Как циклевать паркет самостоятельно: советы

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

Реконструкция паркета шлифовальной машиной

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

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

Финальный этап — нанесение защитного покрытия – лака или масла.

Шлифовка (циклевка) паркета своими руками

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

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

Самостоятельное шлифование: советы

Если вы решили действовать самостоятельно, учитывайте некоторые рекомендации:

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

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

Как циклевать паркет своими руками (самому вручную

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

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

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

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

 

Как циклевать паркет вручную, без шлифовальной машины?

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

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

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

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

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

Что такое циклевка паркета?

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

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

Виды циклевки

Циклевание можно производить несколькими способами.

Ручной

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

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

Полуавтоматический

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

Механический

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

Особенности работ с разными видами паркета

Шлифовка паркетного пола производится в следующих случаях:

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

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

Циклевку производить не целесообразно при наличии факторов, выделенных ниже:

• Зазоры между планками больше 5 мм заделывать нет необходимости, нужно полностью менять указанный участок напольного покрытия. В противном случае к нему придется вернуться в дальнейшем. При наличии сильных повреждений, образованных в результате разных факторов. К ним относятся:

1. Перепад высот, что вызывает искривление планок. В результате половицы вытираются при трении друг о друга.
2. Порча древесины древоточцами. Дефект можно определить с помощью обычного шила. Если оно без усилия под углом входит в тело пластины, значит древесина испорченная.
3. Глубокие царапины и трещины.

• Циклевка производилась несколько раз. Толщина паркета не позволяет осуществлять реставрацию бесконечное число раз. Разрешается максимум 3 раза.

• Затопление пола водой, что вызвало появление плесени и грибка. Здесь придется полностью менять покрытие. Чтобы проверить влажность пола, нужно застелить отдельный участок полиэтиленом, плотно прикрепив его к полу. Температура в помещении должна быть в пределах 20-25 градусов. Если по истечении суток на пленке появился конденсат, значит дерево мокрое. Лучше демонтировать его или грамотно организовать гидроизоляцию.

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

Тонкости обработки дубового покрытия

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

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

При тонировке и лакировании следует помнить следующее:

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

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

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

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

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

Этапы работы

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

Инструменты

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

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

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

Среди других инструментов необходимы:

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

Материалы

Вам потребуется:

• Дополнительные паркетные планки для замены испорченных.
• Наждачная бумага разной степени зернистости. Для циклевки ее нужно очень много, поэтому запас должен быть существенным.
• Шпатлевка по дереву в готовом виде. Подойдет состав либо на водной основе, либо на нитрорастворителе. Специалисты иногда самостоятельно замешивают раствор из древесной пыли, которая остается при шлифовании.
• Шпатели для укладки шпатлевки.

• Грунтовка для дерева.
• Кисти и валики для нанесения грунтовки.
• Средства индивидуальной защиты: перчатки, респиратор или марлевая повязка, очки.
• Напольные защитные средства: воск, масло, антигрибковые составы.
• Декоративные покрытия: тонировка, морилка, лак.

Подготовка помещения

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

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

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

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

Виды дефектов и их устранение

Выделяют:

• Провалы отдельных планок в паркете. Требуется вынуть поврежденную пластину, зачистить образовавшееся углубление и уложить в него новую плашку, фиксируя ее клеем.
• Плохо закрепленные паркетные пластины следует зафиксировать либо гвоздями, либо с помощью клея. Шляпку углубить в древесину не меньше, чем на 2 мм. Если планки крепились скрытым способом, то целесообразнее воспользоваться клеем.
• Скрип деревянных полов возникает вследствие усыхания и старения древесины. В этом случае скрипящие половицы укрепляются по углам тонкими гвоздями. Можно применять другой способ: между паркетными пластинами вбивают деревянный штифт, покрытый клеем.

• Глубокие щели, если их немного, можно заполнить тонкими деревянными пластинками, смазанными клеем со все сторон. После просушки материала верх подрезается вровень с поверхностью пола рубанком.
• Крупные множественные трещины и отверстия шпаклевать по отдельности нецелесообразно. Лучше заменить совсем.

Технология циклевки своими руками

Отциклевать паркет можно вручную или с использованием механических средств.

Ручная циклевка

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

Машинный процесс

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

Грубая циклевка завершается, если поверхность приобрела характерный древесный оттенок.

Этапы работ

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

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

При узорчатой укладке паркета есть свои особенности обработки:

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

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

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

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

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

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

Завершающий этап

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

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

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

Лакировка – заключительный этап

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

Лакокрасочные средства классифицируются следующим образом:

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

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

Натирка паркета

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

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

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

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

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

Советы и отзывы

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Правильная циклевка паркета — на какой стадии ремонта выполняется?

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

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

Когда стоит начинать ремонтировать пол?

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

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

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

Как и чем циклевать и шлифовать паркет своими руками

01 ноября 2018

share.in Facebook share.in Telegram share.in Viber share.in Twitter

Среди всех материалов напольного покрытия, самым эстетичным и уютным для большинства владельцев квартир по сей день остается деревянный паркет. Действительно, древесина идеально подходит для создания атмосферы уюта в любой комнате, но при ее использовании в декоре Вашей жилой площади возникает весьма важный вопрос – как сохранить красоту материала и увеличить срок «жизни» пола?

Содержание:

1. Циклевка и шлифовка паркета, в чем разница?
2. Как циклевать паркет
3. Как шлифовать пол

Конечно же периодической циклевки пола вполне достаточно для поддержания первоначального вида напольного покрытия. Но использование автоматического циклевателя или, в худшем случае, ручной цикли сопряжено с множеством трудностей, так как процесс этот весьма долгий и энергозатратный. Много мусора и излишняя громкость делают этот способ ухода за паркетом неудобным, а с появлением на рынке новых машин, еще и устаревшим.

В таком случае намного выгоднее просто разобраться как шлифовать пол своими руками, что сэкономит много времени и сил. Но все же давайте детально разберем, нужно ли тратить время на циклевание.

Циклевка и шлифовка паркета, в чем разница?

Итак, что же такое собственноручная циклевка паркета? Это снятие устаревшего и поврежденного слоя с напольного покрытия при помощи как ручного, так и электрического инструмента. Заточенная пластина из металла в таких приборах снимает деревянную стружку с пола, но такая работа трудная и долгая. Также при отсутствии должного умения циклёвка паркета получится более низкокачественной, потому что этот процесс требует определенных практических навыков.

Грубая обработка с помощью крупнозерновой наждачной бумаги спокойно заменяет циклёвку. Процессы схожи между собой, но шлифование менее энергозатратное и шумное занятие. Также крупнозерновая отделка используется для доведения напольного покрытия до более гладкого состояния.

Но все же давайте разберемся в этих вопросах более детально.

Как циклевать паркет

Выше мы разобрались что же это за процесс, теперь рассмотрим вопрос: когда же паркету требуется грубая циклевка?

Как только шероховатости и царапины старого напольного покрытия терпеть уже нет никаких сил, пол требует срочного обновления. В таком случае нужно выбрать способ – ручной или машинный.

Если решить пользоваться обычной ручной циклей, то стоит сразу готовиться к длительной работе, возможно даже придется потратить несколько дней.

• Первое что нужно сделать — вынести всю мебель из комнаты, а плинтуса попросту демонтировать.
• Далее следует подготовка пола, которая состоит из уборки мусора, а потом увлажнения паркета.
• Теперь пол готов и поделив периметр на несколько полос можно начинать обработку. Поступательными равномерными движениями нужно снимать старый слой древесины, сначала вдоль волокон, а после в противоположную сторону.

Но если у вас попросту нет пары свободных дней на обработку пола? Тогда давайте разберем как же правильно циклевать паркет своими руками с помощью специальной машины?

Начнем с того, что такая циклёвка отличается от ручной, ведь гораздо выгоднее выполнить её с помощью барабанной или ленточной шлифовальной машины, оснащенной крупнозернистой наждачной бумагой ( от 24 до 40 Р). В таком случае пара дней работы превратятся во всего лишь несколько часов.

Единственным важным вопросом остается лишь проверка электросети в квартире. Если напряжение не достигает 220 Вт, то нужно подключать машину напрямую к электрощиту.

А вот уже способ работы мало отличается от ручного:

• Также нужно подготовить комнату, освободив ее от вещей и мебели, а также демонтировав плинтуса.
• После увлажнения напольного покрытия, равномерно снимайте старый слой паркета, во время работы с нужной силой нажимая на машину.
• Углы и труднодоступные места циклевать стоит с помощью угловой машины, не стоит лезть ленточной машинкой в место, для которого она не предназначена.
• В случае, если Вы пропустили маленькую шероховатость или трещину, лучше всего будет обработать этот мини-участок вручную с помощью той же крупнозернистой наждачной бумаги.

Вот и все, пол отциклёван и полностью готов к шлифовке.

Как шлифовать пол

Итак, старый слой снят и теперь можно продолжать процесс обновления паркета.

Так как комната уже освобождена от лишних предметов, а пол при циклевке был увлажнен и очищен от мусора, то можно себя поздравить, подготовка к шлифованию завершена.

Этот процесс, в особенности после циклёвки должен проходить в несколько этапов и совершаться нужным инструментом. Чем же люди предпочитают обновлять паркет? Этот процесс может совершаться с помощью:

Каждый вид прибора подойдет для решения определенных задач и стоит детально разобрать, какой агрегат для чего нужен:

Ленточная шлифовальная машина идеально подойдет для обработки пола по всей площади. Ширина ленты и принцип работы позволяют быстро и легко справиться даже с довольно большой площадью обновляемого паркета.

Эксцентриковая машина в силу своей конструкции и функционального предназначения нужна в случае присутствия угловых или закругленных поверхностей.

Вибрационная шлифмашина полезна на заключительном этапе шлифовки, потому что обладает формой утюга, что позволяет спокойно справиться с труднодоступными местами.

Зачастую, достаточно будет наличия лишь машины ленточного типа, но в случае особой планировки комнаты неплохо было бы также иметь под рукой вибрационный агрегат.

Итак, нужный вид шлифмашины подобран, а подготовка комнаты и пола завершена. На всякий случай стоит еще раз внимательно осмотреть паркетное покрытие и вспомнить основные нюансы работы с ленточной шлифовальной машиной, так как особых премудростей в использовании вибрационного типа не требуется:

• Шлифовка осуществляется в диагональном направлении по отношению к укладке покрытия. Перед самим процессом весьма важно правильно подобрать давление наждачной бумаги на поверхность, с которой Вы работаете. От этого зависит качество выполненной работы, ведь недостаточное давление приводит к неровностям и остаткам поврежденной древесины.
• Шлифовка должна происходить таким образом, чтобы в процессе каждая следующая пройденная дорожка перекрывала предыдущую на пару сантиметров.
• Скорость работы с машиной должна быть средней. Если пустить ее слишком быстро или медленно, на паркете останутся выпуклости и углубления.
• В случае внезапного замедления работы шлифмашины, стоит убавить давление инструмента на поверхность.

Теперь можно приступать к первому этапу поверхностной шлифовки:

• Подберите абразив с зернистостью Р60 или Р80;
• С помощью поступательных равномерных движений обработайте основную часть напольного покрытия;
• Далее следует отделка углов и труднодоступных мест;
• Снова пройдитесь и осмотрите пол после работы.

Перед последним этапом нужно зашпаклевать любую щель или зазор с помощью мастики, или смеси с древесной пылью, которая осталась после циклевки и шлифования.

И вот работа уже на финишной прямой.

Способ чистовой отделки не изменен, единственное что отличается – зернистость абразива, которая теперь должна быть от Р100 до Р120.

Выполнив все описанные этапы, остается лишь убрать опилки и пыль, нанести антисептическое средство и покрыть паркет лаком, первый слой которого – грунтовочный. После высыхания, пол снова шлифуется и вот уже тогда наносятся остальные слои.

Вот и все, работа окончена, а напольное покрытие выглядит прекрасно, как новое. Остается лишь один важный вопрос, когда снова придется циклевать паркет? Достаточно повторять вышеописанные действия раз в 6 или даже 8 лет.

Надеемся, что эта статья поможет всем людям, которые решили обновить напольное покрытие своими руками. А в случае отсутствия нужного инструмента, ждем вас на официальном сайте Dnipro-M. Множество электроинструментов и расходных материалов, их описания, характеристики и самое главное – отзывы довольных покупателей, все это поможет как любителю, так и профессионалу в выполнении работ любой сложности. Циклевать и шлифовать своими руками с подходящим инструментом — легко и просто.

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

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

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

Зачем нужна циклевка паркета

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

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

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

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

Технология циклевки и шлифовки паркета

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

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

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

Циклевка поверхности может выполняться:

• вручную;
• автоматически – при помощи специального оборудования.

Инструменты и приспособления для циклевки паркета своими руками

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

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

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

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

Ручная циклевка

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

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

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

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

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

Ручная шлифовка покрытия

Этапы реконструкции паркета машинным способом

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

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

Подготовка основания

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

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

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

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

Поэтапное циклевание пола

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

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

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

Шпаклевка пола

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

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

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

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

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

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

Итог

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

Технология циклевки паркета своими руками

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

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

Для чего нужны циклевка и шлифовка

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

Со временем на паркете появляются сколы и царапины

Для чего нужна циклевка

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

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

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

Зачем проводят шлифовку

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

Шлифовка необходима для того, чтобы сделать пол максимально гладким

Обработка паркета своими руками

Далее рассмотрим, как именно выполняются шлифовка и циклевка.

Как циклевать паркет своими руками машинкой

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

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

Обычно циклевку делают с помощью шлифмашинки барабанного типа

Также понадобятся расходные материалы:

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

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

Отциклевать паркет можно следующим образом:

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

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

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

Циклевка пола. Фото процесса

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

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

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

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

3. Проходят углошлифовальной машинкой все труднодоступные места.

Для шлифовки плашек в труднодоступных местах используют специальное оборудование

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

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

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

Как правильно отциклевать пол ручной циклей

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

Для ручной циклевки деревянной поверхности используется цикля скребок

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

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

Ручная циклевка – процесс трудоемкий и длительный по времени

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

Шлифовка паркета

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

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

Шлифовка выполняется с использованием плоскошлифовальной машинки

Из материалов нужно будет подготовить:

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

Шлифовка углошлифовальной машинкой выполняется при помощи дисков

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

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

Шлифовка позволяет добиться максимальной ровности и гладкости паркета

Что делать дальше?

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

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

Самостоятельная шлифовка паркета своими руками (видео):

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

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

циклов — итерация / повторение паркетных файлов Spark в сценарии приводит к ошибке / накоплению памяти (с использованием запросов Spark SQL)

Я пытался выяснить, как предотвратить сбой Spark из-за проблем с памятью, когда я перебираю файлы паркета и несколько функций постобработки. Извините за поток текста, но это не совсем одна конкретная ошибка (я использую PySpark). Приносим извинения, если это нарушает правильную форму переполнения стека!

Базовый псевдокод:

  #fileNums - разделы имени файла в паркетном файле.
# Я читаю каждый из них как отдельный файл из его подкаталога "="
для счетчика в fileNums:
  sparkDataFrame = sqlContext.читать. паркет (прилавок)
  summaryReportOne = sqlContext.sql. ("ВЫБРАТЬ .....")
  summaryReportOne.write.partition ("id"). parquet ("/")
  summaryReportTwo = sqlContext.sql. ("ВЫБРАТЬ ....")
  summaryReportTwo.write.partition ("id"). parquet ("/")
  # еще несколько запросов, несколько из которых связаны с объединениями и т. д.
  

В этом коде используются искровые SQL-запросы, поэтому мне не удалось создать функцию-оболочку со всеми SQL-запросами / функциями и передать ее в foreach (который не может принимать sparkContext или sqlQuery в качестве входных данных) в отличие от стандартного для цикла.

Технически, это один большой паркетный файл с разделами, но он слишком велик, чтобы читать все сразу и запрашивать по нему; Мне нужно запустить функции на каждом разделе. Поэтому я просто запускаю обычный цикл python в PySpark, где в каждом цикле я обрабатываю один паркетный раздел (подкаталог) и пишу соответствующие выходные отчеты.

Не уверены, сработает ли обертывание всего кода вокруг большого mapPartition () из-за размера всего файла паркета?

Но после нескольких циклов сценарий аварийно завершает работу из-за ошибок памяти, в частности из-за ошибки кучи Java.(Я подтвердил, что нет ничего особенного в файле, для которого происходит сбой цикла; это происходит с любым случайным файлом, считываемым во втором или третьем цикле.)

  Вызвано: com.google.protobuf.ServiceException:
java.lang.OutOfMemoryError: пространство кучи Java
в org.apache.hadoop.ipc.ProtobufRpcEngine $ Invoker.invoke (ProtobufRpcEngine.java:244)
в com.sun.proxy. $ Proxy9.delete (Неизвестный источник)
в org.apache.hadoop.hdfs.protocolPB.ClientNamenodeProtocolTranslatorPB.delete (ClientNamenodeProtocolTranslatorPB.java: 526)
... еще 42
Вызвано: java.lang.OutOfMemoryError: пространство кучи Java
  

Я понимаю, что Spark не предназначен для выполнения в цикле, но эти SQL-запросы слишком сложны для стандартных упакованных функций Spark SQL, и мы составляем несколько сводных отчетов для каждого файла по разной статистике агрегирования.

Есть ли способ в основном очистить память в конце каждого индекса цикла? Удаление всех зарегистрированных временных таблиц с помощью sqlContext.dropTempTable () и очистка кеша с помощью sqlContext.clearCache () не помог. Если я попытаюсь остановить sparkContext и перезапустить его в каждом цикле, я также получу ошибки, так как некоторые процессы еще не завершены (похоже, что раньше вы могли «изящно» останавливать контекст, но я не смог найти это в текущей документации PySpark.)

Я также должен отметить, что я не вызываю unpersist () для фреймов данных в цикле после того, как я закончил с ними, но я также не вызываю для них persist (); Я просто переписываю фреймы данных в каждом цикле (что может быть частью проблемы).

Я работаю с нашей группой инженеров над настройкой параметров памяти, но мы знаем, что уже выделяем достаточно памяти для завершения одного цикла этого скрипта (и один цикл выполняется без ошибок).

Были бы полезны любые предложения, включая инструменты, которые могут быть лучше для этого варианта использования, чем Spark. Я использую Spark версии 1.6.1.

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

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

  1. Возьмите большой файл данных о паркете - нет проблем

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

import pandas
df = pd.read_parquet (’/ Users / marmicha / Downloads / sample.parquet’,

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

3.Но здесь для меня это становится немного сложнее. Один столбец (ключевой) называется session_id. Многие ценности уникальны. Существует много повторяющихся значений (из session_id), и с ними связано несколько строк данных. Я хочу пройти через основной фрейм данных, создать уникальный фрейм данных для каждого session_id. Для каждого из этих уникальных (под) фреймов данных будет выполнено вычисление, которое просто получит СУММУ столбца «длительность» для каждого session_id. Опять же, эта SUM будет уникальной для каждого уникального session_id, поэтому каждый субфрейм данных будет иметь свою собственную SUM с добавленной строкой с этим общим значением, указанным вместе с session_id. Я думаю, что есть формула вложенного цикла, которая будет работать для меня, но все усилия были был беспорядок на сегодняшний день.4. В конечном счете, я хотел бы иметь окончательный фрейм данных, который представляет собой набор этих уникальных подфреймов данных. Я предполагаю, что мне нужно будет определить этот окончательный фрейм данных и добавить его к каждому новому подфрейму данных по мере того, как я перебираю данные. Я должен уметь это просто

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

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

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

Спасибо
Марк

awswrangler.s3.read_parquet — Документация по AWS Data Wrangler 2.10.0

путь ( Union [ str , List [ str ] ] ) — Префикс S3 (принимает подстановочные знаки в стиле оболочки Unix) (е.г. s3: // bucket / prefix) или список путей к объектам S3 (например, [s3: // bucket / key0, s3: // bucket / key1]).

path_suffix ( Union [ str , List [ str ] , None ] ) — Суффикс или список суффиксов для чтения ( например [«.gz.parquet», «.snappy.parquet»]). Если нет, попытается прочитать все файлы. (по умолчанию)

path_ignore_suffix ( Union [ str , List [ str ] , None ] ) — Суффикс или список суффиксов для ключей S3 для игнорировать.(например, [«.csv», «_SUCCESS»]). Если нет, попытается прочитать все файлы. (по умолчанию)

version_id ( Дополнительно [ Union [ str , Dict [ str , str ] ] ] ) — Идентификатор версии объекта или сопоставление пути объекта к идентификатору версии. (например, {‘s3: // bucket / key0’: ‘121212’, ‘s3: // bucket / key1’: ‘343434’})

ignore_empty ( bool ) — игнорировать файлы с 0 байтами.

ignore_index ( Необязательно [ bool ] ) — игнорировать индекс при объединении нескольких паркетных файлов в один DataFrame.

partition_filter ( Необязательно [ Вызываемый [ [ Dict [ str , str ] ] , bool ] ] ) — Фильтры функции обратного вызова для применения к столбцам PARTITION (фильтр PUSH-DOWN).Эта функция ДОЛЖНА получать единственный аргумент (Dict [str, str]), где ключи — это разделы. имена и значения являются значениями разделов. Значения разделов всегда будут строками, извлеченными из S3. Эта функция ДОЛЖНА возвращать логическое значение True для чтения раздела или False для его игнорирования. Игнорируется, если набор данных = False . Например, лямбда x: Истина, если x ["год"] == "2020" и x ["месяц"] == "1", иначе Ложь

столбцов ( Список [ str ] , необязательно ) — Имена столбцов для чтения из файла (ов).

validate_schema — Убедитесь, что отдельные схемы файлов одинаковы / совместимы. Схемы внутри префикс папок должен быть одинаковым. Отключите, если у вас разные схемы и хотите отключить эту проверку.

разделены на части ( Union [ int , bool ] ) — если передано, разделит данные в Iterable из DataFrames (дружественный к памяти). Если True wrangler будет перебирать данные по файлам наиболее эффективным способом без гарантии размера фрагментов.Если передано INTEGER , Wrangler будет перебирать данные по количеству строк, равных полученному INTEGER.

набор данных ( bool ) — Если Истинно, считывает набор данных паркета вместо простого файла (ов), загружающего все связанные разделы в виде столбцов.

категории ( Необязательно [ Список [ str ] ] , необязательно ) — Список имен столбцов, которые должны быть возвращены в виде панд.Категорически. Рекомендуется для сред с ограниченным объемом памяти.

сейф ( bool , по умолчанию True ) — для определенных типов данных требуется приведение, чтобы сохранить данные в DataFrame или серии pandas (например, временные метки всегда хранится как наносекунды в пандах). Эта опция контролирует, безопасный бросок или нет.

map_types ( bool , по умолчанию True ) — True для преобразования типов данных pyarrow в pandas ExtensionDtypes.это используется для переопределения типа панды по умолчанию для преобразования встроенного pyarrow или при отсутствии pandas_metadata в схеме таблицы.

use_threads ( Union [ bool , int ] ) — True для включения одновременных запросов, False для отключения нескольких потоков. Если включено, os.cpu_count () будет использоваться как максимальное количество потоков. Если задано int, будет использоваться заданное количество потоков.

last_modified_begin — Фильтрация файлов s3 по дате последнего изменения объекта.Фильтр применяется только после перечисления всех файлов s3.

last_modified_end ( datetime , необязательно ) — фильтрация файлов s3 по дате последнего изменения объекта. Фильтр применяется только после того, как перечислены все файлы s3.

boto3_session ( boto3.Session ( ) , опционально ) — Boto3 Session. Сеанс boto3 по умолчанию будет использоваться, если boto3_session не получит None.

s3_additional_kwargs ( Необязательно [ Dict [ str , Любой ] ] ) — пересылать запросы ботокору, только «SSECustomerAlgorithm» и «SSECustomerKey» рассматриваться.

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

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

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

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

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

Панды приближаются

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

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

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

 импортировать панд как pd

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

write_parquet_file () 

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

Давайте прочитаем данные Parquet в DataFrame Pandas и просмотрим результаты.

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

         полное_имя_год рождения
0 тедди рузвельт 1901
1 Эйб Линкольн 1809 

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

PyArrow

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

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

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

PyArrow стоит изучить, потому что он обеспечивает доступ к схеме файла и другим метаданным, хранящимся в нижнем колонтитуле Parquet. Изучение PyArrow расскажет вам больше о Parquet.

Даск

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

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

 импортировать dask.dataframe как dd

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

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

PySpark

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

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

 из pyspark.sql import SparkSession

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

df = spark.read.csv ('data / us_presidents.csv', header = True)
df.repartition (1) .write.mode ('перезапись'). parquet ('tmp / pyspark_us_presidents') 

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

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

Давайте посмотрим на содержимое каталога tmp / pyspark_us_presidents :

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

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

Считываем данные tmp / pyspark_us_presidents Parquet в DataFrame и распечатываем их.

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

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

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

Коалы

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

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

 импортировать databricks.koalas как ks

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

Прочтите вывод Parquet и отобразите содержимое:

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

         полное_имя_год рождения
0 тедди рузвельт 1901
1 Эйб Линкольн 1809 

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

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

Панды и Спарк могут счастливо сосуществовать

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

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

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

Следующие шаги

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

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

Apache Arrow: чтение DataFrame с нулевой памятью

Первой подсказкой был Томас Вольф, имеющий отношение к Apache Arrow. Apache Arrow — это проект, начатый Уэсом МакКинни с целью создания интерфейса для обмена данными:

Apache Arrow — это кросс-языковая платформа для разработки данных в памяти. Он определяет стандартизированный независимый от языка формат столбчатой ​​памяти для плоских и иерархических данных, организованный для эффективных аналитических операций на современном оборудовании.Он также предоставляет вычислительные библиотеки, потоковую передачу сообщений с нулевым копированием и межпроцессное взаимодействие. [1]

Что это значит?

До Arrow стандартным способом обмена данными между любым приложением или библиотекой было сохранение их на диск тем или иным способом. Поэтому, если библиотека .NET Core хочет передать данные в Python для анализа данных, есть вероятность, что кто-то выпишет файл (например, csv, json, Parquet,…), а затем снова прочитает его с помощью Python.Оба шага, запись (сериализация) и чтение (десериализация) являются дорогостоящими и медленными — и чем больше набор данных, тем больше времени требуется для выполнения каждого из них.

Что, если бы существовал способ обмена данными напрямую через рукопожатие и нулевое копирование? Это может выглядеть так: .NET начнет болтать с Python, укажет на кучу данных в памяти и будет примерно так: Привет, приятель, теперь это твое . И Python мог напрямую запрыгнуть на него, не таща его из одного места в другое.Разве это не было бы фантастически?

В этом вся суть Apache Arrow.

Это заставило меня задуматься — как я могу использовать Arrow? Изучив исходный код Hugging Face, я узнал, что проект использует PyArrow для чтения данных. До этого я связывал PyArrow с Parquet, столбчатым форматом хранения с высокой степенью сжатия. Итак, Parquet — это способ, которым Arrow обменивается данными? (Спойлер: это не так)

Традиционно данные хранятся на диске построчно. Столбцовое хранилище возникло из-за необходимости анализировать большие наборы данных и эффективно их агрегировать.Аналитика данных меньше интересуется строками данных (например, одна транзакция клиента, один журнал вызовов и т. Д.), А их агрегированными данными (например, общая сумма, потраченная клиентом, общее количество минут звонков по регионам,…).

Строка или столбец, ориентированное хранилище (адаптировано из [4] с набором данных Palmer Station Penguin)

Это привело к изменению ориентации: вместо того, чтобы хранить строку за строкой, столбчатое хранилище упорядочивает данные столбец за столбцом.

Parquet — это столбчатый формат файла, который имеет два основных преимущества [4]: ​​

1. Высокая степень сжатия: While.Файлы json или .csv по умолчанию не сжимаются, Parquet сжимает данные и, следовательно, экономит много места на диске. Таблицы обычно состоят из столбцов с большим количеством уникальных значений (высокая мощность; подумайте об уникальном идентификаторе пользователя ) и столбцов с небольшим количеством уникальных значений (низкая мощность; подумайте о стране ). Чем ниже мощность, тем лучше сжатие (может) работать — подробнее об этом в следующем разделе.
2. Запрос файла / выталкивание фильтра: Удалите ненужные данные перед их чтением.Это сокращает время загрузки и оптимизирует потребление ресурсов. Если вам нужны только два столбца из таблицы с тысячами столбцов, вам не нужно сканировать все строки, чтобы получить два атрибута — вы напрямую извлекаете столбец целиком

Чтобы лучше понять разницу между Parquet и Arrow, мы нужно будет сделать объезд и получить некоторую интуицию для сжатия. Сжатие файлов само по себе огромная тема. Ниже приводится упрощенное повествование, отфильтрованное на основе моего собственного понимания темы.Это отступление поможет ответить на эти два вопроса:

• Как Parquet уменьшить напильник до таких небольших размеров?
• Чем паркет отличается от Arrow?

Подбросьте монету

Представьте, что вы подбрасываете монету десять раз и записываете результат:

 [Голова, Голова, Голова, Голова, Хвост, Хвост, Хвост, Голова, Хвост, Хвост] 

Теперь попробуйте сказать результат вслух? Скорее всего, вы его сократите и скажете что-то вроде «4 раза голова, 3 раза хвост, голова и 2 раза хвост» :

 [4 x голова, 3 x хвост, голова, 2 x хвост] 

Это сжатие в действии (описанный алгоритм называется Run-length encoding [8]).Мы склонны естественно видеть закономерность и сокращать. Алгоритм сжатия тоже делает это — только с большей вычислительной мощностью и сложными правилами. Но этого примера должно быть достаточно, чтобы помочь нам понять ключевое различие: в то время как .csv использует буквальный подход и описывает каждую отдельную запись, Parquet сокращает (без потери информации).

Этого простого примера достаточно, чтобы понять, почему степень сжатия может сильно различаться. Например, если порядок сортировки не имеет значения и вас просто интересует общее количество вхождений заголовка и хвоста, вы можете сначала отсортировать список, а затем сжатая версия будет выглядеть так:

 [5 x Head, 5 x Tail] 

Подразумевается, что если мы сначала отсортируем набор данных по всем столбцам, прежде чем сохранить его в Parquet, размер файла будет меньше по сравнению с несортированным.Степень сжатия будет тем выше, чем меньше мощность. Ожидается, что степень сжатия для каждого столбца будет уменьшаться по мере того, как он находится в порядке сортировки.

Стрелка сжата?

Благодаря этому мы получили некоторое представление о том, почему файлы Parquet настолько малы по сравнению с несжатыми файлами .csv. Но как это связано со Стрелой?

Оказывается, это как раз одно из ключевых отличий. Паркет очень эффективно хранится на диске. А с помощью фильтра вниз вы можете уменьшить объем считываемых данных (т.е. выбрав только те столбцы, которые вам действительно нужны). Но когда вы хотите выполнить операции с данными, вашему компьютеру все равно необходимо распаковать сжатую информацию и занести ее в память. [2]

Стрелка с другой стороны — это формат с отображением в память. В своем блоге Уэс МакКинни резюмирует это следующим образом:

«Конструкция сериализации стрелок обеспечивает« заголовок данных », который описывает точное расположение и размеры всех буферов памяти для всех столбцов в таблице.Это означает, что вы можете отображать в памяти огромные наборы данных размером больше RAM и оценивать алгоритмы в стиле pandas на их месте, не загружая их в память, как сейчас с pandas. Вы можете прочитать 1 мегабайт из середины таблицы размером 1 терабайт, и вы платите только за выполнение этих случайных чтений на общую сумму 1 мегабайт ». [6]

Короче говоря, приложения могут напрямую работать с набором данных, хранящимся на диске, без необходимости полностью загружать его в память. Если вы помните первоначальный твит — это именно то, что там происходило.

Теперь давайте рассмотрим эти форматы данных. В качестве образца данных я использую набор данных Palmer Station Penguin. Так как он содержит только 350 строк, я передискретизирую его до 1 миллиона, чтобы разница в производительности стала более очевидной:

Запись файлов

В качестве следующего шага я записываю файлы на диск в трех форматах:

• csv ( DataFrame с отсутствующими значениями)
• Parquet (DataFrame с отсутствующими значениями)
• Arrow (DataFrame с отсутствующими значениями и без них)

Обратите внимание, что Arrow можно преобразовать в pandas только без выделения памяти (= нулевая копия) при определенных условиях.Один из них: не должно быть значений NaN. Чтобы сравнить производительность с нулевым копированием и без него, я записываю файл Arrow один раз с пропущенными числовыми значениями и без них.

Результирующие размеры файлов:

Сравнение размеров файлов

Parquet, как и ожидалось, является самым маленьким файлом — несмотря на случайную последовательность (перед записью файла не производилась сортировка), он показывает степень сжатия 80%. Arrow лишь немного меньше csv. Причина в том, что csv сохраняет даже числовые значения в виде строк, что занимает больше места на диске.Во всех случаях разница в размерах файлов с пропущенными значениями и без них незначительна (<0,5 МБ).

Время чтения

Теперь ключевая часть: скорость чтения. Сколько времени нужно, чтобы рассчитать среднюю длину ласт?

• csv
• Parquet
• Стрелка с файловым API ( OSFile (...) )
• Стрелка как API карты памяти ( memory_map (...) ) с пропущенными значениями / NaN
• Стрелка как API карты памяти ( memory_map (...) ) без пропущенных значений

При измерении времени для каждой из трех функций возникают следующие результаты:

Сравнение производительности: время, необходимое для чтения столбца и вычисления среднего значения

Неудивительно, что csv — самый медленный вариант. Требуется прочитать 200 МБ, проанализировать текст, отбросить все столбцы, кроме длины флиппера, а затем вычислить среднее значение.

Parquet в ~ 60 раз быстрее, так как нет необходимости анализировать весь файл — считываются только необходимые столбцы.

Arrow с пропущенными значениями примерно в 3 раза быстрее, чем Parquet, и почти в ~ 200 раз быстрее, чем csv.Как и Parquet, Arrow может ограничиться чтением только указанного столбца. Что делает его быстрее, так это то, что нет необходимости распаковывать столбец.

Обратите внимание, что разница между чтением файлов Arrow с отображением в память с нулевым копированием и без него означала еще ~ 3-кратное повышение производительности (т. Е. Нулевое копирование в целом примерно в 600 раз быстрее, чем csv, и ~ в 9 раз быстрее, чем Parquet).

Что удивительно: Arrow с файловым API работает даже медленнее, чем Parquet. В чем дело?

Потребление памяти

Чтобы ответить на этот вопрос, давайте посмотрим на потребление памяти.Сколько оперативной памяти потребляет каждый файл, если мы читаем один столбец?

Вот результаты:

Сравнение производительности: память, потребляемая для чтения столбца

Самое примечательное: стрелка с файловым API занимает 189 МБ — это почти весь размер файла (даже если мы читаем только один столбец ?!). Ответ содержится в документации:

«[…] OSFile выделяет новую память при каждом чтении, как объекты файлов Python». [3]

При использовании OSFile весь файл сначала считывался в память.Теперь понятно, почему эта операция была медленнее, чем Parquet, и потребляла больше всего памяти!

Однако, используя функцию отображения памяти и заполненные значения NaN, pandas DataFrame был создан непосредственно поверх сохраненного файла Arrow. Без копирования: 0 МБ ОЗУ! Неудивительно, что это был самый быстрый вариант.

Вы можете найти весь Jupyter Notebook здесь 📝

Мне есть что узнать о Arrow. На данный момент я узнал следующее: нельзя есть пирог и есть его.Существует компромисс между [7]:

• Оптимизировать для дискового пространства / длительного хранения на диске → Parquet
• Оптимизировать для обмена данными и быстрого поиска → Arrow

Прирост производительности как Parquet, так и Arrow составляет значимо по сравнению с csv. При сохранении Arrow на диск он занимает больше места, чем Parquet. Однако Arrow превосходит Parquet по скорости чтения — как по времени, так и по потреблению памяти. Представленные примеры (вычислить среднее значение одного столбца / столбца чтения) только поверхностны — я ожидаю, что с более сложными запросами и большими наборами данных стрелка будет сиять еще больше.

Пока Arrow читается с функцией отображения памяти, скорость чтения невероятна. В лучшем случае в наборе данных нет пропущенных значений / NaN. Тогда PyArrow сможет творить чудеса и позволить вам работать с таблицей, почти не потребляя памяти.

Будущее действительно уже здесь — и это потрясающе!

Я буду продолжать писать о Python, данных и технологиях. Буду рад встретиться с вами в Twitter ✨

Большое спасибо Yingying за подробный обзор и отличные отзывы! 👏

[1] Apache Arrow, целевая страница (2020), веб-сайт Apache Arrow

[2] Apache Arrow, FAQ (2020), веб-сайт Apache Arrow

[3] Apache Arrow, файлы с отображением на диске и в памяти ( 2020), Документация по привязкам Python для Apache Arrow

[4] J.LeDem, Apache Arrow и Apache Parquet: Почему нам нужны разные проекты для столбчатых данных, на диске и в памяти (2017), KDnuggets

[5] Дж. Ледем, План столбцов: Apache Parquet и Apache Arrow (2017), Дремио

[6] У. МакКинни, Apache Arrow и «10 вещей, которые я ненавижу в пандах» (2017), Блог

[7] У. МакКинни, Некоторые комментарии к блогу Дэниела Абади об Apache Arrow (2017), Блог

[8] Википедия, Кодирование длин серий (2020), Википедия

целей для нового формата данных



Формат файла

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

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

Stata (

.dta )

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

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

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

CSV (

.csv )

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

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

JSON (

.json )

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

Формат пера (

. Перо )

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

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

Формат паркета (

. Паркет )

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

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

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

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

Рассол (

.пкл )

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

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

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

HDF5 (

.hdf )

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

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

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

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

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

SQL

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

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

Решения по данным

Категориальные переменные

Как следует кодировать категориальные переменные?

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

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

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

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

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

  вместо с наверное, надоедает.

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

Тест полного ввода-вывода Python

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

(Сделано в ядре ipython.)

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

cd ~ / agebulk1 / pytest

real_data = Истина

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

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

если real_data:
    cd medicare

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

#### Записи - Поддельные данные

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

#### Чтения - поддельные данные

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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



#### Записи - Реальные данные

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

#### Чтения - реальные данные

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Эксклюзивный паркет из агатового дуба

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

Высокое качество от производителя паркета

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

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

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

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

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

Деревянный пол создает особую атмосферу в вашем доме: дерево — это натуральный материал, который впитывает влагу из окружающей среды и снова выделяет ее, когда воздух сухой.