Паркетная линия б у: Оборудование для паркета: 38 объявлений на продажу техники

Производство паркета с системой «CLICK»

Работа деревообрабатывающей линии по производству паркета с системой «CLICK».

Линия показана без защитного кожуха, для наглядности происходящих процессов.

Автоматический станок NORTEC с поворотной пилой для паркета
Автоматическая линия производства паркетной/инженерной доски
Производство паркета с системой «CLICK»
Пилорама тонкого распила NORTEC-MM-15
Заточный станок для тонких рамных пил Nortec-MM-10

Другие группы видео

Выставки

Выставка «ЛесДревМаш 2018»
Выставка WOODEX 2019

Ламинирование, каширование, облицовка и окутывание панелей и профиля

Автоподатчик BARBERAN ящичного профиля в линию окутывания
Линия BARBERAN для окутывания ящичного профиля
Линия по нанесению прозрачных PET пленок на ламинированные панели (№2). Hessan (КНР).
Линия по нанесению прозрачных PET пленок на ламинированные панели (№1). Hessan (КНР).
Станок для давления структуры на панелях и профилях
Станок для давления структуры на погонаже
Линия BARBERAN для окутывания пленками с ВЫСОКОГЛЯНЦЕВОЙ отделкой
Линия Barberan изготовления и окутывания шпоном L-образного наличника
Линия 2-сторонней ламинации панелей, с автоматической подачей панелей и штабелированием готовых панелей. Barberan (Испания).
Линия 1-сторонней ламинации панелей, с автоматическим наложением листового и рулонного материала. Barberan (Испания).
Линия для ламинации панелей листовым и рулонным материалом ITS. Barberan (Испания).
Компактный ламинатор Compact Line. Barberan (Испания).
Линия ламинации дверных панелей с использованием клеев ПВА. KL-1400 Barberan (Испания).
Линия по окутыванию элементов царговых дверей. Barberan (Испания).
Станок для окутывания профилей RP-30-modular. Barberan (Испания).

Лесопильное оборудование

Автоматическая многопильная торцовка
Лесопильная линия для коротких полубревен NORTEC (Тайвань)
Ленточный делитель тяжелого класса NORTEC (Тайвань)
Горизонтальные ленточные пилорамы

Оборудование для ПВХ и алюминиевого профиля

Станок с ЧПУ для зачистки углов после сварки ПВХ профиля (Турция)
Оборудование для обрезки под 45 градусов и присадки алюминиевого профиля
Автоматическая линия V235NC-ALU для торцовки AL профилей (OMGA, Италия)

Оборудование для производства фасадов

Многофункциональный станок А1 для обработки элементов рамочных фасадов под 90° и 45° с круглым шипом
Станок Е45 для обработки элементов рамочных фасадов под 45° с круглым шипом
Станок TF2 односторонней обработки элементов рамочных фасадов под 45° с шипом
ENDMASTER-P base. line.
Пневматический сборочный пресс для фасадов и ящиков
Станок для двусторонней обработки элементов рамочных фасадов Rapid 3000 EssePigi (Италия)
Электромеханический сборочный пресс для фасадов проходного типа
Линия AM3 для автоматической сборки рамочных фасадов различного типа
Линия AM1 для автоматической сборки рамочных фасадов
Станок для двусторонней обработки элементов рамочных фасадов RAPID 3000 FV3 EssePigi (Италия)
Оборудование KOCH для производства рамочных фасадов разного типа

Паркет

Автоматический станок NORTEC с поворотной пилой для паркета
Автоматическая линия производства паркетной/инженерной доски
Производство паркета с системой «CLICK»
Пилорама тонкого распила NORTEC-MM-15
Заточный станок для тонких рамных пил Nortec-MM-10

Сушильные камеры

ООО «КарелЮгЛес»
г. Касли ООО «РостАгро»
г. Бийск ИП «Денисов ЮА»
г. Ульяновск ООО «Ирбис»

Токарные станки

Токарный станок с ЧПУ CENTAURO T-STAR

Оборудование для производства багета, багетных рамок и решеток

Вертикальный усозарезной двухпильный станок V235 (OMGA, Италия)

Шлифовальные станки

Двухсторонний калибровально шлифовальный станок NORTEC
Станок для шлифования рельефных поверхностей, модель P6 (2 часть)
Станок для шлифования рельефных поверхностей, модель Р6
Профилешлифовальный станок MM-S4 W8
Профилешлифовальный станок MM-S3 W8
Шлифовка и сатинирование металлических заготовок
Шлифовка и калибровка фибро-цементных плит
Замена шлифовального инструмента на станке Nortec
Шлифовальный станок Nortec

Лесопильное оборудование StrojCAD. Словакия

DKP6 Бревнопильный двухдисковый станок углового пиления
D9 Автоматический бревнопильный двухдисковый комплекс с интегрированной программой оптимизации раскроя бревен и сортировкой пиломатериала
D9 Автоматический бревнопильный двухдисковый комплекс. Цех в Германии.

Высокопроизводительное лесопильное оборудование BRENTA LBL. Франция

Высокопроизводительные лесопильные заводы BRENTA.
Ленточная пилорама XBE с пилением в две стороны
Автоматическая подача не обрезного пиломатериала на кромко-обрезной станок OXIA-Brenta
Брусовальная линия CDS-Brenta

Многопильные станки

Кромкообрезной станок MRS с плавающей пилой
Плитный многопил Nortec S-1350-X3
Многопильный станок с неограниченной шириной раскроя
Многопильный станок серии UDKD (Ustunkarli)

Покрасочные камеры

Окрасочные камеры ОКВ открытого типа, серия «ПРОФИ»

Линии оптимизации и выборки дефектов

NORTEC S-600 торцовочный станок с серво управлением подачи
Линия оптимизации NORTEC (Тайвань)
Линии оптимизации и выборки дефектов OMGA T 521 SNC и T 521 OPT
Линия оптимизации и выборки дефектов OMGA T 2006 OPT
Линия оптимизации и выборки дефектов OMGA Т522
Линия оптимизации и выборки дефектов OMGA T 2020 NC
Линии оптимизации чешско-швейцарской производственной компании Stori Mantel
Загрузчик для линии оптимизации T 2006 OMGA
Линия оптимизации поперечного раскроя с цифровым управл. Supercut 500

Четырехсторонние станки

NORTEC GA-623H со скоростью строгания 150 м/мин
Четырехсторонний станок Nortec GS 623
Четырехсторонний станок NORTEC GS 523
Четырёхсторонний станок для строгания КОРОТКИХ ЗАГОТОВОК ОТ 120 мм
Четырехсторонние станки серии GS и GN для строгания коротких заготовок с высокой точностью
Nortec GA-723-CE с системой PowerLock
Высокоскоростной четырехсторонний станок NORTEC с автоматической системой загрузки-выгрузки
NORTEC GHХ 1023. Скорость строгания 350 м\мин

Линии сращивания древесины

Полуавтоматическая линия сращивания FJS-20ACH-S (Тайвань) 8 тактов\мин.
Полуавтоматическая линия сращивания FJS-20ACH (Тайвань) 4 такта\мин.
Автоматическая линия сращивания FJF-20 AH-S (Тайвань) 6 тактов\мин.
Работа пресса (8-10 тактов/мин)
Автоматическая линия сращивания с одним шипорезом, поворотным столом (сервопривод)
Шипорезный станок 25 RCS с поворотным столом (сервопривод)
Линия с сервоприводами
Автоматическая линия сращивания YNF FJS-20 AH hydraulic (5 тактов/мин)
Полуавтоматическая линия сращивания YNF с двумя шипорезами
Шипорезный станок 25 RCS с поворотным столом (гидропривод)

Оборудование для производства мебели

Полуавтоматический кромкооблицовочный станок MFB4023
Высокопроизводительный Центр с ЧПУ NA-48P с быстрой сменой инструмента
Четырехшпиндельный фрезерный станок с ЧПУ NORTEC 484
Трех-шпиндельный сверлильно-пазовальный станок с ЧПУ Nortec DOM 3
Сверлильно-присадочный станок SCM advance 21
Двухпильный усозарезной станок для багета модели PRISMA MAXI
Сверлильно-пазовальный станок Nortec M120
Cверлильно-пазовальный многошпиндельный станок Nortec M33L
Фрезерно-копировальный станок NORTEC-1400-AT
Автозагрузчик для двустороннего шипорезного станка
Автоматический станок для сверления, клеенанесения и забивки шкантов SPRINT-200
Форматно-раскроечный станок SI 400 Nova. SCM (Италия)
Фрезерный станок с ЧПУ эконом класса
Обрабатывающий центр с ЧПУ Pratix S. SCM (Италия)
Обрабатывающий центр с ЧПУ Tech Z5. SCM (Италия)
Фуговальный станок F41 elite s
Кромкооблицовочный станок ME-25
Кромкооблицовочный станок SCM K400
Кромкооблицовочный станок Olimpic-К 800
Кромкооблицовочный станок Olimpic-К 260 evo

Оборудование для шпона

Сушильная камера для шпона роликового типа (КНР)
Станок для дублирования шпона FH-300 (Китай)
Ребросклеивающий станок для шпона LINEA1000Plus
Станок для дублирование шпона RCN-400/2 Barberan

Оборудование для производства дверей и окон

Линия NORTEC форматирования и профилирования дверных полотен
DB – фрезерный станок с ЧПУ со Сверлильным блоком для столярных изделий, дверной коробки.
DA – фрезерный станок с ЧПУ для столярных изделий, дверной коробки и дверей
Станок для производства телескопического наличника «ЭКОНОМ» (Ульяновск, 2022 г)
NORTEC-600A – кромкооблицовочный станок с прифуговкой для дверей с притвором (Тайвань)
Станки для телескопического наличника, СЕРИЯ ZT и СЕРИЯ Z с блоком точной торцовки и блоком прифуговки. Производство Турция
Centauro Alfa TWIN — на производстве
Станок для телескопического наличника, КОМПАКТ. Производство Турция
Станок для склеивания планок
Станок для телескопического наличника, ПРОФИЛЕР. Производство Турция.
Станок для телескопического наличника, ЭКОНОМ. Производство Турция.
Электромеханический сборочный пресс для дверей проходного типа
Трёхшпиндельный фрезерный станок с ЧПУ NM-483
Станок с ЧПУ RAPID CNC для обработки элементов царговых дверей и дверной коробки
Станок для термопечати на кромке панелей, модель NORTEC-7000
Двухсторонний шипорез с блоками сверления в торцы заготовки, NORTEC-46SB
NORTEC-350A — кромкооблицовочный станок для дверей с притвором (Тайвань)
Faster 1T — фрезерный станок для столярных изделий, окон и дверей
Centauro Alfa TWIN — 2-х сторонний фрезерный станок с ЧПУ для столярных изделий, дверей и их элементов
Centauro Alfa — фрезерный станок с ЧПУ для столярных деталей, окон и дверей
Универсальный станок с ЧПУ HORIZON OMNIA для обработки элементов царговых дверей и дверной коробки
Оборудование для производства царговых (сборных) дверей
Станок для синхронной двухсторонней обработки дверной панели DOORMATIC
Станок для обработки дверных коробок и полотен с ЧПУ. HORIZON PLUS + DOOR PANEL KIT
Линия проходного типа для обработки дверных коробок на базе станка с ЧПУ HORIZON PLUS

Окрасочное оборудование KA-MA

Покрасочный станок CEVVAL
Кромкошлифовальный станок модели KR KZM 5
Линия УФ покраски панелей с разворотом на 180 градусов
Покрасочный станок KR BM 1000
KR BM 1700 (Видео 3)
Шлифовальный станок KR YZM 1300 (Видео 2)
Шлифовальный станок KR YZM 1300 (Видео 1)
KR BM 1700 (Видео 2)
KR BM 1700 (Видео 1)
Станок для покраски фасадов KR BM 600
KR BM 1700
Линия УФ покраски фасадов
Линия УФ покраски дверей

Оборудование для лакирования и печати

Автоматический станок для окраски панелей, модель РРА 1300 (Производство Китай)
Линия вальцового нанесения УФ — отверждаемых материалов NORTEC W4
Станок Barberan 3D-Embossing для нанесения декоративной 3D-текстуры
Цифровой принтер Barberan JETMASTER-210
Цифровой принтер Barberan JETMASTER-C-420
Цифровой принтер Barberan JETMASTER-630
Линия нанесения высокоглянцевых лаковых покрытий BARBERAN

Прессовое оборудование

Мембранно-вакуумный пресс Master COMPACT
Автоматический мембранно-вакуумный пресс
Роторный пресс для бруса и щита серия ПГР-3
Гидравлический пресс АНТЕЙ с автоматической загрузкой-выгрузкой
Мембранно-вакумный пресс Master
Гидравлический пресс для щита с 2-мя рабочими полями ПГВ 2-3000

Оборудование для домостроения

Станок для оцилиндровки бревен Roundtec
Линия сращивания Joint
Фрезерный станок для склеивания Joint 3020
Дождевой клеенаносящий станок BJ 300 BV MAXI
6-ти осевой центр с ЧПУ Routech OIKOS
Многоцелевой центр с ЧПУ TECHNO BLOCK-HOUSE
Многоцелевой центр с ЧПУ TECHNO PF
Многоцелевой центр с ЧПУ TECHNO PМ
Многоцелевой центр с ЧПУ TECHNO TURN
Центр с ЧПУ для производства стеновых панелей TECHNO WALL

Оборудование для производства поддонов

Высокопроизводительная линия SMHC, 2000 паллетов в смену
Комплексные линии Stori Mantel для производства паллетов
Технология SMPT производства негабаритных паллетов
Линия для обработки поддонов SMOP

Оборудование для утилизации древесных отходов

Дробилка древесных отходов SG strojrna. Чехия

Линия отделки паркета CEFLA SmartParquet

Линия отделки паркета CEFLA SmartParquet | NOINER

Главная › Оборудование › Линия отделки паркета CEFLA SmartParquet

Задать вопрос ведущему специалисту:
+7 (495) 199-79-79

Узнать цену

Комплексное решение для отделки паркетной доски.

Smartparquet – это модульное решение для отделки паркетных досок (шириной до 600 мм), идеально подходящее для нанесения натуральных масел, УФ- отверждаемых масел и покрытий, уретановых масел, традиционных восков, морилок и красителей.

Smartparquet 600 мм – это модульное решение последнего поколения для обработки паркетных досок шириной до 600 мм, на которые сейчас существует устойчивый рыночный спрос.

Материалы для окраски

Описание

Smartparquet – это гибкая модульная технология, идеально подходящая для отделки паркета. Доступен в двух конфигурациях: 300 и 600 мм. Исключительно гибкая и модульная конструкция в соответствии с циклами обработки, идеально подходит для средних и малых партий продукции, и может быть установлена в небольших производственных помещениях.
Обе версии Smartparquet могут быть укомплектованы для выполнения всех следующих этапов обработки:

• Нанесение: одним или двумя валами.
• Втирание: с помощью вращающихся дисков и/или абразивных щеток для облегчения проникновения продукта в обрабатываемую панель.
• Отверждение: с помощью УФ сушки с одним или несколькими одноламповыми узлами в зависимости от химических характеристик ЛКМ и типа процесса (желирование или полное отверждение).
  Обе версии имеют панель управления с сенсорным дисплеем и удобным интерфейсом.

Технические особенности

• Максимально модульное и гибкое решение по отношению к рабочим циклам.
• Доступен в двух вариантах, 300 и 600 мм, для более широких паркетных досок.
• Способен выполнять все фазы обработки – нанесение, втирание и отверждение, занимая небольшое пространство.

КОНФИГУРАЦИИ

• 300 мм: модульное решение с моноблочной конвейерной системой, которая может быть оснащена всеми технологиями, необходимыми для отделки паркетных досок шириной до 300 мм.
• 600 мм: модульное решение, разделенное на отдельные блоки, которые могут быть оснащены всеми технологиями, необходимыми для отделки паркетных досок шириной до 600 мм. Укомплектован быстросъемными щетками и валами.

From Sorbini expertise

Тэги: окрасочный станок   покраска камера   покраска   финишная обработка   Cefla   окраска паркета

This site is protected by reCAPTCHA and the Google
Privacy Policyand Terms of Service apply.

Что такое формат файла паркета? Варианты использования и преимущества

Содержание

Apache Parquet — формат файлов, широко используемый инженерами данных. Он предлагает гибкость, масштабируемость и имеет открытый исходный код. В качестве формата файла по умолчанию для SQLake он позволяет инженерам данных создавать потоковые или пакетные конвейеры петабайтных данных, которые являются надежными и управляемыми. Если вы хотите лично испытать мощь SQLake и Parquet, зарегистрируйтесь сейчас, чтобы начать создавать конвейеры данных.

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 : «в 2 раза быстрее выгружается и потребляет до 6 раз меньше места для хранения 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.

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

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

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: Parquet 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 – зачем его использовать?

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

Сжатие

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

Данные паркета могут быть сжаты с использованием следующих методов кодирования:

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

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

Производительность

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

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

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

Эволюция схемы

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

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 9.0060

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

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

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

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

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

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

Пример: Parquet, CSV и Amazon Athena

Мы рассмотрели этот пример более подробно на нашем недавнем вебинаре с Looker. Смотреть 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:

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: Преобразовывая наши сжатые файлы CSV в Apache Parquet, вы получаете аналогичный объем данных в S3. Однако, поскольку Parquet является столбцовым, Athena нужно 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 соединения с высокой кардинальностью и внедрять множество передовых методов, чтобы обеспечить быстрые и экономичные ответы на запросы.

SQLake — новейшее предложение Upsolver. Он позволяет создавать и запускать надежные самоорганизующиеся конвейеры данных для потоковой передачи и пакетных данных с помощью интерфейса, полностью основанного на SQL. Вы можете использовать SQlake для упрощения конвейеров озера данных, автоматического приема данных в виде оптимизированного Parquet и преобразования потоковых данных с помощью функций, подобных SQL или Excel. Попробуйте бесплатно в течение 30 дней. Кредитная карта не требуется. Вы также можете запланировать демонстрацию, чтобы узнать больше.

Следующие шаги

• Ознакомьтесь с некоторыми из этих передовых методов работы с озером данных.
• Прочтите о создании конвейеров приема больших данных
• Узнайте о преимуществах хранения вложенных данных в формате Parquet.
• Ознакомьтесь с нашим новым руководством по безопасным озерам данных, соответствующим требованиям.

Опубликовано в:
Блог
,
Облачная архитектура

Что такое Apache Parquet?

Что такое паркет?

Apache Parquet — это формат файлов 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

• Свободный 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 данных и производительности за счет 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 создается 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 Parquet 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, просканированных 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.

Компания Parquet помогла своим пользователям сократить требования к хранилищу как минимум на одну треть для больших наборов данных, кроме того, значительно сократилось время сканирования и десериализации, а значит, и общие затраты. В следующей таблице сравниваются экономия и ускорение, полученные при преобразовании данных в Parquet из CSV.