Как стыковать паркетную доску и плитку


Стык паркета и плитки. Как соединить паркет и плитку. Рекомендации, фото!

Одна из самых распространенных задач, которая возникает при ремонте помещений — как соединить разные типы напольных покрытий между собой.

Например, в одной комнате уложен паркет, а в смежной с ней — ламинат. Или нужно соединить плитку, которая лежит в кухне, с паркетом, который уложен в коридоре.

Сложность всей задачи в том, что деревянное напольное покрытие — в отличие от плитки, — подвергается естественной природной деформации. Доска в зависимости от температуры и влажности в помещении становится шире или уже. Правильное соединение двух напольных покрытий позволит избежать повреждения или деформации пола.


На самом деле, проблема решается следующим решением и оно одно: между напольными покрытиями нужно оставить технологический зазор 5–10 мм. Это именно то расстояние, которое гарантирует: как бы сильно не деформировалась доска, она не «упрется» в плитку, и ни плитка, ни сам паркет повреждены не будут.

Так что, основной задачей и вариациями является то: как именно визуально вы скроете этот зазор или чем его заполните, чтобы в интерьере вашей квартиры не зияла сантиметровая щель.

Таким образом: задача соединить паркет и плитку несет в себе три составляющие:

  • Эстетическую: как сделать так, чтобы соединение двух напольных покрытий смотрелось максимально красиво.
  • Функциональную: каким способом это соединение можно реализовать.
  • Практическую: как способ будет самым надежным.

Эстетическую сторону мы рассматривать в этом тексте не будем, поскольку она в большей степени вытекает из способов решения. По большому счету, она будет сводиться к выбору цвета у «порожка», если вы решите его устанавливать, или к тому — нравится вам, собственно «порожек», или вы хотите, чтобы щель «заполнялась» другим способом — допустим, пробкой.

Как соединить плитку и паркет: способы, описание

Стык на пробковой основе


Данный способ возможен, только если оба покрытия — и плитка, и паркет, — в месте стыка находятся на одной высоте, а сам шов имеет идеальные ровные границы и одинаков по всей ширине.

В двух словах, технология заключается в следующем: в шов устанавливается пробковая полоска. Она будет полностью закрывать собой стык и при этом компенсировать естественное расширение доски.

Заделка щели жидкой пробкой


Жидкой пробкой называется гелеобразный твердеющий материал, который состоит из клея и пробковой крошки.

Его плюс: за счет состава он несет в себе плюсы и пробки, и клея, а кроме того — не очень сложен при реализации. Вы просто заполняете стык жидкой пробкой и ждете пока она затвердеет.

При этом, как и в случае с «обычной» пробкой, этот способ подходит, только если оба напольных покрытия находятся на одном уровне.

Заделка щели между паркетом и плиткой с помощью порожка

Принцип в том, что щель закрывается с помощью молдинга.

Плюсы этого способа: им можно скрыть разницу в высоте полов (чаще всего, она возникает из-за ошибок мастеров или неровности стяжки). Кроме того, он не требует идеально ровных границы на стыках по всей длине и ширине зазора — их скроет «порожек».

Этот способ также очень прост технически: «порожек» или привинчивается с помощью саморезов и дюбелей к бетонному основанию, или — вкручивается одними саморезами в фанеру.


Но и минусы у «порожков» есть:

  1. Эстетический. Это некрасиво. Или, по крайней мере, не так красиво, как пробка.
  2. Практический. Порожик из-за своей конструкции получается выше уровня пола, а потому начнет со временем стираться, отрываться или отламываться.


Заполнение стыка герметиком

Так тоже делают — используют не жидкую пробку, а обыкновенный герметик. Однако это самый нежелательный и недолговечный способ. Достаточно быстро герметик начнет терять свои качества и попросту отваливаться. Не рекомендуем!

***

Рекомендация «Монблан Декор»

Оптимальным решением практически для всех ситуация будет пробка или жидкая пробка. Это надежный и эстетически более удачный способ.

Герметик — однозначно нет.

Порожик — только, если очень хочется, или к этому понуждает ситуация (например, неровные границы у зазора).

java - Как объединить два набора данных паркета?

Переполнение стека
  1. Около
  2. Товары
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
.

python - Быстрые способы соединения нескольких огромных паркетных столов с огромным паркетным столом

Переполнение стека
  1. Около
  2. Товары
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
  3. работы Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
  4. Талант Нанимайте технических специалистов и создавайте свой бренд работодателя
.

python - как прочитать файл Parquet в Pandas DataFrame?

Переполнение стека
  1. Около
  2. Товары
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
  3. работы Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
  4. Талант Нанимайте технических специалистов и создавайте свой бренд работодателя
.

Паркет Apache

Мотивация

Мы создали Parquet, чтобы сделать преимущества сжатого, эффективного столбчатого представления данных доступными для любого проекта в экосистеме Hadoop.

Parquet создается с нуля с учетом сложных вложенных структур данных и использует алгоритм измельчения и сборки записей, описанный в статье Dremel. Мы считаем, что этот подход превосходит простое сглаживание вложенных пространств имен.

Parquet поддерживает очень эффективные схемы сжатия и кодирования.Несколько проектов продемонстрировали влияние на производительность правильной схемы сжатия и кодирования данных. Parquet позволяет указывать схемы сжатия на уровне столбцов и рассчитан на будущее, чтобы можно было добавлять больше кодировок по мере их изобретения и внедрения.

Паркет создан для использования кем угодно. Экосистема Hadoop богата фреймворками для обработки данных, и мы не заинтересованы в том, чтобы играть в фавориты. Мы считаем, что эффективная, хорошо реализованная основа для хранения столбцов должна быть полезна для всех фреймворков без затрат на обширные и сложные в настройке зависимости.

Модули

Проект формата parquet содержит спецификации формата и определения Thrift метаданных, необходимых для правильного чтения файлов Parquet.

Проект parquet-mr содержит несколько подмодулей, которые реализуют основные компоненты чтения и записи вложенного, ориентированного на столбцы потока данных, отображают это ядро ​​в формат parquet и предоставляют форматы ввода / вывода Hadoop, загрузчики Pig и другие Java-утилиты для взаимодействия с Parquet.

Проект parquet-cpp - это библиотека C ++ для чтения и записи файлов Parquet.

Проект parquet-rs - это библиотека Rust для чтения и записи файлов Parquet.

Проект совместимости parquet содержит тесты совместимости, которые можно использовать для проверки того, что реализации на разных языках могут читать и записывать файлы друг друга.

Дом

Java-ресурсы могут быть собраны с использованием пакета mvn. Текущая стабильная версия всегда должна быть доступна в Maven Central.

C ++ сберегательных ресурсов можно сгенерировать с помощью make.

Код

Thrift также может быть сгенерирован на любом другом поддерживаемом экономией языке.

Освобождение

См. Как выпустить.

Глоссарий

  • Блок (блок hdfs): это означает блок в hdfs, и значение без изменений для описания этого формата файла. Формат файла разработан для хорошей работы поверх hdfs.

  • Файл: файл hdfs, который должен включать метаданные для файла. Фактически он не должен содержать данные.

  • Группа строк: логическое горизонтальное разбиение данных на строки. Для группы строк не существует физической структуры, которая гарантирована. Группа строк состоит из блока столбцов для каждого столбца в наборе данных.

  • Блок столбца: блок данных для определенного столбца. Эти живые в определенной группе строк и гарантированно будет непрерывной в файле.

  • Страница: фрагменты столбцов разделены на страницы. Страница концептуально неделимая единица (с точки зрения сжатия и кодирования).Там может быть несколькими типами страниц, которые чередуются в блоке столбца.

Иерархически файл состоит из одной или нескольких групп строк. Группа строк содержит ровно один фрагмент столбца на столбец. Чанки столбца содержат один или больше страниц.

Блок распараллеливания

  • MapReduce - группа файлов / строк
  • IO - блок столбца
  • Кодирование / сжатие - страница

Формат файла

Этот файл и определение комиссионного вознаграждения следует читать вместе, чтобы понять формат.

  4-байтовое магическое число "PAR1" <Столбец 1, фрагмент 1 + метаданные столбца> <Столбец 2, фрагмент 1 + метаданные столбца> ... <Столбец N, блок 1 + метаданные столбца> <Столбец 1, фрагмент 2 + метаданные столбца> <Столбец 2, фрагмент 2 + метаданные столбца> ... <Столбец N, фрагмент 2 + метаданные столбца> ... <Столбец 1, фрагмент M + метаданные столбца> <Столбец 2, блок M + метаданные столбца> ... <Столбец N, фрагмент M + метаданные столбца> Метаданные файла 4-байтовая длина метаданных файла в байтах 4-байтовое магическое число "PAR1"  

В приведенном выше примере в этой таблице N столбцов, разделенных на M строк. групп.Метаданные файла содержат расположение всех метаданных столбца. начальные локации. Более подробную информацию о том, что содержится в метаданных, можно найти в сберегательных файлах.

Метаданные записываются после данных, чтобы обеспечить возможность записи за один проход.

Ожидается, что читатели сначала прочитают метаданные файла, чтобы найти весь столбец фрагменты, которые им интересны. Затем фрагменты столбцов следует читать последовательно.

Есть три типа метаданных: метаданные файла, метаданные столбца (блока) и страницы. метаданные заголовка.Все экономичные структуры сериализуются с использованием TCompactProtocol.

Типы

Типы, поддерживаемые форматом файла, должны быть минимальными, насколько это возможно. с акцентом на то, как типы влияют на дисковое хранилище. Например, 16-битные целые числа явно не поддерживаются в формате хранения, поскольку они охватываются 32-битные int с эффективным кодированием. Это снижает сложность реализации читатели и писатели для формата. Типы:

  • BOOLEAN : 1 бит логический
  • INT32 : 32-битные целые числа со знаком
  • INT64 : 64-битные целые числа со знаком
  • INT96 : 96-битные целые числа со знаком
  • FLOAT : 32-битные значения с плавающей запятой IEEE
  • DOUBLE : 64-битные значения с плавающей запятой IEEE
  • BYTE_ARRAY : массивы байтов произвольной длины.

Логические типы

Логические типы используются для расширения типов, которые можно использовать для хранения паркета, указав, как следует интерпретировать примитивные типы. Это сохраняет набор примитивных типов до минимума и повторно использует эффективные кодировки паркета. Для Например, строки хранятся как байтовые массивы (двоичные) с аннотацией UTF8. Эти аннотации определяют, как дальше декодировать и интерпретировать данные. Аннотации сохраняются как ConvertedType в метаданных файла и задокументировано в LogicalTypes.мкр.

Вложенная кодировка

Для кодирования вложенных столбцов Parquet использует кодировку Dremel с определением и уровни повторения. Уровни определения указывают, сколько дополнительных полей в пути для столбца определены. Уровни повторения указывают, в каком повторяющемся поле в пути повторяется значение. Максимальные уровни определения и повторения могут вычисляться из схемы (т.е. сколько существует вложенности). Это определяет максимальное количество битов, необходимых для хранения уровней (уровни определены для всех значения в столбце).

Поддерживаются две кодировки для уровней BIT PACKED и RLE. Теперь используется только RLE, поскольку он заменяет BIT PACKED.

Нули

Пустота кодируется на уровнях определения (кодируется по длине серии). NULL значения не закодированы в данных. Например, в невложенной схеме столбец с 1000 NULL будет закодирован с кодированием длин серий (0, 1000 раз) для уровней определения и ничего больше.

Страницы данных

Для страниц данных 3 части информации кодируются спина к спине, после страницы заголовок.У нас есть

  • определение уровней данных,
  • повторение данных уровней,
  • закодированных значений. Размер указан в шапке для всех 3 штук вместе взятых.

Данные для страницы данных требуются всегда. Уровни определения и повторения являются необязательными, в зависимости от определения схемы. Если столбец не вложен (т.е. путь к столбцу имеет длину 1), мы не кодируем уровни повторения (это бы всегда имеют значение 1).Для требуемых данных уровни определения: пропущено (если закодировано, всегда будет иметь значение максимального уровня определения).

Например, в случае, когда столбец не является вложенным и является обязательным, данные в страница - это только закодированные значения.

Поддерживаемые кодировки описаны в Encodings.md

Блоки столбцов

Блоки столбцов состоят из страниц, переписанных друг за другом. Страницы имеют общие заголовок, и читатели могут пропустить страницу, которая им не интересна.Данные для страница следует за заголовком и может быть сжата и / или закодирована. Сжатие и кодировка указывается в метаданных страницы.

Контрольная сумма

Страницы данных можно индивидуально подсчитывать контрольную сумму. Это позволяет отключить контрольные суммы в Уровень файла HDFS для лучшей поддержки поиска по одной строке.

Исправление ошибок

Если метаданные файла повреждены, файл теряется. Если метданные столбца повреждены, этот фрагмент столбца теряется (но фрагменты столбца для этого столбца в других группах строк Ладно).Если заголовок страницы поврежден, оставшиеся страницы в этом фрагменте теряются. Если данные на странице повреждены, эта страница потеряна. Файл будет больше устойчивость к повреждениям с меньшими группами строк.

Возможное расширение: при меньших группах строк самая большая проблема - это размещение файла. метаданные в конце. Если при записи метаданных файла произошла ошибка, все Записанные данные будут нечитаемыми. Это можно исправить, записав метаданные файла. каждую N-ю группу строк.
Метаданные каждого файла будут кумулятивными и включать все группы строк, записанные таким образом. далеко.В сочетании со стратегией, используемой для файлов rc или avro с использованием маркеров синхронизации, читатель мог восстанавливать частично записанные файлы.

Формат специально разработан для отделения метаданных от данных. это позволяет разбивать столбцы на несколько файлов, а также иметь одни метаданные файл ссылается на несколько файлов паркета.

Конфигурации

  • Размер группы строк: большие группы строк позволяют использовать большие фрагменты столбцов, что делает его возможно выполнить более крупный последовательный ввод-вывод.Большие группы также требуют большей буферизации в путь записи (или двухпроходная запись). Мы рекомендуем большие группы строк (512 МБ - 1 ГБ). Поскольку может потребоваться прочитать всю группу строк, мы хотим, чтобы она полностью умещалась на один блок HDFS. Следовательно, размеры блока HDFS также должны быть больше. оптимизированная настройка чтения: группы строк 1 ГБ, размер блока HDFS 1 ГБ, 1 блок HDFS на файл HDFS.
  • Размер страницы данных: страницы данных следует считать неделимыми, поэтому страницы данных должны быть меньше позволяют более детальное чтение (например,грамм. поиск по одной строке). Большие размеры страницы меньше накладных расходов на пространство (меньше заголовков страниц) и потенциально меньше накладных расходов на синтаксический анализ (обработка заголовков). Примечание: при последовательном сканировании не ожидается чтение страницы вовремя; это не блок ввода-вывода. Мы рекомендуем 8 КБ для размеров страниц.

Расширяемость

В формате много мест для совместимых расширений:

  • Версия файла: метаданные файла содержат версию.
  • Кодировки
  • : Кодировки указываются с помощью enum, и в будущем могут быть добавлены другие.
  • Типы страниц: можно добавлять и безопасно пропускать дополнительные типы страниц.
.

Смотрите также