Как отциклевать паркет своими руками: Циклевка паркета своими руками в домашних условиях

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.

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.

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.

технология и инструменты, а также советы как правильно отшлифовать паркет с фото и видео инструкциями

Вы удивитесь, насколько хорошо будет выглядеть ваш старый паркет, если снять с него эти бесчисленные слои лака, накопившиеся за долгие годы. Поверхность станет светлее, уйдут пятна и царапины.

Чтобы добиться такого эффекта вам придется провести процедуры циклевки и шлифовки. Они же используются и при монтаже нового паркета, в завершающей его стадии.

Чем же отличается циклевка от шлифовки, чем и как они делаются?

Отличия между шлифовкой и циклевкой

Сегодня многие путают два термина — циклевка и шлифовка — заменяя одно слово другим. Однако хоть принцип работы тут одинаковый, методы все же различаются между собой.

Циклевка паркета

Это сегодня паркетные планки выпускаются совершенно идентичными, и погрешность между их толщиной может составлять всего лишь десятые доли миллиметра. А еще несколько десятилетий назад разница была более ощутимой, до нескольких миллиметров. И поэтому после завершения укладки паркета приходилось его циклевать.

Процесс циклевки заключается в выравнивании планок путем снятия с них верхнего слоя. Кстати, многие из вас видели этот процесс в одной из знаменитых комедий Гайдая: громко гудящая машина, из-под которой летит стружка. Современная паркетная доска тоньше прежней, и циклевочной машиной по ней работать нельзя.

Этот метод сегодня используется, как правило, для снятия старых слоев краски с половой доски или очистки паркетов старого образца. На фото – как раз такой случай. Здесь выполнена циклевка паркета своими руками, из-под наслоений краски стали видны чистые планки.

Циклевка паркета. Фото поверхности до и после обработки

Шлифовка паркета

Как сказано выше, современный паркет не циклюется, к нему применяется только шлифовка, на ту или иную глубину. Это зависит от того, обрабатываете вы свежеуложенное напольное покрытие или хотите освежить старое. Машины для обработки деревянных полов сегодня выпускаются различных модификаций и с разным набором функций.

Суть шлифования заключается в том же: в снятии верхнего слоя древесины с напольного покрытия. Однако толщина снимаемого слоя может варьироваться. Он может быть как довольно толстым — когда шлифмашиной можно снять слой старой краски, так и совсем тонким – для финишной полировки паркета.

Шлифовка паркета вручную

Шлифовка и циклевание паркета

Количество и виды этапов обработки паркета будут различаться в зависимости от того, новое это покрытие или старое. При выборе вида оборудования нужно определяться по тем же критериям.

Оборудование для циклевания и шлифовки

Шлифовка и циклевка паркета своими руками чаще всего делается с помощью следующих машин: барабанная, ленточная, дисковая и эксцентриковая. Барабанные машины универсальны, использоваться могут как для шлифовки, так и для циклевки. Конструкция таких машин довольно проста и за счет этого надежна. Многие модели оборудуются мешками для сбора опилок и пыли.

Дисковые модели могут выполнять тонкую, предфинишную шлифовку, после которой можно приступать к покрытию паркета лаком. В основном используются для обработки пола в труднодоступных местах, под батареями, трубами, в углах и т. д.

Как отциклевать паркет своими руками: лучше всего использовать барабанную или дисковую машину

Ленточные шлифмашины подходят для разной степени очистки поверхностей, от легкой шлифовки до снятия слоев лака или краски. В зависимости от модели машина может быть оборудована функцией центровки ленты и несколькими уровнями скорости ее движения.

Эксцентриковые. Годятся как для грубой обработки дерева, так и для полировки лакокрасочных покрытий. Тут все зависит от вида насадки, скорости ее вращения и вибрации, а также степени надавливания руками на саму машину.

Как шлифовать паркет: для этой работы хорошо подойдет ленточный или эксцентриковый инструмент

Циклевка паркета. Видео о том, как правильно работать циклевочной машиной.

Подготовительные работы

Перед циклевкой и/или шлифовкой осматриваем паркет на предмет любых повреждений: трещин, деформации или подвижности планок. Небольшие трещины и сколы заделываем специальной мастикой. Если потери дерева большие – выстругиваем подходящую по размеру досочку и вкладываем ее, фиксируя при помощи клея.

Подвижные элементы вынимаем, зачищаем и приклеиваем обратно. Те, которые сильно повреждены – заменяем. Новые планки для замены стараемся подобрать так, чтобы они максимально совпадали по цвету со старыми.

материал для заделки сколов и щелей можно брать из дефектных паркетных планок, которые остались после замены новыми. Так «заплатки» не будут совпадать по цвету с остальной поверхностью.

Сначала делаем ремонт паркета. Циклевка может быть начата только после него

Как циклевать паркет своими руками

Чтобы отциклевать паркет  нам понадобится барабанная циклевочная или дисковая шлифовальная машина. Барабанную стоит выбрать в случае, если вам необходимо удалить очень большое наслоение лакокрасочных покрытий. Дисковая машина подойдет для более тонкой циклевки, если нужно просто снять, допустим, пару слоев лака. Также она должна использоваться вместо барабанной, если паркет у вас современный.

Схема движения машины при циклевке может быть любой. Например, удобно начинать от угла и двигаться наискось. Этот вариант проиллюстрирован на рисунке ниже. Таким образом обрабатываем всю поверхность пола. Места, недоступные для циклевки барабанной машиной, дорабатываем ленточной или эксцентриковой, с крупнозернистым наждаком.

если циклевка проводится без выноса мебели, то нужно предпринять меры для ее защиты. Это делается с помощью малярного скотча, которым оклеиваются все модули и их фасады на высоту примерно 10-15 см.

Как правильно циклевать паркет: работу лучше начинать от угла

Технология шлифовки паркета

Следующий этап после циклевки – подготовка поверхности к работам по шлифовке. Она заключается в заполнении промежутков между планками. Шпаклевочная смесь покупается уже готовой, либо в сухом виде. Наносится она с помощью кельмы, полукруглыми движениями. Примерная схема движения руки в процессе шпаклевания – на следующем рисунке.

Лучше всего делать шлифовку в три приема, со сменой насадок с разной зернистостью. Начинаем с 80, затем 100, и финальный прогон – 120. Работаем дисковой шлифмашиной, углы и другие труднодоступные угла обрабатываем эксцентриковым или ленточным аппаратом. После поверхность хорошо пылесосим и готовим ее к покрытию лаком.

Как самостоятельно отшлифовать паркет: нанесение шпаклевки

Шлифовка паркета своими руками. Видео содержит советы по завершающему этапу обработки пола.

Циклевка паркета своими руками: инструкция как отциклевать паркет

Пол – основание комнаты. От того, каким он будет, зависит тон и дизайн всего помещения. Паркет всегда считался стильным и благородным материалом для отделки полов. Однако дерево имеет свойство со временем усыхать, изнашиваться, и настает время ремонта. Циклевка паркета – несложный, но при этом довольно эффективный способ восстановить привлекательность деревянного напольного покрытия.

С чего начать?

Первое, что необходимо сделать, прежде чем начать циклевание пола, это решить, можно ли вообще его отциклевать. Если толщина паркетной плашки составляет 15 мм, ее можно обработать пять раз, восьмимиллиметровые доски – максимум три раза.

Если циклевка старого паркета не представляется возможной, потемневшие доски шкурят крупной наждачной бумагой до светлого слоя.

Перед началом работ требуется устранить все видимые дефекты: щели и трещины замазать шпаклевкой, расшатавшиеся плашки укрепить, гнилые элементы заменить, устранить скрип с помощью штифтов

Если на паркете имеются дефекты глубже 3 мм, шлифовка до этого уровня не имеет смысла. В данном случае снимается лишь верхний слой, а царапины заделываются шпатлевкой из древесной пыли и лака, которым впоследствии будет покрываться паркет.

В случае, если отдельные плашки расшатались, их следует закрепить с помощью гвоздей, которые забиваются по самую шляпку. Шляпки не должны торчать. Сломанные, сгнившие доски заменяются на новые.

Кроме того, нужно избавиться от скрипа. Для этого между плашками вставляются штифты, смазанные ПВА или столярным клеем. Их забивают в просверленные под 45 градусов отверстия. Излишки сверху обрезаются ножом на уровне пола.

Щели между плашками заделываются с помощью специальной пасты.

Специалисты рекомендуют использовать пасту, грунтовку и лак для пола одного производителя.

Перед тем, как начать циклевать и шлифовать основание, из помещения выносят мебель, очищают поверхность пола от пыли, грязи и мусора, проводят влажную уборку.

Как правильно циклевать?

После того, как поверхность пола подготовлена, можно приступать к основным работам.

При циклевке много пыли, работайте в респираторе.

Циклевка паркета может выполняться тремя способами:

  1. Вручную с помощью цикли – наиболее затратный по времени и усилиям способ. Не следует обрабатывать плашки по одной, лучше сразу несколько. При этом нажимать на инструмент нужно на всех участках одинаково. Периодически режущая поверхность цикли требует заточки.
  2. Полуавтоматическая – шлифовка с применением ручных инструментов для восстановления паркета (ленточная и ротор-орбитальная шлифовальные машины, абразивы). Верхний слой снимается под углом 45 или 90 градусов от направления древесных волокон. Работающую машинку нельзя задерживать на одном месте, иначе это приведет к появлению дефекта, который будет проблематично исправить.
  3. Профессиональная – дорогостоящий, но самый быстрый способ обновить паркет. Для черновой шлифовки используются машины барабанного или ленточного типа с соответствующими абразивами. Количество прогонов машины зависит от степени износа паркета.

Первичная шлифовка – действие, с которого начинается циклевка паркета своими руками. Участок пола, подлежащий обработке и очищенный от пыли, смачивается водой для облегчения процесса. В первую очередь циклюются места под радиаторами отопления и возле плинтусов, затем остальные участки.

Циклевочной машинкой с покрытия удаляется чернота и старое лаковое покрытие. При этом применяются абразивные шкурки размером зерна 40, 60 или 80. В случае необходимости шлифовка выполняется дважды, причем второй прогон делается перпендикулярно первому. Помните, что не стоит за один раз снимать более 3 мм. Следующим шагом будет удаление всех дефектов с использованием специальной шпаклевки или смеси из клея ПВА и древесной пыли.

После грубого шлифования всегда остаются специфические царапины, поэтому циклевание выполняется второй раз, но уже используются абразивы 150, 180, 240 для окончательного выравнивания поверхности пола.

Для более длительной эксплуатации паркета после вторичной шлифовки его следует обработать антисептиком и огнебиозащитой.

Если после шлифовки все-таки остались плашки с потемневшей древесиной, визуальную разницу между светлыми и темными участками можно замаскировать матовым лаком на водной основе.

Чем обработать?

Перед финишной отделкой паркета основание очищается от пыли с помощью строительного пылесоса. Лучше использовать именно этот инструмент, поскольку он довольно мощный.

Н фото грунтование поверхности

Если у вас светлый паркет, а вы хотите темный, нанесите морилку. После этого проводится грунтование в два слоя. После высыхания необходима шлифовка мелкой абразивной шкуркой. Затем наступает этап лакирования. Лак наносится на паркет в 2-7 слоев.

Перед применением лака ознакомьтесь с инструкцией.

При выборе лака нужно учитывать специфику помещения, а также породу дерева, из которого изготовлен паркет.

Если циклевка паркета своими руками вам не под силу, обратитесь к специалистам по ремонту, которые имеют в своем распоряжении весь необходимый инструмент и обладают соответствующими навыками. Сколько стоит циклёвка паркета, ответить сложно. Все зависит от объема работ, уровня профессионализма мастеров и других факторов.

Уважаемый читатель оставь свое мнение о статье в комментариях и расскажи нам о своем опыте эксплуатации паркетного пола.

Материалы По Теме:

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 означает?

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

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

В этом вся суть Apache Arrow.

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

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

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

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

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

  1. Высокая степень сжатия: Хотя 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 удается уменьшить размер файла до такого маленького размера?
  • 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 сократите его 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, — это формат с отображением в память. В своем блоге Уэс МакКинни резюмирует это следующим образом:

«Дизайн 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 панд. Вы можете прочитать 1 мегабайт из середины таблицы размером 1 терабайт, и вы платите только за выполнение этих случайных чтений на общую сумму 1 мегабайт ». [6]

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

Теперь давайте рассмотрим эти форматы данных. В качестве образца данных я использую набор данных Palmer Station Penguin. Так как он содержит всего 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 пропущенными значениями)
  • Parquet (DataFrame с отсутствующими значениями)
  • Arrow (DataFrame с отсутствующими значениями и без них)

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

Результирующие размеры файлов:

Сравнение размеров файлов

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

Время чтения

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Потребление памяти

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

Вот результаты:

Сравнение производительности: Память, потребляемая для чтения столбца

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

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

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

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

Вы можете найти весь Jupyter Notebook здесь 📝

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

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

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

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

Будущее действительно уже здесь — и это потрясающе!

Я буду продолжать писать о Python, данных и технологиях — я 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] В. МакКинни, Apache Arrow и «10 вещей, которые я ненавижу в пандах» (2017), Блог

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

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

форматов данных для обучения в TensorFlow: Parquet, Petastorm, Feather и др. | by Chaim Rand

Упростите управление данными за счет унификации формата файлов для различных рабочих нагрузок машинного обучения

Фотография Максима Шутова на Unsplash

Машинное обучение — это все о данных.Для успешного обучения сложной модели вам понадобится высококачественный обучающий набор данных ; набор данных, который достаточно велик, точно помечен и правильно представляет распределение выборок данных в реальном мире. Однако не менее важно правильное управление данными. Под управление данными мы имеем в виду, как и где хранятся данные, способы доступа к ним и преобразования, которым они подвергаются в течение жизненного цикла разработки. Основное внимание в этой публикации уделяется файловому формату , используемому для хранения данных обучения, и его последствиям для обучения модели.Выбор формата файла — одно из многих важных решений, которые вам необходимо принять при определении проекта машинного обучения.

Этот пост состоит из четырех разделов. В первом разделе мы определим некоторые свойства, которые мы хотели бы иметь в нашем формате файла. Во втором разделе мы рассмотрим возможные форматы файлов и оценим их по желаемым свойствам, которые мы нашли. Далее мы рассмотрим различные варианты потоковой передачи этих форматов в сеанс обучения TensorFlow.В последнем разделе мы опишем несколько экспериментов, которые мы провели, чтобы проверить некоторые из этих вариантов.

Прежде чем мы начнем, давайте подготовим почву. В этом посте мы предполагаем, что размер нашего обучающего набора данных требует его хранения в распределенной системе хранения, например сотни терабайт. В приведенных ниже примерах мы будем использовать Amazon S3 для хранения данных, но принципы в равной степени применимы к любой другой распределенной системе хранения. Данные, вероятно, будут доступны нескольким потребителям в течение цикла разработки и для различных целей, включая создание данных, анализ данных, обучение модели и многое другое.Наше внимание будет сосредоточено на обучении в TensorFlow, хотя многое из того, что мы скажем, относится и к другим структурам обучения.

В основе этого поста лежит предположение о том, что требуется формат файла для наших данных, то есть нам нужен один или несколько файлов для: 1. группировки всех элементов / столбцов / функций отдельных выборок данных, а также 2. группировки вместе несколько выборок данных. Конечно, можно представить себе сценарии, в которых можно выбрать сохранение всех элементов всех образцов в отдельных файлах и в их необработанном формате.Однако во многих случаях, особенно если размеры файлов небольшие (например, несколько КБ), эта стратегия может серьезно ухудшить производительность доступа к данным во время выполнения.

Цель этой публикации — выделить некоторые важные соображения при выборе формата файла и обсудить несколько различных вариантов, доступных сегодня. Мы упомянем ряд форматов, а также ряд фреймворков и инструментов для разработки программного обеспечения. Эти упоминания , а не следует интерпретировать как одобрение.Подходящий для вас выбор, вероятно, будет основан на широком спектре соображений, некоторые из которых могут выходить за рамки данного обсуждения. Сообщение будет включать несколько простых фрагментов кода. Они представлены только в целях демонстрации и не должны рассматриваться как оптимальные реализации.

Инструменты машинного обучения чрезвычайно динамичны. Некоторые из форматов и инструментов, которые мы будем упоминать, продолжают развиваться, и некоторые из сделанных нами комментариев могут устареть к тому времени, когда вы это прочтете.Позаботьтесь о том, чтобы отслеживать анонсы новых версий и новых инструментов, и обязательно принимайте решения по дизайну на основе самой последней доступной информации.

Пожалуйста, не стесняйтесь обращаться ко мне с любыми комментариями или исправлениями.

Чтобы облегчить это обсуждение, давайте рассмотрим общий формат файла, используемый для обучения в TensorFlow, формат TFRecord .

TFRecord Format

TFRecord — это формат, основанный на буферах протокола, специально разработанный для использования с TensorFlow.Файл TFRecord состоит из последовательностей сериализованных двоичных выборок. Каждый образец представляет собой tf.train.Example, который, в свою очередь, представляет словарь сопоставлений строки и значения. Последовательный характер формата TFRecord обеспечивает высокую пропускную способность потоковой передачи данных. В частности, не нужно скачивать и открывать полный файл, чтобы начать просмотр его содержимого. Кроме того, модуль tf.data TensorFlow включает высокооптимизированный класс TFRecordDataset для построения конвейеров ввода на основе данных, хранящихся в файлах TFRecord .Однако формат TFRecord не лишен недостатков. Здесь мы назовем несколько:

Одноцелевое : Формат TFRecord вряд ли удовлетворит потребности любого другого потребителя данных в конвейере разработки. Команды разработчиков обычно поддерживают свои данные в другом формате и создают производные данных в формате TFRecord специально для целей обучения. Хранение нескольких копий ваших данных не идеально, особенно если ваш набор данных большой.Помимо дополнительных затрат на хранение данных, подразумевается, что каждый раз, когда происходит изменение в основном наборе данных, необходимо создавать новую копию TFRecord . Мы можем пожелать обновить записи основных данных на основе результатов сеанса обучения, и в этом случае нам также необходимо будет поддерживать сопоставление между сгенерированными записями TFRecord и их соответствующими записями в формате основных данных.

Извлечение данных частичной записи : Другая проблема с форматом TFRecord возникает, когда наша обучающая модель требует только подмножества элементов TFRecord .Например, предположим, что у нас есть многоголовая модель, которая выполняет различные типы сегментации на уровне пикселей на входном изображении. Каждая запись в наборе данных содержит несколько достоверных изображений, соответствующих нескольким головам модели. Теперь мы решили обучить версию модели с одной головой. Тривиальным решением было бы ввести полный TFRecord и просто игнорировать ненужные поля. Однако необходимость извлекать и анализировать посторонние данные может серьезно повлиять на пропускную способность нашего входного конвейера и, следовательно, на скорость нашего обучения.Чтобы снизить риск возникновения узких мест в конвейере, нам нужно будет создать дополнительную копию данных, содержащую только контент, имеющий отношение к конкретному обучению. Это еще больше обостряет проблему дублирования данных, о которой мы говорили выше.

Фильтрация записей : Иногда нас интересует просмотр записей, которые имеют определенные значения записей. Тривиальный способ сделать это — перебрать все данные и просто удалить любую запись, которая не соответствует нашему фильтру (например,грамм. используя tf.filter). Как и прежде, это может привести к значительным накладным расходам на конвейер ввода данных и привести к значительному прекращению цикла обучения. В предыдущих постах (здесь и здесь) мы продемонстрировали необходимость фильтрации входных изображений в зависимости от того, содержат ли они розовые автомобили. Решение, которое мы предложили, заключалось в том, чтобы хранить разные классы данных в отдельных файлах. Когда возникала необходимость в фильтрации, мы могли просматривать только файлы, связанные с фильтром. Однако это решение требует, чтобы мы могли предвидеть фильтры, которые нам нужно будет применить, что не всегда возможно.Если мы столкнемся с необходимостью применить фильтр, которого мы не ожидали, мы можем либо воссоздать данные с дополнительным разделом, либо вернуться к тривиальному методу удаления несовпадающих выборок. Ни один из вариантов не является оптимальным.

Преобразование данных : Типичный конвейер входных данных может включать в себя несколько операций с входными данными, включая деформацию данных, дополнения, пакетирование и многое другое. TensorFlow предлагает набор встроенных операций обработки данных, которые можно добавить в граф вычислений конвейера входных данных через tf.data.Dataset.map функция. Однако вы можете обнаружить, что требуемая обработка данных не может быть эффективно реализована с помощью TensorFlow. Один из вариантов — применить блок собственного кода Python с помощью tf.py_function, но это может ограничить производительность пропускной способности данных из-за глобальной блокировки интерпретатора Python (GIL). Во многих случаях использования требуется использовать формат, который позволяет применять операции в собственном Python до их ввода в граф вычислений TensorFlow.

Требования к формату

На основе обсуждения выше давайте составим список некоторых свойств, которые мы ищем в нашем формате файла.Учитывая добавленную стоимость и сложность хранения нескольких копий наших данных, с этого момента мы ограничимся одной копией данных, то есть мы должны выбрать формат, который удовлетворяет потребности всех потребителей данных. Этот список не является исчерпывающим. Следует учитывать дополнительные требования, основанные на конкретном варианте использования.

  • Распределенное хранилище : формат файла и поддерживающие библиотеки должны поддерживать возможность хранения больших наборов данных в настройках распределенного хранилища, таких как Amazon S3, HDFS и т. Д.
  • Программная экосистема : Нам нужна сильная экосистема библиотек, предоставляющая набор инструментов для анализа и обработки данных.
  • Поддержка столбцов : формат файла и вспомогательные библиотеки должны поддерживать эффективное извлечение подмножества функций для каждой выборки данных.
  • Фильтрация строк : Формат файла и вспомогательные библиотеки должны поддерживать эффективную фильтрацию значений примеров функций.
  • Интеграция с TensorFlow : формат должен обеспечивать эффективную потоковую передачу данных из хранилища в учебные сессии TensorFlow.

Одно требование для обучения, которое мы не обсуждали, — это перетасовка данных . Обычной практикой является перемешивание обучающих данных перед каждым обходом (эпохой). Если бы мы могли получить произвольный доступ к любой выборке в наборе данных, перетасовка данных была бы легкой. Однако такой произвольный доступ к отдельным образцам происходит за счет производительности, особенно в условиях распределенного хранилища. Вместо этого необходимо прибегнуть к другим механизмам для перемешивания, включая комбинации: перемешивания выборок во время создания данных, перемешивания списка файлов, составляющих полный набор данных, перемежения между несколькими наборами данных и использования соответствующего большого буфера перемешивания во время обучения (например,грамм. см. tf.data.Dataset.shuffle). Мы решили не указывать перетасовку как требование к формату файла, поскольку, на наш взгляд, в представленном нами сценарии обучения эта проблема будет существовать при любом выборе формата файла.

В следующем разделе мы оценим совместимость нескольких форматов файлов для обучения. В следующем разделе мы обсудим варианты их потоковой передачи в TensorFlow.

Полный обзор форматов данных для глубокого обучения выходит за рамки этой публикации.Мы ограничим наше обсуждение лишь несколькими сильными кандидатами. Имеется множество более обширных обзоров. Вот один пример:

. Вы также можете проверить недавний мой пост, который охватывает относительно новый формат webdataset , интригующее решение, специально предназначенное для разработчиков, которые хотят поддерживать свои данные в максимально необработанной форме. .

Мы будем измерять каждый формат в соответствии с выбранными выше показателями, как показано на диаграмме ниже, на которой мы суммируем нашу оценку формата TFRecord .Мы используем зеленый цвет для обозначения полной поддержки, желтый для обозначения частичной поддержки и красный для обозначения отсутствия поддержки.

TFRecord оценка

Apache Parquet

Один из наиболее привлекательных вариантов формата файла — Apache Parquet . Apache Parquet имеет обширную программную экосистему с множеством фреймворков и инструментов, поддерживающих широкий спектр операций обработки данных. Он особенно популярен среди аналитиков данных. Возможность построения нашего обучения в одном формате весьма привлекательна.

Одним из основных атрибутов формата Parquet , которому он во многом обязан своим успехом, является то, что это столбчатый формат хранения. В отличие от других форматов, таких как CSV или TFRecord , в которых каждая строка данных сохраняется последовательно, в столбцовом формате данных столбцов данных хранятся вместе. Каждый файл в наборе данных разделен на блоки строк, каждый из которых содержит несколько выборок. В блоке строки данные образца хранятся в соответствии со столбцами, т.е.е. значения первого поля всех выборок появляются первыми, за ними следуют значения второго поля всех выборок и так далее. Столбчатый характер формата способствует эффективному анализу данных, поскольку запросы могут выполняться по подмножествам столбцов без необходимости загружать все записи данных. Кроме того, группирование столбцов может привести к более эффективному сжатию данных и, следовательно, к снижению затрат на хранение. Прочтите этот пост, чтобы узнать больше о преимуществах столбчатого хранения данных.

Следующая диаграмма суммирует нашу оценку формата паркета:

Оценка паркета

Будучи столбцовым форматом, Parquet позволяет эффективно извлекать подмножества столбцов данных. Кроме того, мы также можем воспользоваться преимуществами столбчатого характера формата для облегчения фильтрации строк: 1. сначала извлекая столбец, по которому мы фильтруем, а затем 2. извлекаем остальные столбцы только для строк, которые соответствуют фильтру. Однако, поскольку эффективное извлечение данных может зависеть от извлечения столбчатых данных из полных блоков строк, неясно, будет ли этот метод работать хорошо.Поэтому мы отметили эту возможность желтым цветом. Более эффективный подход к фильтрации может потребовать разделения выборок на разные файлы Parquet в соответствии с классом во время создания набора данных, как описано выше. В pyspark это можно сделать с помощью функции partitionBy.

Создание набора данных Parquet : В блоке кода ниже мы демонстрируем создание набора данных Parquet из популярного набора данных Cifar10 с использованием библиотеки pyspark. Parquet Создание поддерживается дополнительными библиотеками, включая pandas и pyarrow.

 из tensorflow.keras импортировать наборы данных 
из pyspark.sql import SparkSession, Row
from pyspark.sql.types import StructType, \
StructField, IntegerType, BinaryTypedef cifar_to_parquetField ():
, BinaryType (), True),
StructField ("label", IntegerType (), True)])
(данные, метки), _ = datasets.cifar10.load_data ()
labels = labels.flatten (). Tolist ( )
num_procs = 4 # установить количество параллельных процессов
spark = SparkSession.builder \
.master ('local [{num_procs}]'. format (num_procs = num_procs)) \
.getOrCreate ()
sc = spark.sparkContext num_samples = len (labels)
output_url = 'file: /// tmp / parquet 'def row_generator (i):
return {
' image ': bytearray (data [i] .tobytes ()),
' label ': labels [i],
} # дополнительно настроить размер блоков строк
# blockSize = 1024 * 1024 * 16 # 16 МБ
# sc._jsc.hadoopConfiguration () \
# .setInt ("parquet.block.size", blockSize)
rows_rdd = sc.parallelize (range (num_samples)) \
.map (row_generator) \
.map (lambda x: Row (** x)) spark.createDataFrame (rows_rdd, schema) \
.write.mode ('overwrite') \
.parquet (output_url)

Хотя количество файлов, составляющих набор данных, размеры каждого файла и размер каждого блока строк могут иметь существенное влияние на производительность загрузки данных, управление этими параметрами иногда может быть незначительным. сложный. В pyspark размер блока строки можно установить с помощью sc._jsc.hadoopConfiguration , как в комментарии в блоке кода выше (значение по умолчанию — 128 МБ), а также размеры и количество файлов по количеству параллельных процессов и с помощью функции объединения.

С помощью соответствующей настройки сценарий можно изменить для записи непосредственно в Amazon S3 (см., Например, здесь и здесь).

Petastorm

Библиотека petastorm была создана с конкретной целью унификации набора данных, используемого всеми потребителями данных в конвейере разработки (см. Здесь).Хотя petastorm абстрагирует базовый формат хранения, по умолчанию используется формат Apache Parquet . Точнее, petastorm расширяет Apache Parquet , предоставляя дополнительную информацию о схеме в структуре Unischema, поддерживая многомерные данные и поддерживая кодеки сжатия данных. В дальнейшем мы будем предполагать использование расширенного Parquet в качестве базового формата и злоупотреблять термином petastorm , используя его для обозначения как самой библиотеки, так и формата файла, созданного библиотекой.Чтобы различать их, мы будем использовать заглавные буквы при обращении к формату Petastorm . Использование Parquet в качестве базового формата означает, что Petastorm обладает всеми преимуществами, связанными с использованием столбчатого формата, который мы обсуждали выше. Однако использование расширений Parquet , представленных petastorm, действительно сопровождается предупреждением: набор данных должен быть создан библиотекой petastorm, и всем потребителям данных в конвейере разработки потребуется библиотека petastorm для правильного чтения и анализа данных. .Это требование несколько ограничивает, поскольку одним из наиболее привлекательных атрибутов формата Parquet была его обширная программная экосистема для доступа к данным и управления ими. Именно по этой причине мы пометили Software Ecosystem желтым на приведенной ниже диаграмме оценки:

Petastorm оценка

Petastorm включает ряд дополнительных привлекательных функций, включая поддержку индексации групп строк и n-граммов. Вы можете узнать больше о петасторме здесь и здесь.

Создание набора данных Petastorm : Создание набора данных в petastorm очень похоже на создание Parquet в pyspark.Основные различия заключаются в использовании Unischema и контекста materialize_dataset , который служит оболочкой для создания набора данных.

 из petastorm.codecs импортировать CompressedImageCodec, \ 
NdarrayCodec, ScalarCodec
из petastorm.etl.dataset_metadata импортировать materialize_dataset
из petastorm.unischema import Unischema, \
UnischemaField.sqyschemaField_sqys_park_park_park_park_park_park_park_90 из park_park_park_sq35 import IntegerTypedef cifar_to_peta ():
MySchema = Unischema ('MySchema', [
UnischemaField ('изображение', np.uint8,
(32,32,3), NdarrayCodec (), False),
UnischemaField ('label', np.uint8,
(), ScalarCodec (IntegerType ()), False),
])
(данные, label), _ = datasets.cifar10.load_data ()
labels = labels.flatten (). tolist ()
num_procs = 4 # установить количество параллельных процессов
spark = SparkSession.builder. \
master ('local [{num_procs}] '. format (num_procs = num_procs)) \
.getOrCreate ()
sc = spark.sparkContext num_samples = 100 #len (labels)
output_url =' file: /// tmp / petastorm '
rowgroup_size_mb = 128 def row_generator (i):
return {
'image': data [i],
'label': np.uint8 (labels [i]),
} # Обернуть часть материализации набора данных.
# Позаботится о настройке переменных окружения Spark как
#, а также сохранит метаданные, специфичные для петасторм
, с materialize_dataset (spark, output_url,
MySchema, rowgroup_size_mb):
rows_rdd = sc.parallelize (range (num_samples)) \
. карта (генератор_ строк) \
.map (лямбда x: dict_to_spark_row (MySchema, x)) spark.createDataFrame (rows_rdd,
MySchema.as_spark_schema ()) \
.write \
.mode ('overwrite') \
.parquet (output_url)

Размер блока строки определяется в петасторме параметром rowgroup_size_mb . В этом примере мы не использовали поддержку кодеков, включенную в petastorm. При использовании больших элементов данных использование поддержки кодека может привести к значительному сжатию данных и экономии затрат на хранение.

Feather

Формат файла Feather — это еще один столбчатый формат, который мы рассматриваем в связи с его включением в систему ввода-вывода TensorFlow (подробнее об этом ниже).Несмотря на то, что между Feather и Parquet есть много общего, существует также ряд тонких различий, связанных с их различными базовыми реализациями. Хорошее сравнение между ними, включая сценарии, в которых Feather может быть лучшим вариантом, можно найти здесь. Важно различать версию 1 и версию 2 формата Feather . Версия 2 поддерживает больше типов данных, а также различные типы сжатия данных.Всякий раз, когда вы сталкиваетесь с обзором Feather , имейте в виду, что он может быть основан на версии 1 формата.

Основное различие между Feather и Parquet заключается в масштабах экосистемы программного обеспечения. Хотя он поддерживается такими библиотеками, как pyarrow и pandas, на момент написания этой статьи формат Feather был гораздо менее популярен, чем Parquet , а количество поддерживающих фреймворков гораздо более ограничено. Мы суммируем нашу оценку формата файла Feather на диаграмме ниже:

Оценка Feather

Поскольку формат столбцов, те же соображения, что и выше, существуют в отношении того, как мы выбрали оценку поддержки столбцов и строк, фильтрующих свойства .

Создание набора данных Feather : В блоке кода ниже мы демонстрируем создание файла Feather с использованием pyarrow. Feather поддержка создания также встроена в библиотеку pandas. В отличие от предыдущих созданий наборов данных, в которых распараллеливание процессов было неотъемлемой частью кода создания данных, здесь мы демонстрируем создание одного файла. Полное решение потребует создания нескольких процессов, ответственных за создание непересекающихся подмножеств файлов, составляющих полный набор данных.

 из tenorflow.keras импортировать наборы данных 
импортировать pyarrow как pa
из pyarrow.feather import write_featherdef cifar_to_feather ():
(данные, метки), _ = datasets.cifar10.load_data ()
data = [data [i] .flatten () для i в диапазоне (data.shape [0])]
label = labels.flatten ()
table = pa.Table.from_arrays ([data, labels], ['data', 'labels'])
write_feather (таблица, '/tmp/df.feather', chunksize = 10000) write_feather (table, '/tmp/df.feather', chunksize = 10000)

В приведенном выше примере размер блока строки определяется параметр chunksize .Обратите внимание, что, в отличие от предыдущих форматов, мы определяем размер по количеству записей в блоке, а не по объему памяти в блоке.

Теперь мы обратим наше внимание на последнее требование, которое мы перечислили выше, совместимость формата файла с обучением TensorFlow. Независимо от того, насколько привлекательным может быть ваш выбранный формат файла в противном случае, если вы не можете интегрировать его использование в свою тренировку или если скорость входного потока не соответствует вашим потребностям, тогда вы снова вернетесь к исходной точке.В этом разделе мы рассмотрим некоторые из имеющихся в нашем распоряжении инструментов для обучения работе с TensorFlow с форматами файлов, с которыми мы столкнулись выше. В следующем разделе мы измерим скорость входящего потока в ряде экспериментов. Наше обсуждение основано на версиях 2.4.1 TensorFlow, 0.17.1 TensorFlow I / O и 0.11.0 Petastorm.

TensorFlow Dataset API

В типичном приложении TensorFlow мы определяем tf.data.Dataset, который представляет последовательность выборок данных, и передаем их в цикл обучения.Настройка tf.data.Dataset включает определение источника данных и применение преобразований к данным. Источником могут быть данные, хранящиеся в памяти или в файлах. См. Здесь, чтобы узнать больше о том, как создать набор данных в TensorFlow. Поскольку мы выбрали формат TFRecord в качестве ориентира, давайте начнем с рассмотрения того, как мы загружаем файлы TFRecord в сеанс обучения TensorFlow.

TFRecordDataset: TFRecordDataset принимает список из файлов TFRecord в качестве входных данных и создает последовательность сериализованных выборок данных TFRecord .Обычно за ним следует вызов tf.data.Dataset.map, в котором анализируется каждый отдельный образец. Блок кода ниже демонстрирует создание TFRecordDataset из данных Cifar10, хранящихся в формате TFRecord :

 import tensorflow as tf 
def get_dataset ():
autotune = tf.data.experimental.AUTOTUNE
def parse): (example_proto parse):
feature_description = {
'image': tf.io.FixedLenFeature ([], tf.string),
'label': tf.io.FixedLenFeature ([], tf.int64)}
features = tf.io.parse_single_example (example_proto,
feature_description)
image = tf.io.decode_raw (features ['image'], tf.uint8)
image = tf.reshape (image, [32, 32, 3])
return image, label

записи = tf.data.Dataset.list_files ( + '/ *')
ds = tf.data.TFRecordDataset (records,
num_parallel_reads = autotune)
ds = ds.map (parse, num_parallel_calls)
return ds

Наш опыт работы с TFRecordDataset в целом положительный; лежащая в основе механика извлечения и анализа файлов кажется довольно надежной, и мы редко оказываемся в узких местах на этой части конвейера.Мы также обнаружили, что API является надежным и хорошо работает в самых разных средах обучения.

TensorFlow имеет несколько других классов tf.data.Dataset для загрузки данных непосредственно из файлов, включая FixedLengthRecordDataset и TextLineDataset. Создание набора данных TensorFlow из формата файла, который не соответствует ни одному из существующих классов, требует немного больше творчества. Здесь мы упомянем три варианта в порядке возрастания сложности.

Создайте набор данных из источника памяти : Первый вариант — загрузить и проанализировать файлы в Python (вне TensorFlow) и загрузить образцы данных в TensorFlow из источника памяти.Один из способов сделать это — использовать tf.data.Dataset.from_generator, как в блоке псевдокода ниже.

 import tenorflow as tf 
def get_custom_ds (file_names):
def my_generator ():
for f in file_names:
# download f
samples = ... # parse samples from f
for sample in samples:
yield sample return tf.data.Dataset.from_generator (
my_generator,
output_types = [tf.uint8, tf.uint8],
output_shapes = [[32,32,3], []])

Разобрать файлы в TensorFlow : A Второй вариант — полагаться на tf от TensorFlow.io модуль для скачивания и разбора файлов. В отличие от предыдущего решения, здесь управление файлами является частью графа выполнения TensorFlow. Вот один из способов сделать это с помощью API-интерфейсов tf.data.Dataset.list_files и tf.data.Dataset.interleave:

 import tensorflow as tf 
def get_custom_ds ():
autotune = tf.data.experimental.AUTOTUNE
имен файлов = tf.data.Dataset.list_files ( + '/ *',
shuffle = True)
def make_ds (path):
bytestring = tf.io.read_file (path)
samples = ... # синтаксический анализ байтовой строки с использованием tf-функций
return tf.data.Dataset.from_tensor_slices (samples) ds = filenames.interleave (make_ds,
num_parallel_calls = autotune,
terministic = False)
return ds

Создайте собственный класс набора данных : последний вариант, который мы упомянули, — это создание нового класса tf.data.Dataset, специально разработанного для обработки вашего формата данных. Этот вариант требует высочайшего технического мастерства. Он также предлагает наивысшее потенциальное вознаграждение, измеряемое скоростью потока ввода данных.Один из способов реализовать это — изменить код TensorFlow C ++ и перестроить TensorFlow из исходного кода. Например, можно клонировать реализацию TFRecordDataset и перезаписывать только те части кода, которые имеют непосредственное отношение к синтаксическому анализу формата. Таким образом можно надеяться получить те же преимущества в производительности, что и TFRecordDataset. Недостатком этого подхода является то, что он потребует поддержки специализированной версии TensorFlow. В частности, каждый раз, когда вы обновляетесь до новой версии TensorFlow, вам нужно будет перестраивать собственное решение.Обратите внимание, что создание настраиваемого класса набора данных также может быть реализовано в TensorFlow I / O, а не в TensorFlow, как описано в этом сообщении.

Хотя любое из вышеперечисленных решений можно соответствующим образом настроить для увеличения производительности, это не всегда так просто. Что еще хуже, вы можете обнаружить, что идеальные конфигурации (например, количество подчиненных системных процессов) могут сильно различаться в зависимости от среды обучения. В этом смысле использование специального класса набора данных, такого как TFRecordDataset, имеет существенное преимущество перед описанными нами индивидуализированными решениями.Следующие два решения, которые мы увидим, будут использовать классы наборов данных, специально разработанные для выбранного нами формата файлов.

TensorFlow I / O

TensorFlow I / O (tfio) — это пакет расширения для TensorFlow, который добавляет поддержку ряда файловых систем и форматов файлов, не включенных в TensorFlow. В частности, tfio определяет класс tfio.arrow.ArrowFeatherDataset для создания наборов данных на основе формата Feather и функцию tfio.v0.IODataset.from_parquet для создания наборов данных на основе формата Parquet .

TensorFlow I / O Feather Dataset : Класс tfio.arrow.ArrowFeatherDataset — это лишь один из набора API-интерфейсов, предназначенных для поддержки формата Apache Arrow. Чтобы получить полный обзор предложения tfio Apache Arrow, обязательно посетите этот блог. В блоке кода ниже мы демонстрируем использование tfio.arrow.ArrowFeatherDataset на основе данных Cifar10, хранящихся в формате Feather , который мы создали выше.

 импортировать tenorflow как tf 
import tensorflow_io.стрелка как arrow_iodef get_dataset ():
filenames = <список файлов перьев>
ds = arrow_io.ArrowFeatherDataset (filenames,
columns = (0, 1),
output_types = (tf.uint8, tf.uint8),
output_shapes = ([32 * 32 * 3,], []),
batch_mode = 'auto')
ds = ds.unbatch ()
return ds

Устанавливая аргумент batch_mode на ‘auto’ , мы выбираем чтобы набор данных возвращал блоков строк Parquet . Поэтому первый вызов, который мы применяем, — это разблокировать записи, чтобы вернуть отдельные образцы.Эта стратегия должна привести к более высокой производительности, чем чтение образцов по отдельности.

Мы обнаружили, что производительность пропускной способности улучшится, если мы объединим использование tfio.arrow.ArrowFeatherDataset с tf.data.Dataset.interleave:

 import tensorflow as tf 
import tensorflow_io as tfiodef get_dataset ():
autotune = tfiodef get_dataset ():
autotune. data.experimental.AUTOTUNE
filenames = tf.data.Dataset.list_files ( + '/ *',
shuffle = True)
def make_ds (file):
ds = arrow_io.ArrowFeatherDataset (
[файл], [0,1],
output_types = (tf.uint8, tf.uint8),
output_shapes = ([32 * 32 * 3,], []),
batch_mode = 'auto')
return ds
ds = filenames.interleave (make_ds,
num_parallel_calls = autotune,
terministic = False)
ds = ds.unbatch ()
return ds

TensorFlow I / O Parquet Dataset с набором данных для паркета Feather Класс набора данных, функция from_parquet получает один файл Parquet .Однако мы можем преодолеть это ограничение, используя tf.data.Dataset.interleave, как показано ниже в наборе данных Cifar10, хранящемся в формате Parquet :

 import tensorflow as tf 
import tensorflow_io as tfiodef get_dataset ():
autotune = tf .data.experimental.AUTOTUNE
filenames = tf.data.Dataset.list_files ( + '/ *',
shuffle = True)
def parquet_ds (file):
ds = tfio.IODataset.from_parquet (файл,
{'изображение': tf.string,
'ярлык': tf.int32})
return ds
ds = filenames.interleave (parquet_ds,
num_parallel_calls = autotune,
terministic = False)
def parse (example):
image = tf.io.decode_raw (example ['image'], tf.uint8)
image = tf.reshape (image, [32, 32, 3])
label = example ['label']
return image, label
ds = ds.map (parse, num_parallel_calls = autotune)

return ds

Petastorm

API TensorFlow библиотеки петастормов определяет функцию make_petastorm_dataset для создания TensorFlow tf.data.Dataset из программы чтения петасторм (petastorm.reader.Reader). Источник этого набора данных может быть либо в формате Petastorm , либо в необработанном формате Parquet . Для чтения из набора данных в формате Petastorm мы создаем считыватель с помощью API make_reader. Для чтения из набора данных в формате Parquet мы создаем считыватель с помощью API make_batch_reader. Между двумя считывающими устройствами, описанными в таблице, есть несколько тонких различий. Обратите внимание, что TensorFlow tf.data.Dataset, созданный из формата Petastorm , возвращает последовательности отдельных выборок данных, тогда как TensorFlow tf.data.Dataset, созданный из необработанного формата Parquet , возвращает пакеты выборок данных, размер которых определяется размером группы строк Parquet .

В блоке кода ниже мы демонстрируем использование make_petastorm_dataset API для создания TensorFlow tf.data.Dataset из данных Cifar10, хранящихся в формате Petastorm .

 из petastorm import make_reader 
from petastorm.tf_utils import make_petastorm_datasetdef get_dataset ():
with make_reader ('') as reader:
ds = make_petastorm_dataset (reader)
In the ds
return the ds 9007 block продемонстрировать использование make_petastorm_dataset API для создания TensorFlow tf.data.Dataset из данных Cifar10, хранящихся в формате Parquet .

 из petastorm импортируйте make_batch_reader 
из petastorm.tf_utils import make_petastorm_datasetdef get_dataset ():
autotune = tf.data.experimental.AUTOTUNE
с make_batch_reader ('<путь к данным>') в качестве считывателя:
ds = make_petastorm_dataset (считыватель) 90s.355 ds (пример):
image, label = example
image = tf.io.decode_raw (image, tf.uint8)
image = tf.reshape (image, [32, 32, 3])
return image, label
ds = ds.map (parse, num_parallel_calls = autotune)
return ds

Обратите внимание, как мы используем подпрограмму unbatch для возврата отдельных выборок.

В этом разделе мы делимся результатами нескольких экспериментов. Все эксперименты проводились на инстансе c5.2xlarge Amazon EC2 (который имеет 8 виртуальных ЦП) с TensorFlow версии 2.4.1, TensorFlow I / O версии 0.17.1 и петастормом версии 0.11.0. Эксперименты были разделены на две части. Сначала мы экспериментировали с различными методами передачи данных Cifar10, хранящихся в форматах файлов, которые мы обсуждали, в сеанс TensorFlow. Мы создали несколько копий данных, чтобы искусственно раздуть набор данных.Для этих экспериментов мы решили установить размер обучающего пакета равным 1024.

Чтобы оценить, как размер выборочных записей повлиял на относительную производительность, мы выполнили второй набор тестов, в который добавили случайный массив байтов размером 2 МБ. по размеру для каждой выборки данных Cifar10. Для этих экспериментов мы решили установить размер обучающего пакета равным 16.

Для всех экспериментов наборы данных были разделены на базовые файлы размером 100–200 МБ.

Поскольку нас интересовало только измерение пропускной способности обучающих данных, мы решили отказаться от построения обучающей модели и вместо этого повторили итерацию непосредственно в наборе данных TensorFlow, как в следующем блоке кода.

 время импорта 
ds = get_dataset (). Batch (batch_size)
round = 0
start_time = time.time ()
for x in ds:
round = round + 1
if round% 100 == 0:
print ("round {}: epoch time: {}".
format (round, time.time () - start_time))
start_time = time.time ()
if round == 2000:
break

Обратите внимание, что в В случае петашорма обход набора данных должен быть перемещен в контекст читателя петасторма.

Мы намерены поделиться этими результатами, чтобы дать вам представление о том, что может быть вашей отправной точкой и какие усилия по оптимизации могут потребоваться.Мы настоятельно не рекомендуем делать какие-либо выводы из этих результатов относительно вашего собственного варианта использования по нескольким причинам:

  1. Производительность решений, вероятно, будет сильно различаться в зависимости от модели, набора данных и среды обучения.
  2. Для конкретного варианта использования производительность каждого решения будет зависеть от специфики настройки формата и набора данных TensorFlow, включая: размер каждого файла, размер групп строк, использование сжатия схемы, количество рабочих процессов, размер каждой выборки и т. д.
  3. Эксперименты измеряют максимальную пропускную способность решений путем итерации непосредственно над наборами данных TensorFlow. На практике пропускная способность должна быть достаточно высокой, чтобы тренировка была занята. Другими словами, до тех пор, пока мы не ограничены вводом-выводом, мы можем быть полностью довольны пропускной способностью ниже максимальной.
  4. К тому моменту, когда вы прочтете этот пост, версии библиотек, которые я использовал, могли быть устаревшими. Новые версии библиотек могут включать изменения, влияющие на их производительность.
  5. И последнее, но не менее важное — это вероятность ошибок в моих экспериментах. Когда вы их найдете, пожалуйста, напишите мне.
Результаты теста (меньше секунд на шаг — лучше)

Результаты демонстрируют силу формата TFRecord и TFRecordDataset . В частности, мы можем видеть их стабильность, несмотря на различия в настройках среды. В то же время некоторые другие эксперименты привели к тому, что пропускная способность обучения не бледнеет по сравнению с этим. Хотя мы считаем результаты обнадеживающими, важно отметить нестабильность альтернативных решений в двух протестированных нами случаях.Решения, которые работают хорошо (по сравнению с форматом TFRecord ) в одном сценарии, по-видимому, не работают в другом. Казалось бы, в отличие от использования TFRecord формата , адаптация других форматов для использования в различных настройках обучения может потребовать некоторых дополнительных усилий. Учитывая преимущества альтернативных форматов, которые мы обсуждали в этом посте, эти усилия могут окупиться.

Еще одним интересным показателем является загрузка ЦП, связанная с каждой из опций.В недавнем сообщении в блоге мы обсуждали возможность возникновения узких мест в конвейере обучения, которые вызваны достижением максимального использования одного или нескольких процессоров. В случаях, когда такая возможность вызывает беспокойство, было бы разумно оценить, как различные решения, связанные с хранением данных, влияют на использование ЦП при загрузке и анализе данных. К ним относятся выбор формата файла, сжатие (и распаковка) данных, метод создания набора данных TensorFlow и многое другое. В таблице ниже мы перечисляем среднюю загрузку ЦП для трех наиболее производительных решений экспериментов Cifar10.Использование ЦП было зафиксировано с помощью метрик инстансов Amazon EC2 в Amazon CloudWatch. Поскольку в используемом нами экземпляре 8 виртуальных ЦП, максимальная загрузка составляет 800%.

Загрузка ЦП (из 800% — чем ниже, тем лучше)

Несмотря на явное предпочтение TensorFlow по отношению к формату TFRecord , некоторые его свойства оставляют желать лучшего. Хотя формат TFRecord отлично подходит для обучения, он вряд ли подойдет другим потребителям данных в конвейере разработки.В этом посте мы обсудили несколько форматов, которые лучше подходят для общих потребностей проекта, и оценили их совместимость с обучением TensorFlow. Хотя могут потребоваться некоторые усилия для поддержки различных сценариев обучения, мы пришли к выводу, что существуют законные альтернативы формату TFRecord .

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

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

Базовый псевдокод:

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

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

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

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

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

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

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

Есть ли способ в основном очистить память в конце каждого индекса цикла? Удаление всех зарегистрированных временных таблиц с помощью sqlContext.dropTempTable () и очистка кеша с помощью sqlContext.clearCache () не помогли. 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.

Пример кода

: объединение и реляция данных

В этом примере используется набор данных, который был загружен с http: // everypolitician.org / в Образец набора данных Корзина в Amazon Simple Storage Service (Amazon S3): s3: // awsglue-datasets / examples / us-законодатели / все . Набор данных содержит данные в Формат JSON о законодателях США и местах, которые они занимали в Дом США Представители и Сенат, и был немного изменен и стал доступен в общедоступная корзина Amazon S3 для целей этого руководства.

Вы можете найти исходный код этого примера в файле join_and_relationalize.py файл в образцах AWS Glue репозиторий на сайте GitHub.

Используя эти данные, в этом руководстве показано, как сделать следующее:

  • Используйте сканер AWS Glue для классификации объектов, хранящихся в общедоступной корзине Amazon S3, и сохранения их схемы в каталог данных AWS Glue.

  • Изучите метаданные и схемы таблицы, полученные в результате обхода.

  • Напишите сценарий извлечения, передачи и загрузки (ETL) Python, который использует метаданные в в Каталог данных для выполнения следующих действий:

    • Объедините данные из разных исходных файлов в единую таблицу данных (которая является, денормализовать данные).

    • Отфильтруйте объединенную таблицу в отдельные таблицы по типу законодателя.

    • Запишите полученные данные в отдельные файлы Apache Parquet для последующего анализа.

Самый простой способ отладки скриптов Python или PySpark — создать конечную точку разработки. а также запустите свой код там. Мы рекомендуем начать с настройки конечной точки разработки. работать в.Для получения дополнительной информации см. Просмотр свойств конечной точки разработки.

Шаг 1: Сканирование данных в корзине Amazon S3

  1. Войдите в Консоль управления AWS и откройте консоль AWS Glue по адресу https: // console.aws.amazon.com/glue/.

  2. Следуя инструкциям из раздела Работа со сканерами в консоли AWS Glue, создайте новый сканер, который может сканировать s3: // awsglue-datasets / examples / us-законодатели / весь набор данных в базу данных с именем законодателей в каталоге данных AWS Glue.Данные примера уже есть в общедоступном Amazon S3. ведро.

  3. Запустите новый поисковый робот, а затем проверьте базу данных законодателей .

    Искатель создает следующие таблицы метаданных:

    • человека_json

    • memberships_json

    • организации_json

    • events_json

    • area_json

    • стран_r_json

    Это полунормализованный набор таблиц, содержащих законодателей и их истории.

Шаг 2: Добавить шаблонный скрипт в блокнот конечной точки разработки

Вставьте следующий шаблонный сценарий в записную книжку конечной точки разработки для импорта необходимые библиотеки AWS Glue и настройте один GlueContext :

 
import sys
от awsglue.преобразует импорт *
из awsglue.utils import getResolvedOptions
из pyspark.context импортировать SparkContext
из awsglue.context импортировать GlueContext
из задания импорта awsglue.job

glueContext = GlueContext (SparkContext.getOrCreate ())
  

Шаг 3: Изучите схемы из данных в каталоге данных

Затем вы можете легко создать динамический фрейм для изучения из каталога данных AWS Glue, и изучите схемы данных.Для Например, чтобы увидеть схему таблицы people_json , добавьте в свой ноутбук:

 
person = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog (
             база данных = "законодатели",
             table_name = "person_json")
print "Count:", person.count ()
person.printSchema ()
  

Вот результат печати звонков:

 
Количество: 1961
корень
| - family_name: строка
| - имя: строка
| - ссылки: массив
| | - элемент: структура
| | | - примечание: строка
| | | - url: строка
| - пол: строка
| - изображение: строка
| - идентификаторы: массив
| | - элемент: структура
| | | - схема: строка
| | | - идентификатор: строка
| - other_names: массив
| | - элемент: структура
| | | - примечание: строка
| | | - имя: строка
| | | - lang: строка
| - sort_name: строка
| - изображения: массив
| | - элемент: структура
| | | - url: строка
| - given_name: строка
| - Birth_date: строка
| - id: строка
| - contact_details: массив
| | - элемент: структура
| | | - тип: строка
| | | - значение: строка
| - death_date: строка
  

Каждый человек в таблице является членом какого-либо органа Конгресса США.

Чтобы просмотреть схему таблицы memberships_json , введите следующее:

 
memberships = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog (
                 база данных = "законодатели",
                 table_name = "memberships_json")
print "Count:", членство.считать()
memberships.printSchema ()
  

Результат выглядит следующим образом:

 
Количество: 10439
корень
| - area_id: строка
| - on_behalf_of_id: строка
| - идентификатор_организации: строка
| - роль: строка
| - person_id: строка
| - законодательный_период_id: строка
| - start_date: строка
| - end_date: строка
  

организации партии и две палаты Конгресса, Сенат и Палата представителей.Чтобы просмотреть схему таблицы organization_json , введите следующее:

 
orgs = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog (
           база данных = "законодатели",
           table_name = "organization_json")
print "Count:", orgs.count ()
orgs.printSchema ()
  

Результат выглядит следующим образом:

 
Количество: 13
корень
| - классификация: строка
| - ссылки: массив
| | - элемент: структура
| | | - примечание: строка
| | | - url: строка
| - изображение: строка
| - идентификаторы: массив
| | - элемент: структура
| | | - схема: строка
| | | - идентификатор: строка
| - other_names: массив
| | - элемент: структура
| | | - lang: строка
| | | - примечание: строка
| | | - имя: строка
| - id: строка
| - имя: строка
| - места: int
| - тип: строка
  

Шаг 4: Фильтровать данные

Затем оставьте только те поля, которые вам нужны, и переименуйте id в org_id .Набор данных достаточно мал, чтобы вы могли просмотреть все.

toDF () преобразует DynamicFrame в Apache Spark DataFrame , чтобы вы могли применить преобразования, которые уже существуют в Apache Spark SQL:

 
orgs = orgs.drop_fields (['другие_имя',
                        'идентификаторы']). rename_field (
                            'id', 'org_id'). rename_field (
                               'имя', 'org_name')
orgs.toDF (). show ()
  

Ниже показан результат:

 
+ -------------- + -------------------- + ------------- ------- + -------------------- + ----- + ----------- + --- ----------------- +
| классификация | org_id | org_name | ссылки | места | тип | изображение |
+ -------------- + -------------------- + ------------- ------- + -------------------- + ----- + ----------- + --- ----------------- +
| вечеринка | party / al | AL | null | null | null | null |
| вечеринка | партия / демократ | Демократ | [[сайт, http: //... | null | null | https: //upload.wi ... |
| партия | партия / демократия ... | Демократ-Либерал | [[сайт, http: // ... | null | null | null |
| законодательный орган | d56acebe-8fdc-47b ... | Палата представителей ... | null | 435 | нижняя палата | null |
| вечеринка | партия / независимая | Независимый | null | null | null | null |
| party | party / new_progres ... | Новый прогрессивный | [[сайт, http: // ... | null | null | https: // загрузить.с ... |
| вечеринка | вечеринка / популярный_дем ... | Народный демократ | [[сайт, http: // ... | null | null | null |
| вечеринка | партийная / республиканская | Республиканский | [[сайт, http: // ... | null | null | https: //upload.wi ... |
| партия | партия / республиканская -... | республиканская-консервативная ... | [[сайт, http: // ... | null | null | null |
| вечеринка | партия / демократ | Демократ | [[сайт, http: // ... | null | null | https: //upload.wi ... |
| вечеринка | партия / независимая | Независимый | null | null | null | null |
| вечеринка | партийная / республиканская | Республиканский | [[сайт, http: //... | null | null | https: //upload.wi ... |
| законодательный орган | 8fa6c3d2-71dc-478 ... | Сенат | null | 100 | верхняя палата | null |
+ -------------- + -------------------- + ------------- ------- + -------------------- + ----- + ----------- + --- ----------------- +
  

Введите следующее, чтобы просмотреть организаций , которые появляются в членства :

 
членство.select_fields (['идентификатор_организации']). toDF (). independent (). show ()
  

Ниже показан результат:

 
+ -------------------- +
| идентификатор_организации |
+ -------------------- +
| d56acebe-8fdc-47b ... |
| 8fa6c3d2-71dc-478 ... |
+ -------------------- +
  

Шаг 5: Поместите Все вместе

Теперь используйте AWS Glue, чтобы объединить эти реляционные таблицы и создать одну полную таблицу истории Законодатель членства и их соответствующие организации .

  1. Сначала присоединитесь к лицам и членства на id и person_id .

  2. Затем объедините результат с orgs на org_id и идентификатор_организации .

  3. Затем удалите избыточные поля, person_id и org_id .

Вы можете выполнить все эти операции в одной (расширенной) строке кода:

 
l_history = Присоединяйтесь.применить (организации,
                       Join.apply (люди, членство, 'id', 'person_id'),
                       'org_id', 'organization_id'). drop_fields (['person_id', 'org_id'])
print "Count:", l_history.count ()
l_history.printSchema ()
  

Результат выглядит следующим образом:

 
Количество: 10439
корень
| - роль: строка
| - места: int
| - org_name: строка
| - ссылки: массив
| | - элемент: структура
| | | - примечание: строка
| | | - url: строка
| - тип: строка
| - sort_name: строка
| - area_id: строка
| - изображения: массив
| | - элемент: структура
| | | - url: строка
| - on_behalf_of_id: строка
| - other_names: массив
| | - элемент: структура
| | | - примечание: строка
| | | - имя: строка
| | | - lang: строка
| - contact_details: массив
| | - элемент: структура
| | | - тип: строка
| | | - значение: строка
| - имя: строка
| - Birth_date: строка
| - идентификатор_организации: строка
| - пол: строка
| - классификация: строка
| - death_date: строка
| - законодательный_период_id: строка
| - идентификаторы: массив
| | - элемент: структура
| | | - схема: строка
| | | - идентификатор: строка
| - изображение: строка
| - given_name: строка
| - family_name: строка
| - id: строка
| - start_date: строка
| - end_date: строка
  

Теперь у вас есть итоговая таблица, которую вы можете использовать для анализа.Вы можете записать это в а компактный, эффективный формат для аналитики, а именно Parquet, который позволяет запускать SQL в AWS Glue, Amazon Athena или Amazon Redshift Spectrum.

Следующий вызов записывает таблицу из нескольких файлов в поддержка быстрого параллельного чтения при дальнейшем анализе:

 
glueContext.write_dynamic_frame.from_options (frame = l_history,
          connection_type = "s3",
          connection_options = {"путь": "s3: // цель-образец-клея / каталог-вывода / законодательная_история"},
          format = "паркет")
  

Чтобы поместить все данные истории в один файл, вы должны преобразовать его во фрейм данных, переразбейте его и запишите:

 
s_history = l_history.toDF (). repartition (1)
s_history.write.parquet ('s3: // glue-sample-target / output-dir / законодательный_сингл')
  

Или, если вы хотите разделить его на Сенат и Палату представителей:

 
l_history.toDF () .write.parquet ('s3: // glue-sample-target / output-dir / законодатель_часть',
                               partitionBy = ['org_name'])
  

Шаг 6: Запись данные в реляционные базы данных

AWS Glue упрощает запись данных в реляционные базы данных, такие как Amazon Redshift, даже с участием полуструктурированные данные.Он предлагает преобразование relationalize , которое сглаживает DynamicFrames независимо от того, насколько сложными могут быть объекты в кадре.

Использование l_history DynamicFrame в этом примере передайте имя корневой таблицы ( hist_root ) и временный рабочий путь к реляционализировать .Этот возвращает DynamicFrameCollection . Затем вы можете перечислить имена DynamicFrames в этой коллекции:

 
dfc = l_history.relationalize ("hist_root", "s3: // glue-sample-target / temp-dir /")
dfc.keys ()
  

Ниже приведен результат вызова ключей :

 
[u'hist_root ', u'hist_root_contact_details', u'hist_root_links ',
 u'hist_root_other_names ', u'hist_root_images', u'hist_root_identifiers ']
  

Relationalize разбил таблицу истории на шесть новых таблиц: корневая таблица который содержит запись для каждого объекта в DynamicFrame и вспомогательные таблицы для массивов.Обработка массивов в реляционных базах данных часто неоптимальна, особенно в качестве эти массивы становятся большими. Разделение массивов на разные таблицы делает запросы идти намного быстрее.

Затем посмотрите на разделение, проверив contact_details :

 
l_history.select_fields ('contact_details'). printSchema ()
dfc.select ('hist_root_contact_details'). toDF (). where ("id = 10 or id = 75"). orderBy (['id', 'index']). show ()
  

Ниже приведены выходные данные вызова show :

 
корень
| - contact_details: массив
| | - элемент: структура
| | | - тип: строка
| | | - значение: строка
+ --- + ----- + ------------------------ + -------------- ----------- +
| id | index | contact_details.val.type | contact_details.val.value |
+ --- + ----- + ------------------------ + -------------- ----------- +
| 10 | 0 | факс | |
| 10 | 1 | | 202-225-1314 |
| 10 | 2 | телефон | |
| 10 | 3 | | 202-225-3772 |
| 10 | 4 | twitter | |
| 10 | 5 | | MikeRossUpdates |
| 75 | 0 | факс | |
| 75 | 1 | | 202-225-7856 |
| 75 | 2 | телефон | |
| 75 | 3 | | 202-225-2711 |
| 75 | 4 | twitter | |
| 75 | 5 | | SenCapito |
+ --- + ----- + ------------------------ + -------------- ----------- +
  

Поле contact_details было массивом структур в исходном DynamicFrame .Каждый элемент этих массивов представляет собой отдельную строку вспомогательного таблица, проиндексированная индексом . id — это внешний ключ в hist_root таблица с ключом contact_details :

 
dfc.select ('hist_root'). toDF (). где (
    «contact_details = 10 или contact_details = 75»).Выбрать(
       ['id', 'given_name', 'family_name', 'contact_details']). show ()
  

Это результат:

 
+ -------------------- + ---------- + ----------- + ----- ---------- +
| id | given_name | family_name | contact_details |
+ -------------------- + ---------- + ----------- + ----- ---------- +
| f4fc30ee-7b42-432 ... | Майк | Росс | 10 |
| e3c60f34-7d1b-4c0... | Шелли | Капитон | 75 |
+ -------------------- + ---------- + ----------- + ----- ---------- +
  

Обратите внимание, что в этих командах toDF () , а затем , где выражение используются для фильтрации строк, которые вы хотите увидеть.

Итак, объединение таблицы hist_root со вспомогательными таблицами позволяет выполнять следующий:

У вас уже настроено соединение с именем redshift3 .Для получения информации о о том, как создать собственное подключение, см. в разделе «Определение подключений в каталоге данных AWS Glue».

Затем запишите эту коллекцию в Amazon Redshift, прокрутив DynamicFrames один за раз:

 
для df_name в dfc.ключи ():
    m_df = dfc.select (имя_дф)
    print "Запись в таблицу Redshift:", df_name
    glueContext.write_dynamic_frame.from_jdbc_conf (frame = m_df,
                                                   catalog_connection = "красное смещение3",
                                                   connection_options = {"dbtable": df_name, "database": "testdb"},
                                                   redshift_tmp_dir = "s3: // glue-sample-target / temp-dir /")
  

Свойство dbtable — это имя таблицы JDBC.Для хранилищ данных JDBC, поддерживающих схемы в базе данных укажите schema.table-name . Если схема не указана, то используется «общедоступная» схема по умолчанию.

Для получения дополнительной информации см. Типы подключений и параметры для ETL в AWS Glue.

Вот как выглядят таблицы в Amazon Redshift.(Вы подключились к Amazon Redshift через psql.)

 
testdb = # \ d
                   Список отношений
 схема | имя | тип | владелец
-------- + --------------------------- + ------- + ----- ------
 общественный | hist_root | стол | test_user
 общественный | hist_root_contact_details | стол | test_user
 общественный | hist_root_identifiers | стол | test_user
 общественный | hist_root_images | стол | test_user
 общественный | hist_root_links | стол | test_user
 общественный | hist_root_other_names | стол | test_user
(6 рядов)

testdb = # \ d hist_root_contact_details
             Таблица "паблик".hist_root_contact_details "
          Колонка | Тип | Модификаторы
--------------------------- + ---------------------- ---- + -----------
 id | bigint |
 индекс | целое |
 contact_details.val.type | различный характер (65535) |
 contact_details.val.value | различный характер (65535) |

testdb = # \ d hist_root
                   Таблица "public.hist_root"
        Колонка | Тип | Модификаторы
----------------------- + -------------------------- + -----------
 роль | различный характер (65535) |
 сиденья | целое |
 org_name | различный характер (65535) |
 ссылки | bigint |
 тип | различный характер (65535) |
 sort_name | различный характер (65535) |
 area_id | различный характер (65535) |
 изображения | bigint |
 on_behalf_of_id | различный характер (65535) |
 other_names | bigint |
 дата рождения | различный характер (65535) |
 имя | различный характер (65535) |
 идентификатор_организации | различный характер (65535) |
 пол | различный характер (65535) |
 классификация | различный характер (65535) |
 законодательный_период_ид | различный характер (65535) |
 идентификаторы | bigint |
 given_name | различный характер (65535) |
 изображение | различный характер (65535) |
 family_name | различный характер (65535) |
 id | различный характер (65535) |
 death_date | различный характер (65535) |
 start_date | различный характер (65535) |
 contact_details | bigint |
 end_date | различный характер (65535) |
  

Теперь вы можете запрашивать эти таблицы с помощью SQL в Amazon Redshift:

 
testdb = # выберите * from hist_root_contact_details, где id = 10 или id = 75, упорядочить по идентификатору, индексу;
  

Результат:

 
  id | индекс | Контактная информация.val.type | contact_details.val.value
  --- + ------- + -------------------------- + ----------- ----------------
  10 | 0 | факс | 202-224-6020
  10 | 1 | телефон | 202-224-3744
  10 | 2 | twitter | ЧакГрэссли
  75 | 0 | факс | 202-224-4680
  75 | 1 | телефон | 202-224-4642
  75 | 2 | twitter | СенДжекРид
  (6 рядов)
  

Заключение

В целом AWS Glue очень гибкий.Он позволяет вам с помощью нескольких строк кода выполнить то, что обычно на написание уходит несколько дней. Вы можете найти все сценарии ETL от источника к цели в Файл Python join_and_relationalize.py в примерах AWS Glue на GitHub.

HARO Engineered Wood Пол паркет Дубовая паркетная доска Loop 4V

Паркетный пол HARO parkettmanufaktur Дуб Паркетная доска Loop 4V

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

Структурированный паркет с элегантным декором из дуба

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

Простая и разнообразная укладка дубового паркета HARO

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

Современный дубовый паркет с износостойкими свойствами

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

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

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

4 инструмента Python для упрощения вашей жизни: перечисление, архивирование, сортировка и обратное преобразование

Наличие правильных инструментов значительно упрощает любую работу. Это так же верно как для написания компьютерных программ на Python, так и для создания оборудования своими руками. Огромная часть обучения написанию программ на новом языке — это изучение доступных инструментов, чтобы вы могли использовать их для облегчения своей жизни (и жизни ваших сотрудников).

К счастью, у Python есть много из этих инструментов, доступных для вашего использования! Я познакомлю вас с четырьмя из этих инструментов и приведу пример кода, который вы можете использовать, чтобы сразу же начать внедрять эти инструменты в свои собственные программы.

4 основных инструмента Python

  1. перечислить
  2. zip
  3. отсортировано
  4. перевернуто

Все четыре инструмента предназначены для быстрого и удобного управления последовательностями данных, чтобы сделать их более полезными в ваших сценариях.

Ищете больше потока управления? Изучите основы потока управления на Python

1. enumerate ()

Enumerate — это очень распространенный инструмент, который можно комбинировать с вашими процессами потока управления, особенно с циклом for.Вам часто нужно отслеживать используемый в настоящее время индекс, потому что он поддерживает вычисления, необходимые для вычислений, или, возможно, он выводит текущий статус на терминал. Независимо от причины, перечисление — полезный инструмент.

Исторически сложилось так, что программисты выполняют итерацию, создавая итератор, обычно называемый i , инициализируя его нулем и добавляя к нему единицу каждый раз при выполнении кода. Например, вы можете использовать следующий код:

  Данные = [18, 24,5, 17, 21, 19]
я = 0
для значения в Data:
печать (я, значение)
я + = 1  

Этот код выполняет следующие шаги:

  • Во-первых, он создает список значений и сохраняет их в списке данных.

  • Затем он создает итератор с именем i и инициализирует его нулем.

  • В-третьих, он запускает цикл for, который циклически перебирает каждое значение в списке данных.

  • В этом списке он печатает как текущее значение i , так и текущее значение в Data.

  • Наконец, он добавляет единицу к i , указывая, что следующий цикл будет использовать следующее значение в Data.

Вот как я поступил, когда впервые изучил компьютерное программирование на ФОРТРАНЕ.Хотел бы я знать лучшие способы в то время! К счастью, команда enumerate в Python упрощает для нас процесс.

Enumerate возвращает итератор и значение из набора данных. Итератор автоматически отслеживает индекс, используемый в этом проходе цикла for, таким образом выполняя ту же цель, что и i в приведенном выше коде.

Вот как это работает:

  Данные = [18, 24,5, 17, 21, 19]
для i значение в enumerate (Data):
print (i, значение)  

При каждом прохождении цикла for enumerate возвращает как индекс, так и рассматриваемое значение.Таким образом, код возвращает то же значение из Data и i , что и код, но в два раза меньше строк кода, используя простую функцию, которую большинство ваших соавторов сочтут знакомой.

2. застежка-молния ()

Zip создает несколько кортежей из коллекции списков, серий, кортежей или других переданных ему последовательностей. Это достигается путем объединения всех записей с одним и тем же индексом во всех коллекциях для создания кортежа всех элементов с этим индексом. Затем код переходит к следующему индексу и создает кортеж для этого индекса (и следующего индекса, и следующего…).

Давайте посмотрим на пример:

  List_1 = [1,2,3,4,5]
Список_2 = [6,7,8,9,10]
Список_3 = [11,12,13,14,15]
zipped = zip (Список_1, Список_2, Список_3)
печать (на молнии)  

Этот код создает новый список с именем zip из трех списков, которые мы ему предоставляем. Код делает это путем объединения всех элементов из первого индекса для создания кортежа, затем объединения всех элементов из второго индекса для создания кортежа и так далее, пока это не будет выполнено для всех пяти индексов. Результат — список кортежей.

[(1, 6, 11), (2, 7, 12), (3, 8, 13), (4, 9, 14), (5, 10, 15)]

  • Первый кортеж в сжатом списке — (1, 6, 11). Эти числа представляют первый индекс из List_1, первый индекс из List_2 и первый индекс из List_3.
  • Второй кортеж — (2, 7, 12), который представляет второй индекс из трех списков.
  • Третий кортеж — (3, 8, 13), и держу пари, что вы знаете, откуда взялись эти числа.

Одно из основных применений zip-архива — одновременный перебор нескольких последовательностей, позволяя вашему коду выполнить столько же за один цикл for, как и за два цикла for.Вы можете комбинировать это с enumerate, чтобы отслеживать обрабатываемый вами индекс. Рассмотрим следующий пример:

  для i, (a, b, c) в перечислении (заархивировано):
print ('{}: {}, {}, {}'. format (i, a, b, c))  

Этот код распечатает строку вывода для каждого индекса в заархивированном списке. Он напечатает индекс, а затем значение в каждом из трех списков, соответствующих этому индексу. Используя нашу ранее заархивированную переменную, она возвращает:

0: 1, 6, 11

1: 2, 7, 12

2: 3, 8, 13

3: 4, 9, 14

4: 5, 10, 15

Хотите узнать больше о списках Python? Как добавить списки в Python

3.отсортировано ()

Иногда вам нужно просмотреть список в отсортированном порядке. Возможно, у вас есть список имен, и они вам нужны в алфавитном порядке. Или, может быть, у вас есть числа, и вам нужно отсортировать их от наименьшего к наибольшему. Это не всегда легко сделать самостоятельно. Вы можете написать функцию, чтобы идентифицировать первую букву каждого имени в вашем списке, сравнивать ее с другими именами в вашем списке и размещать ее в правильном порядке, но это не совсем чисто или эффективно.

К счастью, sorted делает именно это, и он одновременно чистый и эффективный.Он делает именно то, что говорит: этот инструмент возвращает отсортированную версию предоставленного вами списка.

Давайте посмотрим на пример с тем же списком данных, что и раньше:

  Данные = [18, 24,5, 17, 21, 19]

Data_Sorted = отсортировано (Данные)  

Если вы напечатаете Data_Sorted, вы увидите [5, 17, 18, 19, 21, 24] , версию Data, отсортированную от наименьшего к наибольшему.

4. обратный ()

Reverse — полезный инструмент, который хорошо работает в сочетании с сортировкой, потому что он позволяет вам сортировать вещи в обратном порядке.Что делать, если у вас те же списки, что и раньше, но вы хотите, чтобы имена были отсортированы в обратном алфавитном порядке? Или что, если вы хотите, чтобы ваши числа были отсортированы от наибольшего к наименьшему?

Вы используете реверсивный.

Во-первых, вам нужно использовать sorted () для сортировки списка. Затем вы вызываете в этом списке обратный вызов, чтобы вернуть его в обратном порядке.

Одна вещь, о которой следует помнить при использовании reverse, — это то, что он возвращает повторяемый объект, а не фактический список. Поэтому, если вы хотите рассматривать его как список, вам также необходимо использовать функцию list () для его преобразования.

Чтобы создать перевернутый список отсортированных данных, начните с Data_Sorted из последнего примера. Тогда:

  Data_Sorted_Reversed = список (обратный (Data_Sorted))  

Если вы запустите этот код и распечатаете результат, вы обнаружите, что он вернул [24, 21, 19, 18, 17, 5] , то есть исходный список данных, отсортированный от наибольшего к наименьшему.

* * *

И вот оно! С использованием инструментов enumerate (), zip (), sorted () и reversed () ваша жизнь (и жизнь ваших сотрудников) станет проще в кратчайшие сроки.

Эта статья изначально была опубликована на Python на простом английском языке.

Предварительная версия: Amazon Lookout for Metrics, служба обнаружения аномалий для мониторинга работоспособности вашего бизнеса

Мы рады объявить об Amazon Lookout for Metrics, новом сервисе, который использует машинное обучение (ML) для обнаружения аномалий в ваших показателях, помогая вам проактивно отслеживать состояние вашего бизнеса, диагностировать проблемы и быстро находить возможности — с помощью опыт ML не требуется.

Lookout for Metrics использует ту же технологию, что и Amazon, для обнаружения аномальных изменений в данных, которые иначе трудно найти, при одновременном снижении количества ложных срабатываний. Он также группирует похожие результаты, ранжирует их по степени серьезности и предоставляет информацию для определения основной причины аномалий.

Его можно использовать для самых разных показателей, таких как доход, просмотры веб-страниц, ежедневные активные пользователи, скорость оттока, объем транзакций, установки мобильных приложений и многое другое.Предварительная версия Lookout for Metrics доступна уже сегодня.

Зачем использовать Amazon Lookout for Metrics для обнаружения аномалий?
Организации из всех отраслей стремятся повысить эффективность своего бизнеса с помощью технологий и автоматизации. Несмотря на то, что проблемы могут быть разными, общим является то, что способность выявлять дефекты и возможности на раннем этапе часто может привести к экономии материальных затрат, более высокой прибыли и лучшему клиентскому опыту. Традиционно организации полагаются на ручной аудит больших объемов данных, которые не масштабируются и подвержены человеческим ошибкам.Другие используют основанные на правилах методы, основанные на произвольных диапазонах, которые часто статичны, не легко адаптируются к сезонным изменениям и приводят к слишком большому количеству ложных срабатываний.

При обнаружении аномалий разработчики, аналитики и владельцы бизнеса могут потратить недели, пытаясь определить основную причину изменения. Это ситуации, в которых машинное обучение может быть эффективным и трансформирующим инструментом. Однако алгоритмы машинного обучения необходимо тщательно выбирать, обучать, тестировать и развертывать для каждого типа данных, что требует квалифицированной команды экспертов машинного обучения.

Amazon имеет долгую историю компании, ориентированной на данные, с растущим числом предприятий, которым необходимо следить за состоянием своего бизнеса, операций и обслуживания клиентов. Ключевой частью этих усилий на протяжении многих лет было создание и улучшение технологии машинного обучения для обнаружения аномалий в ключевых показателях эффективности (KPI), таких как посещения веб-сайтов из разных каналов трафика, количество продуктов, добавленных в корзину, количество размещенных заказов, доход. для каждой товарной категории и многое другое.

Amazon Lookout for Metrics предоставляет каждому разработчику ту же технологию машинного обучения, которую использует Amazon. Он находит аномалии в ваших данных, разумно группирует их, помогает визуализировать агрегированные результаты и автоматизирует предупреждения.

Поскольку это полностью управляемая услуга, она берет на себя весь процесс машинного обучения, поэтому вы можете быстро приступить к работе и сосредоточиться на своем основном бизнесе. И, что наиболее важно, сервис постоянно улучшает производительность модели за счет учета ваших отзывов в реальном времени о точности и актуальности аномалий и анализа первопричин.

Как работает Amazon Lookout for Metrics
Вы можете начать работу с Lookout for Metrics всего несколькими щелчками мыши в Консоли управления AWS. Без необходимости писать какой-либо код, вы подключаете свои данные к сервису с помощью встроенных интеграций с источниками данных; следующий Lookout for Metrics обучает пользовательскую модель для ваших данных; и, наконец, он начинает обнаруживать аномалии, которые вы можете просмотреть и принять меры.

Lookout for Metrics непрерывно отслеживает данные, хранящиеся в Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), Amazon Relational Database Service (RDS), Amazon Redshift, Amazon CloudWatch или интеграции SaaS, поддерживаемых Amazon AppFlow, таких как Salesforce, Marketo, Google Analytics, Slack, Zendesk и многие другие.

На этом этапе вы можете пометить каждое поле в наборе данных как показатель (или KPI), измерение или временную метку. Например, если вы хотите отслеживать аномальные изменения в просмотрах страниц для каждого типа устройства отдельно, вы должны выбрать page_views в качестве меры и device_type в качестве измерения.

После того, как ваш источник данных настроен и подключен, Lookout for Metrics проверяет и подготавливает данные для анализа и выбирает правильный алгоритм для построения наиболее точной модели обнаружения аномалий.Этот детектор работает с вашими данными с настраиваемой частотой (каждые несколько минут, ежечасно, ежедневно и т. Д.) И имеет шкалу порогового значения, которая позволяет вам регулировать его чувствительность.

При обнаружении аномалии Lookout for Metrics помогает сосредоточиться на самом важном, присваивая оценку серьезности для облегчения приоритезации. Чтобы помочь вам найти основную причину, он разумно группирует аномалии, которые могут быть связаны с одним и тем же инцидентом, и обобщает различные источники воздействия (как показано ниже).

Кроме того, вы можете настроить автоматическое действие, такое как отправка уведомления через Amazon Simple Notification Service (SNS), Datadog, PagerDuty, Webhooks или Slack. Или вы можете активировать функцию Lambda, например, чтобы временно скрыть продукт на вашем сайте электронной коммерции при обнаружении потенциальной ошибки ценообразования.

Знания и опыт в предметной области часто могут играть важную роль в определении того, ожидается ли внезапное изменение метрики или является аномалией.Lookout for Metrics позволяет в режиме реального времени предоставлять обратную связь о значимости обнаруженных аномалий, обеспечивая мощный механизм взаимодействия с человеком. Эта информация возвращается в модель обнаружения аномалий для повышения ее точности.

Кто сегодня использует Amazon Lookout для определения показателей?
Digitata Networks предлагает интеллектуальные решения, ориентированные на клиентов, сети и сайты, которые помогают операторам мобильных сетей отслеживать, проверять, контролировать и автоматизировать различные аспекты своей сети.Технический директор компании Нико Крюгер был доволен результатами, которые он увидел до сих пор при использовании Lookout for Metrics.

«Мы обнаружили повышенную точность и понимание, которые Lookout for Metrics может привнести в наше существующее решение, и мы очень рады использовать эту услугу… мы можем быстро выявлять возможности в дополнение к поиску проблем», — сказал он.

Playrix, один из ведущих разработчиков мобильных игр в мире, известный своими высококачественными играми, такими как Township, Fishdom и Gardenscapes, — еще один клиент, работающий с новой услугой.«Мы экспериментировали с нашими данными о привлечении пользователей, чтобы понять, как работает сервис, и он быстро выявил и сгруппировал аномалии, что позволило нам работать быстрее и лучше», — сказал Михаил Артюгин, технический директор Playrix.

«Lookout for Metrics сэкономил нашей команде много часов ручного расследования, и теперь уведомления рассматриваются как практические действия, а не как шум, что позволяет нашим командам легко сосредоточиться на стратегических приоритетах с меньшими техническими издержками», — добавил он.

«Работая с почти миллиардом показов каждый день, чтобы фиксировать идеи и намерения наших клиентов, нам нужна быстрая обратная связь об аномалиях реальных данных», — сказал Брайан Экер, старший инженер по персоналу в NextRoll, компании, занимающейся маркетингом и технологиями данных, с миссией предоставлять компаниям инновационные решения, чтобы поддерживать их рост.

«После работы с командой Lookout for Metrics мы увидели повышенную точность, которую новый сервис может привнести в наш существующий процесс обнаружения аномалий, и мы очень рады начать его использовать».

Также стоит отметить, что партнеры APN, такие как TensorIoT, Quantiphi и Provectus, обладают опытом работы с Lookout for Metrics и могут помочь клиентам использовать его функциональные возможности.

Доступно в предварительной версии
Amazon Lookout for Metrics теперь доступна в предварительной версии на востоке США (Сев.Вирджиния), Восток США (Огайо), Запад США (Орегон), Азиатско-Тихоокеанский регион (Токио) и Европа (Ирландия).

Вы можете взаимодействовать с сервисом с помощью Консоли управления AWS, пакетов SDK AWS и интерфейса командной строки. Узнайте больше о технической документации и быстро приступите к работе, присоединившись к предварительной версии по следующей ссылке.

Запросите предварительный доступ к Amazon Lookout for Metrics здесь.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *