Паркет как выбрать: Как выбрать паркет для дома: пошаговая инструкция — INMYROOM

Как выбрать паркет для дома: пошаговая инструкция — INMYROOM

Ремонт на практике

У прочного и натурального паркета нет конкурентов среди отделочных материалов. Разобраться в том, какой паркет подойдет именно вам, не так уж сложно: для этого мы составили простой гид

У прочного и натурального паркета нет конкурентов на рынке отделочных материалов, но разнообразие видов превращает выбор в непростую задачу. На самом деле разобраться в том, какой паркет подойдет именно вам, не так уж сложно: для этого мы составили простой гид из 5 шагов.

1. Выберите материал 

В основном паркет делают из твердой и надежной древесины лиственных пород. Дубовый паркет имеет хорошо выраженную текстуру, а его оттенки варьируются от коричнево-зеленого до черного. Более бюджетный вариант — паркет из бука желто-рыжего цвета с темными прожилками и бело-медовый клен. 

В последние годы на рынке появился паркет из экзотических пород дерева — бамбука, махагона и тика. Они лучше переносят воздействие влаги и перепады температур. Кроме того, бамбуковый паркет считается самым экологичным отделочным материалом: стебли бамбука растут слишком быстро, чтобы успеть впитать производственные отходы, которые содержатся в почве и воздухе.

2. Определитесь с фактурой 

Помимо древесины, стоимость паркета определяет его вид. Паркетная доска — самый бюджетный отделочный материал — продается полностью готовой к укладке, состоит из трех слоев, но производится из разных пород. Более дорогие материалы — массивная доска и штучный паркет — состоят из цельной древесины, но требуют специальных навыков при монтаже. 

Специальный наборный паркет позволяет создавать на полу рисунки. Помимо классической «елочки», паркет можно выложить с окантовкой или поэкспериментировать с древесиной разных оттенков, чтобы получился узор «зебра». Кроме того, присутствие спилов и неидеальная структура верхнего слоя больше не считаются недостатками паркета: даже выложенные параллельно друг другу, такие доски будут выглядеть чувственно и колоритно.  

3. Найдите свой цвет 

Выбор оттенка паркета зависит от стиля помещения. Светлый сосновый или кленовый паркет хорошо впишется в скандинавский или минималистичный интерьер. Серая паркетная доска выразительно дополнит интерьер в желтых или бежевых тонах. Паркет желтого или коричневого оттенка легче всего вписать в интерьер: эти оттенки хорошо сочетаются с любыми другими цветами.

Не бойтесь экспериментировать с лакированным черным паркетом: глубокий темный цвет поможет создать графичный, элегантный интерьер. Только не забудьте дополнить его светлыми деталями — игра на контрасте сделает пространство более объемным. Еще один удачный прием — сочетать цвет паркета со столешницами или вертикальной поверхностью мебели: так интерьер будет выглядеть более целостным и гармоничным.

4. Нанесите покрытие 

Чтобы паркет служил вам долгие годы, его придется покрыть маслом или лаком. При этом масло позволяет почувствовать структуру и тепло древесины под ногами, а лак закрывает древесные поры и ощущается как ровная глянцевая поверхность.  

С первым материалом легче работать — справится даже человек без специальных знаний, но масляное покрытие придется обновлять в среднем раз в год. Лаковое покрытие более долговечно: о повторной шлифовке можно забыть на 6–7 лет. Если вы хотите постелить паркет в ванной комнате, покройте доски специальным водоотталкивающим раствором.

5. Учитывайте особенности помещения

Паркет может стать и инструментом моделирования проблемного пространства. Так, доски, положенные поперек комнаты, визуально расширят пространство, а широкий паркет будет выразительно смотреться в маленьком помещении. В остальных случаях паркет кладут вдоль от окна. 

Широкий паркет неуместен в помещениях с резким перепадом температур и влажности: если зимой в квартире слишком сухо, доски вскоре покроются трещинами. Для таких квартир специалисты рекомендуют паркет до 110 миллиметров шириной.

Какая паркетная доска лучше, выбрать паркет для квартиры, выбор хорошего пола для дома

org/BreadcrumbList»>
• Главная
• О компании
• Статьи
• Как выбрать паркет

Паркет – один из самых дорогих и престижных видов напольных покрытий. Он привлекателен, практичен и долговечен. Материал с легкостью вписывается в разные по стилю интерьеры – от классики до авангарда. При должном уходе натуральный пол служит не менее 50 лет, поэтому в полной мере оправдывает свою стоимость. Однако к выбору паркетной доски следует подходить основательно. Чтобы правильно выбрать покрытие, следует учесть следующие факторы:

• внешний вид и фактуру планок;
• размер планок;
• характеристики.

Внешний вид

Чтобы паркет на протяжении многих лет не терял свою привлекательность и лоск, необходимо соответствующим образом подбирать цвет и декор материала. Самым непрактичным с точки зрения эксплуатации считается глянцевый однотонный паркет черного цвета. Да, он выглядит эффектно и дорого. Однако с течением времени все царапины на лаковой поверхности проявляются в виде белесых полос. Если вы хотите приобрести именно темную паркетную доску для своей квартиры, обратите внимание на варианты с матовым лаковым покрытием.

Если же в помещении уже установлены окна и двери из светлого массива, пол подбирается под их цвет и фактуру. Цвет пола также может сочетаться с мебелью и другими элементами интерьера. Визуально увеличить пространство комнат позволяют небольшие по размеру прямоугольные планки. Для просторных помещений правильнее будет выбрать доску средних и больших размеров.

Выбор паркета в магазине

Чтобы оценить конечный результат при выборе паркетной доски, лучше заранее ознакомиться с рекламными образцами непосредственно в магазине. Через монитор компьютера цвета передаются не точно, да и фактуру сложно будет оценить в полной мере.

Обязательно учитывайте, что большинство видов паркета со временем меняет свой цвет. Под воздействием света напольные покрытия способны темнеть, приобретать более насыщенные оттенки. К числу чувствительных пород относятся вишня, орех, береза и др.

Основные характеристики

Чтобы снизить к минимуму сезонные воздействия на паркет при изменении влажности и окружающей температуры, эксперты рекомендуют при покупке доски для дома изучить два основных параметра – твердость и стабильность. Первый показатель отвечает за практичность. Чем он выше, тем износоустойчивее пол. Измеряется твердость по Бринеллю по шкале от 1 до 5.

Второй показатель указывает на способность массива сохранять форму при изменении в квартире влажности и температуры. Данные измеряются по 5-бальной системе, где 1 – информирует о высокой чувствительности материала к влажной среде, а 5 – подтверждает стойкость материала к перепадам температур и атмосферным изменениям.

Показатель стабильности при выборе не менее важен, чем твердость. Например, бук по Бринеллю считается достаточно твердой породой (оценка 4), но при этом очень капризен к окружающим факторам – в зависимости от типа покрытия и обработки его стабильность составляет 1-2 единицы. Вышеперечисленные характеристики должны указываться в карточке товара в магазине.

Для справки – в период отопления средний показатель влажности в квартирах нашего региона составляет порядка 25-30%, в теплые сезоны эта цифра превышает 65%-ый порог. Рекомендованная влажность для эксплуатации паркета составляет 45-60%.

Список статей

Что такое формат файла паркета? Варианты использования и преимущества

Содержание

Пытаетесь разобраться в концепциях озера данных? Мы написали практическое руководство, чтобы помочь вам в этом. В электронной книге рассматриваются руководящие принципы современной архитектуры озера данных, передовые методы хранения, конвейеры приема, обработки данных и многое другое. Получите это бесплатно здесь.

С момента своего первого появления в 2013 году Apache Parquet получил широкое распространение в качестве бесплатного формата хранения с открытым исходным кодом для быстрого выполнения аналитических запросов. Когда AWS объявила об экспорте озера данных, они охарактеризовали Parquet как 9.0011 «В 2 раза быстрее выгружается и занимает до 6 раз меньше места в Amazon S3 по сравнению с текстовыми форматами» . Преобразование данных в форматы столбцов, такие как Parquet или ORC, также рекомендуется как средство повышения производительности Amazon Athena.

Понятно, что Apache Parquet играет важную роль в производительности системы при работе с озерами данных.

Фактически, Parquet является одним из основных форматов файлов, поддерживаемых Upsolver SQLake, нашей платформой, полностью основанной на SQL, для преобразования данных в движении. Он может вводить и выводить файлы Parquet и использует Parquet в качестве формата хранения по умолчанию. Вы можете бесплатно выполнить образцы шаблонов пайплайна или начать создавать свои собственные в Upsolver SQLake.

Теперь давайте подробнее рассмотрим, что такое Parquet на самом деле и почему он важен для хранения и аналитики больших данных.

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

1. Столбчатый: ориентированный — это означает, что значения каждого столбца таблицы хранятся рядом друг с другом, а не со значениями каждой записи:

2. Открытый исходный код: Parquet является бесплатным для использования и имеет открытый исходный код в соответствии с лицензией Apache Hadoop и совместим с большинством платформ обработки данных Hadoop. Цитируя веб-сайт проекта, «Apache Parquet… доступен для любого проекта… независимо от выбора платформы обработки данных, модели данных или языка программирования».

3. Самоописание : В дополнение к данным файл Parquet содержит метаданные, включая схему и структуру. В каждом файле хранятся как данные, так и стандарты, используемые для доступа к каждой записи, что упрощает разделение служб, которые записывают, хранят и читают файлы Parquet.

Преимущества паркетного столбчатого хранения – зачем его использовать?

Приведенные выше характеристики формата файлов Apache Parquet создают несколько явных преимуществ, когда речь идет о хранении и анализе больших объемов данных. Рассмотрим некоторые из них более подробно.

Сжатие

Сжатие файла — это действие по уменьшению размера файла. В Parquet сжатие выполняется столбец за столбцом, и он создан для поддержки гибких параметров сжатия и расширяемых схем кодирования для каждого типа данных — например, для сжатия целочисленных и строковых данных может использоваться различное кодирование.

Данные паркета могут быть сжаты с использованием следующих методов кодирования:

• Кодирование по словарю: включается автоматически и динамически для данных с небольшим количеством уникальных значений.

• Упаковка битов: Хранение целых чисел обычно выполняется с выделенными 32 или 64 битами на целое число. Это позволяет более эффективно хранить небольшие целые числа.
• Кодирование длины цикла (RLE):
  , когда одно и то же значение встречается несколько раз, одно значение сохраняется один раз вместе с количеством вхождений. В Parquet реализована комбинированная версия упаковки битов и RLE, в которой переключение кодирования обеспечивает наилучшие результаты сжатия.

Производительность

В отличие от форматов файлов на основе строк, таких как CSV, Parquet оптимизирован для повышения производительности. При выполнении запросов в вашей файловой системе на основе Parquet вы можете очень быстро сосредоточиться только на соответствующих данных. Кроме того, объем сканируемых данных будет намного меньше, что приведет к меньшему использованию операций ввода-вывода. Чтобы понять это, давайте немного глубже рассмотрим структуру файлов Parquet.

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

Эта структура хорошо оптимизирована как для быстрой обработки запросов, так и для малого количества операций ввода-вывода (минимизация объема сканируемых данных). Например, если у вас есть таблица с 1000 столбцов, к которой вы обычно будете запрашивать только небольшое подмножество столбцов. Использование файлов Parquet позволит вам получить только необходимые столбцы и их значения, загрузить их в память и ответить на запрос. Если бы использовался формат файла на основе строк, такой как CSV, вся таблица должна была бы быть загружена в память, что привело бы к увеличению ввода-вывода и снижению производительности.

Эволюция схемы

При использовании форматов файлов со столбцами, таких как Parquet, пользователи могут начать с простой схемы и постепенно добавлять в схему дополнительные столбцы по мере необходимости. Таким образом, пользователи могут получить несколько файлов Parquet с разными, но взаимно совместимыми схемами. В этих случаях Parquet поддерживает автоматическое слияние схем между этими файлами.

Apache Parquet является частью экосистемы Apache Hadoop с открытым исходным кодом. Усилия по разработке вокруг него активны, и он постоянно совершенствуется и поддерживается сильным сообществом пользователей и разработчиков.

Хранение данных в открытых форматах позволяет избежать привязки к поставщику и повысить гибкость по сравнению с проприетарными форматами файлов, используемыми во многих современных высокопроизводительных базах данных. Это означает, что вы можете использовать различные механизмы запросов, такие как Amazon Athena, Qubole и Amazon Redshift Spectrum, в рамках одной и той же архитектуры озера данных, а не привязываться к конкретному поставщику базы данных.

Данные часто генерируются и легче концептуализируются в строках. Мы привыкли думать в терминах электронных таблиц Excel, где мы можем видеть все данные, относящиеся к конкретной записи, в одной аккуратной и упорядоченной строке. Однако для крупномасштабных аналитических запросов столбчатое хранилище имеет значительные преимущества в отношении стоимости и производительности.

Сложные данные, такие как журналы и потоки событий, должны быть представлены в виде таблицы с сотнями или тысячами столбцов и многими миллионами строк. Хранение этой таблицы в формате на основе строк, таком как CSV, будет означать:

• Запросы будут выполняться дольше, поскольку необходимо сканировать больше данных, а не только запрашивать подмножество столбцов, которые нам нужны для ответа на запрос (что обычно требует агрегирования). в зависимости от измерения или категории)
• Хранилище будет более дорогостоящим, поскольку файлы CSV не сжимаются так эффективно, как Parquet 9.0060

Столбцовые форматы обеспечивают лучшее сжатие и повышенную производительность, а также позволяют запрашивать данные по вертикали — столбец за столбцом.

Чтобы узнать, как Parquet сравнивается с другими форматами файлов, ознакомьтесь с нашим сравнением Parquet, Avro и ORC.

Хотя это неполный список, есть несколько явных признаков того, что вам следует хранить данные в Parquet:

• Когда вы работаете с очень большими объемами данных
  . Паркет создан для производительности и эффективного сжатия. Различные сравнительные тесты, в которых сравнивалось время обработки SQL-запросов в форматах Parquet и таких форматах, как Avro или CSV (включая один, описанный в этой статье, а также этот), обнаружили, что запросы Parquet приводят к значительно более быстрым запросам.

• Когда в вашем полном наборе данных много столбцов, но вам нужен доступ только к подмножеству . Из-за растущей сложности бизнес-данных, которые вы записываете, вы можете обнаружить, что вместо сбора 20 полей для каждого события данных вы теперь фиксируете более 100. Хотя эти данные легко хранить в озере данных, для их запроса потребуется сканирование значительного объема данных, если они хранятся в форматах на основе строк. Столбчатая и самоописывающая природа Parquet позволяет вам извлекать только те столбцы, которые необходимы для ответа на конкретный запрос, уменьшая объем обрабатываемых данных.

Если вы хотите, чтобы несколько служб использовали одни и те же данные из хранилища объектов . В то время как поставщики баз данных, такие как Oracle и Snowflake, предпочитают, чтобы вы хранили свои данные в проприетарном формате, который могут читать только их инструменты, современная архитектура данных смещена в сторону отделения хранилища от вычислений. Если вы хотите работать с несколькими аналитическими службами для решения различных задач, вам следует хранить данные в Parquet. (Подробнее об архитектуре конвейера данных)

 SELECT tags_host AS host_id, AVG(fields_usage_active) as avg_usage
ОТ server_usage
СГРУППИРОВАТЬ ПО tags_host
ИМЕЕТ AVG (fields_usage_active)> 0
LIMIT 10 

 import pyarrow as pa 
 import pyarrow.parquet as pq 
 import os 

 def get_first_parquet_from_path(path): 
 для (dir_path, _, files) в os.walk(path): 
 для f в файлах: 
 if f.endswith(".parquet"): 
 first_pq_path = os.path. присоединиться (путь_каталога, f) 
 return first_pq_path 

 path = 'APPLICATIONS_PARTITIONED' 
 first_pq = get_first_parquet_from_path(path) 
 first_pq 
 #Output : APPLICATIONS_PARTITIONED/NAME_INCOME_TYPE=Commercial associate/CODE_GENDER=F/6183f182ab0b47c49cf56a3e09a3a7b1-0.parquet 

 first_ds = pq. read_table(first_pq) 
 first_ds.num_rows, first_ds.num_columns, first_ds.schema 

 ts=pq.read_metadata(first_pq) 
 ts.num_rowsq, pnq.read_columns 
 Это дает вам тот же результат, что и  read_table()  . 
 
 Однако мы замечаем, что во времени выполнения есть большая разница, потому что здесь оно близко к мгновенному. И это неудивительно, ведь чтение метаданных   похож на чтение очень небольшой части файла  Parquet , который содержит все, что вам нужно для обзора данных. 
 
 Теперь предположим, что я хочу узнать немного больше о столбцах, что я могу сделать? 
 
 Вы можете прочитать статистику из первой  группы строк  файла. 
 
 Группа строк   в формате файла  Parquet  представляет собой набор строк, которые хранятся вместе как единое целое и делятся на более мелкие фрагменты для эффективного запроса и обработки.  
 
 parquet_file = pq.ParquetFile(first_pq) 
 ts=parquet_file.metadata.row_group(0) 
 для nm в диапазоне (ts.num_columns): 
 print(ts.column(nm)) 
 Этот код выше даст вам уродливый вывод, вот некоторый код для форматирования его в красивый DataFrame:
 beautiful_df = pd.DataFrame() 
 для nm в диапазоне (ts.num_columns): 
 path_in_schema = ts.column(nm).path_in_schema 
 сжатый_размер = ts.column(nm).total_compressed_size 
 статистика = ts.column(nm).statistics 
 минимальное_значение = статистика.мин 
 максимальное_значение = статистика.макс 
 физический_тип = статистика.физический_тип 
 красивая_df[путь_в_схеме] = pd.DataFrame([физический_тип, минимальное_значение, максимальное_значение, сжатый_размер]) 
 df = красивая_df.T 
 df.columns = [ 'DTYPE', 'Min', 'Max', 'Compressed_Size_(KO)'] 
 В DataFrame у вас есть тип столбцов, минимальный, максимальный и сжатый размер. Несколько выводов из этого файла:
 Столбцы строк были преобразованы в  BYTE_ARRAY  .
 Минимум и максимум для строковых столбцов сортируются в алфавитном порядке.
 Размер сжатия Boolean не намного лучше, чем  BYTE_ARRAY  .
 Самому молодому заявителю 21 год, а самому старшему 68 лет.
 Будьте осторожны, чтобы не обобщать статистику, это только из первого  паркетного  файла!
 Отлично, теперь мы хорошо разбираемся в таких данных, как информация о столбцах, типах, схемах и даже статистиках, но ничего не упустили?
 Да, мы не знаем  разделов  данных! Как было сказано ранее, мы могли бы угадать по крайней мере столбцы разделения по пути к файлу:
 данные разделены на  NAME_INCOME_TYPE  и  CODE_GENDER  . Но мы не знаем других значений разделов. Предположим, что мы хотим посмотреть на другие  NAME_INCOME_TYPE  ?
 Но я дам вам код, чтобы вы могли получить  разделов  более системным способом, а также все возможные значения для  разделов :
 def get_all_partitions(path): 
 partitions = {} 
 i = 0 
 for (_, partitions_layer, _) в os. walk(path): 
 if len(partitions_layer)>0: 
 ключ = partitions_layer[0].split('=')[0] 
 partitions[key] = sorted([partitions_layer[i].split('=')[1] для i в диапазоне (len(partitions_layer))]) 
 else: 
 break 
 return partitions 
 Давайте запустим эту функцию, которая возвращает словарь с ключами, соответствующими столбцам  разделов, , а значения — это связанные значения  разделов  для каждого столбца раздела.
 ps = get_all_partitions(path) 
 ps.keys(), ps.values() 
 Теперь мы знаем, что Data Engineer разделил данные сначала по  Income_Type , а затем по  Gender  . И все значения для столбцов раздела перечислены ниже:
 Теперь, когда у нас есть знания о столбцах раздела и значениях, мы можем прочитать другой интересующий нас раздел.
 Предположим, что мы хотим прочитать все данные  «Пенсионер»  независимо от пола   .
 Из последнего урока мы знаем, что можем сделать это, прочитав папку Parquet  'APPLICATIONS_PARTITIONED/NAME_INCOME_TYPE=Pensioner' 
 
 df_pensioner = pd. read_parquet('APPLICATIONS_PARTITIONED/NAME_INCOME_TYPE'=Pensioner не заинтересованы в разделении данных по полу, а размер данных позволяет нам считывать данные обоих полов без чрезмерного времени выполнения.
 Важно не разбивать данные на разделы, потому что, как правило, время выполнения увеличивается на количество разделов в папке. Таким образом, вы должны иметь в виду, что существует потенциальный недостаток разделов, даже если они делают данные более читаемыми с функциональной точки зрения. (Из официальной документации 512 МБ — 1 ГБ — оптимальный размер раздела).
 Здесь, скажем, мы предполагаем, что вложенные папки полов достаточно малы после проверки данных, и мы обнаруживаем, что функциональное разделение полов бесполезно. Мы решили переформатировать набор данных, чтобы он был разделен только на  name_income_type :
 
 pq_table = pq.read_table ('applications_partitioned') 
 pq.write_to_dataset (PQ_TABL написал  Паркет  файл   разбитый только на  ИМЯ_ДОХОД_ТИП  и не более на  Пол  .