Из чего паркет лучше: Как выбрать паркет для дома: пошаговая инструкция — INMYROOM

Содержание

Как выбрать паркет для дома: пошаговая инструкция — INMYROOM

Ремонт на практике

У 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.

Но все это не отменяет того фактора, что каждое дерево имеет свой тип рисунка. Вернее сказать, не отдельная порода, а — группы пород.

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:

  1. Технология финишного покрытия, которое используется на заводе, позволяет создать более долговечное покрытие. В домашних условиях вам его не воспроизвести.
  2. 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.
  3. 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.

В общем, это и есть те «лишние» метры паркета, за которые вы платите при покупке.

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.

Это не так. Современные технологии нанесения финишного покрытия позволяют и лакированный паркет сделать матовым, и пропитанную маслом пол — глянцевым.

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 код  

Apache 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 запросов

Данные 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:

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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
  1. 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.
  2. 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.

Достаточно ли паркета?

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.

Следующая запись

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *