Если в коробке с материалом были обнаружены доски с дефектом, стоит использовать их для подрезки.

Перед укладкой паркетной доски на теплый пол убедитесь в том, что изделие переносит температурный режим. Хуже всего к деформации относятся бук и клен. Наиболее подходящий вариант – орех и дуб.

Если специального значка, подтверждающего то, что доска подойдет для укладки на теплый пол нет, не стоит верить на слово продавцам, материал непригоден для представленного типа работ.

Как вы видите, выделяется несколько способов укладки паркетных досок на поверхность пола. При соблюдении технологии монтажа установленное покрытие не выйдет из строя в продолжение длительного периода.

Отзывы

«Все время думала, что выложить паркетную доску своими руками не получится. Теперь считаю, что если постараться, результат будет вполне приличным. У мужа вроде руки откуда нужно растут. Да и паркет намного красивее и приятнее, чем ламинат. Будем пробовать!»
Анна, г.Хабаровск

«Любой специалист с ходу скажет вам, что лучше выбирать именно паркетную доску, а не ламинат. Несмотря на то, что внешний вид у них чем-то похож, паркетная доска содержит намного меньше химических добавок. Поэтому не экономьте, лучше сразу стелить доску».
Михаил, г.Геленжик

«Раньше у меня дома был настелен ламинат. Теперь считаю, что нужно было отдать предпочтение паркетной доске. Все дело в том, что ламинат был уложен на пол с подогревом. В итоге – 2 года и материал деформировался. Деньги выброшены на ветер. Постелил бы сразу паркетную доску, такие проблемы вряд ли были бы. А так только деньги на ветер выбросил».
Никита, г. Красноярск

Паркет в узком коридоре 👉 укладка несколькими способами

Коридор — самое загруженное помещение в квартире, в особенности если он узкий. На одни и те же участки пола постоянно действуют механические нагрузки. Поэтому разберемся, следует ли использовать паркетное покрытие в узком коридоре, а если можно, каким образом уложить.

Требования к полу в коридоре

Напольное покрытие в коридоре должно обладать характерными свойствами и качествами.

• износостойкость. По коридору идут на кухню, попадают в спальни и держат путь в санузел. Потому много ходьбы, причем нагрузки идут на одни и те же участки. К тому же коридор граничит с прихожей, а это увеличивает требования к стойкости, потому что возможны и хождения по коридору в обуви.
• влагостойкость. Раз так часто коридор используется, то его постоянно и тщательно убирают.
• устойчивость к ударам и повышенному давлению.

Ко всему этому еще один совет: покрытие не должно накапливать грязь в технических щелях между ними, потому поверхность делают гладкой.

Совет! Коридор от прихожей лучше отделять покрытиями, это позволит визуально отгородить коридор от прихожей зоны и защитить от грязи и влаги.

Паркет и паркетная доска в коридоре

Паркет и паркетная доска – элегантное покрытие. Первый вариант классический, и укладывается на клеевой состав различными способами, а второй представляет доску со специальным замковым механизмом, позволяющим делать монтаж без использования «твердого» соединения с поверхностью.

И тот, и другой не так сильно подходят для обустройства полов в коридоре по причине того, что могут быстро потерять внешний вид из-за стирания лакового покрытия. Но это не означает, что его нельзя вовсе настилать в коридоре.

Прекрасный внешний вид паркета украсит коридор, но прослужит меньше, чем при использовании в гостиной. Увеличить срок эксплуатации можно использованием специальных пропиток и лакокрасочных покрытий.

У данного покрытия есть один минус – цена, которая может сыграть важную роль. Как бы сильно не хотелось иметь паркетный пол в коридоре, высокая цена, стоимость работ по укладке и косметический ремонт будут нецелесообразными из-за короткого срока эксплуатации.

Нюансы использования паркета в прихожей и в коридоре

Паркет, как уже говорилось, хорошо смотрится в больших пространствах, потому укладка в узком коридоре вызовет неудобства в декоративном и техническом плане.

Так как поверхность паркета покрывается лакирующим составом, то его нельзя стелить в прихожей зоне. Потому в прихожей укладывают другое покрытие, а это означает, что придется подгонять уровни покрытий, состыковывать два различных материала.

Например, используют в прихожей плитку, а в коридоре паркет. Соединение можно делать различными способами:

• прямым;
• дугой;
• волнообразным.

В месте стыка материалов используется пороговый способ соединения, который закроет технологический зазор между ними.

Следующий нюанс состоит в правильной укладке паркетного пола в узком пространстве. Тут необходимо правильно выбрать размеры планок, способ ориентации. Раз стены так сильно сужают пространство, то необходимо укладывать планки поперек, чтобы визуально их сдержать, но такой способ укладки выйдет накладным и затратным.

Чтобы улучшить распределение света в коридоре, ориентируют ламели в продольном направлении. Но выбор направления зависит и от варианта укладки паркета, о которых написано чуть ниже.

Варианты укладки

Паркет укладывают множеством способов, но есть и популярные варианты, на которых остановимся поподробнее:

• палуба;
• квадрат;
• елочка.

Три варианта укладки паркета и паркетной доски. В чем особенности укладки, какой подойдет в узком коридоре?

Палуба

Начать следует с самого простого способа укладки, при котором планки направлены в одну сторону. Укладываются ряды паркета внахлест друг на друга, поэтому данный способ еще называют «в разбежку».

Чтобы добиться декоративности и подчеркнуть особенность укладки, применяют различные сорта древесины, что создает уникальную поверхность. Данный вариант укладки применяется для паркетной доски, поэтому у ламелей, находящихся у стен, вырезаю шип и паз.

Монтаж паркетной доски намного проще благодаря специальной системе замка панелей, которые приводятся в действии подбитием резиновым молотком.

Внимание! Если ориентировать панели поперек коридора, то можно визуально расширить пространство.

Квадрат

Укладывается паркет в форме квадратов, которые собираются из планок и ориентируются квадраты друг к другу перпендикулярно. Получается шахматный порядок, хорошо смотрящийся в большом помещении.

А вот в узком пространстве добиться масштабного шахматного порядка не получится, потому смотреться будет непрезентабельно. Поэтому использовать данный способ укладки в узком коридоре не выгодно в плане декоративности.

Елочка

Укладывается паркет елочкой с центра помещения и продолжаясь по прочерченной линии для первого маячного ряда.

Название елочка вариант получил из-за того, что планки уложены по отношению друг к другу под углом в 45 градусов.

Данный вариант укладки применяют для штучного паркета, именно его характерные размеры будут хорошо смотреться.

Паркет в коридоре укладывают, ориентируя по направлении движения, создавая ощущение указателя направления. При укладке соблюдают точность и постоянно проверяют ровность линий.

Способы укладки

Укладывать паркет можно несколькими способами фиксирования к поверхности:

• клеем;
• механическими крепежами;
• «плавающим».

Укладка на клей

Использование клея как связующего элемента панелей с поверхностью применяется при укладке штучного паркета и в некоторых других случаях.

Основание (бетонная стяжка, фанера или листы ОСБ) изначально должны быть прогрунтованы, чтобы обеспечить сцепление ламелей. После высыхания грунтовки можно начинать монтаж панелей.

Использование клеевого способа фиксирования возможно для панелей, имеющих систему шип-паз.

Зубчатым шпателем наносится клей на поверхность основания. Площадь нанесения клея должна быть равна площади 3-4 панелей. Время высыхания и готовности к последующим этапам работы зависит от вида клея.

Минус данного способа укладки в том, что совершать частичный ремонт впоследствии становится проблематично.

Закрепление гвоздями

Использование гвоздей позволяет сделать прочное напольное покрытие, но исключает частичный ремонт, потому что крепежи находятся в местах соединения двух панелей и ими же перекрываются. Для выполнения данного способа монтажа необходим специальный пистолет, чтобы ускорить процесс.

Плавающий способ

Укладка способом, исключающим сцепление основания с покрытием, самая простая, потому что панели крепятся только между собой. Чтобы пол не скрипел при постоянных амортизациях, под ним укладывают подложку.

Плюс данного способа в возможности частичного ремонта.

Технология монтажа

Укладка паркетного пола производится с учетом определенных правил и рекомендаций, которые позволят увеличить срок службы покрытия и избежать несвоевременных дефектов.

Так, например, в независимости от способа монтаж, нельзя забывать о демпферных зазорах между стеной и покрытием. При изменении влажности планки то увеличиваются, то уменьшаются в размерах. Если покрытию некуда растягиваться, то в самых слабых участках пола планки вытесняться другими.

После того как паркет уложен, производится финишная отделка:

• шлифовка;
• шпатлевка;
• грунтовка;
• лакировка.

При использовании клеевого состава придется подождать не менее недели, прежде чем приступать к этим работам, пока клей не высохнет полностью.

Шлифовка покрытия позволит исправить мельчайшие дефекты на поверхности и перепады. К тому же, в процессе укладки паркет сильно пачкается, а наносить поверх него лакировочное покрытие означает навсегда сохранить на нем грязь. Для шлифовки применяют крупнозернистый наждачный круг и проходят им два раза, подравнивают мелкозернистым. Пыль и стружка убираются пылесосом.

Внимание! Нельзя использовать влажный метод уборки пыли, потому что грязь въедается в поверхность заново.

Шпаклевку используют, чтобы закрыть оставшиеся щели и трещины. После чего проходят еще раз мелкозернистой наждачной бумагой, чтобы убрать лишние участки шпаклевки.

Для создания лучшего сцепления лакировочного покрытия с поверхностью, паркет грунтуют. После полного высыхания наносится лаковое покрытие.

однородности покрытия можно добиться и защитить поверхность от механических повреждений. Число слоев варьируется от 3 до 9.

Для нанесения лака используют:

• шпатель;
•  кисть;
•  валик.

Между каждым слоем оставляют паркет до полного высыхания в зависимости от типа лака, обычно на сутки при плотно закрытых окнах и дверях.

Монтаж паркета:

Укладка паркетной доски в коридоре возможна, но только при условии, что за ним будут ухаживать и не стелить в прихожей зоне.

  из pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName ('Обучение Spark'). getOrCreate ()
sc = spark.sparkContext
  

  df = spark.read.format ('csv'). Options (delimiter = ',', header = True) .load ('/ Path-to-file / population.csv')
  

  ряд = сбн.распараллелить ([(1,2), (3,4), (5,6)])
rdf = rdd.toDF ()
  

  tdf = spark.createDataFrame ([('Алиса', 24), ('Дэвид', 43)], ['имя', 'возраст'])
tdf.printSchema ()
  

  корень
 | - имя: строка (nullable = true)
 | - возраст: длинный (nullable = true)
  

  df.printSchema ()
  

  корень
 | - Название страны: строка (nullable = true)
 | - Код страны: строка (nullable = true)
 | - Год: строка (nullable = true)
 | - Значение: строка (nullable = true)
  

  df.schema
  

  StructType (Список (StructField (название страны, StringType, true), StructField (Country Code, StringType, true), StructField (Year, LongType, true), StructField (Value, LongType, true)))
  

  df.columns
  

  ["Название страны", "Код страны", "Год", "Значение"]
  

  df.count ()
  

  14885
  

  df.show (5, truncate = False)
  

  + ------------ + ------------ + ---- + --------- +
| Название страны | Код страны | Год | Значение |
+ ------------ + ------------ + ---- + --------- +
| Арабский мир | АРБ | 1960 | 924 |
| Арабский мир | АРБ | 1961 | 95044497 |
| Арабский мир | АРБ | 1962 | 97682294 |
| Арабский мир | АРБ | 1963 | 100411076 |
| Арабский мир | АРБ | 1964 | 103239902 |
+ ------------ + ------------ + ---- + --------- +
показаны только верхние 5 строк
  

Удалить повторяющиеся строки из DataFrame

df.dropDuplicates () может использоваться для удаления дубликатов из искрового фрейма данных.

  df.dropDuplicates ()
  

  DataFrame [Название страны: строка, Код страны: строка, Год: bigint, Значение: bigint]
  

Отдельные значения столбцов

Для отображения отдельных строк кадра данных можно использовать df.distinct () . В нашем примере давайте выберем отдельный код страны из набора данных

  df.select ("Код страны"). Independent ().Показать()
  

  + ------------ +
| Код страны |
+ ------------ +
| HTI |
| PSE |
| LTE |
| BRB |
| LVA |
| POL |
| ECS |
| ЧАЙ |
| JAM |
| ZMB |
| MIC |
| BRA |
| ARM |
| IDA |
| МОЗ |
| CUB |
| JOR |
| OSS |
| ABW |
| FRA |
+ ------------ +
показаны только верхние 20 строк
  

Фильтрация данных в Spark

Метод df.filter () может использоваться для фильтрации данных в кадре данных.В нашем примере давайте отобразим население Индии за 2015,2016 год. и — и

| — или

Примечание. Не забудьте заключить условия в фигурные скобки, когда используются «&» или «|».

  из pyspark.sql.functions import col
df.filter ((col ('Country Name') == 'India') & (col ('Year'). isin ('2015', '2016'))). show ()
  

  + ------------ + ------------ + ---- + ---------- +
| Название страны | Код страны | Год | Значение |
+ ------------ + ------------ + ---- + ---------- +
| Индия | IND | 2015 | 13080 |
| Индия | IND | 2016 | 1324171354 |
+ ------------ + ------------ + ---- + ---------- +
  

Сортировка / упорядочивание данных в Spark

В примере ниже показано, как названия стран могут отображаться в порядке убывания

  df.select ('Country Name'). orderBy ('Country Name', ascending = False) .distinct (). show (truncate = False)
  

  + ------------------------ +
| Название страны |
+ ------------------------ +
| Зимбабве |
| Замбия |
| Йемен, Республика |
| Мир |
| Западный берег и Газа |
| Виргинские острова (США) |
| Вьетнам |
| Венесуэла, РБ |
| Вануату |
| Узбекистан |
| Уругвай |
| Доход выше среднего |
| США |
| Соединенное Королевство |
| Объединенные Арабские Эмираты |
| Украина |
| Уганда |
| Тувалу |
| Острова Теркс и Кайкос |
| Туркменистан |
+ ------------------------ +
показаны только верхние 20 строк
  

Группирование и выполнение агрегирования в кадре данных Spark

  # Счетчик лет
df.select ('Год'). Different (). groupBy (). count (). show ()
  

  + ----- +
| счет |
+ ----- +
| 57 |
+ ----- +
  

  df.filter (col ('Year') == '1990'). Agg ({'Value': 'sum'}). Show (truncate = False)
  

  + --------------- +
| сумма (Значение) |
+ --------------- +
| 5.4935613753E10 |
+ --------------- +
  

  df.filter ((col ('Year') == '2005') & (col ('Country Name') == 'India')). agg ({'Value': 'avg'}). show (truncate = False )
  

  + ------------- +
| avg (значение) |
+ ------------- +
| 1.144118674E9 |
+ ------------- +
  

  df.filter (df.Year == '2007'). Agg ({'Value': 'min'}). Show ()
  

  + ---------- +
| min (Значение) |
+ ---------- +
| 10075 |
+ ---------- +
  

  df.filter (df.Value == df.filter (df.Year == '2016'). agg ({'Value': 'max'}). collect () [0] [0]). show ()
  

  + ------------ + ------------ + ---- + ---------- +
| Название страны | Код страны | Год | Значение |
+ ------------ + ------------ + ---- + ---------- +
| Мир | WLD | 2016 | 7442135578 |
+ ------------ + ------------ + ---- + ---------- +
  

Объединить DataFrames

Фрейм данных pyspark можно объединить с другим с помощью метода df.join . df.join принимает 3 аргумента, join (other, on = None, how = None)

Другие типы соединений, которые могут быть указаны: внутреннее, перекрестное, внешнее, полное, full_outer, left, left_outer, right, right_outer, left_semi и left_anti

Ниже приведен пример, иллюстрирующий внутреннее соединение в pyspark
. Давайте построим 2 фрейма данных,
Один только с различными значениями названия страны и кода страны, а другой — с кодом страны, значением и годом
Код страны будет здесь условием соединения

  df1 = df.select ('Название страны', 'Код страны'). Different ()
df1.count ()
  

  263
  

  df2 = df.select (col ('Country Code'). Alias ​​('ctry_cd'), 'Value', 'Year'). Different ()).
df2.count ()
  

  14885
  

Теперь давайте объединим оба фрейма данных в country_code и отобразим данные

  из pyspark.sql.functions import col
df1.join (df2, col ('Код страны') == col ('ctry_cd')). show (5)
  

  + -------------------- + ------------ + ------- + ----- ----- + ---- +
| Название страны | Код страны | ctry_cd | Значение | Год |
+ -------------------- + ------------ + ------- + ------- --- + ---- +
| Восточная Азия и Тихоокеанский регион... | EAP | EAP | 1878255588 | 2004 |
| Европа и Центральная ... | ECA | ECA | 396886165 | 2001 |
| Смесь IDA | IDB | IDB | 135810058 | 1964 |
| Смесь IDA | IDB | IDB | 403526930 | 2005 |
| Только МАР | IDX | IDX | 984961696 | 2013 |
+ -------------------- + ------------ + ------- + ------- --- + ---- +
показаны только верхние 5 строк
  

Country Code здесь кажется избыточным, поэтому при отображении его можно удалить с помощью метода drop

  df1.join (df2, col ('Country Code') == col ('ctry_cd')). drop (col ('ctry_cd')). show (5, False)
  

  + --------------------------------------------- + - ----------- + ---------- + ---- +
| Название страны | Код страны | Значение | Год |
+ --------------------------------------------- + --- --------- + ---------- + ---- +
| Восточная Азия и Тихоокеанский регион (без учета высоких доходов) | EAP | 1878255588 | 2004 |
| Европа и Центральная Азия (без учета высоких доходов) | ЕЦА | 396886165 | 2001 |
| Смесь IDA | IDB | 135810058 | 1964 |
| Смесь IDA | IDB | 403526930 | 2005 |
| Только IDA | IDX | 984961696 | 2013 |
+ --------------------------------------------- + --- --------- + ---------- + ---- +
показаны только верхние 5 строк
  

Ограничить данные из фрейма данных Spark

df.limit может использоваться для ограничения данных в фрейме данных pyspark.

  df2 = df.limit (10)
df2.count ()
  

  10
  

Union 2 Dataframes

Примеры ниже объединяют 2 фрейма данных, содержащих первые и последние десять строк соответственно

  # Объединить 2 фрейма данных
df1 = df.orderBy ('Код страны'). limit (10)
df2 = df.orderBy ('Country Code', ascending = False) .limit (10)
df1.union (df2) .show ()
  

  + ------------ + ------------ + ---- + ------- +
| Название страны | Код страны | Год | Значение |
+ ------------ + ------------ + ---- + ------- +
| Аруба | ABW | 1960 | 54211 |
| Аруба | ABW | 1969 | 58726 |
| Аруба | ABW | 1961 | 55438 |
| Аруба | ABW | 1962 | 56225 |
| Аруба | ABW | 1963 | 56695 |
| Аруба | ABW | 1964 | 57032 |
| Аруба | ABW | 1965 | 57360 |
| Аруба | ABW | 1966 | 57715 |
| Аруба | ABW | 1967 | 58055 |
| Аруба | ABW | 1968 | 58386 |
| Зимбабве | ZWE | 1960 | 3747369 |
| Зимбабве | ZWE | 1969 | 5009514 |
| Зимбабве | ZWE | 1961 | 3870756 |
| Зимбабве | ZWE | 1962 | 3999419 |
| Зимбабве | ZWE | 1963 | 4132756 |
| Зимбабве | ZWE | 1964 | 4269863 |
| Зимбабве | ZWE | 1965 | 4410212 |
| Зимбабве | ZWE | 1966 | 4553433 |
| Зимбабве | ZWE | 1967 | 4700041 |
| Зимбабве | ZWE | 1968 | 4851431 |
+ ------------ + ------------ + ---- + ------- +
  

Как переименовать столбцы фрейма данных Spark

  # Переименовать столбец
# Способ 1
df.select (col ('Country Name'). alias ('country'), col ('Country Code'). alias ('code')). show (2)
  

  + ---------- + ---- +
| страна | код |
+ ---------- + ---- +
| Арабский мир | ARB |
| Арабский мир | ARB |
+ ---------- + ---- +
показаны только верхние 2 строки
  

  # Переименовать столбец
# Способ 2
df.select ('Год'). Different (). groupBy (). count ().withColumnRenamed ('количество', 'год_число'). show ()
  

  + ---------- +
| year_count |
+ ---------- +
| 57 |
+ ---------- +
  

  # Rename Multiple Columns
# Способ 3
new_col_names = ['страна', 'код', 'год', 'значение']
df.toDF (* new_col_names) .columns
  

  ['страна', 'код', 'год', 'val']
  

Приведение типов данных

Простой метод приведения может использоваться для явного приведения столбца от одного типа данных к другому в кадре данных.Пример ниже показывает, как преобразовать столбец значений из строки в bigint.

  df.select (df ['Значение']. Cast ('bigint')). PrintSchema ()
  

  корень
 | - Значение: long (nullable = true)
  

Подождите! Но что, если вы хотите бросить несколько столбцов за один выстрел?

Есть несколько способов добиться этого. Я хотел бы обсудить простые способы, которые не являются очень утомительными. Один из способов — использовать список типов данных столбцов и имен столбцов и перебирать его, чтобы привести столбцы в один цикл.

Другой более простой способ — использовать Spark SQL для создания запроса SQL для приведения столбцов.

В приведенном ниже примере показан краткий способ преобразования нескольких столбцов в один цикл for без повторного использования функции преобразования в коде.

  из pyspark.sql.functions import col
cols = df.columns #> ['Название страны', 'Код страны', 'Год', 'Значение']
datatypes = ['строка', 'строка', 'bigint', 'bigint']
для i в диапазоне (len (cols)):
    df = df.withColumn (столбцы [i], col (столбцы [i]).cast (типы данных [i]))
df = df.select (* столбцы)
df.printSchema ()
  

  корень
 | - Название страны: строка (nullable = true)
 | - Код страны: строка (nullable = true)
 | - Год: длинный (обнуляемый = true)
 | - Значение: long (nullable = true)
  

Кэшировать DataFrame

Это было бы полезно, когда фрейм данных вызывается несколько раз. Фрейм данных будет кэшироваться в памяти, следовательно, задержка при извлечении данных будет ниже

  df.persist ()
  

  DataFrame [Название страны: строка, Код страны: строка, Год: строка, Значение: строка]
  

Dataframe можно проверить, присутствует он в кэше или нет, используя метод storageLevel () .

Истинное условие означает, что фрейм данных уже кэширован.

  df.storageLevel
  

  StorageLevel (True, True, False, False, 1)
  

Unpersist Dataframe

Метод df.unpersist () может использоваться для распаковки фрейма данных pyspark

  df.unpersist ()
  

  DataFrame [Название страны: строка, Код страны: строка, Год: строка, Значение: строка]
  

StorageLevel после извлечения фрейма данных

  df.storageLevel
  

  StorageLevel (Ложь, Ложь, Ложь, Ложь, 1)
  

Заменить нули в Spark

Заменить пустые значения в кадре данных некоторым пользовательским значением

  df3 = df.fillna ('- 99')
  

Данные раздела в Spark

может использоваться для разделения данных по столбцам или определенному числу. Алгоритм перераспределения выполняет полное перемешивание данных, создавая порции данных, равномерно распределенные между разделами.Результирующий фрейм данных разбивается по хешу.

Переразбивка может быть выполнена двумя способами,

Внимание! При повторном разделении выполняется полное перемешивание данных. Предоставление неверного ввода может привести к созданию большого файла или иногда может привести к ошибке нехватки памяти

В нашем примере мы разделим данные по названию страны и вычислим общее количество разделов. Здесь в наборе данных 263 названия стран, но при сохранении этого фрейма данных будет создано только 200 файлов.Это связано с тем, что повторное разбиение по умолчанию принимает значение, представленное в spark.sql.shuffle.partitions, если целочисленное значение не указано явно

  df3 = df.repartition ("Название страны")
df3.rdd.getNumPartitions ()
  

  200
  

Как показано ниже, значение свойства по умолчанию равно 200. Это значение можно изменить с помощью метода conf.set

  spark.conf.get ("spark.sql.shuffle.partitions")
  

  '200'
  

  искра.conf.set ("spark.sql.shuffle.partitions", "300")
df3 = df.repartition ("Название страны")
df3.rdd.getNumPartitions ()
  

  300
  

Данные раздела согласно целочисленному значению

  df4 = df.repartition (50)
df4.rdd.getNumPartitions ()
  

  50
  

Запись фрейма данных Spark

Dataframe может быть сохранен в нескольких форматах, таких как паркет, ORC и даже текстовые файлы с разделителями. В примере ниже показано, как записать фрейм данных pyspark в файл CSV.

  df.write.format ('csv'). Option ('delimiter', '|'). Save ('Путь к_файлу')
  

Dataframe может быть сохранен в нескольких режимах, например,

Метод ниже показывает, как вышеуказанное сохранение может быть выполнено в режиме перезаписи

  df.write.format ('csv'). option ('delimiter', '|'). mode ('overwrite'). save ('Путь к_файлу')
  

Создание временного представления в Spark

Dataframe может быть сохранен как временное представление, которое присутствует, пока активен этот искровой сеанс

  # Сохранить фрейм данных как временное представление
df.createOrReplaceTempView ('население')
# Приведенное выше представление можно использовать для выполнения запросов Spark SQL
  

Spark SQL

  искра.sql ("выберите * из ограничения численности 5"). show ()
  

  + ------------ + ------------ + ---- + --------- +
| Название страны | Код страны | Год | Значение |
+ ------------ + ------------ + ---- + --------- +
| Арабский мир | АРБ | 1960 | 924 |
| Арабский мир | АРБ | 1961 | 95044497 |
| Арабский мир | АРБ | 1962 | 97682294 |
| Арабский мир | ARB | 1963 | 100411076 |
| Арабский мир | ARB | 1964 | 103239902 |
+ ------------ + ------------ + ---- + --------- +
  

  искра.sql ("выберите max (год) как max_year из совокупности"). show ()
  

  + -------- +
| max_year |
+ -------- +
| 2016 |
+ -------- +
  

  spark.sql ("" "выберите` Country Name`, год, значение как численность населения, где `Country Name` в ('Индия', 'Япония')
          и cast (год как bigint) между 1990 и 1995 "" "). show ()
  

  + ------------ + ---- + ---------- +
| Название страны | год | население |
+ ------------ + ---- + ---------- +
| Индия | 1990 | 870133480 |
| Индия | 1991 | 888054875 |
| Индия | 1992 | 1106 |
| Индия | 1993 | 924057817 |
| Индия | 1994 | 942204249 |
| Индия | 1995 | 960482795 |
| Япония | 1990 | 123537000 |
| Япония | 1991 | 123921000 |
| Япония | 1992 | 124229000 |
| Япония | 1993 | 124536000 |
| Япония | 1994 | 124961000 |
| Япония | 1995 | 125439000 |
+ ------------ + ---- + ---------- +
  

К настоящему времени вы должны быть знакомы с выполнением основных операций над фреймом данных Spark.Я настоятельно рекомендую вам использовать случайный набор данных и практиковать вышеупомянутые операции, чтобы получить его.

Отзывы и комментарии приветствуются, и то же самое можно разместить в разделе комментариев ниже. Надеюсь, этот пост был полезен. Ура!

SwiftUI Layout System | kean.blog

В SwiftUI все новое. И система верстки не исключение. SwiftUI больше не использует Auto Layout, избавившись от всего мусора, появившегося за эти годы. SwiftUI имеет совершенно новую систему макетов, разработанную с нуля, чтобы упростить написание адаптивных кроссплатформенных приложений.

Меня всегда восхищали системы компоновки. Я создал замену UIStackView с открытым исходным кодом, разработал удобный API поверх Auto Layout (конечно, многие это сделали). У меня также есть опыт работы с системами верстки в Интернете, включая Flexbox. Я очень взволнован, если углублюсь в систему компоновки SwiftUI, чтобы увидеть, что она может предложить.

Основы макета #

Начнем с самого простого примера «Hello World».

  импорт SwiftUI

struct ContentView: View {
    var body: some View {
        Текст («Привет, мир»)
    }
}  

В тот момент, когда вы открываете предварительный просмотр, вы уже знакомы с системой макета. Синее поле в редакторе предварительного просмотра указывает границы ContentView на экране.Границы представления такие же, как его тело, текст, который находится внизу иерархии представлений ^{. И наконец, корневой вид, который в данном случае имеет размеры устройства за вычетом безопасной зоны вставок.}

Безопасная зона

Safe Area помогает вам разместить ваши представления в видимой части общего интерфейса. В этом примере безопасная область интерфейса исключает область строки состояния. В SwiftUI вы по умолчанию находитесь в зоне безопасности.Вы по-прежнему можете размещать виды за пределами безопасной зоны, используя следующий модификатор:

  Текст ("Hello World")
    .edgesIgnoringSafeArea (.all)
  

Верхний уровень любого настраиваемого представления, например ContentView , является нейтральным по макету . Его границы определяются границами его тела, в данном случае Text . В целях макета вы можете рассматривать пользовательский ContentView и Text как одно и то же представление. Теперь, как SwiftUI установил границы ContentView и почему он разместил его в центре корневого представления? Чтобы понять это, нам нужно понять, как работает система верстки SwiftUI.

Макет процесса #

Процесс компоновки SwiftUI состоит из трех этапов.

1. Родитель предлагает размер для ребенка

Во-первых, корневое представление предлагает текст предлагаемого размера — в данном случае всю безопасную область экрана, представленную оранжевым прямоугольником.

2.Ребенок выбирает размер

Текст требует только такого большого размера, чтобы рисовать его содержимое. Родитель должен уважать выбор ребенка. Он не растягивает и не сжимает ребенка.

3. Родитель помещает ребенка в координатное пространство родителя.

И теперь корневое представление должно куда-то поместить дочерний элемент, поэтому он помещается прямо посередине.

Вот и все.Это простая модель, но каждый макет в SwiftUI рассчитывается таким образом. Это серьезный отход от Auto Layout во многих важных отношениях.

Во-первых, это в некотором смысле ближе к простому макету на основе фрейма, когда дочерний элемент не влияет на фрейм родителя. Этого не было с автоматическим макетом, где ограничения работают в обоих направлениях: в некоторых случаях родитель определял размер дочернего элемента, но иногда все было наоборот. Это было основным источником сложности в Auto Layout, и теперь его больше нет.

Во-вторых, как вы могли заметить, мы ничего прямо не сказали о макете, но и предупреждений о неоднозначном макете не было. В отличие от Auto Layout, SwiftUI всегда создает правильный макет . Не существует такого понятия, как неоднозначная или неудовлетворительная компоновка ^{. Система делает все возможное, чтобы всегда обеспечивать наилучший результат и предоставлять вам контроль, когда это необходимо.}

Сглаживание

Еще одна вещь, о которой также упоминалось на WWDC, заключается в том, что на последнем этапе SwiftUI автоматически округляет края ваших представлений до ближайших пикселей.Это важно отметить, но, насколько я знаю, он ничем не отличается от Auto Layout.

Теперь, когда мы рассмотрели самый простой пример и получили представление о том, как работает процесс компоновки SwiftUI, давайте посмотрим, какие инструменты он предлагает. В Auto Layout все API были построены на основе одной и той же технологии — ограничений. Это не относится к SwiftUI, в котором все: стеки, фреймы, отступы и т. Д. — это отдельная вещь. Чтобы понять систему компоновки, нужно понять все эти инструменты.Начнем с самого простого — фреймов.

Рамка #

Во-первых, забудьте все, что вы знаете о фреймах в UIKit или AppKit. Это не имеет никакого отношения к frame (width: height: alignment :) и другим связанным методам в SwiftUI.

Давайте возьмем изображение 60×60 и отобразим его с помощью SwiftUI Image . Посмотрите, что будет, если я установлю рамку на 80