8 800 333-39-37
Ваше имя:
Номер телефона:

Что такое паркет


Что такое паркет? Виды паркета: плюсы и минусы? -Полезные советы

Паркет – вид материала для напольного покрытия, состоящий из планок или дощечек из натуральной древесины. Планки могут иметь пазы для соединения друг с другом или быть без них.

Паркет можно укладывать под различным углом и даже выкладывать рисунки, создавая уникальный дизайн помещения.

Паркетный пол придает особый колорит и вписывается в любой дизайн: от классики до современного модерна.

 

Свое начало паркет имеет из Европы, когда в домах известных вельмож стал появляться пол из оригинальных орнаментов, выложенных из деревянных элементов.

Преимущества и недостатки паркета

Одним и самым главным преимуществом является экологичность, так как изготавливается паркет только из натурального дерева. Имеет прекрасные свойства шумо- и теплоизоляции, сохраняет тепло даже в холодное время года.

Кроме того, паркет –долговечный качественный материал, при правильном уходе может радовать владельцев десятки лет.

Особое внимание необходимо уделить процессу укладки. Паркет должен быть хорошо просушенным, иначе влажный материал со временем высохнет и образуются щели.

Так же как любой натуральный материал, паркет боится влаги и перепадов температуры, поэтому во влажных или не отапливаемых помещениях, например, ванной комнате или холодной прихожей, не укладывается.

При перемещениях мебели или от каблуков на паркете могут оставаться вмятины и царапины, он легко продавливается под весом тяжелых предметов.

Но не смотря на вышеперечисленные нюансы, этот материал популярен. Дорогостоящий и экологичный материал показывает высокий статус владельца, а натуральный рисунок создает уникальность дизайна.

Виды паркета

Штучный – представляет собой отдельные планки, имеющие крепление шип-паз. Это высококачественный материал, изготавливаемый из массива твердых пород древесины. Из такого вида паркета можно собрать уникальный орнамент, однако такая работа потребует профессиональных навыков.

Пол, выложенный штучным паркетом подлежит ремонту – быстро и легко можно заменить сломанный элемент.

Именно по этим причинам, штучный вид стал самым популярным из всех видов паркета.

Массивный паркет – напоминает штучный, но имеет большие размеры, соответственно требует больше массива древесины для изготовления. Обладает всеми преимуществами штучного паркета, но более дорогой в цене и не позволяет выкладывать орнаменты.

Мозаичный – собранный узор из различных цветов и размеров, заключенный в квадратную форму. Такой вид легко монтировать, не требует дополнительных профессиональных компетенций, но и цена выходит значительно выше.

Существуют варианты элитного паркета, который изготавливается индивидуально под дизайн-проект.

Кроме вышеперечисленных, можно выделить несколько видов паркета, изготавливаемого не из цельной древесины:

  • садовый – производится из древесно-композитной смеси, устойчив к влажности и перепадам температур, предназначен для уличных настилов и садовых дорожек;
  • промышленный пакет изготавливается из остатков различных деревообрабатывающих фабрик, имеет вид обычного паркета, но более доступный по цене.

Самыми популярными видами древесины для изготовления паркетной доски являются ясень, дуб, береза и лиственница.

Сорта паркета

По качеству и способу производства паркет можно разделить на три сорта:

  • Селект – считается высшим классом по качеству, производится с помощью радиального распила древесины, не имеет сучком и отличается однородностью цвета;
  • Натур (или радиал) – как и сорт селект имеет высокое качество, но более доступен по цене, допускается небольшое количество сучков;
  • Рустик (или стандарт) – имеет первый сорт качества с допуском сучков 5мм и более, и цветовая неоднородность партии.

    Остались вопросы?

    Подобрать материал необходимого качества и проконсультировать по размерам, монтажу и обработке могут наши консультанты.

    • Наши контакты

      Заказать звонок или позвоните по номеру +7(951)061-80-42, +7(843)216-49-36 или отправляйте ваш запрос на почту

      Обращайтесь!

      Возможно Вам будет интересно!

      Липа - для бани лучший материал Все полезные советы Планкен для потолка, для отделки, забор из планкена

      Покупайте пол шпунтованный у нас:

Что такое паркет?

Паркетная доска

Все статьи Предыдущая Следующая

Паркет в переводе с французского означает материал, который изготовлен из деревянных планок. Паркетом устилали во дворцах залы, приглашая для этой работы самых искусных мастеров, чьи творения сохранились и до наших дней. Паркет выполняли и выполняют из дорогих пород дерева.


Паркет является самым востребованным и качественным напольным покрытием. При его создании используют натуральные материалы, которые придают все большую популярность полу из строганных планок. Чаще всего паркет настилают в общественных заведениях, где маленькая посещаемость, или в жилых домах, так как паркетный пол требует к себе бережного отношения.

Главными свойствами паркета являются:

  • малая теплопроводность, которая зависит от материала, из которого выполнен паркет;
  • хорошая звукоизоляция;
  • долгий срок службы;
  • эстетичный внешний вид.

Для изготовления паркета в качестве древесины используют березу, клен, ясень, красное дерево и дуб. Дубовый паркет является самым долговечным и качественным на сегодняшний день.

Еще одно важное свойство паркетного пола – это способность с годами становиться прочнее и менять цвет при падении на него солнечных лучей под определенным углом. Некоторые породы древесины , от влажности и солнечного света меняют свои свойства, при этом приобретая новые качества. Например, паркет из древесины дуба. Со временем онапревращается в более прочный материал (иногда даже гвоздь забить в нее сложно). Этот пол становиться как будто каменный, что позволяет ему сохранить на долгие годы его первоначальный вид.
В зависимости от распила используемой древесины различают паркет:

Все напольные паркетные покрытия, представленные на сегодняшний день в огромном разнообразии видов, в зависимости от характеристик пород древесины подразделяются на различные «классы» или «сорта». Прежде всего, паркет делят по цвету на светлый и темный. К светлым паркетным покрытиям относится паркет, изготовленный из бука, березы, сосны, клена, лиственницы и др., а к темным – паркет из ореха, красного дерева и т.д. Некоторые породы древесины, например, дуб, груша, бук и вишня, могут менять оттенки в зависимости от угла падения света.

Селекция паркета – это сортировка паркетных планок по набору определенных показателей: по типу распила древесины (тангенциальный, радиальный), или по внешнему виду материала (разнообразие цветовой гаммы, направление наклона волокон древесины, отсутствие или наличие заболони, сучков, трещин и механических повреждений и др. ) или учитывается и то, и другое одновременно.

По характеру распила древесины паркет подразделяют на радиальный (плоскость разреза проходит перпендикулярно годичным слоям), тангенциальный (распил выполнен по касательной к годичным кольцам) и смешанный (наличие одновременно радиального и тангенциального рисунка и переходных структур).

Характер распила дерева оказывает влияние, прежде всего, на текстуру древесины.

При радиальном распиле годовые кольца дерева расположены перпендикулярно к поверхности паркетных планок, что делает ее более однородной по структуре. Радиальный вид распила ценится наиболее высоко. Паркетные планки с радиальным распилом однородны по текстуре и цвету древесины, волокна расположены в виде параллельных линий.

При тангенциальном распиле дерева плоскость разреза расположена по касательной к годичному слою, поэтому на паркетных планках тангенциального распила имеется рисунок годовых колец, древесные волокна выглядят как волнообразные линии, а текстура планок более живая, разнообразная и насыщенная. Тангенциальный распил не допускает дефекты или механические повреждения древесины. Каждый вид распила характеризуется определенным выходом паркета по объему. При радиальном распиле получается наименьший выход паркета (всего 8-11 %), что и определяет его высокую стоимость. Тангенциальный и смешанный типы распила имеют значительно больший выход паркета.

От способа распила дерева зависят также и физические свойства древесины. Паркетные планки с радиальным распилом, например, более устойчивы к внешним воздействиям, так как у радиального паркета коэффициент линейного расширения гораздо меньше, чем у паркета с тангенциальным распилом. Но это зависит также и от ширины годовых колец дерева и условий его произрастания.

Кроме этого, согласно ГОСТ 862.1-85, учитывающему породу древесины, качество и уровень обработки, паркетные планки классифицируются по двум категориям: А (высшей категории качества) и Б (первой категории качества).

Существуют следующие сорта и селекции паркета.
Радиальный – это отборный паркет высшей категории качества исключительно радиального распила (с плоскостью разреза древесины через радиус ствола или с наклоном в 60 градусов перпендикулярно оси). Паркетные планки радиального распила однородны по текстуре и цвету древесины. Их внешний вид немного оживляют сердцевидные мраморные лучи, выходящие на поверхность паркетных планок, а волокна древесины имеют вид параллельных лучей. Паркет радиального распила не допускает ни малейших дефектов древесины и механических повреждений.
При создании художественных композиций, комбинируя виды паркета с различной текстурой дерева, следует учитывать, что визуальное восприятие поверхности паркетных планок с радиальным распилом зависит от направления падения света.
При распиле выход радиального паркета не превышает 8-11 % от общего объема, что делает его существенно дороже по сравнению с паркетами других типов.

Радиальный Селект – это отборный паркет высшей категории качества исключительно радиального распила (с плоскостью разреза древесины через радиус ствола или с наклоном в 60 градусов перпендикулярно оси). Имеет ровную однородную текстуру и ровный цветовой тон с разбросом оттенков не более 10 %. Паркет этого сорта не допускает дефектов древесины, механических повреждений. Не допускается также наличие сердцевинных мраморных лучей на поверхности паркетных планок.

Радиальный Мрамор – это паркет высшей категории со строгим радиальным распилом (с плоскостью разреза древесины через сердцевину). Имеет "мраморные" сердцевинные лучи с направлением от сердцевины к коре. Не допускается наличие заболони, сучков, наклона волокон и механических повреждений.

Тангенциальный – это отборный паркет высшей категории исключительно тангенциального распила (разрез древесины выполнен по касательной к годичным кольцам или в стороне от сердцевины). На паркетных планках годовые кольца образуют "арочный" рисунок. Паркетные планки тангенциального распила обладают насыщенной и живой текстурой, созданной пересечением годичных колец благодаря сбегу ствола. Волокна древесины выглядят волнообразными линиями, сердцевидных лучей практически не заметно, возможен незначительный перепад по тону. Паркет тангенциального распила не допускает ни малейших дефектов древесины и механических повреждений.
Стандарт – паркет высшей категории без отбора по способу распила, в нем присутствуют паркетные планки как радиального (70 %), так и тангенциального распила. Паркет этого сорта имеет натуральный рисунок дерева и не допускает наличие заболони, сучков, прожилок и механических повреждений. Допускается присутствие незначительных перепадов по тону и небольшой наклон волокон.

Паркет – Databricks

Назад к глоссарию

Попробуйте Databricks бесплатно

Что такое паркет? Apache Parquet — это формат файла данных с открытым исходным кодом, ориентированный на столбцы, разработанный для эффективного хранения и извлечения данных. Он обеспечивает эффективное сжатие данных и схемы кодирования с повышенной производительностью для обработки больших объемов сложных данных. Apache Parquet разработан как общий формат обмена как для пакетных, так и для интерактивных рабочих нагрузок. Он похож на другие форматы файлов колоночного хранилища, доступные в Hadoop, а именно RCFile и ORC.

Характеристики паркета
  • Бесплатный формат файла с открытым исходным кодом.
  • Языковой агностик.
  • Формат на основе столбцов — файлы организованы по столбцам, а не по строкам, что экономит место для хранения и ускоряет выполнение аналитических запросов.
  • Используется для сценариев использования аналитики (OLAP), обычно в сочетании с традиционными базами данных OLTP.
  • Высокоэффективное сжатие и распаковка данных .
  • Поддерживает сложные типы данных и расширенные вложенные структуры данных.

Преимущества паркета
  • Подходит для хранения любых больших данных (таблицы структурированных данных, изображения, видео, документы).
  • Экономия места в облачном хранилище за счет использования высокоэффективного сжатия по столбцам и гибких схем кодирования для столбцов с различными типами данных.
  • Увеличение пропускной способности и производительности с использованием таких методов, как пропуск данных, когда запросы, извлекающие определенные значения столбца, не должны считывать всю строку данных.
Apache Parquet реализован с использованием алгоритма измельчения и сборки записей, который поддерживает сложные структуры данных, которые можно использовать для хранения данных. Parquet оптимизирован для работы со сложными большими объемами данных и предлагает различные способы эффективного сжатия и кодирования данных. Этот подход лучше всего подходит для тех запросов, которым необходимо прочитать определенные столбцы из большой таблицы. Parquet может читать только необходимые столбцы, что значительно минимизирует ввод-вывод.

Преимущества хранения данных в столбцовом формате:
  • Столбчатое хранилище, такое как Apache Parquet, предназначено для повышения эффективности по сравнению с файлами на основе строк, такими как CSV. При запросе столбцового хранилища вы можете очень быстро пропустить нерелевантные данные. В результате запросы агрегирования занимают меньше времени по сравнению с базами данных, ориентированными на строки. Такой способ хранения привел к экономии оборудования и минимизации задержки при доступе к данным.
  • Паркет Apache создан с нуля. Следовательно, он может поддерживать расширенные вложенные структуры данных. Структура файлов данных Parquet оптимизирована для запросов, обрабатывающих большие объемы данных, в диапазоне гигабайт для каждого отдельного файла.
  • Parquet поддерживает гибкие параметры сжатия и эффективные схемы кодирования. Поскольку тип данных для каждого столбца очень похож, сжатие каждого столбца является простым (что делает запросы еще быстрее). Данные могут быть сжаты с использованием одного из нескольких доступных кодеков; в результате разные файлы данных могут быть сжаты по-разному.
  • Apache Parquet лучше всего работает с интерактивными и бессерверными технологиями, такими как AWS Athena, Amazon Redshift Spectrum, Google BigQuery и Google Dataproc.

Разница между паркетом и CSV CSV — это простой и распространенный формат, который используется многими инструментами, такими как Excel, Google Sheets и многими другими. Несмотря на то, что файлы CSV являются форматом по умолчанию для конвейеров обработки данных, у них есть некоторые недостатки:
  • Amazon Athena и Spectrum будут взимать плату в зависимости от объема данных, отсканированных за один запрос.
  • Google и Amazon будут взимать плату в соответствии с объемом данных, хранящихся на GS/S3.
  • Плата за Google Dataproc зависит от времени.
Parquet помог своим пользователям сократить требования к хранилищу как минимум на одну треть для больших наборов данных, кроме того, он значительно сократил время сканирования и десериализации, а значит, и общие затраты. В следующей таблице сравниваются экономия и ускорение, полученные при преобразовании данных в Parquet из CSV.

Набор данных

Размер на Amazon S3

Время выполнения запроса

Данные просканированы

Стоимость

Данные хранятся в виде файлов CSV

1 ТБ

236 секунд

1,15 ТБ

$5,75

Данные хранятся в формате Apache Parquet

130 ГБ

6,78 секунды

2,51 ГБ

$0,01

Сбережения

На 87 % меньше при использовании паркета

В 34 раза быстрее

Сканируется на 99 % меньше данных

Экономия 99,7%

Паркет и озеро Дельта Проект Delta Lake с открытым исходным кодом основан на формате Parquet и расширяет его, добавляя дополнительные функции, такие как транзакции ACID в облачном хранилище объектов, путешествия во времени, эволюция схемы и простые команды DML (CREATE/UPDATE/INSERT/DELETE/MERGE). Delta Lake реализует многие из этих важных функций за счет использования упорядоченного журнала транзакций, что делает возможным хранение данных в облачном объектном хранилище. Дополнительные сведения см. в записи блога Databricks Погружение в Delta Lake: распаковка журнала транзакций.

Дополнительные ресурсы


Назад к глоссарию

Что такое формат файла паркета? Варианты использования и преимущества

Содержание

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

С момента своего первого появления в 2013 году Apache Parquet получил широкое распространение в качестве бесплатного формата хранения данных с открытым исходным кодом для быстрого выполнения аналитических запросов. Когда AWS объявила об экспорте озера данных, они охарактеризовали Parquet как 9.0192 «В 2 раза быстрее выгружается и занимает до 6 раз меньше места в Amazon S3 по сравнению с текстовыми форматами» . Преобразование данных в форматы столбцов, такие как Parquet или ORC, также рекомендуется как средство повышения производительности Amazon Athena.

Понятно, что Apache Parquet играет важную роль в производительности системы при работе с озерами данных. Давайте подробнее рассмотрим, что такое Parquet на самом деле и почему он важен для хранения и аналитики больших данных.

Основное определение: что такое паркет Apache?

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

1. Столбчатый: В отличие от форматов на основе строк, таких как CSV или Avro, Apache Parquet является столбцовым. ориентированный — это означает, что значения каждого столбца таблицы хранятся рядом друг с другом, а не со значениями каждой записи:

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

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

Преимущества паркетного столбчатого хранения – почему вы должны его использовать?

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

Сжатие

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

Данные паркета могут быть сжаты с использованием следующих методов кодирования:

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

Производительность

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

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

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

Эволюция схемы

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

Открытый и непатентованный код  

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

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

Хранилище, ориентированное на столбцы, и хранилище на основе строк для аналитических запросов

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

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

  • Запросы будут выполняться дольше, поскольку необходимо сканировать больше данных, а не только запрашивать подмножество столбцов, которые нам нужны для ответа на запрос (что обычно требует агрегирования). в зависимости от измерения или категории)
  • Хранилище будет более дорогостоящим, поскольку файлы CSV не сжимаются так эффективно, как Parquet 9.0016

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

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

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

  • Когда вы работаете с очень большими объемами данных . Паркет создан для производительности и эффективного сжатия. Различные сравнительные тесты, в которых сравнивалось время обработки SQL-запросов в форматах Parquet и таких форматах, как Avro или CSV (включая один, описанный в этой статье, а также этот), обнаружили, что запросы Parquet приводят к значительно более быстрым запросам.
  • Когда в вашем полном наборе данных много столбцов, но вам нужен доступ только к подмножеству . Из-за растущей сложности бизнес-данных, которые вы записываете, вы можете обнаружить, что вместо сбора 20 полей для каждого события данных вы теперь фиксируете более 100. Хотя эти данные легко хранить в озере данных, для их запроса потребуется сканирование значительного объема данных, если они хранятся в форматах на основе строк. Столбчатая и самоописывающая природа Parquet позволяет вам извлекать только те столбцы, которые необходимы для ответа на конкретный запрос, уменьшая объем обрабатываемых данных.

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

Пример: Parquet, CSV и Amazon Athena

Мы рассмотрели этот пример более подробно на нашем недавнем вебинаре с Looker. Смотрите запись здесь.

Чтобы продемонстрировать влияние столбцового хранилища Parquet по сравнению с альтернативами на основе строк, давайте посмотрим, что происходит, когда вы используете Amazon Athena для запроса данных, хранящихся в Amazon S3, в обоих случаях.

С помощью Upsolver мы передали набор данных журналов сервера в формате CSV на S3. В обычной архитектуре озера данных AWS Athena будет использоваться для запроса данных непосредственно из S3. Затем эти запросы можно визуализировать с помощью интерактивных инструментов визуализации данных, таких как Tableau или Looker.

Мы протестировали Athena на том же наборе данных, который хранится как сжатый CSV и как Apache Parquet .

Это запрос, который мы выполнили в Athena:

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

И результаты:

CSV Паркет Столбцы
Время запроса (секунды) 735 211 18
Отсканированные данные (ГБ) 372,2 10,29 18
  1. Сжатые CSV: Сжатый CSV состоит из 18 столбцов и весит 27 ГБ на S3. Athena должна сканировать весь CSV-файл, чтобы ответить на запрос, поэтому мы будем платить за 27 ГБ отсканированных данных. При более высоких масштабах это также отрицательно скажется на производительности.
  2. Parquet: Преобразовав наши сжатые файлы CSV в Apache Parquet, вы получите аналогичный объем данных в S3. Однако, поскольку Parquet является столбцовым, Athena должна считывать только те столбцы, которые имеют отношение к выполняемому запросу — небольшое подмножество данных. В этом случае Athena должна была просканировать 0,22 ГБ данных, поэтому вместо оплаты 27 ГБ отсканированных данных мы платим только за 0,22 ГБ.

Достаточно ли паркета?

Использование паркета — хорошее начало; однако на этом оптимизация запросов к озеру данных не заканчивается. Вам часто нужно очищать, обогащать и преобразовывать данные, выполнять объединения с высокой кардинальностью и внедрять множество передовых методов, чтобы гарантировать, что запросы будут последовательно и быстро и экономично отвечать на запросы.

SQLake — новейшее предложение Upsolver.


Learn more