Из чего делают паркет?

Сегодня каждый знает, что натуральные отделочные материалы — самый лучший выбор для преображения квартиры и дома. А если говорить о напольных покрытиях, то самое эффектное и распространенное из них — натуральный паркет. Существует несколько видов паркета — паркетная доска, массивная доска и штучный паркет. Среди них самым популярным штучный паркет, так как он более долговечен и дает возможность производить художественную укладку. Чтобы выбрать подходящий именно вам паркет не уступающий в качестве, необходимо разузнать о нем как можно больше.

О паркете сейчас можно найти большое количество информации в Сети. Хотя все и знают из чего он делается, но обычно конкретных знаний в этом плане маловато. А этот аспект необходимо рассматривать более детально.

Итак, паркетная доска — это планки, имеющие трехслойную конструкцию. Волокна среднего слоя располагают перпендикулярно к волокнам нижнего и верхнего слоев. А вот ценные породы дерева используются только в верхнем слое, его толщина составляет 1-4 мм. Верхний древесный слой покрывают лаком или масляным составом на заводе-производителе. В зависимости от предназначения паркета он может иметь различный верхний слой. Этот материал имеет общую толщину от 7 до 20 мм. От толщины зависит сколько раз можно будет отшлифовать покрытие, что продлит срок его использования.

Верхний слой паркетной доски изготавливают из твердых слоев древесины, которые не боятся влаги. Традиционным материалом все-таки является древесина дуба. Она прочная, а при обработке остается такой же гладкой. Паркет из дуба выдерживает многократную циклевку. Цвет такого паркета коричневый или светло-желтый, а рисунок просто великолепен.

Древесина бука тоже излюбленный материал для паркетной доски. Она прекрасно поддается обработке, прочная и твердая. К тому же древесина этого дерева имеет многообразие оттенков от светлого до темно-коричневого.

Высочайшей прочностью наделена и древесина ясеня. Такой паркет подходит для высокопроходимых помещений. Такой паркет мы можем увидеть в спортзалах и студиях танца.

Самым устойчивым к влаге является паркет, верхний слой которого изготовлен из тика. Его древесина содержит эфирные масла, которые не пропускают внутрь влагу. Такой паркет вполне сможет выдержать небольшой потоп. А циклевка после его высыхания восстановит его внешний вид. Тиковый паркет обладает ярко желтым цветом.

Более мягким вариантом для паркета будет древесина вишни и груши, которая прекрасно обрабатывается. Этот паркет отличается розовым оттенком. И даже после его циклевки цвет не изменится. Для поддержания его красоты рекомендуют покрыть его лаком, который не влияет на цвет древесины, так он будет радовать ваш взор долгое время.

Популярность в производстве паркета набирает и экзотическая древесина. Например, африканское дерево ироко устойчиво к влажности и не боится температурных перепадов. Высокими эксплуатационными характеристиками обладает паркет из дерева лапачо, которое произрастает в Южной Америке. Его оттенок имеет характерный оливковый или серебристый оттенок.

Вот, пожалуй, все основные породы древесины, из которых сейчас изготавливают паркетную доску. А свой выбор на том или ином материале стоит останавливать в зависимости от типа помещения, где вы будете укладывать паркет. В любом случае вы найдете паркет на свой вкус и запрос.

Как делают паркет, и как за ним правильно ухаживать, фото, видео

Выбор напольных покрытий на современном рынке строительных материалов чрезвычайно велик, но среди этого разнообразия ценители качества и красоты выбирают натуральный паркет. 

Как делают паркет, чтобы он долгие годы сохранял насыщенный цвет, привлекательную фактурность и красоту? Как правильно ухаживать за ним? Подобные вопросы возникают у тех, кто принял решение украсить свой дом или офис паркетом.

Натуральный паркет очень популярен среди напольных покрытий

Вековые традиции

У паркета давняя история. В конце XIV столетия в знатных домах Франции появляется мода украшать полы узорами из небольших плоских досок разных древесных пород. К XV веку паркет завоёвывает всю Европу. В России в XVI веке появляется дубовый паркет, который выкладывали ставшим сейчас традиционным узором «елочка». При строительстве  Санкт-Петербурга мастера паркетного дела возвели свое ремесло до уровня искусства. Появился знаменитый высокохудожественный паркет, поныне украшающий дворцы и храмы северной столицы.

Штучный паркет выкладывается из брусков ценной древесины твердых пород

Тонкости производства

Как делают паркет? Специалисты выделяют следующие виды паркета:

• штучный – выкладывается из брусков ценной древесины твердых пород, бруски соединяются между собой при помощи креплений – пазов и гребней, штучный паркет имеет установленные ГОСТом габариты;

Щитовой (модульный) паркет — это готовые щиты разных размеров из ДВП с наклеенными на них мелкими планками из твердых пород древесинынаборный (мозаичный) – в модули 40х40 или 60х60 см входит набор планок одного цвета, но разных оттенков, которые при укладывании образуют мозаичный узор;

• щитовой (модульный) – это готовые щиты разных размеров из ДВП с наклеенными на них мелкими планками из твердых пород древесины, щиты сразу покрыты лаком;
• паркетная доска – представляет собой составную конструкцию из разных пород древесины, внутри находится мягкое дерево, сверху крепится слой из дорогих декоративных пород;
• массивная паркетная доска – это цельный кусок обработанного дерева, который отличается от штучного паркета только размерами;
• пронто-паркет – многослойные древесные плашки из твердых и мягких пород древесины создаются путем термообработки;
• художественный – представляет собой произведение искусства, создается исходя из параметров помещения по индивидуальному заказу путем вырезания отдельных элементов.

Художественный паркет

Каждый вид паркета имеет свои технологические особенности, которые впоследствии определяют характеристики данного напольного покрытия.

Как делают паркет на заводе? Весь процесс выглядит так:

1. Сушка древесных заготовок в течение 1-2 месяцев в специальных камерах при помощи микроволнового или ультразвукового излучения, горячего воздуха. Уровень влажности в доске в результате  не превышает  9%.
2. Нарезка досок на станке, в это время им придается определенная толщина.
3. Механическая или лазерная обработка досок, распил на плашки, шлифовка.
4. Сортировка по внешнему виду и отбраковка некачественных плашек.
5. Пятикратное покрытие маслом или лаком с просушиванием при помощи ультрафиолета.

На заметку! Чаще всего для производства паркета используют древесину дуба и ясеня.

Могут быть применены вишня, береза, в том числе карельская, груша или экзотические сорта древесины – венге, палисандр, олива, тик, розовое дерево и даже бамбук.

Правильная укладка паркета

Определившись с выбором разновидности паркета, следует понять, как делают паркет, чтобы пол был ровным, не скрипящим, без щелей и прочих недостатков.

Определившись с выбором разновидности паркета, следует понять, как делают паркет, чтобы пол был ровным, не скрипящим, без щелей и прочих недостатков

Подготовка паркетного пола предполагает следующие виды работ:

1. Максимальное выравнивание основания пола, ямки и бугры недопустимы, т.к. приведут к быстрой поломке замковых креплений паркета.
2. Гидроизоляция.
3. Укладка и закрепление слоя фанеры, превышающего толщину паркета на 5 мм.
4. Выбор рисунка, затем поочередное приклеивание дощечек.
5. Циклевка при помощи строгальной машины и шлифовка. При этом отдельные элементы могут тонироваться или подкрашиваться.
6. Лакировка несколькими слоями с промежуточной сушкой или покрытие маслом.

Паркетные хитрости

Как делают паркет искусственно состаренным? Его подвергают брашировке. Специальной машиной на верхнем слое паркета удаляются мягкие древесные волокна. Затем при помощи тонирования из обычного дубового паркета получают имитацию старинного. Образовавшиеся поры в структуре дерева можно заполнить и любым другим цветом, например, золотым, белым, черным, и получить уникальный оригинальный паркет для определенного интерьера.

Искусственно состаренный паркет

Уход за паркетом

Главные враги паркетного покрытия:

• вода и высокая влажность;
• острые предметы;
• грязь, пыль.

Вода и паркет несовместимы

Если залили паркет – что делать? В случае, когда пролито немного жидкости, например, из стакана или даже опрокинулось ведро, надо действовать быстро и решительно: немедленно вытереть пол тряпкой, хорошо  впитывающей воду.

Вода и паркет несовместимы

Ни в коем случае при уборке нельзя использовать моющий пылесос.

Но бывает ситуация гораздо хуже: паркет вздулся от воды – что делать?

Сначала надо определить причины бедствия и его масштаб:

1. Повышение уровня влажности в помещении. Показания гидрометра не должны превышать 60%.
2. Мастера не сделали слой гидроизоляции, поэтому влажность от соседей снизу стала воздействовать на паркет.
3. Не соблюдена технология укладки. На деформацию доски может повлиять отсутствие зазоров по периметру или не до конца высохшая стяжка, на которую положили паркет.
4. Протечка в квартире (батареи, краны) или от соседей сверху.

Плашки деформировались, поднялся паркет — что делать? Сразу необходимо минимизировать уровень влажности: включить кондиционер или открыть окна, тщательно вытереть воду (в течение недели во влажном паркете поселяется грибок).

Вздутый паркет

Если испорчено менее 30% площади паркета, и плашки не оторвались от клеевой основы, паркет можно спасти. Для этого намокшие плашки надо просушить при помощи обычного фена, не допуская перегрева неповрежденных участков. Просушив паркет в течение 1-2 часов, надо накрыть проблемный участок плотной тканью, положить лист ДВП  и придавить грузом. Через день надо изучить поднявшийся участок: если плашки принимают свою форму, вспучивание паркета проходит, то можно повторить все действия.

Но если очень сильно вздулся паркет – что делать? Тогда поможет только точечный ремонт.

Намокший участок паркета разбирается и тщательно просушивается в хорошо вентилируемом помещении. Можно включить кондиционер, чтобы ускорить процесс высыхания, который занимает до 5-7 дней.

Намокший участок паркета разбирается и тщательно просушивается в хорошо вентилируемом помещении

На очищенный и загрунтованный пол укладываются новые паркетные плашки, подобранные в цвет. Хорошо, если при покупке паркета остался небольшой запас – в этом случае они будут незаменимы. Если ни в магазине, ни дома нет плашек нужного цвета, и неизвестно, что делать, старый паркет выручит. Старые паркетные доски можно затонировать в нужный цвет и уложить по краям помещения, а снятые с краев плашки разместить на поврежденном участке.

После всех процедур обязательно надо пол отциклевать, отшлифовать, покрыть лаком.

Паркет требует бережного отношения

Острых предметов в каждом доме хватает. Это ножки мебели, каблуки, когти домашних питомцев, детские игры… Но паркетное покрытие любит аккуратность, поэтому необходимо:

• наклеить на мебельные ножки специальную войлочную защиту;
• не ходить по дому в обуви, особенно с острыми каблуками;
• регулярно остригать когти у животных.

Наиболее распространенный способ ликвидировать небольшую царапину – использовать восковой карандаш

Но все же появилась царапина на паркете: что делать?

Наиболее распространенный способ ликвидировать небольшую царапину – использовать восковой карандаш. Выбранный в цвет паркета карандаш надо растопить, жидким воском залить царапину.  После высыхания излишки воска убираются, место полируется мягкой тряпкой.

Можно воспользоваться специальными средствами для мелкого ремонта паркета:

• ретуширующий карандаш;
• лак.

Они помогут быстро замаскировать царапины и сколы.

Совет! Глубокую царапину можно заполнить шпаклевкой нужного оттенка, затем пол надо отшлифовать.

Неприятно, когда гостья или хозяйка прожгла паркет: что делать в этом случае?

Как и при больших глубоких царапинах, необходимо осуществить полную циклевку покрытия, сняв тонкий верхний слой паркета. Тщательная шлифовка и многократная лакировка вернут полу первозданный вид.

Ретуширующий карандаш для паркета

Чистота поможет сберечь красоту паркета

Важно! Пыль и грязь постепенно проникают  в щели между паркетными досками, делая цвет напольного покрытия тусклым.

Да и с годами паркет теряет свою привлекательность, на нем протаптываются места, по которым активно ходят хозяева, возникают потертости, сколы. Что делать со старым паркетом?

Хорошо уложенный паркет прослужит не один год, но для придания ему свежего вида придется провести ряд мероприятий:

• частичный ремонт с заменой плашек;
• шлифовка на аппарате со встроенным пылесборником;
• тонировка, чтобы освежить цвет;
• покрытие воском или маслом;
• финишная лакировка.

После подобной реанимирующей программы паркет будет выглядеть новым и прослужит еще немало лет.

НА этом пока все, продолжение читайте в следующих обновлениях нашего интернет журнала «Так стелют пол».
Удачного Вам ремонта Дамы и Господа!

плюсы и минусы, описание и цвета бамбукового и дубового паркета, что лучше, ясень или массив дуба, отзывы

Для дома иметь тёплый пол – жизненно важная необходимость, и особенно чётко это понимаешь зимой, когда, уставший и замерзший, снимаешь обувь и ступаешь на почему-то непрогретый пол. И ведь мало кто осознает, что решить эту проблему можно, сменив обычный ламинат или камень на натуральный паркет, ведь он, как никто другой, лучше удерживает тепло. Однако, чтобы правильно выбрать такое покрытие, нужно ответить на ряд вопросов. В этой статье мы рассмотрим, что такое – паркет, из каких пород дерева паркет делают, и на что следует обратить внимание при выборе.

Что такое паркет?

Паркет – это напольное покрытие, сделанное из натуральной древесины. Различают два вида: непосредственно паркет и паркетную доску (или наборный паркет). Паркетная доска представляет собой три склеенные между собой слоя дерева, первый и второй из которых – это хвойные доски (сосна или ель), а верхний – непосредственно ценная порода; каждый из слоёв имеет толщину не более четырех миллиметров, однако из-за того, что ламели (доски среднего ряда) склеены поперёк, конструкция имеет достаточную для эксплуатирования плотность.

Паркет же представляет собой цельную доску из массива дерева ценной породы, что повышает его стоимость в разы.

Сверху и одно, и другое изделие покрывают лаком, а иногда наносят специальный рисунок. Его легко монтировать, за ним нетрудно ухаживать, при правильном использовании такое покрытие может прослужить не один десяток лет. Однако, и паркет, и паркетная доска могут выцвести – натуральная древесина всё-таки, и, в зависимости от породы дерева, доски могут быть неустойчивы к влаге, на них могут остаться следы от особо длинных когтей собак и кошек, а также слишком въедливые запахи.

Свойства паркетной древесины

Принято выделять три главных свойства древесины, исходя из показателей, по которым можно выбрать качественные паркетные доски. Это плотность, измеряется в кг/м кубический, и твердость – в н/мм квадратный. Также нельзя не сказать о стабильности дерева – его неизменяемости относительно погодных условий, окружающей среды и влажности. Индекс стабильности должен быть указан в каталоге у магазина/производителя.

• 5 баллов стабильности говорят о том, что доски не деформируются даже при больших её перепадах. Такая стабильность называется абсолютной.
• 4 балла – высокая стабильность. Фактически не деформируется, а если деформация и есть, то кратковременная.
• 3 балла – относительная устойчивость. Древесина деформируется незначительно при больших перепадах влажности.
• 2 балла – средняя. Древесина незначительно деформируется при небольших перепадах влажности.
• 1 балл – низкая. Деформируется значительно даже при небольших перепадах.

На свойства паркета, независимо от того, из какого дерева он изготовлен, влиет то, чем это дерево покроют – лаком или маслом. Покрытые маслом доски ощущаются теплее, масло скрывает все мелкие недостатки и царапины на момент обработки и во время эксплуатации.

Покрытые лаком доски не так демократичны по отношению к царапинам – любые механические повреждения на них заметны. Лаковое покрытие фактически невозможно обновить самостоятельно, для этого раз в пять-шесть лет придётся приглашать профессионала.

Породы дерева для паркета

Дуб

Самым популярным деревом для изготовления паркета по праву считают дуб. Он универсален и будет смотреться аутентично в любом интерьере. Плюсы и минусы дубового паркета заключаются в том, что он, во-первых, со временем становится только прочнее и крепче, не выцветает, а, наоборот, становится благородней. Дубовый паркет действительно нетрудно узнать – он выделяется на фоне других рисунком в виде годовых колец, которые так часто можно заметить на стволе дуба.

На фоне других пород деревьев, дуб неплохо переносит воздействие влаги – можно даже сказать, что на 4 балла стабильности. Не на 5, так как свойства этого дерева во многом зависят от того, в какой местности он рос. Так, например, дуб выросший в сухой почве будет твёрдым, малоупругим, желтоватого оттенка. Дуб же из горных районов планеты обладает скорее розоватым оттенком, а дубы с северных частей считаются самыми прочными, так как растут в сложных климатических условиях.

Дуб зачастую поддаётся специальной обработке – его морят, таким образом затемняя до фактически тёмно-фиолетовых оттенков (отсюда морёный дуб). Плотность дуба 700 кг/м3, а твёрдость – 3,9 н/мм2.

Лиственница

По прочности фактически не уступает дубу – более того, она не гниёт из-за наличия специальных смол, что также даёт основание сказать, что деформации она не подвержена. На паркете из этой древесины легко просматриваются годичные кольца, и в целом лиственница благодаря своему натуральному и благородному золотистому оттенку придаёт комнате свечение и расширяет пространство. Её плотность – 665 кг/м3, твёрдость – 2,5 н/мм2, а стабильность – как и у дуба – 4.

Берёза

Исконно русское растение, также используется в изготовлении паркета. Ее плотность 650 кг/м3, твёрдость – 3,5 н/мм2, а стабильность – 3. Это достаточно приятная внешне и наощупь древесина, как правило, представленная в светлых оттенках – молочного-белый тон с примесями жёлтого или розового.

Узор у березового паркета не выражен, так как годичные кольца у самого дерева слабо заметны. Однако, что следует из невысокой стабильности, становится понятно, что берёза подвержена гниению и способна деформироваться при больших перепадах влажности. С этим может помочь приобретение антисептика.

Особняком стоит карельская берёза, так как она после обработки приобретает так называемый «мраморный» оттенок и блеск, поэтому стоит и ценится дороже и больше обычной. Зачастую используется для декоративных вставок на паркете, очень редко – в качестве основного массива.

Бук

Хоть и обладает действительно красивым узором и гладким покрытием без сучков, подвержен деформации – причём как со стороны воды и температуры, так и из-за физических повреждений (когтей домашних животных, предметов, упавших с большой высоты). Он, несомненно, привлекателен и обладает широкой палитрой оттенков (от светлых до розоватых). Стабильность бука всего 1 балл (хорошо себя ведёт в местах, где влажность не превышает 55%), твердость – 3,8 н/мм2, плотность 680 кг/м3.

Ясень

Очень востребован производителями паркета, так как его древесина необычайно упругая и эластичная, подвергается фактически любой обработке – и окрашиванию, и брашированию (для придания эффекта старения), и тонированию, и термообработке. В расцветках этого потрясающего дерева можно найти как светлый ясень, так и желтоватый или розовый, было бы желание. Стабильность – 2, твердость – 4 н/мм2, плотность – 700 кг/м3.

Клён

Самый блестящий материал из всех предложенных. Его блеск заметен как на солнце, так и в пасмурную погоду, так как он отражает свет. Каким-то особенным узором такая древесина не отличается – можно даже сказать, что клён и вовсе имеет совершенно чистую поверхность, потому что годичные кольца на нём не заметны совершенно, а сердцевидные лучи едва просматриваются.

Для паркетного производства используется канадский клён, отличающийся идеально ровным срезом без сучков и задоринок, славящийся своей прочностью. Клён – дерево светлое, и паркет подобных оттенков способен визуально расширить помещение. Стабильность – 2, твердость – 4, 5 н/мм2, плотность 530-650 кг/м3.

Вишня

Отдельного упоминания стоит вишня – это тёмно-розовое дерево привлекает, в первую очередь, своим оттенком. Тёмный паркет вообще пользуется повышенным спросом у потребителей, при этом, быстро набирающую популярность американскую вишню, например, и вовсе называют чёрной.

Вишнёвая древесина используется в изготовлении паркета, так как она – средне гибкая, удобная для обработки, небольшой жесткости. Цвета вишнёвого паркета находятся в диапазоне от тёмно-розового до почти чёрного, тёмно-бордового, а естественный узор поражает – здесь и очень аутентичные вкрапления тёмного, и годичные кольца, и потрясающая матовостью и гладкостью поверхность. Плотность вишни варьируется между 590-600 кг/м3, твёрдость – 3 н/мм2. Индекс стабильности – 4 балла.

Бамбук

Такой паркет в последнее время приобрёл особую популярность. Данное покрытие изготавливается из волокон бамбука, специально обработанных и склеенных горизонтально или вертикально, которые в самом конце изготовления покрывают лаком. Цвет бамбука варьируется от тёмного кофейного до жёлтого светлого. Блеск может как присутствовать, так и нет.

Паркет из бамбука привлекает своей невысокой ценой, прочностью и износостойкостью, устойчивостью к деформации (не намокает, огнеупорен), экзотичностью и экологичностью. Плотность бамбука – порядка 800 кг/м3, а твёрдость – 4,5 н/мм2. Индекс стабильности – 4 балла.

Также различают породы древесины по оттенку: так как в производстве паркета дерево не поддаётся дополнительной обработке, которая была бы способна кардинально изменить его внешний вид.

Выделяют тёмные (морёный дуб, венге), светлые (береза, ясень, дуб, клен, бамбук), желтые (олива, тик), красные (ярра, кемпас, ятоба), розовые (ольха, бук, вишня, груша) и коричневые (или цвета кофе) (орех, палисандр) оттенки древесины. Помните, что дуб, ясень, клён, бук с каждым годом эксплуатации будет становиться глубже, в то время как оттенок вишни, ярры и ятобы – темнеть.

Независимо от того, какую породу дерева вы выберете, нужно учесть, что у каждого паркета есть ещё и сорт. Это соответствие текстуры, цвета и наличие/отсутствие сучков и трещин на доске. Выделяют три сорта:

• Селект. Стандартный, строгий сорт, не допускает ни сучков, ни трещин; доски этого сорта будут строго соответствовать друг другу по текстуре и температуре цвета.
• Натур. Чуть менее категоричен, чем его собрат, разрешает незначительные, но заметные глазу перепады цветов, оттенков и температур. На древесине также можно заметить небольшое количество трещин или зазубринок.
• Рустик. Для него и вовсе не существует ограничений по цвету, это могут быть доски, достаточно сильно друг от друга отличающиеся. Соответственно, по стоимости он дешевле всех остальных.

Как выбрать?

В первую очередь нужно определиться с тем, паркет или паркетную доску вы желаете. Если ориентироваться только на внешний аспект, то разницы почти не видно – главное, чтобы верхний слой паркетной доски – слой из дорогой породы дерева – был качественный и не тоньше 4 мм. Однако, цельный паркет пролежит дольше – его можно будет монтировать, перекладывать. Но в этом случае многие проблемы создаёт цена.

Независимо от того, паркет или доску вы выберете, вам следует обратить внимание на некоторые моменты при покупке:

• Паркет должен быть герметично упакован в полиэтилен и помещён в картонную коробку без дыр или каких-либо щелей. Всё это – гарантия того, что доски не повредятся при перевозке, на них не попадёт вода и солнечный свет, грязь, не осядет пыль.
• Изготовитель. Вообще, советуем поискать информацию о заводе-изготовителе и магазине, в котором вы покупаете покрытие, в интернете, в особенности на сайтах с отзывами.
• Также на стадии выбора можете проверить влагомером влажность паркета – она должна составлять 8-10 процентов, что является гарантией того, что его правильно произвели, хранили, и он не деформируется при установке.
• Конечно же, на дереве не должно быть никаких пятен, ожогов, порезов и царапин. Это может говорить как о неправильном хранении и обращении с деревом, так и о неправильной обработке.
• Очень важно, чтобы доски паркета были совершенно идентичны – одной ширины, толщины и длины, вместе они должны образовывать идеально ровное покрытие без бугров и щелей.

Таким образом, если вы не хотите ошибиться в выборе покрытия, остановите свое решение на дубовом варианте. Если же вы приверженец нового – присмотритесь к описанию паркета из лиственницы или бамбука. Для любителей оригинальных дизайнов, несомненно, подойдут вишня или клён.

О том, из каких пород дерева делают паркет, смотрите в следующем видео.

Что такое паркет и паркетная доска

Что такое паркет? Правильные знания дадут полную информацию о напольном покрытии. Читайте статью

Несмотря на многообразие ассортимента напольных покрытий, паркет в интерьере остается востребованным. Декоративный материал, кроме достойного внешнего вида, отличается экологичностью, так как изготавливается из натуральной древесины. Качество – в эпоху засилья стиролами – очень ценное. Статусность полам в загородном доме или квартире придают многочисленные виды покрытия, каждое из которых имеет свои преимущества.

Содержание:

Виды паркета

Основные категории включают в себя штучный, массивный и наборный паркет. К подвидам относят щитовой, художественный, пронто-паркет и паркетную доску. Каждый декоративный материал имеет свои особенности. Подробно:

Штучный паркет

Из чего делают паркет? Любой тип, класс и вид представляет собой ламели, изготовленные из твердых пород древесины с пазогребневыми замками для сцепки между собой. Толщина планок варьируется от 15 до 22 мм. Ширина и длина – 7,5 и 50 см – соответственно. Паркет этого вида отличается рисунком. Классификация следующая: натур, универсал, классик, антик, гест, селект, радиал, рустик. В зависимости от типа рисунка, распил может быть пестрым, иметь вкрапления сучков и заболони либо не допускать природных дефектов в принципе. Достоинства штучного паркета:

• Разнообразная укладка.
• Взаимозаменяемость в случае порчи ламели.

Фотография штучного паркета

Долговечность и теплоемкость полов, укрытых штучным паркетом – вне сомнений.

Массивный паркет

От штучного его отличают габариты – широкая, от 8 см доска натуральной древесины имеет толщину от 15 мм, метры длины. Долговечность паркета превосходит описанный выше вид по этой же причине. Широкая палитра натуральных рисунков и оттенков придает помещениям достойный и дорогой стиль.Паркетная доска в интерьере – наиболее часто встречающийся вид напольного покрытия.

Мозаика – наборный паркет

Говорящее название паркета объясняет клиенту суть материала – особенностью становится тип крепления планок, так как рисунок не всегда предполагает правильную геометрию. От этого и классификация:

• Крепления на мягкие и твердые рейки.
• Фальцы.
• Косой паз.

Толщина ламелей стандартна – от 8 до 12 мм. Размеры – 40*40 мм, 60*60 мм. Достоинство в декоративной составляющей – с планками создается действительно авторский рисунок.

Паркет мозайкой — наборный

Щитовой паркет

Двухслойное покрытие состоящие из стабилизирующего щита ДВП или натуральной доски, и декоративного верхнего материала. Представлено в виде квадратов 80*80 мм. Особенность в изготовлении основания:

• Рамочное. Метод сборки клеевой или несквозной шип.
• Реечное со шпоном.
• Двухреечное – перпендикулярно склеивание удерживающих элементов.

Представлено в виде квадратов 80х80

Декоративный слой изготавливается из фанеры, шпона, планок паркета. Достоинство в красоте – некоторые варианты изготавливаются под заказ.

Художественный паркет

Нередко, материал носит название – дворцовый. На редкость красивый вариант, претендующий на эпитет «произведение искусства». Соответственна и цена – паркет изготавливается из различных пород дерева, по-разному реагирующих на окружающую среду. Будущие параметры определяются компьютерной техникой.

Уложенный художественный паркет

Пронто

Один из видов штучного паркета, изготавливаемого методом многослойности. Различные породы древесины подгоняются месяцами, затем обрабатываются сложными механизмами. В процесс обязательно входит термообработка и лакирование – методы, повышающие эксплуатационные характеристики паркета.

Паркетная доска

Трехслойный вариант, пользующийся наибольшей популярностью у покупателей – он ниже в стоимости, чем перечисленные выше. Тем не менее на качестве это не отражается. Ламель состоит из натуральной древесины – нижний слой всегда из хвойных пород. Параметры доски – до 21 мм по ширине, 23 мм толщины, 120 – длины. Декоративный слой может имитировать мозаику, состоять из нескольких плашек. Достоинства:

• Простота укладки.
• Устойчивость к влажным и агрессивным проявлениям.

Доска, покрытая лаком, со временем теряет свой лоск, однако, недостаток исправляется шлифовкой и новым покрытием. Устройство пола из паркетной доски – наиболее традиционно.

Несколько ламелей паркетной доски

Назначение паркета

Применение дорогостоящего напольного покрытия – требовательно к конкретным помещениям. Натуральная древесина капризна, и допустить ее ранней порчи нельзя. Так, выделяют зоны – входные или жилые. Варианты устройства паркетного пола, следующие:
<liГостиная – главная комната дома. Для декорирования пола применим пронто-паркет, художественный, наборный. Сочетание разных пород дерева вкупе с авторским рисунком – произведет должное впечатление.

• Спальни, детские. Они не обладают большой проходимостью, однако, нуждаются в хорошем утеплении и звукоизоляции. Здесь как нельзя лучше подойдет паркетная доска или массив.
• Прихожие. Кроме большой проходимости, здесь наличествует агрессивная среда – перепады температур, влажность. Лучше не использовать разновидности паркета цельным полотном впритык к дверям, а использовать вставки. Участок у проема необходимо выложить плиткой, а между декоративными материалами устроить компенсационные вставки.

Отдельный разговор о кухнях и столовых – помещениях с повышенной влажностью. Аналогично с прихожими, там не устраивается широкого покрытия. Допустимы вставки в сочетании с виниловыми основаниями или плиткой. Ванные комнаты и санузлы с паркетным покрытием – исключены.

Как выбрать паркетную доску

Недостаточно остановить свой выбор только на красивом рисунке или приемлемой стоимости, когда речь идет о покупке паркетной доски. Древесина – а покрытие полностью состоит из натурального сырья – капризна. Она подвержена перепадам температур и влажности. Для того чтобы выбор не стал напрасным, следует познакомиться с материалом ближе – знания полезны всегда.

Виды паркетной доски

Устройство паркетной доски

Что такое паркетная доска для пола? Покрытие представляет собой трехслойную конструкцию, где каждый компонент укладывается перпендикулярно друг другу. Основа для жесткости – хвойные породы дерева. Предотвращение от деформации – внутренний слой из ДВП или доски. Декоративная отделка – шпон из ценных пород. Два нижних слоя – традиционны, а верхний многообразен, оттого и

Виды паркетной доски:

1. Однополосная доска. Шпон ложиться по всей поверхности, представляя собой единое целое. Рисунок крупный, четкий.
2. Двухполосная доска. Шпон укладывается в два ряда и каждый из них может быть разделен на части.
3. Трехполосная и четырехполосная паркетная доска изготавливается по тому же принципу. Внешний вид достоин.

Кроме типа декоративного верхнего слоя, классификация и технические характеристики паркетной доски идут по методу распила: радиальный – по сердцевине дерева, тангенциальный – по годовым кольцам, рустик – совмещающий в себе оба варианта. По методу распила получают селекцию верхних слоев паркетной доски – необходимую декоративность.

Виды распила для паркетной доски

Например:

• Радиал. Поверхность лишена природных дефектов и считается лучшей. Однако, лишена оригинальности – рисунок без замысла, чистый, хорошо подобранный. Используется для производства щитового паркета.
• Стандарт. Также недопустимы вкрапления сучков и заболони, но рисунок глубже, четче.
• Натур. Смешанный тип распила, следовательно, допускаются пестрые вставки природных дефектов. Отчего доска выигрывает по красоте.
• Рустик. Другое название «Кантри». Оттого и вид – яркие переходы, прожилки, волокна заболони, крупные сучки.
• Эконом. По названию определяется разный тип распила, допускаются дефекты. Тем не менее это мало влияет на природную красоту древесины – она не повторяется ни в одной ламели.

Каждому виду соответствует цена, но большой дешевизны ждать от паркетной доски – нельзя. Это натуральный продукт с многочисленными этапами обработки.

Критерии выбора

Виды паркета многочисленны – как выбрать? Важно подобрать будущее покрытие согласно интерьеру всего помещения и стиля комнаты. Но есть и другие параметры, на которые стоит обратить внимание до покупки:

1. Практичность. Паркетная доска не останется в первоначальном виде вечно. Со временем на поверхности будут появляться царапины, сколы лака. Темную фактуру замаскировать тяжело, но если выбран этот оттенок, то придется приготовиться к постоянному уходу и поддержанию красоты.

Ухаживать за темными оттенками сложнее

1. Масло или лак. Значение имеет оттенок паркетной доски – лак безупречно смотрится на светлом дереве, масло – на темном.
2. Термообработке – да. Паркетная доска, предварительно обработанная высокими температурами, меньше подвержена механической порче. К сожалению, некоторые сорта древесины закаленные подобной процедурой реагируют потерей цвета при попадании солнечных лучей, но это случится нескоро и имеет свою прелесть.
3. Тип замка. Пазогребневые соединения – в приоритете.
4. Тандем с теплыми полами. Решаясь на покрытие из паркетной доски важно знать, что породы, впитывающие влагу и нагреваемые изнутри, придут в плачевное состояние очень быстро.
5. Натуральность или тонировка. Получить единый по цвету пол удастся, если партия паркетной доски прошла обработку тоном. Но впоследствии восстановить внешний вид покрытия нелегко в отличие от натурального дерева, не имеющего точного совпадения в оттенках.

Паркетная доска покрытая тонировкой

Полезная информация

И в заключение – паркетная доска должна быть сухой. Недобросовестные производители стремятся реализовать товар без должной обработки. Неподготовленным покупателям трудно отличить качество от некондиционных ламелей. Если что-либо вызывает настороженность – запах, внешний вид, тяжесть – от покупки следует отказаться. Недурно провести тест с каплей йода – на сыром дереве с изнанки – она посинеет.

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

Как производят паркет? Технология производства паркета, репортаж с завода. Фото!

Иван Коваленко побывал на заводе по производству паркета и вот, что узнал.

***

Завод по производству паркета – ожидания

Компания Parketoff пригласила посетить ее новый завод в Подмосковье. С одной стороны, они обещали показать самое современное производство паркета в России – и это звучало многообещающе. Но с другой: какие картины вы рисуете себе, когда вас приглашают посетить российский производственный цех?

Я примерно такие: темнота, грязь, мигранты, в углу копошится мышь, всюду грохот – это гудят станки. И неважно, что именно производит завод, – консервы, колбасу, внедорожники или паркет – выглядеть он будет так:

Ехали мы на завод по русским подмосковным дорогам: ямы, кочки, то ли есть асфальт, то ли его нет – непонятно. Пока едем, вспоминаю, что же нам обещали показать – какое чудо посреди российской действительности?

Завод Parketoff в Подмосковье. Что нам обещали?

Просто процитирую текст из официальной презентации, который прислали мне по почте:

«Мы производим наш паркет на самом современном оборудовании. Наша линия финишного покрытия – одна их лучших в Европе».

Ну, ОК.

В интернете никакой информации про завод – тем более фотографий – не нашел. Поэтому это была в прямом смысле поездка в неизведанное :)

Производят на этом заводе вот такой, например, паркет. Это пара декоров инженерной доски доска Goodwin. 

Инженерная доска это тип паркета, когда ценной породы древесины – только верхний слой, а под ним – качественная березовая фанера. Выглядит очень дорого, на ощупь и по сути – абсолютно натурально, а по цене получается дешевле.

Инженерная доска для пола – что это такое? Описание, конструкция, фото.

Завод по производству паркета: что мы увидели на самом деле

«Мы не пускаем «пыль в глаза» гостям – это не в наших интересах», – предупредил руководитель компании Parketoff Роман Смирнов. В наших интересах – сделать работающую бизнес-модель, которая позволит делать хорошую продукцию и зарабатывать на ней».

Ну, ОК.

Нас запускают в большой ангар – это один из корпусов завода. Огромные штабеля досок. Ездит маленький погрузчик. 

Я ищу глазами грязь, но не нахожу.

«Где грязь?» – спрашиваю я у сотрудника завода, который был неподалеку

«Мы следим, чтобы ее не было», – отвечает он.

И правда – всюду чисто. Меня уверили, что это не гостеприимство, а повседневность.

В цеху первичной обработки (обо всех этапах расскажу позже) – зеленоватое освещение. Говорят – просто так.

Один из работников. Тут он немного «позирует», конечно :)

Как делают паркет

Вообще говоря, любой производитель строго оберегает свои секреты изготовления. С одной стороны, схема изготовления паркета всюду одна, а с другой – у каждой фабрики свои нюансы производства и (главное) – аппаратура: станки, техника – всё то, что автоматизирует производство и делает его максимально качественным.

Станки и техника это вообще «святая святых» для любого завода, и их берегут как Coca-Cola рецепт своего напитка. Мне, например, так никто и не дал ни одного названия станка.

Но что-то тайком снять удалось. Это и есть та самая линия финишного покрытия, которой так гордятся на заводе. Здесь доски получают свой финальный окрас и покрываются лаком. В помещении зеленый свет и темно, поэтому такое качество фото: 

Другой ракурс. Святая святых!

Технология производства паркета

Кратко расскажу, какие этапы проходит массивная доска – с «нуля» до полной готовности. Массивная доска – это самый престижный вид паркета, когда вся доска целиком является собой массив ценной породы древесины (паркетная и инженерная доска это многослойные конструкции – у них свои «плюсы», но это уже не такой «аутентичный» паркет, как массивная доска, а ламинат – вообще, лишь имитация деревянной доски).

Итак, технология производства массивной доски выглядит так:

1. Прежде всего, первоначальные деревянные заготовки (то есть, то, что осталось от ствола дерева) распиливаются на заготовки поменьше, которые приблизительно соответствуют финальным размерам доски. Их складывают в штабеля.

2. После этого наступает очень важный этап сушки. Влажность доски должна снизиться до 9%.

3. После сушки, которая может продолжаться до месяца и более, заготовку фрезеруют со всех сторон – чтобы получить нужную форму и создать базовые поверхности. Ровность поверхностей уже не идет ни в какое сравнение с тем, что было до этого.

4. Далее доска проходит профилировочную линию, где она «Получает» крепежные углубления и выемки «Шип+паз».

5. Потом полученные доски отправляют в цех, где они шпаклюются (если это необходимо) и проходят ту обработку, которая запланирована дизайном: брашируются или обрабатываются в ручную, когда надо, чтобы доска приобрела слегка волнообразный/состаренный профиль.

6. Затем доска шлифуется.

7. А после этого – проходит линию «нанесения» финального покрытия – там она красится и покрывается лаком (или пропитывается маслом).

8. Доска готова, можно упаковывать!

Конечно, на любом этапе есть свои нюансы, но общая картинка такая. В целом на все про все, если не брать в расчет сушку, уходит меньше одного дня.

«А в день мы можем произвести более 1000 квадратных метров!», – с гордостью говорит директор производства. И рассказал несколько забавных нюансов:

Паркет: интересные нюансы

Вот, что мне рассказали

• 
  Производители избегают деревьев, которые спилены, допустим, в Брянской области. Там активно шли бои в Великую Отечественную Войну и в деревьях остались пули и осколки снарядов.

• 
  Впрочем, у некоторых заводов есть специальная аппаратура, которая умеет «сканировать» древесину на предмет тех же пуль. Эти же сканеры могут подсказать, как лучше раскроить заготовку.

• 
  Производители паркета больше любят древесину от дерева спиленного зимой. Тогда оно менее влажное – его быстрее сушить. Из тех стволов, что спилены весной, влага буквально «льётся»

• 
  Компания Parketoff – едва ли не единственная в России, кто наладил производство массивной и инженерной доски в России, а также имеет полноценную линию по нанесению финишного покрытия. Говорят, нечто подобное есть только у компании Karelia.

Что в итоге

Все цифры и секреты узнать не удалось – не рассказали, а если бы я их узнал сам, меня бы не выпустили :)))))

Производство паркета (простой, казалось бы, доски – что тут может быть хитрого) – это целое умение.

Каждый завод производит несколько видов досок, каждая из которых – отвечает своим целям и ситуациям для покупателя. Какие-то более долговечные, какие-то – проще в укладке, какие-то – прочнее и практичнее. Подробнее об этом можно прочитать тут.

Роман Смирнов, руководитель компании, пообещал дать интервью. Во время него постараемся узнать о производстве и паркетном бизнесе всё-то, что не удалось увидеть во время экскурсии.

Мне, например, до сих пор непонятно – несмотря на всё увиденное, – почему куски дерева, пусть и окрашенные, пусть и с декором, стоят в магазинах так дорого. Хотя, маркетолог компании Parketoff когда-то и пытался это объяснить :)

Из чего делают паркет? Давайте разберёмся

Виды паркетов

Паркеты бывают с рисунком, иногда очень сложным. В художественный паркет может входить несколько разновидностей доски, отличающейся по материалу и цвету. В каталогах на сайте https://www.mr-parkett.ru представлены различные виды типовой укладки паркета, но современные технологии позволяют создать и новые варианты с помощью компьютерного моделирования.

От вида дерева зависит прочность паркета

Для помещения с большой нагрузкой на пол, например, спортзала, целесообразно выбрать дуб. Это дерево относится к наиболее крепким породам, и изделие из него прослужит много лет. Для обновления пола его можно отшлифовать. Натуральный паркет подвергается шлифовке от трёх до семи раз, после чего его покрывают лаком или маслом, и он продолжает служить.

Клён –– ещё более прочный и красивый материал. Недаром он красуется на канадском гербе. Но и клён клёну рознь. Всё зависит от места, где выросло дерево.

Ещё одно надёжное дерево –– эвкалиптовый ярр, который широко распространён в Австралии.

Ясень тоже является очень прочным. Из него в древние времена делали боевые орудия, дубинки, копья и даже луки, так как этот материал достаточно эластичный. Дуб уступает ясеню в твёрдости.

У бука и дуба величина прочности по десятибалльной шкале равны и составляют 3.8 единиц. Они находятся в конце таблицы. А возглавляет её ятоба –– бразильская или южноамериканская вишня, совсем не похожая на российскую. Её прочность почти в два раза выше, чем у дуба и бука.

Оттенки дерева

Дуб всегда тёмный. Ясень бывает от светлых оттенков до более тёмных. Красивы и разнообразны оттенки ореха. В Европе популярным является паркет из красно-коричневого мербау.

Паркет из мербау. Фото: frondetv.ru

Из дерева дальбергия, которое считается одним из лучших для производства, получается оригинальный розовый паркет. С этим материалом легко работать. Но так как дальбергия произрастает в Бразилии и на Мадагаскаре, то стоимость паркета высокая.

ПОНРАВИЛАСЬ СТАТЬЯ —

ПОДЕЛИТЕСЬ С ДРУЗЬЯМИ!

Из чего делают паркет — Строй журнал artikagroup.ru

Как делают паркет

Паркет – это популярный вид напольного покрытия, которое изготавливается преимущественно из натуральной древесины. На современном рынке доступен в нескольких разновидностях, отличающихся технологией производства, свойствами и ценой. Как появился паркет, каких видов он бывает, и как делается сегодня – рассказано в этой статье.

Когда появился паркет

Массово натуральный паркет начал производиться лишь в начале XX века. До этого времени такое напольное покрытие можно было увидеть только в дворцах и в домах великосветской знати. Для обычных людей паркет был недоступен, хотя и делался из самой обычной древесины. В простых домах для настилания полов использовалась обычная доска грубой обработки.

На заре прошлого века, когда деревообработка перешла на новый уровень, ситуация кардинально изменилась. Новые заводы по производству паркета появлялись в это время как в Европе, так и на территории России. Все они выпускали продукцию одного и того же типа – это была паркетная доска, на торцах которой выпиливались пазы и гребни для соединения элементов пола в сплошное полотно.

За последние несколько лет технология производства паркетного напольного покрытия шагнула далеко вперед. Более того, она разделилась, и пошла в разных направлениях. Благодаря этому сегодня в строительных магазинах можно выбрать и штучный паркет, и массивный, и многослойный, и щитовой, и другие виды. Как и водится в наше время – начали появляться заменители натурального паркета, которые стоят недорого, а внешне выглядят порой даже эффектнее и сочнее, чем паркет, сделанный из редких пород древесины.

Разновидности современного паркета

Сегодня уже достаточно сложно сказать, какой из предлагаемых производителями паркет является истинным паркетом. К этой категории относят, как минимум, с десяток разновидностей напольного покрытия, на этикетке которого указано, что это паркет, и ни что иное. Хотя изготавливается все это многообразие по абсолютно разным технологиям.

Рассмотрим вкратце основные разновидности паркета:

• Штучный паркет – представляет собой ламели длиной до 50 см и шириной до 7 см, которые изготавливаются полностью из натуральной древесины. Производство регламентируется ГОСТом, разработанным еще в далеком 1983 году. Указанных в нем стандартов придерживаются и сегодня.

• Массивная паркетная доска – напольное покрытие, представляющее собой наборные элементы, соединяющиеся между собой в сплошное полотно при помощи системы «гребень-паз». Свое название паркет получил благодаря тому, что полностью изготавливается из массива древесины. Технология вкратце описана ниже.

• Многослойный паркет – также делается из древесины, но из разных ее пород. Как правило, ламели состоят из трех слоев дерева, склеенных между собой с чередованием направления волокон. Верхний слой – декоративный и прочный, делается из твердых пород древесины. нижние слои – изготавливаются из дешевого леса (сосна).

• Щитовой паркет – представляет собой щиты из ДСП, на которые наклеиваются ламели из цельной древесины одной и той же породы. Этот вид напольного покрытия называется также модульным паркетом.

• Художественный паркет – элитное напольное покрытие, представляющее собой наборы из мелких элементов (плашек), изготавливаемых из разных пород древесины. Массово не производится. Как правило, изготавливается под заказ.

• Ламинированный паркет – имеет мало общего с истинным паркетом, так как делается не из цельной древесины, а из отходов ее обработки. Состоит из нескольких слоев – подложки, основы из ДСП, декоративного слоя и защитного покрытия. Паркетом назвать этот материал можно, разве что, с большой натяжкой. По сути – это отдельная категория напольного покрытия, которое называется ламинат.

К истинному же паркету, который можно назвать массовым, из всего вышеописанного можно отнести только первые три разновидности. Технологии их производства кратко описаны далее.

Технология производства штучного паркета

Данное напольное покрытие делается из древесины твердых пород – дуб, клен, ясень, бук. Элитные разновидности изготавливаются из редких пород. Как уже было сказано выше – это напольное покрытие в виде ламелей (брусков, дощечек) небольших размеров, на торцах которых имеются гребни и пазы для соединения элементов в сплошное полотно.

Поэтапная технология производства выглядит следующим образом:

1. Лесной массив распиливается на доски.
2. В таком виде заготовки высушиваются в камерах в течение месяца.
3. После сушки доски сортируются и отбраковываются.
4. Отобранные заготовки распиливаются на бруски или ламели одинаковых размеров.
5. Далее будущий паркет проходит этап фрезеровки, на котором делаются соединительные пазы и гребни.
6. Почти готовое напольное покрытие тщательно шлифуется.
7. Затем покрывается специальными лаками в несколько слоев.

Некоторые виды штучного паркета не покрываются лаками, а пропитываются маслами.

Технология производства паркета типа «массивная доска»

Этот вид паркета принято считать наиболее распространенным сегодня. Изготавливается он следующим образом:

1. Бревна древесины твердых пород распускаются на доски.
2. Заготовки калибруются по примерному размеру.
3. Далее доски отправляются в сушильную камеру, где доводятся до влажности 9%.
4. Высушенные заготовки повторно калибруются на фрезеровочных станках. На самых современных производствах используется высокоточное лазерное оборудование.
5. На этом этапе фрезеруются торцы будущего паркета.
6. Обработанные доски шлифуются, полируются и сортируются.
7. Последний этап – обработка готовых элементов защитным покрытием. Некоторые виды паркетной массивной доски покрываются 7-10 слоями лака.

У разных производителей технология может незначительно отличаться, но общий принцип выглядит так, как описано выше.

Технология производства многослойного паркета

Наиболее распространенная разновидность – трехслойный паркет. Представляет собой аналог массивной паркетной доски, но делается не из одной породы древесины, а из нескольких. При этом слои склеиваются между собой так, чтобы направление волокон чередовалось. Верхний слой такого паркета, как правило, это твердый дуб, ясень или редкие породы древесины. Средний и нижний слои – изготавливаются из более дешевого и доступного сырья – сосны, ели и так далее.

Одна трехслойная паркетная доска может состоять как из трех цельных кусков древесины разных пород, так и из многочисленных ламелей. На торцах в любом случае делаются гребни и пазы для соединения паркета в сплошное напольное покрытие. Практически все производители обрабатывают многослойную паркетную доску пропитками, маслами, восками или лаками.

Когда паркет только появился, он не был массовым напольным покрытием, и встречался преимущественно в дворцах и домах богатых людей. Сегодня – это доступный, разнообразный и очень популярный материал. Делается в основном из натуральной древесины, однако, на рынке также присутствуют так называемые заменители паркета, примером которых является ламинат.

Еще статьи из раздела Изделия из дерева:

Из чего обычно сделана паркетная доска или паркет в хрущевке

Из чего сделан паркет от Мастер Паркетов? Что он собой представляет? Какой бывает?

Штучный паркет представляет собой красивое разноплановое соединение не больших по размеру цельных деревянных планок с гребнями и пазами для крепления. Они бывают из разных видов деревьев. Именно его обычно устанавливали раньше в хрущевках. Самый частый его вид — щитовой паркет.

Изготовление же паркетной доски осуществляется путем соединения между собой посредством склеивания трех основных слоев.

Для увеличения прочности, а, следовательно, и качества доски, ее структуру уплотняют путем безкислородной термообработки при высокой температуре нагрева.

Каждый вид дерева, из которого сделан паркет, отличается друг от друга определенным набором качеств.

Какой вариант все-таки лучше выбрать, исходя из того, из чего сделан паркет

Сосновая паркетная доска практически не изготавливается либо в редких случаях.

Самый лучший выбор – это дубовая доска. Она больше всего нравится потребителям своим дубовым рисунком разных красивых оттенков и высокими эксплуатационными качествами – влагостойкостью и плотностью.

Плотность дубового паркета достигается верно выбранным временем и температурой высушивания (скоростная сушка не допустима).

Древесина березы, из чего сделан березовый паркет, подойдет ценителям светлого паркета, мелкой слабовыраженной фактуры.

На самом деле цвет паркета не должен играть особой роли, потому как любой паркет можно покрасить в нужный вам цвет.

Вишневая паркетная доска обладаем чуть меньшей плотностью, однако имеет очень красивый розоватый оттенок, который со временем меняет цвет в сторону постепенного потемнения.

Паркетная доска из тика тверда. Она практически не подвержена гниению, изменению структуры древесины под влиянием внешних условий. Цвет гармоничный, медово-золотистый с тонкой насыщенной неоднородной текстурой.

Бамбуковый паркет будет выглядеть очень дорого и оригинально (даже в ванной комнате в условиях влажности он может эксплуатироваться без потерь для вида и качества). Но повторной шлифовки он не предусматривает.

Светлый желтый цвет кленовой паркетной доски понравится ценителям изысканных интерьеров. По твердости кленовая древесина обходит даже дубовую.

Паркетная доска из ясеня обладает крупной волокнистой фактурой, цвет беловато- бежевый с прямым древесным рисунком. Такой паркет по своим свойствам и качествам напоминает дубовый.

Для заказа укладки паркета — обращайтесь в раздел по укладке паркета или на страницу контакты.

Что такое Apache Parquet и почему вы должны его использовать

В этом посте рассматриваются основы Apache Parquet, который является важным строительным блоком в архитектуре больших данных. Чтобы узнать больше об управлении файлами в объектном хранилище, ознакомьтесь с нашим руководством по разделению данных на Amazon S3.

На прошлогодней конференции Amazon re: Invent (когда реальные конференции все еще существовали) AWS анонсировала экспорт озера данных — возможность выгружать результат запроса Redshift в Amazon S3 в формате Apache Parquet.В своем объявлении AWS описал Parquet как «в 2 раза быстрее выгружается и потребляет до 6 раз меньше хранилища в Amazon S3 по сравнению с текстовыми форматами» . Преобразование данных в столбчатые форматы, такие как Parquet или ORC, также рекомендуется в качестве средства повышения производительности Amazon Athena.

Понятно, что Apache Parquet играет важную роль в производительности системы при работе с озерами данных. Давайте подробнее рассмотрим, что такое Parquet и почему он важен для хранения и анализа больших данных.

Основы: что такое Apache Parquet?

Apache Parquet — это формат файла, разработанный для поддержки быстрой обработки сложных данных, с несколькими примечательными характеристиками:

1. Столбец: В отличие от строковых форматов, таких как CSV или Avro, Apache Parquet ориентирован на столбцы — 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 с открытым исходным кодом под лицензией Apache Hadoop и является совместим с большинством фреймворков обработки данных Hadoop.

3. Самоописывающий : В Parquet метаданные, включая схему и структуру, встроены в каждый файл, что делает его форматом файла с самоописанием.

Преимущества столбчатого хранилища Parquet

Приведенные выше характеристики формата файлов Apache Parquet создают несколько явных преимуществ, когда дело доходит до хранения и анализа больших объемов данных. Давайте рассмотрим некоторые из них более подробно.

Сжатие

Сжатие файла — это процесс уменьшения размера файла.В Parquet сжатие выполняется столбец за столбцом, и оно построено для поддержки гибких параметров сжатия и расширяемых схем кодирования для каждого типа данных — например, для сжатия целочисленных и строковых данных можно использовать различное кодирование.

Данные Parquet могут быть сжаты с использованием следующих методов кодирования:

• Кодирование словаря: активируется автоматически и динамически для данных с небольшим количеством уникальных значений.

• Битовая упаковка: Хранение целых чисел обычно выполняется с выделенными 32 или 64 битами на целое число.Это позволяет более эффективно хранить небольшие целые числа.
• Кодирование длины прогона (RLE): , когда одно и то же значение встречается несколько раз, одно значение сохраняется один раз вместе с количеством вхождений. В Parquet реализована комбинированная версия битовой упаковки и RLE, в которой переключается кодировка, на основе которой достигается наилучший результат сжатия.

Производительность

В отличие от строковых форматов файлов, таких как CSV, Parquet оптимизирован для повышения производительности.Выполняя запросы к файловой системе на основе Parquet, вы можете очень быстро сосредоточиться только на соответствующих данных. Более того, объем сканируемых данных будет намного меньше, что приведет к меньшему использованию ввода-вывода. Чтобы понять это, давайте подробнее рассмотрим структуру файлов Parquet.

Как мы упоминали выше, Parquet — это самоописанный формат, поэтому каждый файл содержит как данные, так и метаданные. Файлы Parquet состоят из групп строк, верхнего и нижнего колонтитула. Каждая группа строк содержит данные из одних и тех же столбцов.В каждой группе строк хранятся одни и те же столбцы:

Эта структура хорошо оптимизирована как для быстрого выполнения запросов, так и для малого количества операций ввода-вывода (минимизация количества сканируемых данных). Например, если у вас есть таблица с 1000 столбцами, запрос к которой обычно выполняется только с использованием небольшого подмножества столбцов. Использование файлов Parquet позволит вам получить только необходимые столбцы и их значения, загрузить их в память и ответить на запрос. Если бы использовался строковый формат файла, такой как CSV, вся таблица должна была быть загружена в память, что привело бы к увеличению количества операций ввода-вывода и снижению производительности.

Развитие схемы

При использовании файловых форматов столбцов, таких как Parquet, пользователи могут начать с простой схемы и постепенно добавлять дополнительные столбцы в схему 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.

Поддержка открытого исходного кода

Apache Parquet, как упоминалось выше, является частью экосистемы Apache Hadoop с открытым исходным кодом, которая постоянно улучшается и поддерживается сильным сообществом пользователей и разработчиков.Хранение данных в открытых форматах означает, что вы избегаете привязки к поставщику и повышаете свою 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.

Хранилище, ориентированное на столбцы, и хранилище на основе строк для аналитических запросов

Данные часто генерируются, и их легче представить в виде строк. Мы привыкли мыслить в терминах электронных таблиц Excel, где мы можем видеть все данные, относящиеся к конкретной записи, в одной аккуратной и организованной строке.Однако для крупномасштабных аналитических запросов столбчатое хранилище имеет значительные преимущества с точки зрения 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 строковом формате, 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 (который обычно требует агрегирования в зависимости от измерения или категории)
• Хранение будет дороже, поскольку CSV не сжимаются так эффективно, как Parquet

Столбчатые форматы обеспечивают лучшее сжатие и повышенную производительность, а также позволяют запрашивать данные вертикально — столбец по столбцу.

Пример: Parquet, CSV и Amazon Athena

Мы исследуем этот пример более подробно в нашем предстоящем веб-семинаре с Looker. Сохраните свое место здесь.

Чтобы продемонстрировать влияние столбчатого хранилища Parquet по сравнению с альтернативами на основе строк, давайте посмотрим, что происходит, когда вы используете Amazon Athena для запроса данных, хранящихся на Amazon S3, в обоих случаях.

Используя Upsolver, мы загрузили набор данных CSV журналов сервера в 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

FROM server_usage

GROUP BY tags_host

HAVING AVG (fields_usage_active)> 0

И результаты:

1. Сжатые CSV: Сжатый CSV имеет 18 столбцов и весит 27 ГБ на S3. Афина должна просканировать весь CSV-файл, чтобы ответить на запрос, поэтому мы будем платить за 27 ГБ отсканированных данных. В более высоких масштабах это также отрицательно повлияет на производительность.
2. Parquet: Конвертируя наши сжатые файлы CSV в Apache Parquet, вы получаете аналогичный объем данных в S3. Однако, поскольку Parquet является столбцовым, Athena необходимо читать только те столбцы, которые имеют отношение к выполняемому запросу — небольшую часть данных.В этом случае Athena должна была просканировать 0,22 ГБ данных, поэтому вместо оплаты 27 ГБ отсканированных данных мы платим только 0,22 ГБ.

Достаточно ли паркета?

Использование паркета — хорошее начало; Однако оптимизация запросов к озеру данных на этом не заканчивается. Вам часто требуется очищать, обогащать и преобразовывать данные, выполнять соединения с высокой мощностью и внедрять множество передовых методов, чтобы обеспечить единообразные ответы на запросы, быстро и экономично.

Вы можете использовать Upsolver для упрощения конвейера ETL озера данных, автоматического приема данных как оптимизированного Parquet и преобразования потоковых данных с помощью функций SQL или Excel.Чтобы узнать больше, запланируйте демонстрацию прямо здесь.

Хотите узнать больше об оптимизации озера данных? Ознакомьтесь с некоторыми из этих лучших практик озера данных . Чтобы увидеть дополнительные тесты и изучить передовой опыт при подготовке данных для Athena, присоединяйтесь к предстоящему вебинару Upsolver + Looker прямо здесь .

Что такое Apache Parquet?

Вернуться к глоссарию

Parquet — это формат файла с открытым исходным кодом, доступный для любого проекта в экосистеме Hadoop.Apache Parquet разработан для эффективного, а также производительного формата хранения данных в виде плоских столбцов по сравнению с файлами на основе строк, такими как файлы CSV или TSV.

Parquet использует алгоритм уничтожения и сборки записей, который превосходит простое выравнивание вложенных пространств имен. Parquet оптимизирован для работы со сложными данными в больших объемах и предлагает различные способы эффективного сжатия и типов кодирования данных. Этот подход лучше всего подходит для тех запросов, которым необходимо прочитать определенные столбцы из большой таблицы.Parquet может считывать только необходимые столбцы, что значительно сокращает затраты на ввод-вывод.

Преимущества хранения данных в столбцовом формате:

• Столбцовое хранилище, такое как Apache Parquet, предназначено для повышения эффективности по сравнению с строковыми файлами, такими как CSV. При запросе колоночного хранилища вы можете очень быстро пропустить нерелевантные данные. В результате запросы агрегирования занимают меньше времени по сравнению со строковыми базами данных. Такой способ хранения привел к экономии оборудования и уменьшению задержки доступа к данным.
• Apache Parquet создается с нуля. Следовательно, он может поддерживать расширенные вложенные структуры данных. Структура файлов данных Parquet оптимизирована для запросов, обрабатывающих большие объемы данных, в диапазоне гигабайт для каждого отдельного файла.
• Parquet поддерживает гибкие параметры сжатия и эффективные схемы кодирования. Поскольку тип данных для каждого столбца очень похож, сжатие каждого столбца выполняется просто (что делает запросы еще быстрее).Данные можно сжать с помощью одного из нескольких доступных кодеков; в результате разные файлы данных могут сжиматься по-разному.
• Apache Parquet лучше всего работает с интерактивными и бессерверными технологиями, такими как AWS Athena, Amazon Redshift Spectrum, Google BigQuery и Google Dataproc.

Разница между паркетом и CSV

CSV — это простой и широко распространенный формат, который используется многими инструментами, такими как Excel, Google Таблицы и многие другие, которые могут создавать файлы CSV.Несмотря на то, что файлы CSV являются форматом по умолчанию для конвейеров обработки данных, у него есть некоторые недостатки:

• Amazon Athena и Spectrum будут взимать плату в зависимости от объема данных, сканируемых по запросу.
• Google и Amazon будут взимать плату в соответствии с объемом данных, хранящихся на GS / S3.
• Оплата Google Dataproc зависит от времени.

Parquet помог своим пользователям снизить требования к хранилищу как минимум на треть для больших наборов данных, кроме того, он значительно сократил время сканирования и десериализации, а значит и общие затраты.

В следующей таблице сравнивается экономия, а также ускорение, полученное при преобразовании данных в Parquet из CSV.

Дополнительные ресурсы

Вернуться к глоссарию

Что такое Apache Parquet. Понять, почему следует использовать паркет… | by Atharva Inamdar

Хранение данных | Data Lake | Parquet

Поймите, почему Parquet следует использовать для складских помещений / хранения на озере

Apache Parquet — это столбчатый формат хранения, доступный для любого проекта […], независимо от выбора структуры обработки данных, модели данных или языка программирования.
— https://parquet.apache.org/

Это описание является хорошим резюме этого формата. В этом посте будет рассказано об особенностях формата и о том, почему он полезен для запросов аналитических данных в хранилище данных или в озере.

Данные хранятся строка за строкой, причем каждая строка содержит все столбцы / поля https://www.ellicium.com/parquet-file-format-structure/

Первая особенность — это столбчатый характер хранения формата. Это просто означает, что данные кодируются и хранятся по столбцам, а не по строкам.Этот шаблон позволяет аналитическим запросам выбирать подмножество столбцов для всех строк. Parquet хранит столбцы в виде фрагментов и может дополнительно разбивать файлы внутри каждого фрагмента. Это позволяет ограничить до минимума операции ввода-вывода диска.

Вторая особенность, о которой следует упомянуть, — это схема и типы данных. Parquet — это двоичный формат, допускающий закодированные типы данных. В отличие от некоторых форматов, можно хранить данные с определенным типом логических, числовых (int32, int64, int96, float, double) и байтового массива.Это позволяет клиентам легко и эффективно сериализовать и десериализовать данные при чтении и записи в паркетный формат.

Помимо типов данных, спецификация Parquet также хранит метаданные, которые записывают схему на трех уровнях; файл, чанк (столбец) и заголовок страницы. Нижний колонтитул каждого файла содержит метаданные файла. Здесь записывается следующее:

• Версия (формата Parquet)
• Схема данных
• Метаданные столбца (тип, количество значений, расположение, кодировка)
• Количество групп строк
• Дополнительные пары ключ-значение

Метаданные Parquet https: // паркет.apache.org/documentation/latest/

Метаданные всегда записываются в нижний колонтитул файла, так как это позволяет запись за один проход. На простом английском языке сначала записываются данные, затем можно точно записать метаданные, зная все места, размер и кодировку записанных данных. Многие форматы записывают свои метаданные в заголовок. Однако для этого требуется несколько проходов, поскольку данные записываются после заголовка. Parquet делает это эффективным для чтения метаданных и самих данных. Еще одно преимущество состоит в том, что файл можно разделить на любой желаемый размер.Например, если вы используете это со Spark или Amazon Redshift, вы можете указать файлы размером 1 ГБ для эффективной загрузки.

Отдельный файл метаданных является частью спецификации, позволяющей ссылаться на несколько файлов паркета. Таким образом, набор данных может быть сколь угодно большим или маленьким, чтобы поместиться в один или несколько файлов. Это особенно удобно при работе с гигабайтами или терабайтами данных в озере данных. Большинство современных приложений и хранилищ допускают параллельное чтение.Наличие нескольких файлов означает, что данные можно читать параллельно, чтобы ускорить выполнение.

Объединение схемы и метаданных с разделяемыми файлами делает Parquet гибким форматом. Схема может со временем развиваться. Например, если в набор данных добавляется поле / столбец, это просто кодируется в новых фрагментах и ​​файлах. файл метаданных обновляется, чтобы записать, что только определенные файлы и группы строк включают новый фрагмент. Таким образом может легко произойти эволюция схемы и слияние. Если файлы не содержат новое поле, они просто приводят к тому, что поле не существует.Если читается несколько файлов, некоторые из которых содержат поле, а другие нет, пустых значений используются для обозначения отсутствующих значений столбца.

Наконец, формат поддерживает сжатие внутри файлов. Это означает, что данные могут быть эффективно сжаты, когда они имеют низкую или среднюю мощность по столбцам. Когда данные имеют высокую мощность, сжатие может выполняться для этих столбцов отдельно в другом файле. Это допускает вариативность кодирования и сжатия различных полей и типов данных.Это еще одно преимущество при эффективном чтении данных с высокой пропускной способностью.

Инкрементальная и оптимизированная загрузка данных Parquet writer с помощью AWS Glue

AWS Glue предоставляет бессерверную среду для подготовки (извлечения и преобразования) и загрузки больших объемов наборов данных из различных источников для аналитики и обработки данных с помощью заданий Apache Spark ETL. В первой публикации серии «Лучшие практики масштабирования заданий Apache Spark и разделения данных с помощью AWS Glue» обсуждаются передовые методы, которые помогут разработчикам приложений Apache Spark и заданий Glue ETL, архитекторам больших данных, инженерам данных и бизнес-аналитикам масштабировать обработку данных. задания, выполняемые в AWS Glue автоматически.

В этом сообщении показано, как постепенно загружать данные из источников данных в озеро данных Amazon S3 и базы данных с помощью JDBC. В нем также показано, как масштабировать задания AWS Glue ETL, считывая только недавно добавленные данные с помощью закладок заданий, и обрабатывая данные, поступающие с опозданием, путем сброса закладки задания на конец предыдущего запуска задания. В публикации также рассматриваются передовые методы использования закладок вакансий со сложными сценариями и рабочими нагрузками AWS Glue ETL.

Наконец, в сообщении показано, как использовать настраиваемый модуль записи AWS Glue Parquet, оптимизированный для повышения производительности за счет исключения дополнительных проходов данных и вычисления схемы во время выполнения.AWS Glue Parquet writer также позволяет изменять схемы в наборах данных с добавлением или удалением столбцов.

Закладки заданий AWS Glue

Среда выполнения Spark

AWS Glue имеет механизм хранения состояния. Этот механизм используется для отслеживания данных, обрабатываемых конкретным запуском задания ETL. Информация о постоянном состоянии называется закладкой задания .

На снимке выше показан вид Glue Console с несколькими запусками заданий в разное время для одного и того же задания ETL.Закладки заданий используются заданиями AWS Glue для обработки дополнительных данных с момента последнего запуска задания. Закладка задания состоит из состояний различных элементов задания, таких как источники, преобразования и цели. Например, ваше задание AWS Glue может считывать новые разделы в таблице с поддержкой S3. AWS Glue отслеживает разделы, успешно обработанные заданием, чтобы предотвратить дублирующую обработку и многократную запись одних и тех же данных в целевое хранилище данных.

API закладок вакансий

При использовании консоли AWS Glue или API AWS Glue для запуска задания в качестве параметра передается параметр закладки задания.

Возможны три варианта:

• Включить — этот параметр заставляет задание обновлять состояние закладки после каждого успешного запуска, чтобы отслеживать обработанные данные. Последующее задание, запускаемое на том же источнике данных, обрабатывает только новые добавленные данные с момента последней контрольной точки.
• Отключить — Обеспечивает, чтобы закладки задания не использовались, что может привести к тому, что задание всегда будет обрабатывать весь набор данных.Это вариант по умолчанию.
• Пауза — Считывает информацию о состоянии и обрабатывает дополнительные данные с момента последней контрольной точки, но не обновляет их. Вы можете использовать эту опцию, чтобы каждый последующий запуск обрабатывал данные с одного и того же момента времени.

Во всех случаях вы несете ответственность за управление выводом предыдущего задания. Дополнительные сведения см. В первой публикации этой серии «Рекомендации по масштабированию заданий Apache Spark и разделению данных с помощью AWS Glue».Подробные сведения о параметрах, передаваемых заданию, и особенно о закладке задания, см. В разделе «Специальные параметры, используемые AWS Glue».

В следующем примере кода показано, как использовать закладки заданий в задании Glue ETL, которое считывает данные из таблицы AWS Glue, поддерживаемой расположением Amazon S3. Задание получает новые файлы из потока событий Kinesis Firehose в формате JSON, преобразует их для переименования двух столбцов, преобразует и записывает их в Amazon Redshift. transformation_ctx — идентификатор закладки задания, связанной с этим источником данных.Для правильной работы вам потребуется job.init и job.commit для инициализации и сохранения состояния закладки.

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

## @params: [JOB_NAME]
args = getResolvedOptions (sys.argv, ['ИМЯ ЗАДАНИЯ'])
sc = SparkContext ()
glueContext = GlueContext (sc)
искра = glueContext.spark_session

job = Работа (glueContext)
job.init (аргументы ['ИМЯ ЗАДАНИЯ'], аргументы)
datasource0 = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog (database = "firehose_s3_db",
                table_name = "firehose_s3_raw_table",
                трансформация_ctx = "источник данных0")
applymapping = ApplyMapping.apply (frame = datasource0,
                mappings = [("col0", "строка", "имя", "строка"), ("col1", "строка", "число", "строка")],
                трансформация_ctx = "applymapping1")

glueContext.write_dynamic_frame.from_jdbc_conf (frame = applymapping, catalog_connection = "redshift", connection_options = {"dbtable": "name", "database": "kinesis_db"}, redshift_tmp_dir = "s3: // redshift_tmp_dir_path")

job.commit ()  

При использовании API или интерфейса командной строки для запуска задания необходимо добавить следующие аргументы, чтобы включить закладку задания:

  Аргументы вакансий:

- параметр-закладка-задание, включить-задание-закладку
--JOB_NAME, приклеивание-задание-добавочное  

Для источников входных данных S3 закладки заданий AWS Glue проверяют время последнего изменения объектов, чтобы проверить, какие объекты нужно обработать повторно.Если из пожарного шланга Kinesis поступают новые файлы или существующие файлы были изменены с момента последнего выполнения задания, файлы будут повторно обработаны при повторном запуске задания с использованием периодического триггера задания Glue или уведомления триггера S3.

Если вы собираетесь повторно обработать все данные, используя одно и то же задание, сбросьте закладку задания. Чтобы сбросить состояние закладки задания, используйте консоль AWS Glue, операцию API ResetJobBookmark Action (Python: reset_job_bookmark) или интерфейс командной строки AWS. Например, введите следующую команду с помощью интерфейса командной строки AWS:

aws glue reset-job-bookmark --job-name my-job-name

Вы также можете использовать ResetJobBookmark API для определенной точки для выполнения запланированных заданий, передав идентификатор выполнения задания.Он сбрасывает состояние закладки задания на состояние после идентификатора выполнения задания, когда оно завершено. Эта функция похожа на путешествие во времени; например, теперь вы можете повторно обработать входные данные из прошлого и использовать другой набор преобразований в сценарии ETL или последующих заданиях, организованных с помощью рабочих процессов AWS Glue в конвейере ETL. В консоли AWS Glue можно использовать параметр «Перемотка закладки задания», чтобы сбросить состояние закладки задания на фиксацию предыдущего выполнения задания.

AWS Glue отслеживает закладки для каждого задания.Если вы удаляете задание, вы также удаляете закладку задания. Популярные форматы хранения на основе S3, включая источники JSON, CSV, Apache Avro, XML и JDBC, поддерживают закладки заданий. Начиная с AWS Glue версии 1.0, также поддерживаются столбчатые форматы хранения, такие как Apache Parquet и ORC.

Лучшие практики 1: Разработка с закладками вакансий

В некоторых случаях вы можете включить закладки заданий AWS Glue, но ваше задание AWS Glue повторно обрабатывает данные, которые оно уже обработало при предыдущем запуске.Это могло произойти по следующим причинам:

• Фиксация отсутствия задания — Оператор job.commit () в конце сценария AWS Glue ETL обновляет состояние закладки задания. Если вы не добавите его, задание будет повторно обрабатывать как ранее обработанные, так и новые файлы. Убедитесь, что оператор фиксации задания выполняется всеми возможными путями кода в вашем пользовательском сценарии, ведущими к завершению задания.
• Отсутствует контекст преобразования — Контекст преобразования является необязательным параметром в GlueContext Однако для правильной работы закладок заданий он необходим.Убедитесь, что вы включили параметр контекста преобразования при создании DynamicFrame. См. Следующий пример кода:

    sample_dynF = glueContext.create_dynamic_frame_from_catalog (база данных,
              table_name,
              трансформация_ctx = "sample_dynF")  

• Источники JDBC — Закладки заданий требуют, чтобы исходные таблицы имели либо столбцы первичного ключа, либо столбцы с увеличивающимися значениями, которые необходимо указать в параметрах источника при доступе к реляционным базам данных с помощью соединения JDBC. .Закладки заданий могут фиксировать только недавно добавленные строки. Это поведение не применяется к исходным таблицам, хранящимся на S3.
• Время последнего изменения — Чтобы определить, какие файлы, хранящиеся на S3, нужно обрабатывать, закладки заданий проверяют время последнего изменения объектов, а не имена файлов. Если ваши входные объекты изменились с момента последнего выполнения задания, они будут повторно обработаны при повторном запуске задания.

Лучшие практики 2: Мониторинг закладок вакансий

Есть три способа проверить поведение закладок заданий при каждом запуске задания:

• Хранение списка файлов в каталоге tmp. — Все ETL-задания AWS Glue под управлением Apache Spark, использующие DynamicFrames для чтения данных, выводят файл манифеста, содержащий список обработанных файлов для каждого пути.Файл манифеста хранится во временном расположении, указанном в задании. Путь к файлу: <временное расположение> / partitionlisting / <имя задания> / <идентификатор запуска> /.input-files.json Этот файл содержит список файлов, прочитанных для соответствующих данных источник независимо от любых включенных закладок вакансий.
• Метрики задания — Вы можете использовать метрики задания AWS Glue для проверки операций чтения и записи S3 и отслеживания количества байтов, прочитанных заданием, с помощью закладок.Вы также можете отслеживать данные, которые задание считывает при нескольких запусках, в консоли AWS Glue. Для получения дополнительной информации см. Мониторинг выполнения нескольких заданий.
• Журналы заданий Glue — задание AWS Glue также создает журналы в потоке журнала драйвера Spark, связанные с обработкой и пропуском разделов в S3. Журналы хранятся в Amazon CloudWatch.

Пропуск перегородок

Задание пропускает раздел, если он пуст или временная метка создания этого конкретного раздела в каталоге данных AWS Glue старше, чем временная метка последнего запущенного задания, зафиксированная закладкой задания.В следующем примере сообщения журнала указан пропущенный раздел:

  19/05/21 14:49:22 ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ HadoopDataSource: пропуск раздела
{"год": "2019", "месяц": "03", "день": "26", "час": "13"}
не обнаружено новых файлов
@ s3: // input-s3-prefix / Год = 2019 / Месяц = ​​03 / День = 26 / Час = 13 /
или путь не существует  

Обработка перегородок

Когда задание находит новый раздел S3, созданный после последнего выполнения задания или имеющий новые файлы для обработки, оно генерирует сообщение журнала.Сообщения журнала также указывают процент от общего количества файлов в определенном разделе. Эти файлы обрабатываются фильтрами закладок начального и конечного задания текущего выполнения задания. В следующем примере показана логика фильтрации закладок заданий.

Если раздел новый (создан после последнего запуска задания на основе времени создания раздела), то задание обрабатывает все файлы в разделе. Время создания раздела — 1559235148000 , то есть после последнего запуска задания.См. Следующий пример сообщения журнала:

  19/05/31 10:39:55 INFO PartitionFilesListerUsingЗакладка:
Обнаружен новый раздел DynamicFramePartition (com.amazonaws.services.glue.DynamicRecord@35309577,
s3: // input-s3-prefix / Год = 2018 / Месяц = ​​12 / День = 05 / Час = 13 /,
1559235148000)
с 47 файлами  

Существующий раздел запускает первый фильтр закладок. Этот фильтр выбирает файлы с отметками времени изменения с момента последнего запуска задания.В следующем примере сообщения журнала 15 из 47 файлов в разделе новые и должны быть обработаны:

  19/05/31 10:40:31 ИНФОРМАЦИЯ РазделФайлыСписокИспользованиеЗакладка:
После первоначального фильтра закладок вакансий,
обработка 31,91% из 47 файлов
в разделе DynamicFramePartition (com.amazonaws.services.glue.DynamicRecord@aa39e364,
s3: // input-s3-prefix / Год = 2018 / Месяц = ​​12 / День = 05 / Час = 13 /,
1559235148000)  

Последний фильтр закладок выполняет дополнительную фильтрацию, чтобы избежать состояний гонки, связанных с конечной согласованностью S3.Если за одно и то же время модификации поступает значительно большое количество файлов, этот фильтр может исключить их из обработки. В следующем примере сообщения журнала фильтр обработал все 15 файлов, захваченных исходным фильтром закладок:

  19.05.31 10:50:31 ИНФОРМАЦИЯ РазделФайлыСписокИспользование Закладка:
После фильтра закладок финального задания обработка 100,00% из 15 файлов
в разделе DynamicFramePartition (com.amazonaws.services.glue.DynamicRecord@35309577,
s3: // input-s3-prefix / Год = 2018 / Месяц = ​​12 / День = 05 / Час = 13 /,
1559235148000)  

Оптимизированный писатель Apache Parquet

AWS Glue предлагает оптимизированный писатель Apache Parquet при использовании DynamicFrames для повышения производительности.Формат Apache Parquet обычно быстрее для чтения, чем для записи из-за его столбчатой ​​структуры хранения и предварительно вычисленной схемы, которая записывается с данными в файлы. Устройство записи паркета AWS Glue обеспечивает высокую производительность записи и гибкость для обработки постоянно меняющихся наборов данных. В отличие от модуля записи Apache Spark Parquet по умолчанию, он не требует предварительно вычисленной схемы или схемы, которая выводится путем выполнения дополнительного сканирования входного набора данных.

Вы можете включить средство записи AWS Glue Parquet, установив параметр формата в файле write_dynamic_frame.from_options на клеевой паркет . Поскольку данные передаются через задание AWS Glue для записи в S3, оптимизированный модуль записи вычисляет и динамически объединяет схему во время выполнения, что приводит к сокращению времени выполнения задания. Средство записи AWS Glue Parquet также позволяет развивать схему, поддерживая удаление и добавление новых столбцов.

Можно дополнительно настроить пишущий инструмент AWS Glue Parquet, задав параметры format_options . См. Следующий пример кода:

  размер_блока = 128 * 1024 * 1024
page_size = 1024 * 1024
glueContext.write_dynamic_frame.from_options (frame = dyFrame,
connection_type = "s3", connection_options = {"путь": output_dir},
format = "клейкий паркет",
format_options = {"сжатие": "мгновенно",
                  blockSize = размер_блока, pageSize = размер_страницы})  

Значения по умолчанию для format_options следующие:

• сжатие - «мгновенно»
• размер блока 128 Мб
• Размер страницы составляет 1 МБ

blockSize указывает размер группы строк в файле Parquet, который буферизуется в памяти.PageSize указывает размер наименьшего блока в файле Parquet, который должен быть полностью прочитан для доступа к отдельной записи.

Заключение

В этом посте обсуждалось, как закладки заданий AWS Glue помогают постепенно обрабатывать данные, собранные из S3 и реляционных баз данных. Вы также узнали, как использование закладок вакансий может упростить обратное заполнение исторических данных. Работать с закладками вакансий очень просто; вы можете включать, отключать, приостанавливать и перематывать их на предыдущий момент времени. Вы можете лучше настроить свои задания и построить проверки, чтобы убедиться, что все данные обрабатываются правильно, отслеживая ход выполнения и состояние закладок заданий.

Вы также можете использовать средство записи AWS Glue Parquet для оптимизации производительности записи файлов Apache Parquet в озеро данных. Оптимизированный модуль записи обеспечивает эволюцию схемы для файлов Parquet, чтобы вы могли автоматически управлять изменениями ваших данных.

Мы надеемся, что вы опробуете эти функции для загрузки и записи данных в приложения Apache Spark на AWS Glue.

В третьей публикации этой серии рассказывается, как функция автоматической генерации кода AWS Glue позволяет с легкостью обрабатывать и преобразовывать сложные наборы данных.В публикации также показано, как выполнять SQL-запросы к вашим наборам данных непосредственно из сценария AWS Glue ETL, а также как планировать и координировать конвейеры данных с помощью рабочих процессов AWS Glue.

Об авторах

Мохит Саксена (Mohit Saxena) - технический руководитель AWS Glue . Его страсть - создание масштабируемых распределенных систем для эффективного управления данными в облаке. Он также любит смотреть фильмы и читать о последних технологиях.

Биджай Бишт - старший инженер по разработке программного обеспечения в AWS.

Паркет Apache

Мотивация

Мы создали Parquet, чтобы сделать преимущества сжатого, эффективного столбчатого представления данных доступными для любого проекта в экосистеме Hadoop.

Parquet построен с нуля с учетом сложных вложенных структур данных и использует алгоритм измельчения и сборки записей, описанный в статье Dremel.Мы считаем, что этот подход превосходит простое сглаживание вложенных пространств имен.

Parquet поддерживает очень эффективные схемы сжатия и кодирования. Несколько проектов продемонстрировали влияние на производительность правильной схемы сжатия и кодирования данных. Parquet позволяет указывать схемы сжатия на уровне столбцов и рассчитан на будущее, чтобы можно было добавлять больше кодировок по мере их изобретения и внедрения.

Паркет создан для использования кем угодно.Экосистема Hadoop богата фреймворками для обработки данных, и мы не заинтересованы в том, чтобы играть в фавориты. Мы считаем, что эффективная, хорошо реализованная подложка для хранения столбцов должна быть полезна для всех фреймворков без затрат на обширные и сложные в настройке зависимости.

Модули

Проект формата паркета содержит спецификации формата и определения Thrift метаданных, необходимых для правильного чтения файлов Parquet.

Проект parquet-mr содержит несколько подмодулей, которые реализуют основные компоненты чтения и записи вложенного потока данных с ориентацией на столбцы, сопоставляют это ядро ​​с форматом parquet и предоставляют форматы ввода-вывода Hadoop, загрузчики Pig и другие Java-утилиты для взаимодействия с Parquet.

Проект parquet-cpp - это библиотека C ++ для чтения и записи файлов Parquet.

Проект parquet-rs - это библиотека Rust для чтения и записи файлов Parquet.

Проект совместимости parquet содержит тесты совместимости, которые можно использовать для проверки того, что реализации на разных языках могут читать и записывать файлы друг друга.

Корпус

ресурсов Java можно собрать с помощью пакета mvn. Текущая стабильная версия всегда должна быть доступна в Maven Central.

Ресурсы сбережения C ++ могут быть сгенерированы с помощью make.

Код

Thrift также может быть создан на любом другом языке, поддерживаемом экономией.

Освобождение

См. Как выпустить.

Глоссарий

• Блок (блок hdfs): это означает блок в hdfs, и значение
без изменений для описания этого формата файла. Формат файла
разработан для хорошей работы поверх hdfs.

• Файл: файл hdfs, который должен включать метаданные для файла.Фактически он не должен содержать данные.

• Группа строк: логическое горизонтальное разбиение данных на строки.
Не существует физической структуры, которая гарантирована для группы строк.
Группа строк состоит из блока столбцов для каждого столбца в наборе данных.

• Блок столбца: блок данных для определенного столбца. Эти живые
в определенной группе строк и гарантированно будет непрерывной в файле.

• Страница: фрагменты столбцов разделены на страницы.Страница концептуально
неделимая единица (с точки зрения сжатия и кодирования). Там может
быть несколькими типами страниц, которые чередуются в блоке столбца.

Иерархически файл состоит из одной или нескольких групп строк. Группа строк
содержит ровно один фрагмент столбца на столбец. Чанки столбца содержат один или
больше страниц.

Блок распараллеливания

• MapReduce - группа файлов / строк
• IO - блок столбца
• Кодирование / сжатие - страница

Формат файла

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

  4-байтовое магическое число "PAR1"
<Столбец 1, блок 1 + метаданные столбца>
<Столбец 2, фрагмент 1 + метаданные столбца>
...
<Столбец N, блок 1 + метаданные столбца>
<Столбец 1, фрагмент 2 + метаданные столбца>
<Столбец 2, фрагмент 2 + метаданные столбца>
...
<Столбец N, фрагмент 2 + метаданные столбца>
...
<Столбец 1, блок M + метаданные столбца>
<Столбец 2, блок M + метаданные столбца>
...
<Столбец N, фрагмент M + метаданные столбца>
Метаданные файла
4-байтовая длина метаданных файла в байтах
4-байтовое магическое число "PAR1"
  

В приведенном выше примере в этой таблице N столбцов, разделенных на M строк.
группы.Метаданные файла содержат расположение всех метаданных столбца.
начальные локации. Более подробную информацию о том, что содержится в метаданных, можно найти
в сберегательных файлах.

Метаданные записываются после данных, чтобы обеспечить возможность записи за один проход.

Ожидается, что читатели сначала прочитают метаданные файла, чтобы найти весь столбец
фрагменты, которые им интересны. Затем следует последовательно читать фрагменты столбцов.

Есть три типа метаданных: метаданные файла, метаданные столбца (блока) и страницы.
метаданные заголовка.Все экономичные структуры сериализуются с использованием TCompactProtocol.

Типы

Типы, поддерживаемые форматом файла, должны быть минимальными, насколько это возможно.
с акцентом на то, как типы влияют на дисковое хранилище. Например, 16-битные целые числа
явно не поддерживаются в формате хранения, так как они подпадают под
32-битные целые числа с эффективным кодированием. Это снижает сложность реализации
читатели и писатели для формата. Типы:

• BOOLEAN : 1 бит логический
• INT32 : 32-битные целые числа со знаком
• INT64 : 64-битные целые числа со знаком
• INT96 : 96-битные целые числа со знаком
• FLOAT : 32-битные значения с плавающей запятой IEEE
• DOUBLE : 64-битные значения с плавающей запятой IEEE
• BYTE_ARRAY : массивы байтов произвольной длины.

Логические типы

Логические типы используются для расширения типов, которые можно использовать для хранения паркета,
указав, как следует интерпретировать примитивные типы. Это сохраняет набор
примитивных типов до минимума и повторно использует эффективные кодировки паркета. Для
Например, строки хранятся в виде байтовых массивов (двоичных) с аннотацией UTF8.
Эти аннотации определяют, как дальше декодировать и интерпретировать данные.
Аннотации сохраняются как ConvertedType в метаданных файла и
задокументировано в
Логические типы.мкр.

Вложенная кодировка

Для кодирования вложенных столбцов Parquet использует кодировку Dremel с определением и
уровни повторения. Уровни определения указывают, сколько дополнительных полей в
пути для столбца определены. Уровни повторения указывают, в каком повторяющемся поле
в пути повторяется значение. Максимальные уровни определения и повторения могут
вычисляться из схемы (т.е. сколько существует вложенности). Это определяет
максимальное количество битов, необходимых для хранения уровней (уровни определены для всех
значения в столбце).

Поддерживаются две кодировки для уровней: BIT PACKED и RLE. Теперь используется только RLE, поскольку он заменяет BIT PACKED.

Нулевые

Нулевое значение кодируется на уровнях определения (кодируется по длине серии). NULL значения
не закодированы в данных. Например, в невложенной схеме столбец с 1000 NULL
будет закодирован с кодированием длин серий (0, 1000 раз) для уровней определения и
ничего больше.

Страницы данных

Для страниц данных 3 части информации кодируются спина к спине, после страницы
заголовок.У нас есть

• определение уровней данных,
• данных уровней повторения,
• закодированных значений.
Размер, указанный в шапке, рассчитан на все 3 штуки вместе взятые.

Данные для страницы данных требуются всегда. Уровни определения и повторения
являются необязательными, в зависимости от определения схемы. Если столбец не вложен (т.е.
путь к столбцу имеет длину 1), мы не кодируем уровни повторения (это бы
всегда имеют значение 1).Для требуемых данных уровни определения:
пропущено (если закодировано, оно всегда будет иметь значение максимального уровня определения).

Например, в случае, если столбец не является вложенным и является обязательным, данные в
страница - это только закодированные значения.

Поддерживаемые кодировки описаны в Encodings.md

Куски колонны

Блоки столбцов состоят из страниц, переписанных друг за другом. Страницы имеют общие
заголовок, и читатели могут пропустить страницу, которая им не интересна.Данные для
страница следует за заголовком и может быть сжата и / или закодирована. Сжатие и
кодировка указывается в метаданных страницы.

Контрольная сумма

Страницы данных могут быть индивидуально подсчитаны контрольной суммой. Это позволяет отключить контрольные суммы в
Уровень файла HDFS для лучшей поддержки поиска по одной строке.

Восстановление ошибки

Если метаданные файла повреждены, файл теряется. Если метданные столбца повреждены,
этот фрагмент столбца теряется (но фрагменты столбца для этого столбца в других группах строк
хорошо).Если заголовок страницы поврежден, оставшиеся страницы в этом фрагменте теряются. Если
данные на странице повреждены, эта страница потеряна. Файл будет больше
устойчивость к повреждениям с меньшими группами строк.

Возможное расширение: при меньших группах строк самая большая проблема заключается в размещении файла.
метаданные в конце. Если при записи метаданных файла произошла ошибка, все
записанные данные будут нечитаемыми. Это можно исправить, записав метаданные файла.
каждую N-ю группу строк.
Метаданные каждого файла будут кумулятивными и включать все группы строк, записанные таким образом.
далеко.Объединяя это со стратегией, используемой для файлов rc или avro с использованием маркеров синхронизации,
читатель мог восстанавливать частично записанные файлы.

Формат специально разработан для отделения метаданных от данных. Этот
позволяет разбивать столбцы на несколько файлов, а также иметь единые метаданные
файл ссылается на несколько файлов паркета.

Конфигурации

• Размер группы строк: большие группы строк позволяют использовать большие блоки столбцов, что делает его
возможно выполнить более крупный последовательный ввод-вывод.Большие группы также требуют большей буферизации в
путь записи (или двухпроходная запись). Мы рекомендуем большие группы строк (512 МБ - 1 ГБ).
Поскольку может потребоваться прочитать всю группу строк, мы хотим, чтобы она полностью умещалась на
один блок HDFS. Следовательно, размеры блока HDFS также должны быть больше. An
оптимизированная настройка чтения: группы строк 1 ГБ, размер блока HDFS 1 ГБ, 1 блок HDFS
на файл HDFS.
• Размер страницы данных: страницы данных следует считать неделимыми, поэтому страницы данных должны быть меньше.
позволяют более мелкозернистое чтение (например,грамм. поиск по одной строке). Большие размеры страницы
меньше накладных расходов на пространство (меньше заголовков страниц) и потенциально меньше накладных расходов на синтаксический анализ
(обработка заголовков). Примечание: при последовательном сканировании не ожидается чтение страницы.
вовремя; это не блок ввода-вывода. Мы рекомендуем 8 КБ для размеров страницы.

Расширяемость

В формате много мест для совместимых расширений:

• Версия файла: метаданные файла содержат версию.
• Кодировки: Кодировки указываются с помощью enum, и в будущем могут быть добавлены другие.
• Типы страниц: можно добавлять и безопасно пропускать дополнительные типы страниц.

Стоит ли использовать паркет?

Если вы читали мое введение в форматы файлов Hadoop / Spark, вы знаете, что существует несколько способов хранения данных в хранилище HDFS, S3 или Blob, и каждый из этих типов файлов имеет разные свойства, которые делают их хорошими. (или плохо) в разных вещах.

Хотя эта статья не является техническим подробным описанием, я собираюсь дать вам краткое изложение того, почему (и как) вам следует использовать Parquet вместо другого популярного формата, Avro.

Что такое паркет?

На высоком уровне паркет - это формат файла для хранения структурированных данных. Например, вы можете использовать паркет для хранения группы записей, которые выглядят так:

  {
  id: целое число,
  first_name: строка,
  last_name: строка,
  возраст: Целое число,
  круто: логическое,
  избранное_фрут: Массив [Строка]
}
  

Фактически, вы можете хранить эти данные практически в любом формате файла. Удобный для чтения способ сохранить эти данные - в файле CSV или TSV.Вот как могут выглядеть некоторые данные в этой схеме в формате CSV:

  1, Мэтью, Рэтбоун, 19, Верно, ['бананы', 'яблоки']
2, Джо, Bloggs, 102, Верно,
  

В плоском файле JSON мы сохраняем каждую строку как объект JSON:

  {"id": 1, "first_name": "Мэтью", "last_name": "Rathbone", "age": 19, "cool": true, "favour_fruit": ["бананы", "яблоки"] }
{"id": 2, "first_name": "Joe", "last_name": "Bloggs", "age": 102, "cool": true, "favour_fruit": null}
  

Напротив, вот скриншот тех же данных в иллюстративном столбцовом формате файла, который я называю Columnar CSV (CCSV):

  ID / INT / 3: 1,2
FIRST_NAME / STRING / 11: Мэтью, Джо
LAST_NAME / STRING / 15: Рэтбоун, Bloggs
AGE / INT / 6: 19 102
ОХЛАЖДЕНИЕ / КОНДИЦИОНЕР / 3: 1,1
FAVORITE_FRUIT / ARRAY [STRING] / 19: [бананы, яблоки], []
  

Не знаете, что такое столбчатые форматы файлов? Прочтите мое введение в столбчатые форматы файлов, прежде чем продолжить

Совершенно разные, правда? Parquet идет еще дальше - это двоичный, а не текстовый формат.Не волнуйтесь, существует множество инструментов, которые вы можете использовать для проверки и чтения файлов Parquet и даже для экспорта результатов в старый добрый JSON. Например Инструменты для паркета

Паркет заботится о вашей схеме

Одним из ограничений данных CSV / TSV является то, что вы не знаете, какой должна быть точная схема или желаемый тип каждого поля.

В нашем примере выше, без схемы, следует ли преобразовывать значения «True» в логические? Как мы можем быть уверены, не зная заранее схему?

JSON улучшает CSV, поскольку каждая строка предоставляет некоторое указание на схему, но без специальной строки заголовка невозможно получить схему для каждой записи в файле, и не всегда ясно, какой тип имеет значение «null». следует интерпретировать как.

Avro и Parquet, с другой стороны, понимают схему хранимых данных. Когда вы пишете файл в этих форматах, вам необходимо указать свою схему. Когда вы читаете файл обратно, он сообщает вам схему данных, хранящихся в нем. Это очень полезно для такой платформы, как Spark, которая может использовать эту информацию, чтобы предоставить вам полностью сформированный фрейм данных с минимальными усилиями.

Давайте поговорим о паркете и Avro

На первый взгляд Avro и Parquet похожи, они оба записывают схему своих вложенных данных в заголовок файла и хорошо справляются с дрейфом схемы (добавлением / удалением столбцов).В этом отношении они настолько похожи, что Parquet даже изначально поддерживает схемы Avro, так что вы можете в крайнем случае перенести свои конвейеры Avro в хранилище Parquet.

Большая разница в двух форматах заключается в том, что Avro хранит данные ПО СТРОКАМ, а parquet хранит данные ПО СТРОКАМ.

Преимущества паркета перед Avro

Подводя итог моему руководству по столбчатому формату файлов, можно сказать, что у Parquet (и столбчатых форматов файлов в целом) в основном два преимущества:

1. Снижение затрат на хранение (обычно) по сравнению с Avro
2. Улучшение чтения данных в 10-100 раз, когда вам нужно всего несколько столбцов

Я не могу переоценить преимущества 100-кратного увеличения пропускной способности записи.Он обеспечивает действительно значительное и фундаментальное улучшение конвейеров обработки данных, которое очень трудно не заметить.

Вот иллюстрация этого преимущества из тематического исследования Cloudera, проведенного в 2016 году на небольшом наборе данных размером менее 200 ГБ.

При простом подсчете строк Parquet сдувает Avro, благодаря хранению метаданных parquet в заголовке групп строк.

При выполнении запроса group by parquet по-прежнему почти в 2 раза быстрее (хотя я не уверен, какой именно запрос здесь используется).

В том же исследовании также обнаружены улучшения в пространстве для хранения и даже при сканировании всей таблицы, вероятно, из-за того, что Spark должен сканировать меньший объем данных.

Преимущества Avro над паркетом

Я слышал, как некоторые люди спорили в пользу Avro против Parquet. Такие аргументы обычно основаны на двух пунктах:

1. Когда вы читаете записи целиком, Avro выигрывает по производительности.
2. Время записи резко увеличено для записи файлов Parquet по сравнению с файлами Avro.

Хотя эти два момента действительны, они представляют собой незначительные примечания к улучшениям производительности Parquet в целом.В Интернете доступно множество тестов для Avro vs Parquet, но позвольте мне нарисовать диаграмму из презентации Hortonworks 2016, сравнивающую производительность форматов файлов в различных ситуациях.

Насколько хуже Parquet для сканирования всей записи?

Здесь мы сравниваем производительность Avro, JSON и Parquet в наборе данных Taxi, содержащем ~ 18 столбцов. В этом тесте они считывали записи целиком как часть задания MapReduce, этот тип нагрузки представляет собой наихудший уровень производительности Parquet, а здесь он почти соответствует производительности чтения Avro.

На другом конце спектра они столкнулись с дампом данных Github, который содержал 704 столбца данных на запись. Здесь мы видим более существенное преимущество Avro:

.

Таким образом, чем шире ваш набор данных, тем хуже становится Parquet для сканирования целых записей (что имеет смысл). Это крайний пример, большинство наборов данных не имеют ширины 700 столбцов, для чего-то разумного (<100) производительность чтения Parquet достаточно близка к Avro, чтобы не иметь значения.

Инвестиции в паркет

Тем не менее, устранение недостатков Parquet - предмет значительных инвестиций. Например, см. Эту статью от Cloudera об использовании векторизации для ограничения нагрузки на ЦП parquet.

Я до сих пор вижу, как некоторые люди спорят в пользу Avro, а не Parquet, даже когда чтение полной записи в Avro происходит медленнее. Мое мнение, что хранилище стоит дешево! Процессоров нет. В той же статье показано увеличение производительности более чем в 200 раз при чтении только одного столбца из файла.Это действительно важно, и по мере роста вашего набора данных это позволит сэкономить значительное количество вычислительных ресурсов.

Паркет - возможно, правильный выбор в любом случае

Итак, если набор данных предназначен только для MapReduce, следует ли его использовать в Avro? Нет. Чрезвычайно полезно иметь возможность «заглянуть» внутрь набора данных и быстро найти информацию о его содержимом, кроме того, многие фреймворки MapReduce добавляют поддержку предикатов в свою поддержку паркета. Паркет - это не только для аналитики!

Даже игнорируя время выполнения ваших производственных заданий, позвольте мне описать некоторые из моих любимых способов использования Parquet вне аналитических рабочих нагрузок:

1. Проверка данных - нужно сделать приблизительный подсчет, чтобы убедиться, что ваши данные полны? Такие проверки можно запустить за несколько секунд с Parquet, даже с набором данных 1 ТБ.

2. Отладка - правильно ли поступил ваш конвейер? Добавил / удалил / изменил правильные записи? С помощью parquet вы можете быстро и легко получить информацию (например, все уникальные значения столбца) за несколько секунд, не просматривая весь файл.

3. Быстрое извлечение метрик - хотите записать в свою систему мониторинга количество подмножества записей в наборе данных? Ранее я собирал эту информацию, запустив последующий конвейер, но с Parquet это очень быстрый запрос через Hive или Spark SQL.

4. Меньше избыточности - Нужен аналогичный набор данных для двух разных конвейеров? Вместо того, чтобы создавать отдельный набор данных для каждого, Parquet позволяет вам просто динамически запрашивать более крупный и исчерпывающий набор данных без штрафных санкций, связанных с сканированием всего файла.

5. Аналитика - Хорошо, я все равно схитрил и вставил. Да, Parquet УДИВИТЕЛЬНЫЙ для аналитики, любой, кто выполняет SQL-запросы, будет благодарить вас за то, что вы сэкономили им часы в день перед подсказкой SQL, когда их запросы выполняются в 1000 раз быстрее.

Мой выбор: просто используйте паркет

Хотя я думаю, что существуют варианты использования Avro поверх Parquet, эти варианты использования исчезают.

• Промышленные инструменты объединяются вокруг паркета в качестве стандартного формата хранения данных. См., Например, Amazon Web Services. Они предоставят вам дамп данных об использовании в Parquet (или CSV), а их продукт EMR обеспечивает специальную оптимизацию записи для Parquet. То же самое с Avro.

Фреймворки

• , такие как MapReduce, отошли в сторону в пользу более динамических фреймворков, таких как Spark, эти фреймворки отдают предпочтение стилю программирования «фрейм данных», когда вы обрабатываете только нужные столбцы и игнорируете остальное.Это отлично подходит для паркета.
• Паркет еще более универсален. Хотя вам не всегда нужно выполнять разреженные запросы к набору данных, такая возможность чертовски полезна в ряде ситуаций. Вы просто не можете сделать это с Avro, CSV или JSON.

Что такое паркет? | Snowflake

Parquet - это формат файла с открытым исходным кодом, созданный для работы с плоскими столбчатыми форматами хранения данных. Parquet хорошо справляется со сложными данными в больших объемах, известен как производительным сжатием данных, так и способностью обрабатывать самые разные типы кодирования.

Parquet использует алгоритм Google для уничтожения записей и сборки, который может обрабатывать сложные структуры данных в хранилище данных. Некоторые преимущества Parquet включают:

• Быстрые запросы, которые могут извлекать определенные значения столбцов без чтения данных всей строки

• Высокоэффективное сжатие по столбцам

• Высокая совместимость с OLAP

Чем Parquet отличается от CSV?

Хотя CSV - это простой и наиболее широко используемый формат данных (Excel, Google Таблицы), у Parquet есть несколько явных преимуществ, в том числе:

• Parquet ориентирован на столбцы, а CSV - на строки.Форматы, ориентированные на строки, оптимизированы для рабочих нагрузок OLTP, в то время как форматы, ориентированные на столбцы, лучше подходят для аналитических рабочих нагрузок.

• Столбцовые базы данных, такие как AWS Redshift Spectrum, выставляют счет по количеству данных, сканированных за запрос

• Таким образом, преобразование CSV в Parquet с разделением и сжатием снижает общие затраты и повышает производительность

Parquet помог своим пользователям уменьшить требования к хранилищу как минимум на одну треть для больших наборов данных, кроме того, это значительно сокращает время сканирования и десериализации, а, следовательно, и общие затраты.

Snowflake и Parquet

С помощью Snowflake пользователи могут легко загружать Parquet, включая полуструктурированные данные, а также выгружать данные реляционной таблицы Snowflake в отдельные столбцы в файле Parquet.

Snowflake считывает данные Parquet в один столбец Variant (Variant - это тегированный универсальный тип, который может содержать до 16 МБ любого типа данных, поддерживаемого Snowflake).