Как отциклевать паркет: Циклевка паркета своими руками в домашних условиях

Как циклевать паркет самостоятельно: советы

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

Реконструкция паркета шлифовальной машиной

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

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

Финальный этап — нанесение защитного покрытия – лака или масла.

Шлифовка (циклевка) паркета своими руками

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

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

Самостоятельное шлифование: советы

Если вы решили действовать самостоятельно, учитывайте некоторые рекомендации:

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

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

Как циклевать паркет своими руками (самому вручную

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

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

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

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

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

 

Как циклевать паркет вручную, без шлифовальной машины?

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

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

Правильная циклевка старого паркета своими руками

Паркет Вас не радует, лак потускнел, местами облез, между плашками образовались щели, деревянный пол в пятнах, поверхность стала неровной — это значит: настало время провести циклевку старого паркета.

Что такое циклевка старого паркета своими руками и как ее выполнить!

Как сделать циклевку паркета самостоятельно, и что для этого нужно? Существует несколько видов шлифовальной техники и каждая из них, зачем-то нужна. Чтобы выполнить все своими руками и остаться довольным, читайте эту статью!  

Все фотографии на сайте — это наши работы!

Нажав сюда, Вы можете увидеть адреса и фотографии последних наших работ

Циклевать старый пол самостоятельно надо уметь!

Мы написали эту статью, чтобы Вы имели представление о том, что это, и как это качественно сделать!

Смотрите фотографии циклевки паркета до и после!

Сначала деревянный пол обрабатывается барабанной машиной, типа СО-2, или ленточной, типа Hummel. Отличие между ними в абразивной ленте и технике ее заправки. На СО-2 лента зажимается поперечными вальцами и это место на барабане более плотное, следовательно, в процессе циклевки место зажима будет оказывать дополнительное давление на покрытие, что может привести к появлению «дроби», особенно на мягких породах дерева. На машине Hummel абразивная лента клееная и одевается на два шкива, т.е. как бы бесконечная и обработка полов более равномерна. По технике циклевки и присутствию пыли в процессе работы машины практически идентичны, даже Хумелем сделать «яму» проще, т.к. площадь соприкосновения абразива с полом у него меньше.

Циклевка старого паркета, или как правильно отциклевать паркет самому?

Первым делом Вам надо удалить старый лак, выровнять пол и снять верхний слой древесины. Существует несколько номеров абразивного материала — от P16 до P220 и мельче. Нельзя нарушать последовательность смены номеров, ибо основные операции Вы проводите первым номером, остальные нужны для удаления воздействия абразива на покрытие. Каждый абразив удаляет полоски, риски и т.д. предыдущего абразива, но оставляет свои, следовательно, надо закончить обрабатывать мелкой шкуркой, чтобы полоски были не видны при лакировке-это называется шлифовка паркета. Надо понять, что номер P40 уберет полоски, оставленные P36,а вот если вместо P40 для экономии вы пройдете P80, полосы от грубого зерна будут видны.

В свете вышесказанного, перед вами стоит задача выбора первого номера абразива так, чтобы выполнить поставленную задачу и при этом нанести наименьшие воздействия на пол.

Как это сделать? Тут решающее значение имеет опыт и мастерство! Циклюя самостоятельно в первый раз, начинайте с самого «ненужного» помещения. Перейдя на основное, успеете преобрести хоть какой-нибудь, да опыт!

Теперь о том, как грамотно провести мероприятия по циклевке! Итак, определившись с первым номером абразива можно приступать к циклевке. Если лак «тяжелый», его много, пол неровный лучше всего начинать движение под 45 градусов от направления клепок или досок, затем опять под 45 градусов, но в другую сторону и потом по направлению света, т.е. от окна. Опускать и поднимать барабан надо очень плавно и в движении, чтобы не оставлять ям. Это одна из основных ошибок, стоит дать машине поработать на месте хоть пол секунды, как сразу получите яму, которая проявится при лакировке! На этот момент следует обратить особое внимание!!!! При работе первым абразивом лучше тащить машину на себя, двигаясь спиной вперед, а возвращаться назад вхолостую. В дальнейшем циклевать пол можно в обоих направлениях.

Внимание! Во время движения лицом вперед надо придерживать машину, при движении на себя наоборот тащить. Циклюя полы, мастер должен перекрывать каждым новым проходом предыдущий на треть!

Итак, циклевка машиной закончена, но что делать с примыканиями! То есть с местами вдоль стен, куда вы не смогли подъехать циклевочной машиной. В этом случае используются угловые машины типа «Flip» или на крайний случай УШМ с насадкой. В принципе ничего сложного, главное правильно менять абразив, работать плавно, не торопливо, не пытаться давить на машинку, не нагибать ее углом. Как говориться, торопливость нужна при ловле блох, обрабатывая примыкания можно так изрезать паркет, что не каждый мастер сможет исправить. Обработку примыканий можно проводить в середине процесса, можно в конце.

Вот циклевка паркета видео:


Теперь рассмотрим что это за машина ТРИО и зачем она нужна! Это плоскошлифовальная машина, которая обрабатывает поверхность пола плоскостью. Она имеет вращающуюся плоскость, на которую крепятся три диска с абразивом, крутящихся в противоположную сторону. На ней также используются абразивы разных номеров, последовательность смены которых нельзя нарушать. Эта машина обрабатывает за раз большую площадь с меньшим давлением, что позволяет лучше вышлифовать пол. После обработки паркет или доска становятся более ровными и гладкими, структура древесины лучше проявляется, хотя если вы надеетесь выровнять покрытие или снять старый слой лака, используя лишь ТРИО, Вы будете неприятно удивленны, как сложно это сделать. По большому счету, она лишь доводочная машина. Используя, необходимо плавно шлифовать помещение, не торопясь, но и не стоять на одном месте. Расход абразива одна заправка на 15-20м.кв. Чем агрессивнее лак, которым собираются лакировать, чем сложнее и экзотичнее древесина, не говоря уже про тонировку, тем более мелким абразивом надо заканчивать шлифовку, иногда приходится проходить специальными сетками номеров 180 или 220. Мысль о том, что ТРИО не может испортить работу наивна, эта машина тоже может оставить риски и полоски, которые проявятся при лакировке или при тонировке (смотрите пример ошибок тонировки паркета ). Давление на пол машины так мало, что ее можно использовать для межслоевой шлифовки с помощью специальных сеток.

Итак, резюме: Провести циклевку  самостоятельно можно, но вот описать все сложности и нюансы, возникающие в процессе работы очень непросто. Даже моменты, кажущиеся нам простыми, могут поставить в затруднение неопытного человека.

Вывод: сделать можно, но для получения прекрасного результата, при этом избавив себя от головной боли, обращаться надо к профессионалам!

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.

Циклевка паркета своими руками, или как не совершить ошибок + Видео

Если вы решили занять восстановлением, монтажом или ремонтом деревянного пола, то рано или поздно вам придется столкнуться с такими серьезными процессами, как циклёвка и последующая профессиональная шлифовка паркета: своими руками ее провести или отдать все же предпочтение мастерам – решать вам.

Циклевка паркета своими руками – учимся правилам монтажа паркетной доски

Как утверждают народные умельцы, многие монтажные работы по установке паркетной доски можно сделать вручную самому. Но, конечно же, без помощи техники здесь не обойтись. Так, для облегчения труда вы можете воспользоваться шлифовальной техникой. Она специально приспособлена для работы с паркетом. Впрочем, покупать такое дорогостоящее и профессиональное оборудование вам не стоит – подобная машинка вам обойдется в цену, равную цене половины легкового автомобиля среднего сегмента. А значит, вам понадобится просто взять шлифовальную машину в аренду – это будет дешевле, да и согласитесь, что, не будучи строителем, с таким процессом, как самостоятельно проведенная циклевка паркета, вы явно не будете сталкиваться ежедневно.

Циклевание паркета своими руками предусматривает процесс шлифования наждачной бумагой. Речь идет сначала о выравнивании, снятии верхнего слоя дерева, а уж затем нанесении лакового покрытия. Ведь не секрет, что на старом паркете со временем образуются всяческие повреждения, различные царапины и остаются участки нанесенного годами ранее лакового покрытия. Но не следует спешить и сразу же приступать к работам. Лучше узнайте, как правильно циклевать паркет своими руками. Все дело в том, что к различным породам дерева должны применяться и разные режимы циклевки. Ведь мягкие и твердые породы древесины изначально имеют свойства, отличные друг от друга.

Кроме того, советуем подготовиться основательно – циклевка паркета в старой квартире может производиться несколько раз. Если паркетная доска у вас в совсем запущенном состоянии, то вам придется проходить циклевкой пол по 5 или более раз. Все будет зависеть от толщины поврежденного слоя. Его-то и нужно будет вам снять при помощи техники. Некоторые умельцы пытаются циклевать вручную, используя куски стекол или заточенные предметы, такие как нож. В принципе это возможно сделать и специальным устройством, состоящим из деревянной ручки и стальной острой пластины. Но это очень трудоемкая и сложная операция, которая потребует не только много сил, но и времени. Ведь на то, чтобы только один раз пройти ваш паркет в одной только комнате, уйдет не менее суток.

Как циклевать паркет своими руками, или справляемся без труда со сложным заданием

Если ваш паркет циклюется вручную, то его предварительно нужно обязательно намочить влажной, неворсистой тряпкой. Как показывает практика, так работать легче. А уже за циклевкой следует следующий процесс – шлифовка. Но в любом случае пол перед обработкой и между циклами должен быть тщательно убран и помыт. Пыль желательно убирать несколько раз. Использовать для этой цели следует мощный пылесос.

Если, шлифуя, вы удаляете крупные трещины, царапины и щели, то циклюя – снимаете верхний слой и мелкие шероховатости. В любом случае, эти два процесса отвечают еще и за процесс выравнивания пола. Если этот пункт не будет соблюдаться, то вы рискуете в дальнейшем столкнуться с видимыми «перепадами» пола и внешней «корявостью». Все прорехи будут особо видны после нанесения и высыхания лака. На помощь может прийти и всем известная наждачная бумага. Впрочем, тогда вам придется запастись еще большим терпением и старанием. Эта работа и пыльная, и трудоемкая.

Тем, кто любит советы «самоделкиных», предлагаем следующее – учитывая то, что ноги у многих людей сильнее, чем руки, можно наждачную бумагу приклеить к подошве резиновым клеем.

И так, проходя комнату раз за разом, шлифовать свой паркет народным способом. Если же у вас паркет совсем состарился, а древесина явно подсохла, из-за его появилось множество дырок и трещин, то без машины циклевочной вам, конечно же, не обойтись. Существует аналог профессиональным машинам – такие же, только маленького размера и меньшей мощности. Плюс их в том, что они помогают справиться с труднодоступными местами и весят мало. Ну а минус в том, что от постоянной работы (если вам понадобится пройти комнатный пол 5–6 раз, то уйдет не меньше нескольких дней) такие ручные маломощные машины ломаются.

Что лучше выбрать – циклевка старого паркета или покупка новых материалов?

Понятное дело, что деревянный пол всегда больше ценился. Хотя многие хозяева старых квартир довольно часто отдают предпочтение ламинату, линолеуму или ковролину. И плюсов и минусов у них также предостаточно. Одни не «терпят» присутствие воды, другие быстро повреждаются под тяжестью крупногабаритных предметов, третьи собирают пыль. Пол можно сделать и плиточным или из керамического гранита. Новинок много – начиная от полимерных полов и заканчивая теплыми, со специальной системой подогрева. Тем не менее, именно древесина всегда считалась экологически чистым материалом, который служит долго, спокойно держит влагу и не сильно подвержен механическим повреждениям.

Впрочем, свой срок эксплуатации паркетный пол также имеет, а потому, рано или поздно, приводить в порядок вам его все же придется. Для тех, кто не знает, как отциклевать паркет своими руками, лучшим вариантом будет вызвать профессионалов. Компанию следует выбирать из тех, о которых отзывы среди ваших знакомых и в интернете только положительные. Знающая толк в своем деле бригада из 2 человек за день-два и отциклюет пол при помощи специальной машины, и устранит дефекты, и подготовит поверхность к покрытию лаком, а также проведет и лакирование.

После этого этапа вам не желательно вообще заглядывать в комнату первые сутки, пока пол не подсохнет. А уж ходить и проверять качество покрытия – тем более. Если же вы решили все-таки приступить к работам самостоятельно, то проконсультируйтесь – какова толщина планок и из какого материала они сделаны. Допускается при толщине в 8 мм проводить циклевку 3 раза, если 15 мм – 5. Иначе снять полностью верхний слой древесины с царапинами или частичками лака вам попросту не удастся. Как снять лак с дерева – читаем далее.

Как произвести циклевку паркета своими руками — пошаговая схема

Шаг 1: Подготовка

Убираем пол, мусор выносим – вытираем пыль и моем паркет. Если перед началом работ много строительной пыли, то используем пылесос.

Шаг 2: Выбираем инструмент

Для того чтобы выбрать инструмент, определитесь каким способом вы будете циклевать паркет – при помощи профессиональной машины или специальной ручной цикли. В первом случае берете циклевочную машину в аренду, во втором – находите ручное приспособление с ручкой и заточенной поверхностью. Лучше выбрать в строительном магазине инструмент шириной в 5 см.

Шаг 3: Подготавливаем участок работы

Участок пола, который планируете обрабатывать, намочите мокрой тряпкой. Подготовьте инструменты. Для работы также приобретите респиратор, так как пыли от циклевки будет достаточно много.

Шаг 4: Приступаем к циклевке

Профессионалы советуют начинать работы с середины комнаты. Далее циклевать необходимо в сторону стен. Для ровного снятия верхнего слоя древесины, постарайтесь равномерно нажимать на инструмент (циклю) обеими руками. Чтобы работалось легче, режущую часть надо время от времени затачивать. При этом каждая полоса должна быть обработана как в прямом, так и обратном направлении.

Шаг 5: Шлифовка

Далее следует следующий процесс – шлифовка. При помощи наждачной бумаги проходим весь паркет снова. Как советуют эксперты, легче работать ногами (наждачную бумагу приклеить к подошве).

Шаг 6: Покрытие лаком

Подготавливаем лак и наносим на чистую поверхность. Ходить по участкам паркета с лаком нельзя до полного высыхания.


Рекомендации и советы для тех, кто циклюет паркет сам

Конечно, пригласить мастера было бы самым правильным решением, но если средства не позволяют или вы уверены в своих силах на все сто, то можете прислушаться к намим советам и рекомендациям:

  • Приводить в порядок (циклевать) старый паркет легче при помощи профессиональной техники. Оборудование должно быть с широкой абразивной лентой. Использовать маленькую шлифовальную машину достаточно тяжело.
  • Если паркет сильно поврежден, то лучше использовать ленту для шлифования зернистостью 30. Обработка с использованием ленты меньшей зернистости поможет устранить оставшиеся следы после грубой обработки.
  • Дощатые полы советских времен сначала выравнивают вдоль древесных волокон, а затем обрабатывают под небольшими углами (от 7 до 15 градусов). По правилам, паркетный пол диагонально шлифуется по отношению к рисунку укладки. Двигаться нужно равномерно и без рывков.
  • При каждом новом проходе шлифовальной машины смещение не должно превышать 85 % ширины барабана. При такой работе боковое колесо двигаться будет в том числе и по обработанной поверхности.
  • Если основной машиной не удается добраться до труднодоступных мест, то используется угловая дисковая машинка. Она помогает справиться с участками пола вблизи плинтуса и в углах комнаты. Решить вопрос может и наждачная бумага.
  • Если после шлифовки на паркете по-прежнему есть глубокие царапины, то их можно заделать специальной шпаклевкой (наносят тонким слоем, можно взять под цвет древесины). Шпаклевка высыхает порядка 5 часов.
  • Лак лучше наносится, если использовать валик из овечьей шерсти. Непосредственно перед тем, как наносить второй слой лака, следует тщательно очистить пол от пыли. Лакировка желательно должна быть в 3 слоя. Чем больше слоев, тем более прочным будет и покрытие. Для идеального результата после каждого высыхания нужно вновь пройтись шкуркой вручную.
  • Итак, ваш пол, как новенький. Но чтобы он таковым оставался на многие годы, то реставрировать и обновлять вышеуказанным способом его необходимо каждые 6–7 лет. И не забывайте в рамках восстановительных работ обновленную поверхность древесины обрабатывать антисептиком.
Оцените статью: Поделитесь с друзьями!

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

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

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

Что такое циклевка паркета?

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

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

Виды циклевки

Циклевание можно производить несколькими способами.

Ручной

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

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

Полуавтоматический

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

Механический

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

Особенности работ с разными видами паркета

Шлифовка паркетного пола производится в следующих случаях:

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

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

Циклевку производить не целесообразно при наличии факторов, выделенных ниже:

  • Зазоры между планками больше 5 мм заделывать нет необходимости, нужно полностью менять указанный участок напольного покрытия. В противном случае к нему придется вернуться в дальнейшем. При наличии сильных повреждений, образованных в результате разных факторов. К ним относятся:
  1. Перепад высот, что вызывает искривление планок. В результате половицы вытираются при трении друг о друга.
  2. Порча древесины древоточцами. Дефект можно определить с помощью обычного шила. Если оно без усилия под углом входит в тело пластины, значит древесина испорченная.
  3. Глубокие царапины и трещины.
  • Циклевка производилась несколько раз. Толщина паркета не позволяет осуществлять реставрацию бесконечное число раз. Разрешается максимум 3 раза.
  • Затопление пола водой, что вызвало появление плесени и грибка. Здесь придется полностью менять покрытие. Чтобы проверить влажность пола, нужно застелить отдельный участок полиэтиленом, плотно прикрепив его к полу. Температура в помещении должна быть в пределах 20-25 градусов. Если по истечении суток на пленке появился конденсат, значит дерево мокрое. Лучше демонтировать его или грамотно организовать гидроизоляцию.

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

Тонкости обработки дубового покрытия

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

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

При тонировке и лакировании следует помнить следующее:

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

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

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

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

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

Этапы работы

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

Инструменты

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

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

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

Среди других инструментов необходимы:

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

Материалы

Вам потребуется:

  • Дополнительные паркетные планки для замены испорченных.
  • Наждачная бумага разной степени зернистости. Для циклевки ее нужно очень много, поэтому запас должен быть существенным.
  • Шпатлевка по дереву в готовом виде. Подойдет состав либо на водной основе, либо на нитрорастворителе. Специалисты иногда самостоятельно замешивают раствор из древесной пыли, которая остается при шлифовании.
  • Шпатели для укладки шпатлевки.
  • Грунтовка для дерева.
  • Кисти и валики для нанесения грунтовки.
  • Средства индивидуальной защиты: перчатки, респиратор или марлевая повязка, очки.
  • Напольные защитные средства: воск, масло, антигрибковые составы.
  • Декоративные покрытия: тонировка, морилка, лак.

Подготовка помещения

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

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

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

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

Виды дефектов и их устранение

Выделяют:

  • Провалы отдельных планок в паркете. Требуется вынуть поврежденную пластину, зачистить образовавшееся углубление и уложить в него новую плашку, фиксируя ее клеем.
  • Плохо закрепленные паркетные пластины следует зафиксировать либо гвоздями, либо с помощью клея. Шляпку углубить в древесину не меньше, чем на 2 мм. Если планки крепились скрытым способом, то целесообразнее воспользоваться клеем.
  • Скрип деревянных полов возникает вследствие усыхания и старения древесины. В этом случае скрипящие половицы укрепляются по углам тонкими гвоздями. Можно применять другой способ: между паркетными пластинами вбивают деревянный штифт, покрытый клеем.
  • Глубокие щели, если их немного, можно заполнить тонкими деревянными пластинками, смазанными клеем со все сторон. После просушки материала верх подрезается вровень с поверхностью пола рубанком.
  • Крупные множественные трещины и отверстия шпаклевать по отдельности нецелесообразно. Лучше заменить совсем.

Технология циклевки своими руками

Отциклевать паркет можно вручную или с использованием механических средств.

Ручная циклевка

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

Машинный процесс

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

Грубая циклевка завершается, если поверхность приобрела характерный древесный оттенок.

Этапы работ

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

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

При узорчатой укладке паркета есть свои особенности обработки:

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

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

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

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

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

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

Завершающий этап

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

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

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

Лакировка – заключительный этап

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

Лакокрасочные средства классифицируются следующим образом:

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

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

Натирка паркета

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

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

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

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

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

Советы и отзывы

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Инструмент для циклевки паркета вручную и машинкой

Паркет – это всегда роскошный, красивый, благородный и стильный интерьер. Но ничто не вечно, и со временем это половое покрытие изнашивается, теряется блеск, появляются царапины, истончается до древесины лаковое или масляное покрытие. Все это не способствует привлекательному виду, рано или поздно придется отциклевать паркет.

Технология ремонта и обновления верхнего слоя не требует каких-либо особых навыков, но достаточно трудоемка и включает в себя несколько этапов шлифовки, которые следует безукоснительно соблюдать, чтобы в результате получить отциклеванный пол, сияющий «как новенький». Далее подробно расскажем, как отциклевать паркет своими руками, какие инструменты понадобятся для шлифовки, и как правильно подобрать абразивы.

Циклевание паркета вернет покрытию былую эстетику

Как вернуть паркету первоначальный вид

Паркет — дорогое напольное покрытие, но тем и хорош, что при определенной степени износа, его можно отремонтировать, подновить, привести поверхность почти в первоначальный вид. Надо сразу сказать, что циклевать паркет целесообразно при условии, если верхний слой из ценных пород дерева не тоньше 5 мм.

Обследование и подготовка к циклевке

Конечно, если на паркете впадины и царапины глубже 3 мм, то нет смысла выравнивать слой шлифовкой до этой точки, в таком случае рекомендуется снять только верхний изношенный слой, а все изъяны зашпатлевать.

Внимательно обследуйте всю поверхность, если торчат шляпки гвоздей, то перед циклевкой их необходимо углубить в тело плашки. Если какая-то досточка поломана, изъедена или сгнила, то ее следует заменить целиком. Чтобы избавится от скрипа, между половицами забивается деревянный штифт, промазанный ПВА клеем, все лишнее сверху срезается ножом в уровень пола, в процессе шлифовки поверхность выровняется.

Перед тем как циклевать паркет своими руками, необходимо вынести по возможности мебель, вымести весь мусор, пол помыть. Если циклевка будет проходить без выноса мебели, то ее следует накрыть полиэтиленом, это, конечно, усложнит весь процесс шлифовки, придется аккуратно переносить предметы с места на место, при этом стараясь не поцарапать уже отшлифованные участки.

Обработка паркета – этапы процесса, как правильно циклевать паркет

Циклевка паркета своими руками начинается с первичной шлифовки, ее смысл заключается в том, чтобы аккуратно снять верхний износившийся слой: лак, черноту и грубые потертости. Обычно это делается абразивными шкурками № 40, 60 или № 80. При сильном износе паркета и при механической циклевке, процесс лучше повторить 2 раза.

Абразивы для шлифовки паркета на ручной инструмент

Далее следует замазать все дефекты специальной шпатлевкой или смесью клея ПВА с древесной пылью. При подготовке к циклевке особое внимание уделяйте стыкам плашек, большие зазоры необходимо заделать. А кроме того, после шлифовки грубой наждачкой или циклей всегда  остаются специфические царапины, которые необходимо выровнять более тонкой шлифовкой. Поэтому, когда шпатлевка полностью высохнет, паркет циклюется вторично абразивом с № 150, 180, 240 до полного выравнивания поверхности.

После циклевки глубокие дефекты лучше замазать шпатлевкой

Чтобы паркет прослужил длительное время, после вторичной шлифовки его необходимо пропитать антисептиком и огнеупорным составом, в целях безопасности.

Чем покрыть паркет после циклевки

Когда паркет полностью отциклеван и отшлифован, чтобы придать ему нужный цвет, можно воспользоваться морилкой. Когда она высохнет, поверхность следует покрыть порозабивающим, адгезийным грунтом, который после высыхания шлифуется шкуркой № 180, 240 так вы получите гладкий и идеально ровный пол. Сверху грунтовка покрывается несколькими слоями лака, по правилам их должно быть не меньше 7. Если же в качестве финишной отделки было выбрано масло, то морилка и грунтовка не требуется, масло подбирается нужного цвета и втирается в отциклеванную поверхность на 1-2 слоя.

Особенности циклевки – секреты мастерства

Циклевка паркета своими руками может проходить тремя способам. Собственно циклевка настоящая – это снятие верхнего поврежденного слоя вручную с помощь цикли. Циклевка полуавтоматическая – это шлифовка при использовании специальных ручных инструментов, и циклевка полупрофессиональная – это обновление паркета с помощью специальных машин, которые можно взять в аренду.

Каждый метод циклевки имеет свои нюансы, выше мы уже разобрали основные этапы работы, а теперь расскажем, как шлифовать паркет правильно, используя разные инструменты.

Циклевка ручная – спортивная и почти за даром, но мучительно долго

Если принято решение самостоятельно выполнить ремонт паркета, циклевка займет у вас немало сил и времени. Для этого вам понадобится цикля либо кусок стекла, так же подойдут лезвия от канцелярского ножа, а можно сделать специальную заточку из ручной пилы, главное, чтобы инструменты были острые.

Полотно лезвия обязательно должно быть на 10-20 мм шире плашки, чтобы во время работы не сделать дополнительных царапин, и не испортить стыки между паркетинами.

Начинать циклевать верхний слой лучше от окна к дверям. Очень важный момент: перед работой паркет рекомендуется слегка смочить, мокрая древесина легче поддается обработке, ручную циклю водить только по направлению древесных волокон, от дальней стороны к себе. Не следует циклевать по одной паркетине, рекомендуется захватывать сразу несколько плашек, нажим на циклю должен быть с одинаковым усилием на всем участке. Возле плинтусов и под батареями сложные участки можно отциклевать специальной шлифовальной машинкой-утюжком или болгаркой с абразивной насадкой.

Циклю лучше выбирать с длинной ручкой 30-50 см

После того как весь паркет отциклеван, замажьте дефекты, после чего необходимо выполнить шлифовку более мелкой шкуркой, чтобы сделать пол гладким, и устранить царапины от инструментов. На этом этапе шлифовки можно научиться грациозно двигаться, либо отработать до совершенства лунную походку. Есть два пути.

Вторичная шлифовка делается только по сухому паркету. Чтобы облегчить работу, меняйте почаще наждачную бумагу.

Первый  — с уверенность можно назвать «Камасутра, издание для любителей делать ремонт своими руками». Потребуется деревянный брусок длиной 20-30 см, с сечением 100*40-50, обмотанный листом наждачки. Берете его в руку, становитесь на колени, и круговыми движениями шаг за шагом начинаете шлифовать паркет, чтобы затереть мельчайшие царапины.

Второй способ не настолько изощренный, но тоже интересный. Потребуется старая обувь, плотно облегающая ногу. К подошвам приклеиваете наждачные листы, и начинаете медленно двигаться, как бы натирая пол. Время от времени проверяйте качество шлифовки, при необходимости пройдитесь по паркету вторично. Если все сделано правильно, в результате получится очень гладкий паркет, и, возможно, вы научитесь танцевать.

Далее посмотрите ролик, каким инструментом выполняется циклевка паркета, видео поможет правильно заточить циклю.

Циклевка ручными инструментами

Что ни говорите, а прогресс здорово облегчает нашу жизнь. Ручные инструменты для циклевки  — это палочка-выручалочка в ремонте. Для шлифовки паркета потребуется ленточная и ротор-орбитальная шлифовальные машины с пылесборниками, и соответственно специальные абразивы к ним.

Ручные инструменты для шлифовки паркета и других деревянных поверхностей

Первая шлифовка-имитация ручной циклевки выполняется ленточной машинкой с грубым абразивом. Инструментами снимать верхний слой паркета следует обязательно под углом 45 или 90о от направления древесных волокон. Очень важно сначала включить машинку, и только после этого прикладывать ее к паркету, нажим для циклевки на всех участках обработки должен быть одинаковый.

При циклевке нельзя задерживать инструмент на одном месте, это может привести к тому, что на этом участке будет углубление, которое потом исправить очень сложно.

После того как ленточной машинкой снят слой лака и тонкий слой древесины, пол очищается от загрязнений, шпатлюется, а далее наступает черед роторно-орбитальной машинки с мелкой наждачкой. Абразив на ней двигается мелкими поступательными шажочками и по кругу. Но все равно при чистовой шлифовке старайтесь вести машинку вдоль волокон, такие движения помогают очень быстро и качественно удалить царапины от первичной шлифовки.

Шлифовка быстрая и качественная, но затратная

Для профессиональной шлифовки паркета потребуется взять в аренду специальные механизмы. Для грубой шлифовки машину ленточного либо барабанного типа, для чистовой обработки потребуется плоскошлифовальная дисковая машина, и соответственно абразивы к ним. Обойдется это «удовольствие» в сумму эквивалентную 30-50 вечнозеленым денюшкам за одну машину в сутки. Чтобы отшлифовать паркет на сложных участках так же понадобится болгарка и специальные шлифовальные насадки к ней.

Циклевка паркета, фото под каким углом правильно делать первый прогон

Сначала рекомендуется отциклевать болгаркой участки возле плинтуса и под батареями. Далее идет шлифовка основной поверхности. Количество прогонов паркетно-шлифовальной машины барабанного либо ленточного типа зависит от износа паркета. Водить аппарат при черновой шлифовке следует под углом 45о к направлению древесных волокон. Абразив для первого прохода должен быть №40. Вторая черновая шлифовка делается перпендикулярно первому прогону, наждачкой №80.

Машинка для средней и тонкой шлифовки

Затем шпатлевкой заделываются все оставшиеся дефекты, после чего можно начинать тонкую шлифовку. Плоскошлифовальную дисковую машину водят по кругу, сначала с абразивом №100, затем №180, а в заключении делается доводка наждачкой №240, обязательно вдоль волокон. После шлифовки паркет следует тщательно пропылесосить, и можно приступать к финишной отделке.

В заключении посмотрите ролик-инструкцию, как правильно делается шлифовка паркета своими руками, видео поможет вам избежать глобальных ошибок при циклевке.

циклов — итерация / цикл над паркетными файлами Spark в скрипте 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 командой 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.

awswrangler.s3.read_parquet — Документация AWS Data Wrangler 2.10.0

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

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

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

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

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

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

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

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

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

  • 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 передается INTEGER , Wrangler будет перебирать данные по количеству строк, равных полученному INTEGER.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

    Панды приближаются

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

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

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

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

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

    Давайте прочитаем данные Parquet в DataFrame Pandas и просмотрим результаты.

     df = pd.read_parquet ('tmp / us_presidents.parquet')
    печать (df)
    
             полное_имя_год рождения
    0 тедди рузвельт 1901
    1 Эйб Линкольн 1809 

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

    PyArrow

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

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

    PyArrow стоит изучить, поскольку он обеспечивает доступ к схеме файла и другим метаданным, хранящимся в нижнем колонтитуле Parquet. Изучение PyArrow научит вас больше о Parquet.

    Даск

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

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

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

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

    PySpark

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

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

     из pyspark.sql import SparkSession
    
    spark = SparkSession.builder \
      .master ("местный") \
      .appName ("parquet_example") \
      .getOrCreate ()
    
    df = spark.read.csv ('data / us_presidents.csv', header = True)
    df.repartition (1) .write.mode ('перезапись'). parquet ('tmp / pyspark_us_presidents') 

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

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

    Давайте посмотрим на содержимое каталога tmp / pyspark_us_presidents :

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

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

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

     df = spark.read.parquet ('tmp / pyspark_us_presidents')
    df.show ()
    
    + --------------- + ---------- +
    | полное_имя | год рождения |
    + --------------- + ---------- +
    | тедди рузвельт | 1901 |
    | Эйб Линкольн | 1809 |
    + --------------- + ---------- + 

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

    Коалы

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

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

     import databricks.koalas as ks
    
    df = ks.read_csv ('данные / us_presidents.csv')
    df.to_parquet ('tmp / koala_us_presidents') 

    Прочтите вывод Parquet и отобразите содержимое:

     df = ks.read_parquet ('tmp / koala_us_presidents')
    печать (df)
    
             полное_имя_год рождения
    0 тедди рузвельт 1901
    1 Эйб Линкольн 1809 

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

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

    Панды и Спарк могут счастливо сосуществовать

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

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

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

    Следующие шаги

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

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

    Цикл / итерация по строкам в DataFrame — SparkByExamples

    PySpark предоставляет map (), mapPartitions () для цикла / итерации по строкам в RDD / DataFrame для выполнения сложных преобразований, и эти два возвращают то же количество записей, что и в исходном DataFrame, но количество столбцов может быть другим (после добавить / обновить).

    PySpark также предоставляет действия foreach () и foreachPartitions () для цикла / перебора каждой строки в DataFrame, но эти два ничего не возвращают. В этой статье я объясню, как использовать эти методы для получения значений столбца DataFrame и обработки.

    PySpark Цикл по строкам в примерах DataFrame

    Чтобы объяснить это на примерах, давайте создадим DataFrame

     
    из pyspark.sql импортировать SparkSession
    spark = SparkSession.builder.appName ('SparkByExamples.com'). getOrCreate ()
    
    data = [('Джеймс', 'Смит', 'M', 30), ('Анна', 'Роза', 'F', 41),
      (Роберт, Уильямс, М, 62),
    ]
    columns = ["имя", "фамилия", "пол", "зарплата"]
    df = spark.createDataFrame (данные = данные, схема = столбцы)
    df.show ()
    + --------- + -------- + ------ + ------ +
    | имя | фамилия | пол | зарплата |
    + --------- + -------- + ------ + ------ +
    | Джеймс | Смит | M | 30 |
    | Анна | Роза | F | 41 |
    | Роберт | Уильямс | M | 62 |
    + --------- + -------- + ------ + ------ +
      

    В основном для простых вычислений вместо итерации с использованием map () и foreach () следует использовать либо DataFrame select (), либо DataFrame withColumn () в сочетании с функциями PySpark SQL.

     
    из pyspark.sql.functions import concat_ws, col, lit
    df.select (concat_ws (",", df.firstname, df.lastname) .alias ("name"), \
              df.gender, lit (df.salary * 2) .alias ("new_salary")). show ()
    + --------------- + ------ + ---------- +
    | имя | пол | новая_ зарплата |
    + --------------- + ------ + ---------- +
    | Джеймс, Смит | M | 60 |
    | Анна, Роза | F | 82 |
    | Роберт, Уильямс | M | 124 |
    + --------------- + ------ + ---------- +
      

    Ниже приведен пример map () для достижения того же результата, что и выше.

    Использование map () для просмотра строк в DataFrame

    PySpark map () Преобразование используется для цикла / итерации PySpark DataFrame / RDD путем применения функции преобразования (лямбда) к каждому элементу (строкам и столбцам) RDD / DataFrame. PySpark не имеет map () в DataFrame, вместо этого он находится в RDD, поэтому нам нужно сначала преобразовать DataFrame в RDD, а затем использовать map (). Он возвращает RDD, и при необходимости вы должны преобразовать RDD в PySpark DataFrame.

    Если у вас тяжелая инициализация, используйте преобразование PySpark mapPartitions () вместо map (), как и в случае с mapPartitions () тяжелая инициализация выполняется только один раз для каждого раздела вместо каждой записи.

     
    # Обращение к столбцам по индексу.
    rdd = df.rdd.map (лямбда x:
        (x [0] + "," + x [1], x [2], x [3] * 2)
        )
    df2 = rdd.toDF (["имя", "пол", "новая_заплата"])
    df2.show ()
      

    В приведенном выше примере выполняется итерация по каждой строке в DataFrame, применяя преобразования к данным, поскольку мне нужен DataFrame обратно, я преобразовал результат RDD в DataFrame с новыми именами столбцов. Обратите внимание, что здесь я использовал индекс для получения значений столбцов, в качестве альтернативы вы также можете ссылаться на имена столбцов DataFrame во время итерации.

     
    # Ссылающиеся имена столбцов
    rdd2 = df.rdd.map (лямбда x:
        (x ["имя"] + "," + x ["фамилия"], x ["пол"], x ["зарплата"] * 2)
        )
      

    Другая альтернатива

     
    # Ссылающиеся имена столбцов
    rdd2 = df.rdd.map (лямбда x:
        (x.firstname + "," + x.lastname, x.gender, x.salary * 2)
        )
      

    Вы также можете создать пользовательскую функцию для выполнения операции. Ниже func1 () функция выполняется для каждой строки DataFrame из лямбда-функции.

     
    # Вызов функции
    def func1 (x):
        firstName = x.firstname
        lastName = x.lastName
        name = firstName + "," + lastName
        пол = x.gender.lower ()
        зарплата = х зарплата * 2
        возврат (имя, пол, зарплата)
    
    rdd2 = df.rdd.map (лямбда x: func1 (x))
      

    Использование foreach () для просмотра строк в DataFrame

    Подобно map (), foreach () также применяется к каждой строке DataFrame, разница в том, что foreach () является действием и ничего не возвращает. Ниже приведены несколько примеров для перебора DataFrame с использованием каждого из них.

     
    # Foreach пример
    определение f (x): print (x)
    df.foreach (f)
    
    # Другой пример
    df.foreach (лямбда x:
        print ("Data ==>" + x ["имя"] + "," + x ["фамилия"] + "," + x ["пол"] + "," + str (x ["зарплата"] * 2))
        )
      

    Использование pandas () для итерации

    Если у вас небольшой набор данных, вы также можете конвертировать PySpark DataFrame в Pandas и использовать pandas для итерации. Используйте конфигурацию spark.sql.execution.arrow.enabled , чтобы включить Apache Arrow с Spark. Apache Spark использует Apache Arrow, который представляет собой столбчатый формат в памяти для передачи данных между Python и JVM.

     
    # Использование панд
    импортировать панд как pd
    spark.conf.set ("spark.sql.execution.arrow.enabled", "true")
    pandasDF = df.toPandas ()
    для индекса строка в pandasDF.iterrows ():
        print (строка ['имя'], строка ['пол'])
      

    Собрать данные в виде списка и пройти по циклу

    Вы также можете собрать фрейм данных PySpark в драйвер и выполнить итерацию через Python, вы также можете использовать toLocalIterator () .

     
    # Собираем данные в список Python
    dataCollect = df.собирать()
    для строки в dataCollect:
        print (строка ['имя'] + "," + строка ['фамилия'])
    
    # Использование toLocalIterator ()
    dataCollect = df.rdd.toLocalIterator ()
    для строки в dataCollect:
        print (строка ['имя'] + "," + строка ['фамилия'])
      

    Заключение

    В этой статье вы узнали, что итерацию / цикл по строкам PySpark DataFrame можно выполнять с помощью map (), foreach (), преобразования в Pandas и, наконец, преобразования DataFrame в список Python. Если вы хотите выполнить вычисления simile, используйте select или withColumn ().

    Счастливого обучения !!

    Список литературы

    целей для нового формата данных

    Формат файла

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

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

    Stata (

    .dta )

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

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

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

    CSV (

    .csv )

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

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

    JSON (

    .json )

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

    Формат пера (

    . Перо )

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

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

    Формат паркета (

    .паркет )

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

    % времениit test_parquet_read_compress ()
    # 1,48 с ± 20,2 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)
    
    % timeit test_parquet_read ()
    # 1,47 с ± 22,2 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)
     
     ls -lh
    -rw-r - r-- 1 barronk dua18266 12 мес. 9 января 16:31 test_compress.parquet
    -rw-r - r-- 1 barronk dua18266 17М 9 января, 16:32 test.паркет
    -rw-rw-r-- 1 barronk dua18266 63M 9 января 16:27 test.csv
     

    Рассол (

    .пкл )

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

    % timeit test_pickle_read ()
    # 1,25 с ± 47,2 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)
    
    % timeit test_pickle_read_compress ()
    №2.58 с ± 669 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)
     

    HDF5 (

    .hdf )

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

    % времениit test_hdf_fixed_read ()
    # 11,2 с ± 1,51 с на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)
    
    % timeit test_hdf_fixed_read_compress ()
    # 11,1 с ± 1,83 с на цикл (среднее ± ст.разработчик из 7 прогонов по 1 петле)
    
    % timeit test_hdf_table_read ()
    # 24,4 с ± 7,19 с на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)
    
    % timeit test_hdf_table_read_compress ()
    # 25,1 с ± 7,81 с на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)
     

    SQL

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

    % timeit test_sql_read ()
    №12.8 с ± 1,86 с на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)
     

    Решения по данным

    Категориальные переменные

    Как следует кодировать категориальные переменные?

    • Оставьте их как строки. В настоящее время они обычно хранятся в виде строк, потому что любая цифра с нулем в начале при импорте не считается целым числом. Затем вы должны ссылаться на них как на строки, и вам нужно искать таблицу поиска в ResDAC каждый раз, когда вы хотите что-то с ними сделать.
    • Преобразуйте их в категории.Можно улучшить использование памяти и производительность за счет возможности представления этих столбцов в виде целых чисел, а не строк.

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

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

       df ['clm_type'] == 'Заявка на ОЯТ без поворотной платформы'
       
      вместо с наверное, надоедает.

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

    Тест полного ввода-вывода Python

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

    (Сделано в ядре ipython.)

     импорт ОС
    импортировать панд как pd
    импортировать sqlite3
    из numpy.random import randn
    из pandas.io импорт sql
    импортировать Pyarrow как pa
    импортировать pyarrow.parquet как pq
    
    cd ~ / agebulk1 / pytest
    
    real_data = Истина
    
    если не real_data:
        sz = 10000000
        df = pd.DataFrame ({'A': randn (sz), 'B': [1] * sz})
    еще:
        путь = '/disk/aging/medicare/data/01pct/op/2011/opc2011.dta'
        itr = pd.read_stata (путь, итератор = True)
        % time df = itr.get_chunk (int (itr.nobs / 10))
    
    memuse = df.memory_usage (). sum () / 1024 ** 2
    print ('Данные в памяти: {:.0f} MB'.format (memuse))
    # Данные в памяти 153 МБ / 242 МБ
    
    если real_data:
        cd medicare
    
    def test_sql_write (df):
        если os.path.exists ('test.sql'):
            os.remove ('test.sql')
        sql_db = sqlite3.connect ('test.sql')
        df.to_sql (имя = 'test_table', con = sql_db)
        sql_db.close ()
    
    def test_sql_read ():
        sql_db = sqlite3.connect ('test.sql')
        pd.read_sql_query ("выберите * из тестовой_таблицы", sql_db)
        sql_db.close ()
    
    def test_hdf_fixed_write (df):
        df.to_hdf ('test_fixed.hdf', 'тест', режим = 'ш')
    
    def test_hdf_fixed_read ():
        pd.read_hdf ('test_fixed.hdf', 'тест')
    
    def test_hdf_fixed_write_compress (df):
        df.to_hdf ('test_fixed_compress.hdf', 'test', mode = 'w' ,compib = 'blosc')
    
    def test_hdf_fixed_read_compress ():
        pd.read_hdf ('test_fixed_compress.hdf', 'тест')
    
    def test_hdf_table_write (df):
        df.to_hdf ('test_table.hdf', 'test', mode = 'w', format = 'table')
    
    def test_hdf_table_read ():
        pd.read_hdf ('test_table.hdf', 'тест')
    
    def test_hdf_table_write_compress (df):
        df.to_hdf ('test_table_compress.hdf', 'test', mode = 'w', Complib = 'blosc', format = 'table')
    
    def test_hdf_table_read_compress ():
        pd.read_hdf ('test_table_compress.hdf', 'тест')
    
    def test_csv_write (df):
        df.to_csv ('test.csv', режим = 'ш')
    
    def test_csv_read ():
        pd.read_csv ('test.csv', index_col = 0)
    
    def test_feather_write (df):
        df.to_feather ('test.feather')
    
    def test_feather_read ():
        pd.read_feather ('test.feather')
    
    def test_parquet_write (df):
        таблица = pa.Table.from_pandas (df)
        pq.write_table (таблица, 'test.parquet', сжатие = 'none')
    
    def test_parquet_read ():
        pq.read_table ('test.parquet'). to_pandas ()
    
    def test_parquet_write_compress (df):
        df.to_parquet ('test_compress.parquet')
    
    def test_parquet_read_compress ():
        pd.read_parquet ('test_compress.parquet')
    
    def test_stata_write (df):
        df.to_stata ('test.dta')
    
    def test_stata_read ():
        pd.read_stata ('test.dta')
    
    def test_pickle_write (df):
        df.to_pickle ('test.pkl')
    
    def test_pickle_read ():
        pd.read_pickle ('test.pkl')
    
    def test_pickle_write_compress (df):
        df.to_pickle ('test.pkl.compress', сжатие = 'xz')
    
    def test_pickle_read_compress ():
        pd.read_pickle ('test.pkl.compress', сжатие = 'xz')
    
    #### Записи - Поддельные данные
    
    % timeit test_sql_write (df)
    №22.1 с ± 1,68 с на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)
    
    % timeit test_hdf_fixed_write (df)
    # 1,06 с ± 25,8 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)
    
    % timeit test_hdf_fixed_write_compress (df)
    # 1,05 с ± 7,8 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)
    
    % timeit test_hdf_table_write (df)
    # 5,47 с ± 52,7 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)
    
    % timeit test_hdf_table_write_compress (df)
    # 5,45 с ± 87,2 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)
    
    % timeit test_csv_write (df)
    №28.6 с ± 2,53 с на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу)
    
    % timeit test_feather_write (df)
    # 715 мс ± 10,1 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)
    
    % timeit test_pickle_write (df)
    # 1,04 с ± 30 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)
    
    % timeit test_pickle_write_compress (df)
    # 42,3 с ± 1,34 с на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)
    
    % timeit test_parquet_write_compress (df)
    # 1,14 с ± 7,01 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)
    
    % timeit test_parquet_write (df)
    # Самый медленный пробег занял 5.В 13 раз длиннее самого быстрого. Это может означать, что промежуточный результат кэшируется.
    # 1,78 с ± 1,56 с на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)
    
    % timeit test_stata_write (df)
    # 1,74 с ± 47,7 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)
    
    #### Чтения - поддельные данные
    
    % timeit test_parquet_read_compress ()
    # 493 мс ± 17,5 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу)
    
    % timeit test_parquet_read ()
    # 429 мс ± 11,3 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)
    
    % timeit test_stata_read ()
    # 796 мс ± 26.3 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)
    
    % timeit test_sql_read ()
    # 14,1 с ± 48 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)
    
    % timeit test_hdf_fixed_read ()
    # 159 мс ± 1e + 03 мкс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 10 циклов в каждом)
    
    % timeit test_hdf_fixed_read_compress ()
    # 159 мс ± 6,04 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)
    
    % timeit test_hdf_table_read ()
    # 390 мс ± 41,8 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)
    
    % timeit test_hdf_table_read_compress ()
    # 411 мс ± 6.97 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)
    
    % timeit test_csv_read ()
    # 4,2 с ± 45 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)
    
    % timeit test_feather_read ()
    # 206 мс ± 7,98 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)
    
    % timeit test_pickle_read ()
    # 237 мс ± 15,9 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)
    
    % timeit test_pickle_read_compress ()
    # 5,77 с ± 63,7 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)
    
    ! ls -lhSr
    # -rw-rw-r-- 1 barronk dua18266 72M 9 января, 15:19 test.pkl.compress
    # -rw-r - r-- 1 barronk dua18266 116M 9 января, 15:19 test_compress.parquet
    # -rw-r - r-- 1 barronk dua18266 153M 9 января 15:13 test.feather
    # -rw-rw-r-- 1 barronk dua18266 153M 9 января, 15:20 test.dta
    # -rw-rw-r-- 1 barronk dua18266 153M 9 января, 15:13 test.pkl
    # -rw-r - r-- 1 barronk dua18266 154M 9 января 15:19 test.parquet
    # -rw-rw-r-- 1 barronk dua18266 229M 9 января 15:08 test_fixed.hdf
    # -rw-rw-r-- 1 barronk dua18266 229M 9 января 15:08 test_fixed_compress.hdf
    # -rw-rw-r-- 1 barronk dua18266 231M 9 января 15:09 test_table.HDF
    # -rw-rw-r-- 1 barronk dua18266 231M 9 января 15:09 test_table_compress.hdf
    # -rw-rw-r-- 1 barronk dua18266 282M 9 января, 15:13 test.csv
    # -rw-r - r-- 1 barronk dua18266 346M 9 января 15:08 test.sql
    
    
    
    #### Записи - Реальные данные
    
    % timeit test_sql_write (df)
    # 15,3 с ± 52,8 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)
    
    % timeit test_hdf_fixed_write (df)
    # 5,19 с ± 553 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)
    
    % timeit test_hdf_fixed_write_compress (df)
    # 5,63 с ± 764 мс на цикл (среднее ± ст.разработчик из 7 прогонов по 1 петле)
    
    % timeit test_hdf_table_write (df)
    # 17,3 с ± 1,41 с на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)
    
    % timeit test_hdf_table_write_compress (df)
    # 16 с ± 182 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)
    
    % timeit test_csv_write (df)
    # 8,83 с ± 57,3 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)
    
    % timeit test_feather_write (df)
    # 2,34 с ± 14,6 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу)
    
    % timeit test_pickle_write (df)
    # 2,65 с ± 111 мс на цикл (среднее ± ст.разработчик из 7 прогонов по 1 петле)
    
    % timeit test_pickle_write_compress (df)
    # 23 с ± 329 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)
    
    % timeit test_parquet_write_compress (df)
    # 2,71 с ± 183 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)
    
    % timeit test_parquet_write (df)
    # 2,59 с ± 16,1 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)
    
    #### Чтения - реальные данные
    
    % timeit test_parquet_read_compress ()
    # 1,48 с ± 20,2 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)
    
    % timeit test_parquet_read ()
    №1.47 с ± 22,2 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу)
    
    % timeit test_sql_read ()
    # 12,8 с ± 1,86 с на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)
    
    % timeit test_hdf_fixed_read ()
    # 11,2 с ± 1,51 с на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)
    
    % timeit test_hdf_fixed_read_compress ()
    # 11,1 с ± 1,83 с на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)
    
    % timeit test_hdf_table_read ()
    # 24,4 с ± 7,19 с на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)
    
    % timeit test_hdf_table_read_compress ()
    №25.1 с ± 7,81 с на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)
    
    % timeit test_csv_read ()
    # 2,54 с ± 50,6 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)
    
    % timeit test_feather_read ()
    # 583 мс ± 10,1 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)
    
    % timeit test_pickle_read ()
    # 1,25 с ± 47,2 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)
    
    % timeit test_pickle_read_compress ()
    # 2,58 с ± 669 мс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 прогонов, по 1 циклу в каждом)
    
    ! ls -lhSr
    # -rw-rw-r-- 1 barronk dua18266 5.6М 9 января 16:31 test.pkl.compress
    # -rw-r - r-- 1 barronk dua18266 12 мес. 9 января, 16:31 test_compress.parquet
    # -rw-r - r-- 1 barronk dua18266 17М 9 января 16:32 test.parquet
    # -rw-rw-r-- 1 barronk dua18266 63M 9 января, 16:27 test.csv
    # -rw-r - r-- 1 barronk dua18266 76M 9 января 16:20 test.sql
    # -rw-rw-r-- 1 barronk dua18266 116M 9 января, 16:21 test_fixed.hdf
    # -rw-rw-r-- 1 barronk dua18266 116M 9 января, 16:22 test_fixed_compress.hdf
    # -rw-r - r-- 1 barronk dua18266 161M 9 января 16:28 test.feather
    # -rw-rw-r-- 1 barronk dua18266 178M 9 января, 16:28 test.pkl
    # -rw-rw-r-- 1 barronk dua18266 452M 9 января, 16:24 test_table.hdf
    # -rw-rw-r-- 1 barronk dua18266 452M 9 января, 16:26 test_table_compress.hdf
     

    HARO Паркетный пол паркетная фабрика ясень Arabica Mezzo паркетная панель 4V

    Благородный паркет в декоре ясень Arabica Mezzo

    Паркет HARO паркетный пол Loop 4V от паркетной фабрики HARO Ясень Arabica Mezzo Parquet Flooring придает жилым и хозяйственным помещениям элегантный и необычный вид внешность.Структурированный декор подчеркивает характеристики древесины ясеня и наполняет комнату теплым красно-коричневым цветом. Кроме того, этот паркет обладает отличными характеристиками укладки и использования. Далее вы найдете дополнительную информацию о паркетной доске HARO parkettmanufaktur Esche Arabica Mezzo Loop 4V.

    Паркет в элегантном декоре ясеня

    Характерный внешний вид этого паркета обусловлен декором меццо ясеня арабика. Древесные свойства ясеня проявляются в структурированной форме.Рисунок, темный цвет и паркетная панель Loop придают жилым и подсобным помещениям репрезентативный и домашний вид.

    Укладочные свойства паркета из ясеня от HARO

    Этот элегантный паркет из ясеня от HARO идеально подходит для гибкой и быстрой укладки в жилых и хозяйственных помещениях любого размера. Планки крепятся шпунтом и пазом и подготавливаются к приклеиванию с помощью эластичного клея. Декор и окружающий скос создают гармоничный монтажный рисунок. Квадратные доски шириной 65 сантиметров, 0.Длина 65 метров, толщина 18 миллиметров. Каждая упаковка содержит две доски площадью 0,85 квадратных метра.

    Паркет из ясеня с оптимальными эксплуатационными характеристиками

    Высококачественный паркет из ясеня из серии Parquet Manufacture от HARO впечатляет не только структурированным декором, но и высоким качеством материалов и обработки. Трехслойные доски снабжены центральным слоем из массива дерева. Это увеличивает стабильность размеров пола. Слой износа толщиной 3,5 мм можно шлифовать несколько раз.Он смазан натуральным маслом и обеспечивает лучшую защиту от царапин, истирания, пятен и полос. Паркетный пол также обеспечивает хорошую звукоизоляцию от шагов и комфорт при ходьбе, обеспечивая тепло для ног. На паркет из ясеня HARO при укладке в жилых помещениях дается 30-летняя гарантия производителя. Вот краткие сведения об использовании современного паркета из ясеня из серии HARO Parquet Manufacture:

    • отделка под ржавый ясень
    • Паркетная доска Петля
    • поверхность с натуральным маслом
    • Центральный слой из массива дерева со стержнями
    • 30-летняя гарантия производителя
    Паркет из ясеня с выразительным характером для жилых и подсобных помещений

    Этот высококачественный паркет с декором из ясеня арабика меццо от HARO улучшит внешний вид жилых и подсобных помещений.Этому способствует структурированный и элегантный декор, гармонично сочетающийся с насыщенным красно-коричневым цветом. Кроме того, у этого паркета прекрасные свойства для укладки и повседневного использования. Выберите элегантный паркет из ясеня арабика меццо из серии HARO Parquet Manufacture.

    Apache Arrow: чтение DataFrame с нулевой памятью

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

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

    Что это значит?

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

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

    В этом вся суть Apache Arrow.

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

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

    Хранилище, ориентированное на строки и столбцы (адаптировано из [4] с набором данных Palmer Station Penguin)

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

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

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

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

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

    Подбросьте монету

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

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

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

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

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

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

     [5 x Head, 5 x Tail] 

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

    Стрелка сжата?

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

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

    Стрелка, с другой стороны, соответствует формату с отображением памяти . В своем блоге Уэс МакКинни резюмирует это следующим образом:

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

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

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

    Запись файлов

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

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

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

    Результирующие размеры файлов:

    Сравнение размеров файлов

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

    Время чтения

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

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

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

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

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

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

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

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

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

    Потребление памяти

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

    Вот результаты:

    Сравнение производительности: Память, потребляемая для чтения столбца

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

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

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

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

    Вы можете найти весь Jupyter Notebook здесь 📝

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

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

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

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

    Будущее действительно уже здесь — и это потрясающе!

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

    Большое спасибо Yingying за подробный обзор и отличные отзывы! 👏

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

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

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

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

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

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

    [7] У.

    About Author


    alexxlab

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *