Клей паркет: Паркетный клей в наличии — продажа в интернет-магазине «Настоящие полы»

Содержание

Универсальный клей для паркета цена от 429 руб


Содержание



  • Виды клея для паркета


  • Как правильно выбрать клей


  • Популярные бренды клеев


  • Правила укладки паркета на клей
Перед тем, как нанести клей для паркета поверхность подготавливают

Покупатели часто руководствуются старым стереотипом и считают, что чем прочнее клей для паркета, тем дольше и надежнее он будет удерживать паркет.

В действительности при выборе клеевого состава имеют значение 2 основные характеристики:


1. прочность;

2. эластичность.

Чтобы обеспечить надежную фиксацию напольного покрытия, для каждой разновидности паркета необходимо подобрать универсальный клей с оптимальным соотношением прочности и эластичности. Если же выбрать слишком прочную клеевую систему с низкими показателями эластичности и использовать ее для укладки паркета на рыхлую стяжку, такой клей при изменении геометрии паркета способен вырвать кусок стяжки. С другой стороны, слишком эластичный клей для паркета может спровоцировать значительную деформацию древесины.

Найти баланс между прочностью и эластичностью клея – непростая задача. Также нужно выбрать универсальный паркетный клей цена которого вас устроит. При решении этих задач нужно учитывать несколько факторов:

  • вид паркета;
  • тип основания, на которое он будет укладываться – бетонная стяжка, фанера или другое промежуточное звено.

Выбор универсального клея для паркета – очень ответственная задача. Если неправильно выбрать клей для паркета, то это будет самая дорогая ошибка, ведь все работы придется делать заново. Поэтому экономить на клеевых системах нельзя, а по вопросу их выбора лучше проконсультироваться с мастером-паркетчиком, который будет выполнять работы и давать на них гарантию. Ориентироваться при выборе клея для паркета только на цену — тоже не совсем правильно. Тонкостей здесь гораздо больше.

Как выбрать клей для паркета

video-play

video-play-hover

Виды клея для паркета

Универсальный клей для паркета в зависимости от состава бывает:

  1. Смеси на водной основе. Относятся к старому поколению клеев. Их главный недостаток – ограниченный срок службы. Примерно через 7–9 лет эксплуатации такой клей для паркета теряет свои свойства и превращается в белый порошок. В целях экономии такие составы можно использовать при укладке штучного паркета и под фанеру, если в дополнение к клею применяется система дюбель-саморез. Такой клей заполнит пространство между паркетом и основанием, но со временем из-за разрушения клеевого слоя и образования пустот могут возникнуть скрипы.
  2. На растворителях – такие клеи теряют свои позиции из-за вредного воздействия на организм, малой эластичности и ограниченного срока службы. По свойствам они соответствуют уровню дисперсионных клеев, но из-за содержания в составе растворителей очень вредны. Испарения опасных веществ происходят не только в процессе нанесения и высыхания клея, но и на протяжении всего срока эксплуатации покрытия.
  3. Berger Bond K1

    video-play

    video-play-hover


  4. Полиуретановые – самые экологически чистые составы. Они не испаряют вредных веществ, поэтому абсолютно безвредны для людей и животных. Демонстрируют отличные показателями эластичности и хорошую прочность. Подразделяются на прочные, эластичные и прочно-эластичные.
  5. Эластичный полиуретановый клей для паркета Berger Bond M1S

    video-play

    video-play-hover


  6. Полиуретановые системы из двух компонентов – они содержат полиолы и изоцианаты (отвердитель), которые поставляются в разных емкостях. Перед нанесением клея его компоненты соединяются и замешиваются в одном ведре, в результате чего идет реакция с образованием кристаллической решетки, и смесь затвердевает. Катализатором реакции выступает влага, содержащаяся в воздухе. Такие виды клея имеют отличные эксплуатационные характеристики, но ограничивают время работы со смесью (обычно оно составляет 30–45 минут). Еще одним недостатком 2-компонентных клеев является высокая вероятность ошибки мастера в соблюдении пропорций состава.
  7. Двухкомпонентный полиуретановый клей для паркета Berger Bond P2S

    video-play

    video-play-hover


  8. Однокомпонентные полиуретановые клеи – практичная альтернатива системам из двух составляющих. Они поставляются в одном составе, но без притока воздуха, как правило, в герметично запаянных фольгированных мешках. Внутри находится смесь из уже соединенных 2-х компонентов. Такие составы удобнее в применении, но стоят дороже из-за увеличенных затрат на их производство. Но, несмотря на более высокую стоимость, приобретение однокомпонентных клеев экономически выгодно, поскольку при их использовании сводится к минимуму вероятность ошибки мастера, снижается расход и по максимуму проявляются свойства клея.
  9. Клей для паркета и доски максимальной силы приклеивания Berger Bond P1

    video-play

    video-play-hover


Как правильно выбрать клей для паркета

Паркетчик укладывает доску на клей для паркета

Для монтажа паркетной доски, инженерного паркета и других конструкций из переклеенной древесины оптимально подходят эластичные и упруго-эластичные клеи, такие как однокомпонентные составы Berger Bond M1 или M1X. Упруго-эластичный полиуретановый клей марки M1 актуален для большинства типов паркета, за исключением широкой массивной доски, укладываемой на стяжку.

Классическим эластичным клеем считается Berger Bond M1X. Он подходит для индустриального и массивного штучного паркета, паркетной мозаики и многослойной доски, лампаркета 10 мм и древесины многих экзотических пород.

Однокомпонентные полиуретановые клеи имеют широкую линейку марок. Лидером по прочности выступает Berger Bond P1. Не уступает ему и топовый клей нового поколения – Berger Bond M1P. Он актуален практически для любого паркета, поскольку сочетает прочностные качества марки P1 и эластичность, как у клея M1. Прочно-эластичные составы, такие как Berger Bond P1 или M1P, рекомендуется использовать для монтажа массивной доски. Классический штучный паркет из статических пород дерева и промежуточный слой из фанеры можно укладывать практически на любой клей.

Из категории 2-компонентных полиуретановых клеев отлично зарекомендовали себя Berger Bond P2S и P2X. Второй вариант стоит дешевле, но вырабатывать его нужно быстрее – за 30–40 минут вместо 45-ти.

Популярные бренды клеев для паркета

На российском рынке представлены клеи для паркета различных торговых марок. Но особого внимания заслуживает продукция немецкого бренда Berger-Seidle. Руководитель и владелец этой компании, Томас Адам, возглавляет независимый союз производителей паркетной химии, в который входят многие производители. По показателям экологичности, упругости и прочности полиуретановые клеи Berger занимают самые высокие позиции.

Правила укладки паркета на клей

При укладке паркета очень важно:

  1. Правильно дозировать клей, соблюдать рекомендуемый расход выбранного клеевого состава.
  2. Использовать для нанесения клея профессиональный зубчатый шпатель, выдающий нужное количество клеевой смеси. Желательно проконсультироваться с мастером, чтобы он подобрал подходящий инструмент.
Укладка паркета на универсальный клей

Обычно универсальный клей для паркета наносится на основание, но некоторые паркетчики предпочитают наносить его на плашки. Чтобы паркет долгие годы радовал вас качественной укладкой и комфортом эксплуатации, поручите его монтаж профессиональному мастеру. Он со знанием дела выполнит все работы и подскажет, какой клей лучше купить в зависимости от особенностей основания и паркета. Не стоит также полагать , что выбирая паркетный клей цена имеет решающее значение.

как выбрать и как использовать

Современный паркетный клей соединяет поверхности не менее надежно, чем саморезы. Но чтобы добиться такой прочности, нужно учесть все нюансы предстоящих работ и выбрать наиболее подходящий вид клея. Их-то сейчас и разберем подробно.

Различают клеи по составу основы.

Дисперсионный или водный клей.

Представляет собой диспергированные в воде натуральные смолы. При высыхании связующая вода испаряется, остается клейкая основа, которая и удерживает паркетные плашки на месте.

Плюсы. Отсутствие растворителей, которые раздражают слизистые оболочки дыхательных путей, делает этот клей самым экологичным и совершенно не токсичным даже во время нанесения и высыхания. В плане безопасности дисперсионный клей — лучший вариант для жилых помещений, особенно спален. Добавьте к этому еще и самую доступную цену среди всех видов клея. Казалось бы, вот он — идеальный вариант, зачем искать что-то еще? Но увы, есть и минусы.

Минусы. Высокий процент воды в составе основы ограничивает применение такого клея самыми влагостойкими породами дерева и толстыми плашками. Да — дубу и ясеню. Нет — яблоне, вишне, клену и другим чувствительным к влаге видам древесины. А вот для приклеивания водостойкой фанеры такой клей можно использовать смело. Правда, сохнуть он будет долго, 5-7 дней. И не пытайтесь использовать этот клей при замковом соединении плашек — коробление на стыках вам обеспечено.

В целом, выбирая дисперсионный клей, обращайте внимание на процентное содержание воды в его основе. Чем меньше воды, тем ниже риск из-за контакта дерева с влагой и тем выше адгезивные свойства клея. Правда, цена тоже будет выше.

Синтетический клей или клей на растворителях

Основой такого клея выступают различные растворители, которые несут в себе каучук или клейкие смолы.

Плюсы. Можно применять для древесины, которой противопоказан дисперсионный клей. Воды в составе синтетиков нет, а значит, нет и риска набухания паркета. Синтетический состав обеспечивает более прочное сцепление плашек с основой по сравнению с водным клеем. Из-за летучести основы сохнет этот клей чуть быстрее, 3-5 дней. А для мастера-укладчика самым важным плюсом станет долгое застывание по сравнению с остальными видами паркетных клеев. Его текучесть сохраняется в течение 15-20 минут, что дает возможность подвинуть элементы паркета, подкорректировать укладку или заменить плашку, если что-то пошло не так.

Минусы. Летучесть основы делает этот клей токсичным и горючим. Работать с ним нужно строго в хорошо проветриваемом помещении, в респираторе и вдали от источников огня. Никаких перекуров в помещении, где кладут паркет! Отсюда же следует, что для укладки на систему теплого пола или в помещении с камином этот клей не подходит. После укладки паркета следует обеспечить постоянное проветривание и по возможности не заходить в помещение до полного его высыхания. Но переживать за свое здоровье во время эксплуатации паркета не стоит, после полного испарения основы синтетический клей утрачивает свою токсичность.

Полиуретановый однокомпонентный клей

Полимерный клей, который затвердевает при взаимодействии с влагой из воздуха. Однокомпонентный клей поставляется полностью готовым к употреблению.

Плюсы. Здорово экономит время и усилия, т.к. не требует предварительной грунтовки бетонного основания, просто нанесите клей прямо на стяжку. Полиуретан не имеет ограничений по породам древесины и размерам плашек, можно использовать его для фиксации штучного паркета, мелких деталей мозаики или крупных многослойных досок. Кроме того, этот клей — единственный вариант, подходящий для укладки паркета с заводским лаком, т.к. он абсолютно не дает усадку и не деформирует покрытие. Некоторые виды однокомпонентных клеев даже устойчивы к затоплению, т.к. после высыхания возвращают свои прежние качества.

Минусы. Из-за отвердения только за счет связывания водяных паров, находящихся в воздухе, срок готовности составляет не менее 4-5 дней, а в сильно сухом воздухе и немного дольше. Вторым минусом можно считать высокую по сравнению с предыдущими видами клея цену.

Полиуретановый двухкомпонентный клей

Особенностью этого клея является то, что его нужно готовить непосредственно перед использованием, добавляя по инструкции отвердитель, идущий в комплекте с основой.

Плюсы. Максимальное сцепление из всех видов клея! У этого состава настолько мощные адгезивные свойства, что нужно учитывать прочность древесины паркета. Если в силу каких-то причин уложенный паркет начнет заметно расширяться или двигаться, то возможен отрыв нижнего слоя паркетной доски или плашки от верхнего, особенно если паркет состоит из древесины, склонной к расслаиванию. Благодаря такому надежному сцеплению двухкомпонентный полиуретан идеально подходит для тяжелых крупных досок или толстых плашек дорогого штучного паркета. При этом класть их можно на любое основание, включая голый бетон и металл.

К другим достоинствам можно отнести высыхание всего за сутки и малый расход.

Минусы. После приготовления всю смесь нужно использовать максимум за два часа, иначе состав застынет прямо в своей емкости. После нанесения на основание клей схватывается моментально — подвинуть и поправить плашки не выйдет. Отверждающий компонент раздражает глаза и органы дыхания, а при попадании на кожу моментально дает ожог, сопровождающийся острой болью, поэтому работать нужно в очках и защитных перчатках.

Три типа заданий AWS Glue ETL для преобразования данных в Apache Parquet

Авторы: Adnan Alvee (AWS), Karthikeyan Ramachandran и Nith Govindasivan (AWS)

Технологии: Аналитика

Рабочая нагрузка: Все остальные рабочие нагрузки

Сервисы AWS: AWS Glue

5

30036 Сводка

В облаке Amazon Web Services (AWS) AWS Glue представляет собой полностью управляемый сервис извлечения, преобразования и загрузки (ETL). AWS Glue позволяет экономически эффективно классифицировать данные, очищать их, обогащать и надежно перемещать между различными хранилищами данных и потоками данных.

Этот шаблон предоставляет различные типы заданий в AWS Glue и использует три разных сценария для демонстрации создания заданий ETL.

Вы можете использовать AWS Glue для записи заданий ETL в среде оболочки Python. Вы также можете создавать как пакетные, так и потоковые задания ETL с помощью Python (PySpark) или Scala в управляемой среде Apache Spark. Чтобы вы могли приступить к созданию заданий ETL, этот шаблон фокусируется на пакетных заданиях ETL с использованием оболочки Python, PySpark и Scala. Задания оболочки Python предназначены для рабочих нагрузок, требующих меньшей вычислительной мощности. Управляемая среда Apache Spark предназначена для рабочих нагрузок, требующих высокой вычислительной мощности.

Apache Parquet поддерживает эффективные схемы сжатия и кодирования. Он может ускорить ваши аналитические рабочие нагрузки, поскольку хранит данные в виде столбцов. Преобразование данных в формат Parquet может сэкономить место для хранения, затраты и время в долгосрочной перспективе. Чтобы узнать больше о Parquet, см. запись в блоге Apache Parquet: Как стать героем с форматом столбцовых данных с открытым исходным кодом.

Предварительные условия и ограничения

Предварительные требования

Архитектура

Стек целевых технологий  

Автоматизация и масштабирование

  • Рабочие процессы AWS Glue поддерживают полную автоматизацию конвейера ETL.

  • Можно изменить количество блоков обработки данных (DPU) или типов рабочих операций для горизонтального и вертикального масштабирования.

Инструменты

Сервисы AWS

  • Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) — это облачный сервис хранения объектов, который помогает хранить, защищать и извлекать любые объемы данных.

  • AWS Glue — это полностью управляемый сервис ETL для категоризации, очистки, обогащения и перемещения данных между различными хранилищами данных и потоками данных.

Другие инструменты

Конфигурация

Используйте следующие параметры для настройки вычислительной мощности AWS Glue ETL. Чтобы снизить затраты, используйте минимальные параметры при выполнении рабочей нагрузки, предусмотренной в этом шаблоне.

  • Оболочка Python — вы можете использовать 1 DPU для использования 16 ГБ памяти или 0,0625 DPU для использования 1 ГБ памяти. В этом шаблоне используется 0,0625 DPU, значение по умолчанию в консоли AWS Glue.

  • Python или Scala для Spark . Если в консоли выбрать типы заданий, связанные со Spark, AWS Glue по умолчанию использует 10 рабочих процессов и тип рабочего процесса G.1X. В этом шаблоне используются два рабочих (минимально допустимое количество) со стандартным рабочим типом, что является достаточным и экономичным.

В следующей таблице показаны различные типы рабочих процессов AWS Glue для среды Apache Spark. Поскольку задание оболочки Python не использует среду Apache Spark для запуска Python, оно не включено в таблицу.

9008

Дисковое пространство

на одного работника 0 Код

Для кода, который используется в этом шаблоне, включая роль IAM и конфигурацию параметров, см. Дополнительная информация раздел.

Эпики

Стандарт

G.1X

G.2X

4

4

8

Память

16 ГБ

16 ГБ

32 ГБ

50 ГБ

64 ГБ

128 ГБ

Задача Описание Требуемые навыки

Загрузите данные в новую или существующую корзину S3.

Создайте или используйте существующую корзину S3 в своей учетной записи. Загрузите файл sample_data.csv из раздела Вложения и обратите внимание на корзину S3 и расположение префикса.

Общий AWS
Задача Описание Требуемые навыки

Создайте задание AWS Glue.

В разделе ETL консоли AWS Glue добавьте задание AWS Glue. Выберите соответствующий тип задания, версию AWS Glue, соответствующий тип DPU/рабочего и количество рабочих. Подробнее см. в разделе Конфигурация .

Разработчик, облако или данные

Измените расположение ввода и вывода.

Скопируйте код, соответствующий вашему заданию AWS Glue, и измените расположение ввода и вывода, указанное в эпике Загрузить данные .

Разработчик, облако или данные

Настройте параметры.

Вы можете использовать фрагменты, представленные в разделе Дополнительная информация , чтобы задать параметры для задания ETL. AWS Glue использует четыре внутренних имени аргумента:

  • --conf

  • --debug

  • --mode

  • 905 --20JOB_NAME 6

Параметр --JOB_NAME должен быть явно введен на AWS Клеевая консоль. Выберите Задания , Изменить задание , Конфигурация безопасности, библиотеки сценариев и параметры задания (необязательно) . Введите --JOB_NAME в качестве ключа и укажите значение. Для установки этого параметра также можно использовать интерфейс командной строки AWS (AWS CLI) или API-интерфейс AWS Glue. — Параметр JOB_NAME используется Spark и не требуется в задании среды оболочки Python.

Вы должны добавить -- перед каждым именем параметра; в противном случае код не будет работать. Например, для фрагментов кода параметры местоположения должны вызываться с помощью --input_loc и --output_loc .

Разработчик, облако или данные

Запустить задание ETL.

Запустите задание и проверьте результат. Обратите внимание, сколько места было уменьшено по сравнению с исходным файлом.

Разработчик, облако или данные

Связанные ресурсы

Ссылки 

Учебники и видео 

      3 900 Glue?

    Дополнительная информация

    Роль IAM

    При создании заданий AWS Glue можно использовать либо существующую роль IAM с разрешениями, показанными в следующем фрагменте кода, либо новую роль.

    Чтобы создать новую роль, используйте следующий код YAML.

      # (c) 2022 Amazon Web Services, Inc. или ее филиалы. Все права защищены. Этот Контент AWS предоставляется в соответствии с условиями Клиента AWS.
    # Соглашение доступно по адресу https://aws.amazon.com/agreement/ или другое письменное соглашение между Клиентом и Amazon Web Services, Inc.
    AWSTemplateFormatVersion: "2010-09-09"
    Описание. Этот шаблон настроит роль IAM для сервиса AWS Glue.
    Ресурсы:
      rGlueRole:
        Тип: AWS::IAM::Роль
        Характеристики:
          Ассумролеполицидокумент:
            Версия: "2012-10-17"
            Заявление:
              - Эффект: "Разрешить"
                Главный:
                  Услуга:
                    - "клей.amazonaws.com"
                Действие:
                  - "sts:AssumeRole"
          УправляемаяПолициарнс:
            - arn:aws:iam::aws:policy/service-role/AWSGlueServiceRole
          Политики:
            - PolicyName: !Sub "${AWS::StackName}-s3-limited-read-write-inline-policy"
              Политический документ:
                Версия: "2012-10-17"
                Заявление:
                  - Эффект: Разрешить
                    Действие:
                      - "s3:ПоместитьОбъект"
                      - "s3: ПолучитьОбъект"
                    Ресурс: "arn:aws:s3:::*/*"
          Теги:
            - Ключ: "Имя"
              Значение: !Sub "${AWS::StackName}"
    Выходы:
      oGlueRoleName:
        Описание: роль AWS Glue IAM
        Ценить:
          Ссылка: rGlueRole
        Экспорт:
          Имя: !Join [ ":", [ !Ref "AWS::StackName", rGlueRole ] ]  

    AWS Glue Python Shell

    Код Python использует библиотеки Pandas и PyArrow для преобразования данных в Parquet. Библиотека Pandas уже доступна. Библиотека PyArrow загружается при запуске шаблона, потому что это одноразовый запуск. Вы можете использовать файлы колес, чтобы преобразовать PyArrow в библиотеку и предоставить файл в виде пакета библиотеки. Дополнительные сведения об упаковке файлов колес см. в разделе Предоставление собственной библиотеки Python.

    Параметры оболочки AWS Glue Python

      из импорта awsglue.utils getResolvedOptions
    args = getResolvedOptions(sys.argv, ["input_loc", "output_loc"])  

    Код оболочки AWS Glue Python

      из io import BytesIO
    импортировать панд как pd
    импорт бото3
    импорт ОС
    импорт io
    сайт импорта
    из importlib перезагрузить импорт
    из setuptools.command import easy_install
    install_path = os.environ['GLUE_INSTALLATION']
    easy_install.main(["--install-dir", install_path, "pyarrow"] )
    перезагрузить (сайт)
    импортировать пирроу
    input_loc = "имя корзины/префикс/sample_data. csv"
    output_loc = "имя корзины/префикс/"
    input_bucket = input_loc.split('/', 1)[0]
    object_key = input_loc.split('/', 1)[1]
    output_loc_bucket = output_loc.split('/', 1)[0]
    output_loc_prefix = output_loc.split('/', 1)[1]
    s3 = boto3.client('s3')
    obj = s3.get_object(Bucket=input_bucket, Key=object_key)
    df = pd.read_csv(io.BytesIO(obj['Body'].read()))
    parquet_buffer = BytesIO()
    s3_resource = boto3.resource('s3')
    df.to_parquet (parquet_buffer, индекс = ложь)
    s3_resource.Object(output_loc_bucket, output_loc_prefix +  'data' + '.parquet').put(Body=parquet_buffer.getvalue())  

    Задание AWS Glue Spark с Python

    Чтобы использовать тип задания AWS Glue Spark с Python, выберите Spark в качестве типа задания. Выберите Spark 3.1, Python 3 с улучшенным временем запуска задания (Glue Version 3.0) в качестве версии AWS Glue.

    Параметры AWS Glue Python

      из awsglue.utils import getResolvedOptions
    args = getResolvedOptions(sys. argv, ["JOB_NAME", "input_loc", "output_loc"])  

    Задание AWS Glue Spark с кодом Python

      import sys
    из pyspark.context импортировать SparkContext
    из awsglue.context импортировать GlueContext
    из импорта awsglue.transforms *
    из awsglue.dynamicframe импортировать DynamicFrame
    из awsglue.utils импортировать getResolvedOptions
    из awsglue.job импортировать работу
    sc = SparkContext()
    клейконтекст = клейконтекст(sc)
    искра = клейКонтекст.spark_session
    задание = задание (контекст клея)
    input_loc = "имя корзины/префикс/sample_data.csv"
    output_loc = "имя корзины/префикс/"
    inputDyf = GlueContext.create_dynamic_frame_from_options(\
    тип_соединения = "s3", \
    Connection_options = {
    "пути": [input_loc]}, \
    формат = "CSV",
    format_options={
    "withHeader": Верно,
    "разделитель": ","
    })
    outputDF = GlueContext.write_dynamic_frame.from_options(\
    кадр = inputDyf, \
    тип_соединения = "s3", \
    connection_options = {"путь": output_loc \
    }, формат = "паркет")      

    Для большого количества сжатых больших файлов (например, 1000 файлов размером около 3 МБ каждый) используйте параметр CompressionType с параметром recurse для чтения всех файлов, доступных в префиксе, как показано в следующем коде.

      input_loc = "имя корзины/префикс/"
    output_loc = "имя корзины/префикс/"
    inputDyf = GlueContext.create_dynamic_frame_from_options(
                        тип_соединения = "s3",
                        connection_options = {"пути": [input_loc],
                                                "compressionType": "gzip", "recurse": "True",
                                                },
                        формат = "CSV",
                        format_options={"withHeader": True,"separator": ","}
                        )  

    Для большого количества сжатых небольших файлов (например, 1000 файлов размером около 133 КБ каждый) используйте параметр groupFiles вместе с параметрами CompressType и recurse . Параметр groupFiles группирует небольшие файлы в несколько больших файлов, а параметр groupSize управляет группировкой до указанного размера в байтах (например, 1 МБ). В следующем фрагменте кода приведен пример использования этих параметров в коде.

      input_loc = "имя корзины/префикс/"
    output_loc = "имя корзины/префикс/"
    inputDyf = GlueContext.create_dynamic_frame_from_options(
                        тип_соединения = "s3",
                        connection_options = {"пути": [input_loc],
                                                "compressionType": "gzip", "recurse": "True",
                                                 «групповые файлы»: «inPartition», «размер группы»: «1048576»,
                                                },
                        формат = "CSV",
                        format_options={"withHeader": True,"separator": ","}
                        )  

    Без каких-либо изменений в рабочих узлах эти настройки позволяют заданию AWS Glue считывать несколько файлов (больших или маленьких, со сжатием или без него) и записывать их в цель в формате Parquet.

    Задание AWS Glue Spark со Scala

    Чтобы использовать тип задания AWS Glue Spark со Scala, выберите Spark в качестве типа задания и Language в качестве Scala . Выберите Spark 3.1, Scala 2 с улучшенным временем запуска задания (Glue Version 3.0) в качестве версии AWS Glue. Чтобы сэкономить место для хранения, в следующем образце AWS Glue with Scala также используется функция applyMapping для преобразования типов данных.

    Параметры AWS Glue Scala

      

    Задание AWS Glue Spark с кодом Scala

      import com.amazonaws.services.glue.GlueContext
    импортировать com.amazonaws.services.glue.MappingSpec
    импортировать com.amazonaws.services.glue.DynamicFrame
    импортировать com.amazonaws.services.glue.errors.CallSite
    импортировать com.amazonaws.services.glue.util.GlueArgParser
    импортировать com.amazonaws.services.glue.util.Job
    импортировать com.amazonaws.services.glue.util.JsonOptions
    импортировать org.apache.spark.SparkContext
    импортировать scala.collection.JavaConverters._
    объект GlueScalaApp {
    def main(sysArgs: Array[String]) {
    
    @transient val spark: SparkContext = SparkContext. getOrCreate()
    val GlueContext: GlueContext = новый GlueContext (искра)
    val inputLoc = "s3://bucket-name/prefix/sample_data.csv"
    val outputLoc = "s3://bucket-name/prefix/"
    val readCSV = GlueContext.getSource("csv", JsonOptions(Map("пути" -> Set(inputLoc)))).getDynamicFrame()
    val applyMapping = readCSV.applyMapping(mappings = Seq(("_c0", "string", "date", "string"), ("_c1", "string", "sales", "long"),
    ("_c2", "строка", "профит", "двойной")), caseSensitive = false)
    val formatPartition = applyMapping.toDF().coalesce(1)
    val dynamicFrame = DynamicFrame (formatPartition, GlueContext)
    val dataSink = GlueContext.getSinkWithFormat (
    тип соединения = "s3",
    options = JsonOptions(Map("путь" -> outputLoc)),
    transformContext = "dataSink", format = "паркет"). writeDynamicFrame (dynamicFrame)
    }
    }  

    Вложения

    Чтобы получить доступ к дополнительному содержимому, связанному с этим документом, разархивируйте следующий файл: attachment.zip

    Javascript отключен или недоступен в вашем браузере.

    Чтобы использовать документацию Amazon Web Services, должен быть включен Javascript. Инструкции см. на страницах справки вашего браузера.

    веб-сервисы amazon - AWS Glue пишет паркет с разделами

    Задавать вопрос

    спросил

    Изменено
    3 года, 3 месяца назад

    Просмотрено
    17 тысяч раз

    Часть коллектива AWS

    Я могу писать в паркетном формате и разбит на столбцы следующим образом:

     jobname = args['JOB_NAME']
    #header — это Spark DataFrame
    header.repartition(1).write.parquet('s3://bucket/aws-glue/{}/header/'.format(jobname), 'append', partitionBy='date')
     

    Но я не могу сделать это с DynamicFrame Glue.

     header_tmp = DynamicFrame.fromDF(заголовок, GlueContext, "заголовок")
    GlueContext.write_dynamic_frame.from_options(frame = header_tmp, connection_type = "s3", connection_options = {"path": 's3://bucket/output/header/'}, format = "parquet")
     

    Я попытался передать partitionBy как часть connection_options dict, поскольку в документах AWS говорится, что для паркета Glue не поддерживает какие-либо параметры формата, но это не сработало.

    Возможно ли это и как? Что касается причин делать это таким образом, я думал, что это необходимо для работы закладок вакансий, поскольку в настоящее время это не работает для меня.

    • amazon-web-services
    • apache-spark
    • pyspark
    • aws-glue

    Из службы поддержки AWS (немного перефразируя):

    Параметр paryquet не поддерживает запись в раздел на сегодняшний день. Тем не менее, над этим нужно поработать.

    Использование Glue API для записи в паркет требуется для функции создания закладок для работы с источниками S3.