Отциклевать паркет: Циклевка паркета от 150 рублей в Москве и области

Содержание

Как циклевать паркет своими руками (самому вручную

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

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

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

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

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

 

Как циклевать паркет вручную, без шлифовальной машины?

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

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

Как и чем циклевать и шлифовать паркет своими руками

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.

Dnipro-M желает вам удачной и продуктивной работы, а также всегда готов помочь инструментом европейского качества по украинской цене.

Когда лучше циклевать паркет?

Циклёвка паркета летом или зимой?

Многие наши клиенты хотят знать, когда лучше всего и правильнее циклевать и шлифовать паркет. Когда делать циклевку паркета при ремонте комнаты?

На самом деле для паркета большого приоритета по временам года нет.

Для Вас, как для клиентов удобнее конечно летом, когда можно проветрить, открыв окна, уехать на дачу и т.д. Если рассматривать финансовую сторону, то циклевать паркет дешевле зимой, цены самые низкие, но зимой можно напороться на перемороженный лак. Не у всех фирм есть отапливаемые склады! Проверить при какой температуре хранится паркетная химия невозможно, все в один голос будут утверждать, что всё хорошо.

Лак кристаллизуется и набирает силу немного быстрее в зимний, отопительный сезон, т.к. сухость воздуха низкая, а температура высокая. 

Я могу Вам посоветовать и пожелать одно: самое главное, это мастер по паркету, который будет ремонтировать Ваш паркет, а не время года.

Елена:

Добрый вечер. Я готовлюсь к комплексному ремонту квартиры. В двух комнатах уложена паркетная доска. Прочитала на вашем сайте или не на вашем, не важно. Когда лучше циклевать и крыть лаком, до покраски стен или после. Если после то как быть с пылью? Меня зовут Елена, жду ответа.

Виктор Семенов:

Елена, здравствуйте. Циклевать паркет и покрывать его лаком лучше всего перед финишной оклейкой или покраской стен. Во время шлифовки паркета, наше оборудование практически не оставляет никакой пыли! Минимальное количество пыли можно легко удалить смёткой и приступить к финишной покраске стен.

 

Большое спасибо за внимание к нашей компании. Каждый вопрос повышает наше высокое качество обслуживания и обязательно будет отвечен нашими менеджерами.


 

 

x

Большое спасибо за внимание к нашей компании. Каждый вопрос повышает наше высокое качество обслуживания и обязательно будет отвечен нашими менеджерами.

ОК

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!

циклевка, тонировка и лакировка паркета в Москве, цены, гарантии

Татьяна Куликова, 16.04.2021 Выражаем искреннюю благодарность, паркетчику Сергею! Мастер с большой буквы. Наш паркет засиял! Теперь он главное украшение квартиры! Отреставрировал, оживил и дал ему новую жизнь!!!! Огромное Спасибо!!! Дальнейших успехов!!!!

Елена Александровна Семенова, 13.04.2021 Отличная работа! Паркет свой не узнала, как-будто новый!)) Всё на высшем уровне - работа, сроки, консультация и рекомендации. Спасибо огромное!

Дмитрий, 17.09.2020 Работу делал Михаил Митюков. Все сделано очень качественно, специалист приятный в общении. Будем обращаться ещё и рекомендовать родственникам и знакомым!

Андрей Журавлев, 12.07.2020 Огромное спасибо компании "Мастер паркетов" за работу. Решили через 16 лет отциклевать паркетную доску. Долго выбирали компанию, наконец остановились на " Мастер паркетов", оставили на сайте сообщение, уже на следующий день с утра нам перезвонили, договорились, что приедет технолог и даст рекомендации по паркету. В этот же день приехал технолог и очень подробно рассказал, что надо будет сделать с паркетной доской, какие этапы работ будут произведены. Мы попросили, чтобы прислали знающего, толкового мастера, что и было исполнено. Приехал мастер Андрей Семенков, очень вежливый молодой человек. Предварительно был отзвон о времени приезда, все очень вежливо и в срок. Надо сказать, что стенку не выносили и очень волновались, сможет ли мастер отциклевать пол, не задев стенку и не останется ли не прошлифованным участок перед стенкой, ведь стенка у нас не прямая, а с выступами. Однако все наши страхи и переживания были напрасными. Все получилось как нельзя лучше. Жене очень понравилось, а она очень критически оценивает всякую работу. Все очень хорошо выполнено, а главное все работы сделаны очень добросовестно, с душой. Очень вежливый, высококвалифицированный персонал. Всему коллективу фирмы большое спасибо, успехов. Особенно мастеру Андрею Семенкову. 12.07.2020.

Марина, 29.05.2019 Обратившись в фирму "Мастер паркетов" по поводу восстановления паркета из бамбука, была приятно удивлена! Я даже и не подозревала, что в настоящее время есть такие фирмы! Профессионализм, корректность, качественно! К нам приехал Юрий. Посмотрел пол, все объяснил, дал рекомендации, договорились о заключении договора. В назначенный день и час ! сотрудники привезли все необходимое для работы и мастер Владимир приступил к работе. Работа произведена в срок и отличного качества! Приятно общаться с профессионалами и замечательными людьми! Спасибо большое! Всего доброго и хорошего, Юрий Григорьевич, Вам и сотрудникам фирмы! Процветания вашей фирме! 29. 05.2019 г

Александр Жуков, 12.10.2018 Огромное спасибо компании "Мастер паркетов" за отличную работу. Я уже второй раз обращаюсь к ним и каждый раз убеждаюсь в высоком профессионализме сотрудников. Отдельная благодарность Владимиру Иванчикову - мастер золотые руки. Успеха и процветания вашей фирме.

Герштейн Наталья, 28.06.2018 Большое спасибо компании "Мастер паркетов" и непосредственно мастеру Иванчикову Владимиру за отличную работу! Владимир работал качественно, быстро, очень аккуратно! Владимир профессионал своего дела и, кажется, немного художник.Всем рекомендую компанию "Мастер паркетов", чтобы ремонт стал удовольствием. Спасибо!

Сергей. Болотниковская ул., 16.04.2018 Большое спасибо технологу Алексею и мастеру Константину Калёнову за прекрасную работу по восстановлению паркета в моей квартире 1966-го года постройки. Пол в прихожей и коридоре не ремонтировался ни разу и был буквально убит, паркет ходил под ногами... благодаря профессиональным усилиям вышеозначенных мастеров, паркет преобразился! Очень рекомендую: быстро, качественно, с внимание к клиенту. Спасибо!

Галина Николаевна, 19.10.2017 Огромное спасибо "Мастер Паркетов". Это профессионалы своего дела. Необходимо было отциклевать и покрыть лаком паркет. Технолог Алексей объяснил все нюансы в работе, помог выбрать цвет и лак. Мастер Андрей просто виртуоз в работе. Весь процесс занял два дня. Паркет получился просто загляденье, то о чем мечтали. Успехов вам в работе. Спасибо! Галина Николаевна. Улица Шоссейная.

Ольга, 09.09.2017 От всего сердца хочу поблагодарить мастеров фирмы "Мастер паркетов". Это люди, которые со всей ответственностью подходят к своей работе и ко всем пожеланиям заказчика. У нас дома была проделана огромная работа. Пол был очень сложный. Нужно было координально поменять цвет. Темный, дерево венге на светлый.И это удалось на 5+++. Сначала мы согласовывали цвет с технологом Алексеем Лучкиным. Алексей супер профессионал, кажется, о паркете он знает все:)) Он нам делал выкраски, и когда мы нашли "нужный" цвет, то приступили к работе. Мастера Андрей и Сергей выполнили свою работу очень хорошо. Помимо циклевки и шлифовки,шпаклевки нам сделали тонировку. И покрытие очень хорошим лаком. Все, что мы просили, было сделано. Алексей контролировал весь процесс, и сам непосредственно в нем участвовал. Даже когда он болел, он нас не оставил:)) По цене я считаю, за такой объем и такую степень сложности цена вполне приемлемая. Сейчас мы просто наслаждаемся новым, красивым полом. Спасибо вам!!!

Отциклевать паркет, циклевка и лакировка паркета недорого и качественно, цены в Москве

Как проходит циклевание паркета

Интенсивная эксплуатация напольного покрытия из дерева влияет на его вид. Доски рассыхаются, издают неприятный звук под нагрузкой, покрываются мелкими трещинами. Чтобы вернуть ламели к изначальному состоянию, нужно качественно отциклевать пол. Мастера компании «Паркетный Доктор» с опытом работы более 5 лет готовы отциклевать паркет любой степени повреждений.

Мы работаем по следующей технологии:

  • подготовка к реставрации – прежде чем будет проведена циклевка пола, мастера удаляют металлические планки, вбивают торчащие гвозди, меняют отдельные плашки;
  • обработка деревянных полов – для этого используются циклевальные машины с нужным абразивом, который механическими движениями снимает изношенный слой доски и лака;
  • очищение полотна от пыли – промышленный пылесос помогает устранить все загрязнения;
  • шпаклевание – поскольку покрытие лаком происходит только на подготовленную поверхность, мастера заделывают щели или глубокие порезы эластичным составом;
  • тонкая шлифовка – в ход идет наждачная бумага с мелким абразивом, которая устраняет неровности, а также остатки шпаклевки;
  • лакировка паркета – лак наносится в несколько этапов с предварительным высыханием каждого слоя.

Преимущества

Доверить отциклевать паркет нашей компании можно по нескольким причинам:

  • используем иностранное оборудование и натуральные гипоаллергенные защитные составы;
  • содержим в штате мастеров со стажем работы более 5 лет;
  • соблюдаем установленные сроки;
  • бесплатно доставляем оборудование на объект в Москве;
  • работаем по договору, в котором прописываются все обязанности сторон.

Чтобы заказать ремонт пола под ключ, позвоните нам или оставьте онлайн-заявку. Менеджер проконсультирует вас и поможет заключить договор, а также выбрать дату ремонта.

Циклевка паркета в СПб | Укладка паркета, лакировка, реставрация

  • Циклевка паркета

    Профессиональная циклевка паркета барабанными и плоскошлифовальными машинками.

    Подробнее

  • Укладка паркета

    Ручная укладка паркета и паркетной доски золотыми руками специалистов с многолетним опытом.

    Подробнее

  • Реставрация паркета

    Кропотливая работа по реставрация паркета любой сложности

    Подробнее

  • Лакировка паркета

    Аккуратная лакировка паркета современными профессиональными лаками

    Подробнее

Циклевка паркета в СПб недорого! Реставрация и ремонт паркетного пола качественно, за короткие сроки и по самым доступным ценам в городе. Опытные мастера и профессиональное оборудование позволяют нам добиваться превосходного результата.

Циклевка паркета в СПб цена

от 150 р/м2

Все виды паркетных работ - укладка, реставрация, ремонт руками профессионалов с большим опытом.

Мастера нашей бригады оперативно осуществляют ремонт паркета без пыли, проведут реставрацию и лакировку напольного покрытия из дерева у вас в квартире, в загородном доме или ином помещении (спортивный зал, актовый зал, церковные помещения и т.д.). Какой бы сложности не предстояла задача, будь то ремонт старого советского паркета или трудоёмкая реставрация художественного паркета – мы решаем её неизменно качественно и в кратчайшие сроки.

Популярная и модная услуга - тонировка паркета, позволяет с легкостью поменять цвет вашего привычного паркетного пола.

Циклевка паркета в СПб и ЛО, по всем вопросам Вы всегда можете обратиться к нашим высококвалифицированным консультантам по телефону в СПб: (812) 923-92-98

Если Вы хотите гарантированно получить качественный и полноценный ремонт паркета по приемлемым ценам в городе, то обращайтесь именно к нам! Мы с удовольствием поможем решить любую проблему, связанную с паркетными и деревянными полами.

Покрытие массивной доски масло-воском

Паркетная химия и средства по уходу за деревянным полом

У нас Вы можете приобрести паркетную химию от производителей с мировым именем, таких как Berger-Seidle, LOBA, ADESIV, Osmo. Мы работаем напрямую с официальными дистрибьютерами паркетной химии, поэтому наши цены являются самыми низкими в Санкт-Петербурге.

Преимущества заказа услуги "циклевка паркета" в нашей компании:

  • Циклевка паркета (шлифовка паркета) мастерами с длительный стажем работ;
  • Высокие профессиональные качества мастеров;
  • Внимательное отношение к запросам наших клиентов: учитываются все ваши требования и пожелания;
  • Мы предлагаем разумные цены на все наши услуги;
  • Мы используем только качественные материалы на всех стадиях проводимых работ;
  • А главное — мы действительно любим свою работу.

Именно поэтому все, кто обращаются к нам, довольны результатом проделанных работ и с удовольствием рекомендуют нас своим друзьям и знакомым, более того, обращаются к нам повторно спустя 5 и более лет.

Мы непременно поможем вашему паркету обрести прежний лоск и прослужить долгие годы.

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

Я пытался понять, как предотвратить сбой Spark из-за проблем с памятью, когда я перебираю паркетные файлы 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 стандартных 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, поскольку 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 возникли проблемы с принятием решения 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 перебрать 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 «продолжительность» 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 определить этот окончательный фрейм данных и добавлять 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

HARO Engineered Wood Пол паркет Дубовая паркетная доска Loop 4V

Паркетный паркет HARO parkettmanufaktur Oak Parquet Floorboard Loop 4V

Если вы ищете элегантный структурированный паркет для жилых или подсобных помещений, вам стоит взглянуть на этот качественный паркет в декоре дуба HARO.Подчеркивает характеристики древесины дуба на основе паркетной доски Loop. Бежево-коричневый цвет делает комнаты светлыми и уютными. Кроме того, у этого паркета убедительны свойства укладки и использования. Узнайте больше о высококачественном паркете HARO parkettmanufaktur Oak Parquet Flooring Loop 4V.

Структурированный паркет с элегантным декором из дуба

Паркет HARO сочетает в себе естественные характеристики древесины дуба со структурой паркетной панели Loop. К этому добавляется элегантный бежево-коричневый цвет, который делает каждую комнату яркой, уютной и уютной.Дубовый паркет подходит к разным стилям интерьера.

Простая и разнообразная укладка дубового паркета HARO

Этот паркет с декором из дуба из серии HARO Parquet Manufacture отличается превосходными укладывающими свойствами. Квадратные доски соединяются шпунтом и пазом, а затем их можно склеить по всей поверхности с помощью эластичного клея. Благодаря круговой фаске создается гармоничная общая картина. Доски имеют длину 65 сантиметров, ширину 65 сантиметров и толщину 18 миллиметров.В каждой упаковке вы получите две доски на площадь укладки 0,85 кв.

Современный дубовый паркет с износостойкими свойствами

Дубовый паркет из популярной серии HARO Parquet Manufacture отличается превосходным качеством материала и качеством изготовления. Доски имеют прочную трехслойную конструкцию, усиленную центральным слоем стержней из массива дерева. Высокая стабильность размеров сопровождается эффективной звукоизоляцией и приятным комфортом при ходьбе. Поверхность досок имеет 3.Слой износа толщиной 5 мм, который можно шлифовать несколько раз. Кроме того, поверхность смазывается маслом, поэтому она устойчива к истиранию, царапинам, разводам, пятнам и механическим повреждениям. На бежево-коричневый дубовый паркет производитель предлагает 30-летнюю гарантию на установку в жилой зоне. Вот обзор характеристик использования современного дубового паркета из серии HARO Parquet Manufacture:

  • декор из бежевого дуба
  • Паркетная доска Loop
  • пропитанная маслом и истираемая поверхность
  • 3.Толщина слоя износа 5 мм
  • Центральная вставка из массива дерева
  • Гарантия 30 лет
Классический дубовый паркет бежево-коричневого цвета в паркетной доске Loop

Этот классический дубовый паркет гармонично и элегантно оформлен в жилых и подсобных помещениях. Фактурная паркетная панель и бежево-коричневый цвет придали каждой комнате светлый, уютный и домашний характер. Кроме того, этот паркет имеет отличные укладочные и эксплуатационные свойства. Вы тоже можете украсить свой дом высококачественным дубовым паркетом из серии HARO Parquet Manufacture.

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 возможности такого высокого уровня 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 множества 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 посторонних канавок
  • Средний слой из массива дерева в трехслойной структуре
  • Нежный блеск благодаря натуральному маслу Oleovera
Что особенного в HARO: Производство паркета 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.Открытая герметизация натуральным маслом сохраняет эту способность. Все паркетные полы HARO производятся из древесины, сертифицированной PEFC, которая также поступает из экологически чистых лесов. Многочисленные награды, такие как «Голубой ангел», также подтверждают, что пол полезен для жизни и подходит для семей. Особенно безопасное и красивое решение найдут люди, страдающие аллергией, и семьи с маленькими детьми.

Паркет в формате доски привносит что-то особенное в ваш дом: в то же время этот пол не является деликатным предметом роскоши.Для очистки его можно просто протереть влажной тканью. Так что играть и танцевать здесь можно абсолютно беззаботно.

awswrangler.s3.read_parquet - Документация AWS Data Wrangler 2.7.0

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

  • path_suffix ( Union [ str , List [ str ] , None суффикс для чтения) например [«.gz.parquet», «.snappy.parquet»]). Если нет, попытается прочитать все файлы. (по умолчанию)

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

  • ignore_empty ( bool ) - игнорировать файлы с 0 байтами.

  • ignore_index ( Дополнительно [ bool ] ) - Игнорировать индекс при объединении нескольких паркетных файлов в один DataFrame.

  • partition_filter ( Дополнительно [ Вызываемый [ [ Dict [ str , str ] ] ] ) - 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

  • столбца ( 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.

  • с фрагментами ( 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 как панды.Категорически. Рекомендуется для сред с ограниченным объемом памяти.

  • safe ( 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 того, как перечислены все файлы s3.

  • last_modified_end ( datetime , необязательно ) - фильтрация файлов s3 по дате последнего изменения объекта. Фильтр применяется только после вывода списка всех файлов s3.

  • boto3_session ( boto3.Session ( ) , optional ) - Сессия Boto3. Сеанс boto3 по умолчанию будет использоваться, если boto3_session не получит None.

  • s3_additional_kwargs ( Необязательно [ Dict [ str , Любой ] ] «Только аргументы клиента SSEC и SSEC, запросы клиента будут отправлены SSEC, запросы клиента SSEC,« только аргументы клиента SSEC »и« запросы клиентов SSEC »,« только аргументы клиента SSEC »,« запросы клиента SSEC »,« только аргументы клиента SSEC ») быть на рассмотрении.

  • CSV в Parquet Formatter: Deep Dive

    Мы создали приложение CSV to Parquet Formatter, чтобы дать людям простой способ конвертировать отдельные текстовые файлы со значениями, разделенными запятыми, в формат Parquet.Его можно бесплатно установить и использовать в нашем магазине приложений Nominode. В этом посте мы подробно расскажем о коде в приложении и обсудим некоторые варианты дизайна, которые мы сделали. Если вы заинтересованы в разработке собственного приложения Nominode, ознакомьтесь с нашим пошаговым руководством.

    Определите четкую и узкую область действия

    Первый шаг при создании приложения - решить, что именно оно будет делать, а что не будет и как люди будут взаимодействовать с ним. Возможности приложения на самом деле ограничены только вашим воображением, поэтому важно установить твердые цели и четко задокументировать ограничения.Для этого приложения общая цель заключалась в том, чтобы сохранить простой код и при этом обеспечить ценность за счет сокращения функциональности до решения конкретной общей проблемы. Таким образом, первое важное решение заключалось в том, что мы ограничим его только выполнением преобразований «один к одному». Каждый файл CSV преобразуется в отдельный файл Parquet. Второе решение заключалось в том, что все исходные файлы CSV должны существовать в корзине S3 и что все целевые файлы Parquet также будут помещены в корзину S3. Наконец, мы решили, что приложение должно иметь возможность отслеживать, какие файлы оно уже обработало.

    Мы находимся в процессе создания платной версии приложения, которое считывает и объединяет данные из нескольких файлов CSV на основе шаблонов и использует их для создания новых или обновления существующих файлов Parquet. Дополнительные платные версии также будут поддерживать исходные и конечные местоположения, которые не являются корзинами S3.

    Кредитное плечо Существующий код

    Хорошо определив желаемую функциональность, мы начали поиск существующих пакетов Python, которые можно было бы использовать для ее реализации. Для чтения файлов и записи файлов в сегменты S3 мы решили использовать пакет boto3.Чтобы прочитать данные значений, разделенные запятыми, и преобразовать их в данные в формате Parquet, мы выбрали пакет pandas. Мы решили поддерживать удаленную базу данных MySQL для отслеживания обработанных файлов и использовать пакет sqlalchemy для его заполнения и обновления. Есть и другие встроенные классы Python, которые мы использовали для таких вещей, как временное хранилище, обработка путей к файлам и отметка даты. Это полный список внешнего импорта в коде приложения:

     импорт io
    
    импорт журнала
    
    импорт ОС
    
    случайный импорт
    
    время импорта
    
    from datetime import datetime
    
    из pathlib import Path, PurePosixPath
    
    из временного файла импорта TemporaryDirectory
    
    
    импорт boto3
    
    импортировать панд как pd
    
    из sqlalchemy import create_engine, текст 
    Использовать номинодные соединения

    Подключение к номиноду - это способ безопасного хранения учетных данных, строк токенов и других секретов.Мы знали, что для этого приложения потребуются учетные данные для доступа к корзине S3, содержащей исходные файлы CSV, корзине S3, в которой будут созданы целевые файлы Parquet, и удаленной базе данных, используемой для отслеживания процессов. Доступны пошаговые инструкции по добавлению подключения в приложение NND. К счастью, типы подключения для учетных данных S3 и учетных данных удаленной базы данных уже были предопределены, поэтому все, что нам нужно было сделать, это сослаться на них, когда мы определили пользовательский интерфейс в коде приложения.Это код в приложении, который использует информацию о подключении S3 и boto3 для создания объекта для взаимодействия с корзиной S3, содержащей исходные файлы:

     source_s3_client = boto3.client (
    
    "s3",
    
    Aws_access_key_id =
    
    source_s3_bucket_connection.get ("access_key_id"),
    
    Aws_secret_access_key =
    
    source_s3_bucket_connection.get ("secret_access_key"),
    
    )
    
    
      И это код, который использует информацию о подключении к базе данных и функцию create_engine из sqlalchemy для создания объекта для взаимодействия с таблицей удаленной базы данных: 
    
    
    sql_engine = create_engine (
    
    "{engine}: // {user}: {pwd} @ {host}: {port} / {db}".формат(
    
    engine = tracking_db.get ("db_engine"),
    
    user = tracking_db.get ("имя пользователя"),
    
    pwd = tracking_db.get ("пароль"),
    
    port = tracking_db.get ("порт"),
    
    host = tracking_db.get ("имя хоста"),
    
    db = tracking_db.get ("база данных"),
    
    )
    
    )
    
    sql_connection = .sql_engine.connect () 
    Определение пользовательского интерфейса

    Каждую из опций параметров, которые мы хотели представить пользователям Приложения, необходимо было описать в ее коде.Определенные параметры можно сгруппировать вместе для дальнейшего улучшения визуального оформления их представления. Мы решили использовать пять групп параметров, чтобы параметры, которые применяются к одной области, были вместе и немного отделены от других параметров. Приложение может представлять несколько различных действий для выполнения, и для каждого действия должен быть определен свой собственный набор параметров. Наше приложение представляет только одно действие, определяемое функцией переформатирования. Вот как выглядит определение действия и его параметры:

     @engine.действие(
    
    display_name = "Формат преобразования",
    
    as_kwargs = Ложь,
    
    )
    
    @ engine.parameter_group (параметры отслеживания)
    
    @ engine.parameter_group (параметры_назначения)
    
    @ engine.parameter_group (destination_s3)
    
    @ engine.parameter_group (параметры_источника)
    
    @ engine.parameter_group (source_s3)
    
    def переформатировать (параметры): 

    При перечислении групп параметров важно помнить, что они отображаются в обратном порядке сверху вниз. Итак, из приведенного выше кода группа параметров source_s3 будет отображаться вверху страницы задачи, а группа параметров tracking_options будет внизу.Каждая из упомянутых групп параметров была определена в другом месте кода. Например, так была определена группа параметров source_S3:

     source_s3 = Группа параметров (
    
    Параметр (
    
    name = "source_s3_bucket_connection",
    
    display_name = "Соединение с источником S3 Bucket",
    
    type = AWSS3BucketConnection,
    
    required = True,
    
    ),
    
    Параметр (
    
    name = "source_s3_folder_path",
    
    display_name = "Путь к исходной папке S3",
    
    type = String (),
    
    required = False,
    
    по умолчанию = "parent_folder / source_folder",
    
    ),
    
    name = "source_s3",
    
    display_name = "Исходное местоположение",
    
    ) 
    Предоставьте пользователям возможности

    Несмотря на то, что это было бесплатное приложение, мы хотели поддержать некоторую гибкость и возможности выбора в его дизайне.В частности, мы решили предложить возможность включения только подмножества столбцов из файла CSV, возможность повторной обработки всех ранее обработанных файлов и возможность выбрать, какое сжатие, если оно есть, применить к внутренним данным Parquet. Вот как были определены эти варианты параметров:

     source_options = Группа параметров (
    
    Параметр (
    
    name = "столбцы",
    
    display_name = "Столбцы для включения",
    
    type = Text (),
    
    required = False,
    
    ),
    
    Параметр (
    
    name = "reprocess",
    
    display_name = "Обработка файлов",
    
    type = Boolean (),
    
    по умолчанию = Ложь,
    
    required = True,
    
    ),
    
    name = "source_options",
    
    display_name = "Параметры источника",
    
    )
    
    destination_options = ParameterGroup (
    
    Параметр (
    
    name = "parquet_compression",
    
    display_name = "Сжатие паркета",
    
    type = Enum (choices =
    
    ["snappy", "gzip", "brotli", "none"],),
    
    по умолчанию = "gzip",
    
    required = True,
    
    ),
    
    name = "destination_options",
    
    display_name = "Параметры назначения",
    
    ) 
    Отслеживание и отчет о проделанной работе

    Мы сочли важным для этого Приложения и любого Приложения, потенциально обрабатывающего большой объем данных, регулярно сообщать о своем прогрессе в Номинод, чтобы любой, кто следит за Задачей, мог сказать, насколько далеко она продвинулась.Для этого внутри цикла кода, в котором мы обрабатываем файлы, мы добавили следующие строки для обновления индикатора процента выполнения и журнала выполнения:

     прог + = 1
    
    прогресс = "% .2f"% ((прогр / всего) * 100)
    
    engine.update_progress (прогресс = прогресс)
    
    logger.info (f "Файл чтения: {ключ} ...")
    
    Как упоминалось выше, мы также хотели использовать удаленную базу данных для отслеживания файлов, которые мы успешно преобразовали, чтобы гарантировать, что они не будут повторно обработаны при последующих запусках задач, если только пользователь не выбрал соответствующий вариант. Мы добавили набор вспомогательных функций, которые используют объект sql_connection для выполнения SQL-запросов к таблице базы данных:
    
    def initialize_tracking_database ()
    
    def update_stale_processing ()
    
    def check_tracking_state (ключ_источника)
    
    def insert_tracker (source_key, source_hash)
    
    def update_tracker (source_key, source_status, error = None
    
      Например, это код вспомогательной функции, которая проверяет, был ли файл уже обработан: 
    
    def check_tracking_state (source_key):
    
    data = {
    
    "source_bucket": source_bucket,
    
    "source_key": source_key,
    
    }
    
    check_sql = f "" "
    
    ВЫБРАТЬ source_status
    
    ОТ {tracking_table}
    
    ГДЕ source_key =: source_key
    
    И source_bucket =: source_bucket
    
    "" "
    
    результаты = sql_connection.выполнять(
    
    текст (check_sql), ** данные
    
    ) .fetchall ()
    
    если результаты:
    
    вернуть результаты [0] [0]
    
    еще:
    
    return [] 
    Использовать разбиение на страницы с S3

    При чтении большого количества файлов из корзины S3 мы знали, что функции могут получать не более 1000 файлов за раз. Чтобы просмотреть каждый набор или «страницу» файлов, мы использовали этот код:

     paginator = source_s3_client.get_paginator ("список_объектов")
    
    paginate_params = {"Bucket": source_bucket}
    
    если исходный_путь:
    
    paginate_params ["Префикс"] = исходный_путь
    
    page_iterator = пагинатор.paginate (** paginate_params)
    
    для страницы в page_iterator:
    
    content = page.get ("Содержание", [])
    
    для файла в содержимом:
    
    key = file ["Ключ"] 

    Чтение данных исходного файла

    Мы использовали функцию read_csv из библиотеки pandas для создания объекта фрейма данных в памяти из содержимого каждого обрабатываемого файла. Это код, который сделал это и правильно обработал чтение только подмножества столбцов в данных, если была указана эта опция:

     fs = source_s3_client.get_object (Bucket = source_bucket, Key = ключ)
    
    table_params =
    
    {"filepath_or_buffer": io.BytesIO (fs ["Body"]. read ())}
    
    columns = source_options.get ("столбцы")
    
    если столбцы:
    
    use_columns = [x.strip ("") для x в columns.split (",")]
    
    если все (x.isdigit () для x в use_columns):
    
    table_params ["usecols"] = список (карта (int, use_columns))
    
    еще:
    
    table_params ["usecols"] = лямбда c: c в use_columns
    
    df = pd.read_csv (** table_params) 

    Запись данных файла назначения

    Чтобы преобразовать объект фрейма данных в памяти в формат Parquet, мы использовали этот код для подготовки временного локального файла:

    с TemporaryDirectory (dir = Path ( файл )) как tempdir:

     path_len = len (исходный_путь)
    
    path_len + = 1, если path_len иначе 0
    
    name_piece = glob.ключ [path_len:]
    
    если name_piece [-4:] == ".csv" или name_piece [-4:] == ".txt":
    
    name_piece = name_piece [: - 4]
    
    parq_local_file =
    
    f "{name_piece}. {datetime.now (). strftime (
    
    '% Y% m% dT% H% M% S'
    
    )}.паркет"
    
    parq_local = str (Путь (tempdir) / parq_local_file)
    
    os.makedirs (os.path.dirname (parq_local), exist_ok = True) 

    Мы использовали функцию to_parquet из библиотеки pandas для записи объекта фрейма данных в локальный файл в формате Parquet, включая сжатие, если была указана эта опция:

     convert_df = glob.df.astype ("str")
    
    parq_params = {"путь": parq_local}
    
    comp = destination_options.get ("parquet_compression")
    
    parq_params ["сжатие"] = Нет, если comp == "none" else comp
    
    convert_df.to_parquet (** parq_params)
    
      Мы использовали функцию upload_fileobj из библиотеки boto3, чтобы загрузить этот файл в целевую корзину S3: 
    
    dest_key = "/". join (filter (
    
    Нет, [destination_path, parq_local_file]))
    
    с open (parq_local, "rb") в качестве данных:
    
    destination_s3_client.upload_fileobj (
    
    data, destination_bucket, dest_key) 
    Обработка исключений

    Многие части кода приложения фактически содержались в блоках try и except, чтобы гарантировать корректную обработку любых обнаруженных ошибок.Блок except использовался для записи возникшего исключения в журнал выполнения задачи и для обновления базы данных обработки файлов, чтобы отразить то, что произошло. Код для записи локального файла в целевую корзину S3 на самом деле выглядел так:

    попробовать:

     с открытым (parq_local, "rb") в качестве данных:
    
    destination_s3_client.upload_fileobj (
    
    data, destination_bucket, dest_key)
    
    кроме исключения как e:
    
    причина = "Ошибка записи в место назначения"
    
    logger.exception (e)
    
    update_tracker (source_key = ключ, source_status = причина, ошибка = e) 

    Мы продолжим писать подобные статьи, в которых более подробно рассматривается код и дизайнерские решения, лежащие в основе некоторых из созданных нами приложений.Но если есть какие-либо конкретные приложения, в которые вы хотели бы, чтобы мы погрузились, или какие-либо конкретные темы дизайна и разработки приложений, которые вы хотели бы видеть, чтобы мы обсуждали, сообщите нам об этом в разделе комментариев ниже.

    Использование Spark foreach () с примерами - SparkByExamples

    В Spark foreach () - это операция действия, доступная в RDD, DataFrame и Dataset для итерации / цикла по каждому элементу в наборе данных. Она аналогична для с более продвинутыми концепциями.Это отличается от других действий, поскольку функция foreach () не возвращает значение, а выполняет функцию ввода для каждого элемента RDD, DataFrame и Dataset.

    Spark DataFrame foreach () Использование

    Когда foreach () применяется к Spark DataFrame, он выполняет функцию, указанную в для каждого элемента DataFrame / Dataset. Эта операция в основном используется, если вы хотите, чтобы манипулировал аккумуляторами , сохранял результаты DataFrame в таблицах СУБД, темах Kafka и других внешних источниках.

    Синтаксис

     
    foreach (f: scala.Function1 [T, scala.Unit]): scala.Unit
      

    DataFrame foreach (), пример

    В этом примере для упрощения мы просто выводим DataFrame на консоль.

     
    импортировать org.apache.spark.sql.SparkSession
    
    объект ForEachExample расширяет приложение {
    
      val искра: SparkSession = SparkSession.builder ()
        .master ("местный [1]")
        .appName ("SparkByExamples.com")
        .getOrCreate ()
    
      val data = Seq (("Банан", 1000, "США"), ("Морковь", 1500, "США"), ("Фасоль", 1600, "США"),
        («Апельсин», 2000 г., «США»), («Апельсин», 2000 г., «США»), («Банан», 400, «Китай»),
        («Морковь», 1200, «Китай»), («Фасоль», 1500, «Китай»))
    
      // DataFrame
      val df = искра.createDataFrame (data) .toDF ("Продукт", "Сумма", "Страна")
      df.foreach (f => println (f))
    
    }
      

    Использование foreach () для обновления аккумулятора.

     
      val longAcc = spark.sparkContext.longAccumulator ("SumAccumulator")
      df.foreach (f => {
        longAcc.add (f.getInt (1))
      })
      println ("Значение накопителя:" + longAcc.value)
      

    Spark RDD foreach () Использование

    foreach () в RDD ведет себя аналогично эквиваленту DataFrame, следовательно, тот же синтаксис, и он также используется для управления аккумуляторами из RDD и записи внешних источников данных.

    Синтаксис
     
    foreach (f: scala.Function1 [T, scala.Unit]): scala.Unit
      

    RDD foreach (), пример

     
    импортировать org.apache.spark.sql.SparkSession
    
    объект ForEachExample расширяет приложение {
    
      val искра: SparkSession = SparkSession.builder ()
        .master ("местный [1]")
        .appName ("SparkByExamples.com")
        .getOrCreate ()
    
      // rdd
      val rdd = spark.sparkContext.parallelize (Seq (1,2,3,4,5,6,7,8,9))
      val longAcc = spark.sparkContext.longAccumulator ("SumAccumulator")
      rdd .foreach (f => {
        longAcc.add (f)
      })
      println ("Значение накопителя:" + longAcc.value)
    }
      
    Заключение

    В заключение, Spark foreach () - это операция действия RDD, DataFrame, Dataset, которая не имеет никакого возвращаемого типа и используется для управления аккумулятором и записи любых внешних источников данных.

    Список литературы

    Счастливого обучения !!

    .

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *