлов на диске, но также хотят ускорить раздувание мух и выполнение аналитических запросов.