Как стыковать мдф плинтус: Как крепить напольные плинтуса к стене и чем заделывать стыки и щели между плинтусами?

Содержание

Стык плинтуса — чем замазать, как заделать, монтаж дверных наличников, как правильно обрезать панели на углах своими руками: инструкция, фото и видео-уроки, цена

Все фото из статьи

Если вы решили осуществить в своём доме замену внутренней отделки, то вам наверняка придётся устанавливать также и плинтуса. Именно эти элементы интерьера позволяют придать помещению некую завершённость, гармонично соединить пол и потолок со стенами, скрыв все возможные изъяны.

Фото угловой стыковки потолочных галтелей

При этом самым тяжёлым и ответственным этапом является стыковка отдельных планок, в особенности это касается угловых зон, и именно об этом деликатном моменте и пойдёт речь далее.

Общие положения

Какое назначение напольных и потолочных багетов? Давайте разберёмся:

Выполняемые функции

ФункцияОписание
Сокрытие изъяновКак бы вы не старались, но всё равно, например, обои с паркетом идеально не состыкуются, особенно это касается наших не совсем ровных квартир и домов, к тому же ещё не стоит забывать и о техническом зазоре между напольным покрытием и стеной.

То же самое касается и окрашенного или подвесного потолка. Тут-то и приходит на помощь галтель, способная скрыть все дефекты, наплывы, неровности и компенсационные швы.

Создание гармоничного переходаЦветовая гамма всех плоскостей помещения может разительно отличаться друг от друга, плюс ещё следует помнить и о цвете мебельного интерьера. Правильно подобранные багеты позволяют соединить их в единую эстетичную композицию.
Маскировка коммуникацийВнутри полого плинтуса превосходно укладывается электрическая проводка, телефонный, антенный или сетевой кабель.

Пример помещения провода в деревянный напольный багет

Виды согласно материалу изготовления

Галтели могут быть выполнены из различных материалов:

НазваниеПлюсыМинусы
Древесина
  • Гидрофобность;
  • Достаточно высокая цена
Древесноволокнистая плита
  • Приемлемая стоимость;
  • Привлекательный внешний вид, имитирующий дорогие породы деревьев;
  • Простая инструкция монтажа

Низкая стойкость к механическим повреждениям

Полиуретан
  • Широкий ассортимент форм;
  • Лёгкость установки своими руками;
  • Приемлемые прочностные характеристики

Высокая чувствительность к повышенной влажности

Поливинилхлорид
  • Низкая цена;
  • Высокая влагостойкость;
  • Широкий ассортимент расцветок
  • Ограничение высоты до 45 мм;
  • Невысокие прочностные показатели
Металл
  • Высокая прочность;
  • Отличное сочетание с такими стилями интерьера, как хай-тек и модерн

Достаточно небольшой ассортимент моделей

Образец потолочного полиуретанового багета со встроенной подсветкой

Стыкуем правильно

Независимо от того, галтель из какого материала вы выберите, они могут иметь различную высоту и длину, хотя наиболее распространёнными являются двухметровые отрезки деревянных напольных плинтусов. Но в любом случае для того, чтобы задекорировать периметр всей комнаты, вам потребуется выполнять стыковку багетов. И если на прямой линии выполнение этой задачи не представляет большого труда, то вот с углами дело обстоит совсем иначе.

Совет: перед стыковкой отрезков молдинга на прямом участке обязательно отшлифуйте их кромки. Это позволит сделать шов менее заметным.

Стыковка напольных галтелей на прямом участке

Подготовка инструмента

Перед тем, ка

Как сделать угол на плинтусе. Чем резать напольный плинтус

При установке плинтусов важно правильно оформить углы. Именно они часто портят общую картину. Как сделать угол на плинтусе — наружный и внутренний, как и при помощи чего резать. Все это обсудим дальше. 

Содержание статьи

Виды углов в помещениях

При монтаже плинтусов надо каким-то образом оформлять углы. По своему виду углы бывают наружные (которые выдаются вперед) и внутренние (например, углы в комнате). В помещениях с нормальной геометрией углы прямые, т.е.  90°. При стыковке двух отрезков плинтусной планки в углу, их режут так, чтобы каждая имела угол 45°.

Чтобы оформить внешний и внутренний угол, плинтус надо резать

Но как сделать угол на плинтусе, чтобы он был именно сорок пять градусов? Для этого применяют специальный плотницкий инструмент — стусло.

Стусло для плинтусов

Плотницкое стусло — это устройство для резов под определенным наклоном. Его используют с ножовкой. В принципе, можно стусло сделать самостоятельно, собрав направляющую из досок и сделав в стенках пропилы. В продаже же есть различные модели стоимостью от 15$ до нескольких сотен долларов. Отличаются они возможностями, материалами, хотя все называются «стусло». Профессиональные модели сделаны на основе хорошей ножовки, имеют шкалу, которая позволяет выставлять пилу как надо. С таким инструментом не проблема выставить любой нужный угол реза, чтобы правильно отрезать плинтус для идеальной стыковки.

Профессиональное плотницкое стусло — инструмент с широким диапазоном

Самое простое стусло представляет собой пластиковый П-образный профиль, в стенках которого сформированы прорези. Эти прорези используются как направляющая для ножовки. Они не позволяют полотну отклоняться. В любом варианте присутствует два реза — прямой и под 45 градусов. В некоторых может быть еще пару вариантов.

Как запилить плинтус под 45 градусов? Один из способов — использовать стусло

Иногда ножовка идет в комплекте, иногда нет. Обычно те, что в комплекте, не слишком хороши. Ножовку можно использовать любую, подбирая полотно под материал, который планируется резать. Важно чтобы полотно свободно двигалось в прорезях.

Как отрезать плинтус во внутренних углах: план действий по шагам

Начинают установку плинтусов в одном из углов. Если для вас это первый опыт, выберите ту часть комнаты, в которой будет что-то стоять. Не всегда, кончено, первый блин комом, но все-таки лучше подстраховаться. Чтобы сделать угол на плинтусе аккуратно, работайте без спешки. Один отпилили, проверили, подогнали. Переходим к следующему. Крепить лучше после того, как собраны два прилегающих угла. Но слишком откладывать сборку тоже не стоит.

Подрезка плинтуса в углах требует определенных навыков. Но сделав несколько стыков самостоятельно, вы сможете красиво оформлять сложные углы

Как пользоваться стуслом, чтобы отрезать плинтусы? Располагаете устройство перед собой, желательно на столе, но можно и на полу. Какой стороной его повернуть неважно, оно симметричное. В профиль вставляете планку, поворачиваете ее так, как она будет стоять у стены. При запиле напольного плинтуса в стусле, «стеной» является та стенка, которая дальше от вас. Еще раз: к задней стенке плотно прижимаете плинтусную планку в том положении, в котором она будет устанавливаться. Вставляете в нужные прорези ножовку. Можно начинать пилить.

Первый стык в комнате

Первую планку плинтуса надо обрезать как можно ближе к краю. У плотников есть свой жаргон и они говорят «зарезать» угол. Неважно как называть, важно что в стусле планку выставляем так, чтобы сделать рез в самом начале. За линию реза выдвигаем планку на небольшое расстояние, для начала можно на 1-2 см. Отрезать меньший кусок сложнее, поэтому экономию оставьте «на потом», когда появится хоть какой-то навык.

В стусле напольный плинтус располагаем у дальней стенки «лицом» к себе. Так проще проконтролировать правильно ли вы режете/пилите

Дальше делать угол на плинтусе надо так:

  1. Укладываем плинтус в стусло, прижимаем к противоположной от нас стенке. Выставляем его в монтажном положении — как он будет стоять у стены.
  2. Вставляем ножовку в нужные прорези (смотрите на рисунке ниже).
  3. Подвигаем планку так, чтобы она немного выходила за линию реза.
  4. Отрезаем.
  5. Берем второй кусок плинтуса, повторяем те же операции, но положение пилы на стусле меняем на противоположное. Планку вставляем с другой стороны. Тут будьте внимательны, иначе придется переделывать несколько раз, так как соединение не получится.

Как правильно отрезать напольный плинтус в стусле: для наружного и внутреннего стыка

Мы получили два отрезка запиленных для стыковки во внутреннем углу. Чтобы сделать стык идеальным, примеряем детали по месту. Скорее всего, есть некоторые огрехи. Берем наждачную бумагу со средним зерном, убираем все, что мешает состыковать. Потом мелким зерном добиваемся плотной стыковки без щелей и зазоров.

При соединении плинтусов в углу, используют прозрачный силиконовый герметик. Перед тем как установить крепеж, на срез наносится слой силикона. Сразу после того как плинтус закреплен, удаляем излишки, которые появились снаружи. Убираем до абсолютно чистой поверхности. Такой способ соединения плинтусов в углах выглядит более аккуратно, в него не забивается грязь и пыль.

Как запилить угол плинтуса на нужном расстоянии

Второй и все остальные углы плинтусов надо делать на определенном расстоянии. Если следующий угол снова внутренний и расстояние до него меньше, чем длина планки, используем тот же фрагмент, на котором уже есть запил. Измеряем расстояние при помощи рулетки — строго от угла до угла. Затем это расстояние откладывают на планке при помощи все той же рулетки. Начало мерной ленты совмещаем с выступом, отмеряем требуемое расстояние, карандашом делаем отметку. Она будет отправной точкой для реза.

Необходимо знать, на каком расстоянии резать

Плинтус с отметкой укладывают в стусло, выбирают нужное направление запила. Черточку можно совмещать с полотном ножовки или с прорезью в стусле. Кому как удобно. Отрезают. Этот отрезок надо «примерить» по месту. Если оба уголка уперлись в противоположные стены или зазор всего 1 мм, все нормально. Можно из нового куска отрезать вторую планку для оформления стыка. И снова огрехи убираем наждачной бумагой.

Если длина стены больше, чем длина планки плинтуса, берем новую планку. Второй угол будем зарезать на ней. Важно не ошибиться, в какую сторону пилить. Установив обе планки вдоль стены, на одной из них отметить место соединения, сделать прямой рез. Для прямого реза в стусле тоже есть прорези. Так что проблем не будет.

Как соединить два плинтуса на прямой

Но стык по прямой выглядит не всегда идеально, да и в процессе эксплуатации он часто расходится, образуя видимую щель. Если есть желание, можно отрезать под углом (любым) две планки.

Для этого сначала срезаем край одной планки под наклоном, отмечаем на второй место соединения. Отметка ставится по той стороне плинтуса, которая прижимают к стене. По этой отметке отпиливаем другой участок, не меняя положения пилы относительно стусла, но вставив планку с другой стороны. Стык получается по косой. Он более аккуратный. Особенно разница видна на деревянных плинтусах и МДФ. Срез, снова-таки,  довести «до ума» при помощи наждачной бумаги.

Варианты сращивания плинтусов из дерева или МДФ

Делаем внешний стык

В квартирах или домах встречаются не только внутренние углы, но и внешние. В этом случае сначала подрезают ближайший внутренний угол, дорабатывают его. Когда он готов, можно сделать наружный угол на плинтусе. Ставим планку в угол, как она должна быть. В месте наружного угла карандашом делаем отметку ровно на месте поворота.

Как сделать внешний угол плинтуса

Дальше планку переносим в стусло, выбираем соответствующее положение. Чтобы не ошибиться, все время представляйте, как плинтус стоит у стены и что у вас должно получиться.

Второй отрезок запиливаем под 45 градусов так, чтобы он стыковался с уже готовым. Для этого положение пилы меняем на противоположное и заводим плинтус с другой стороны.

Как сделать угол на плинтусе больше или меньше 90°

Далеко не все углы имеют ровно 90 градусов. Если отклонение небольшое, щели можно убрать при помощи наждачной бумаги. В других случаях придется размечать и резать с учетом реального градуса. Основная задача в этом случае найти точку на полу, где два плинтуса будут стыковаться.

Начнем с объяснения того, как правильно зарезать наружный угол, если он не 90 градусов. Берем планку, приставляем ее к углу с одной из сторон, плотно прижимаем к стене — так как она должна стоять. Вдоль нижнего края плинтуса карандашом проводим линию на полу. Прикладываем планку к другой стороне угла, делаем то же самое. Место пересечения двух линий и будет точкой стыковки двух плинтусов.

Как установить плинтусы без щелей и зазоров

В данной статье речь пойдет о том, как устранить недочеты при монтировании плинтуса, и некоторые ценные рекомендации, которые дадут возможность вам получить достойные результаты проделанной работы.

Данный элемент, как известно, осуществляет одновременно несколько функций:

  • первая, он устраняет щель между покрытием пола и стеной;
  • вторая, защищает облицовку основания стен от агрессивного воздействия;
  • третья, имеет декоративное значение, при том обязательном условии, что процедура по его монтажу была выполнена успешно.

Плинтус на рынке представлен в большой палитре цветов и оттенков, моделей и сырья, из которого он изготовлен, так что для каждого не составит никакой сложности подобрать максимально удовлетворяющий все потребности ваших вкусов и предпочтений.

Сырье изготовления во многом будет предопределять поочередность проделываемых в перспективе действий во время монтажа. Самыми популярными материалами, из которых изготавливаются плинтуса, обнаруживаются древесина, пластик и МДФ – конкретно о них и будет идти речь в данной статье.

Зачастую сразу после монтажа плинтуса между прямым краем специального напольного плинтуса и плоскостью пола или же стены образовывается существенная щель. Она появляется в силу неровностей и дефектов полов и стен, беря во внимание, что плинтус априори ровный и прямой.  Как же этому противодействовать?

Есть неправильная точка зрения, что плинтус легко можно искривлять и воспроизвести все искривление. Он совсем не изгибается (если не совершенно тонкий или полимерный). Ребра жесткости не дают возможности ему по одному только желанию принимать любую форму и повторять все неровности и дефекты пола (стен).

его таки изогнуть по поверхности стены мы рискуем обрести результатом «кривые рельсы», в особенности, если взглянуть на стену в будущем. Выглядит совсем не презентабельно.  Давайте изучим каждый стык немного подробнее.

Стена-плинтус

В силу того что приспособление фиксируется именно к ней, то есть смысл устранять щель стыка тем же материалом, который будет применяться при финишной доводке стены

Для этой цели применимы как герметик, шпаклевка так и любые иные материалы. В данной ситуации эффективнее будет вообще выполнять окончательную отделку только после монтажа плинтуса.

Так же как мы осуществляем ее следом за монтажом его на потолке или допустим лепнины. При таком исходе мы получаем монолитное совмещение окантовки и поверхности стены.

Пол-плинтус

Прекрасно если напольное перекрытие неподвижно и фундаментально. Камень, плитка, заливной пол дают возможность без рисков залить щель герметиком и забыть о нем.

Но деревянные полы – паркет, линолеум, доска, ламинат образуют подвижный стык, следовательно, шпаклевки и герметики тут уже не в помощь, а даже, наоборот, с течением времени разрушатся, и будут смотреться страшновато.  Что же предпринять?

Малый зазор рекомендуется совсем не трогать, особенно когда окрас доски и плинтуса не светлый, быстрее всего его даже никто не заметит.

Если же щель существенна, к тому же использовалось светлое изделие можно применить отдельную деталь, в виде тонкой гибкой планки, которая позволит прекрасно воспроизвести кривую пола.

Как экспортировать базу данных SQL Server как файл .MDF

Иногда наши требования связаны с открытием существующей базы данных в какой-либо другой системе местоположения, чтобы мы могли получить к ней доступ или мы могли дополнительно изменить ее. Для этого SQL Server Management Studio 2014 предоставляет функциональные возможности для выполнения этой задачи.

Экспорт базы данных очень важен в случаях, когда администратор баз данных, разработчик или любой пользователь должен получить к ней доступ в любом другом месте.

Пример: При работе с любой базой данных в офисе, колледже или дома, если вы хотите экспортировать и открыть эту базу данных, чтобы вы могли использовать ее позже, вам необходимо понимать шаги для экспорта базы данных.

Вот шаги, описывающие процедуру экспорта базы данных,

Во-первых, перейдите в SQL Server Management Studio, щелкните правой кнопкой мыши свою базу данных и выберите свойств . Теперь выберите File menu,

В опции File вам нужно получить Path места сохранения базы данных с именами файлов, сохраненными как файлы .MDF и .LDF .

Второй , откройте путь путь , как показано на рисунке выше, и скопируйте оба .mdf и .ldf файлы базы данных, которую вы хотите экспортировать.

Третий , перед копированием файла .mdf и .log в вашей системе, пожалуйста, Остановите службы вашего SQL Server ,
Чтобы остановить службы: Найдите Services в параметрах поиска вашей системы, затем выберите свой Sql Server Name и щелкните правой кнопкой мыши его Properties и выберите Stop option.

Пример

Четвертый , теперь файлы базы данных (.mdf и .ldf ) сохранены в вашей системе. Просто скопируйте их в другое место с помощью USB-накопителя, электронной почты или любым другим способом, чтобы экспортировать базу данных в целевую систему.

Пример

Пятый . Теперь в вашей целевой системе просто скопируйте или вырежьте и вставьте файл базы данных .mdf и .ldf s в путь на сервере MS SQL Server расположение в вашей системе:

Шестой . Откройте SQL Server Management Studio 2014 целевой системы, щелкните правой кнопкой мыши папку Databases и выберите опцию Attach .

Когда вы нажали Прикрепить , откроется окно. Для этого просто нажмите кнопку Добавить , выберите базу данных .mdf и .ldf файлы и добавьте ее.

Просто Обновите ваших баз данных. Вы можете видеть, что на рисунке ниже база данных Стажер экспортирована из другой системы, теперь мы можем получить доступ к ее объектам.

Как объединить несколько таблиц HubDB

  • Авторизоваться
  • Создать учетную запись разработчика

ДОМ

  • Документация

    • Документация
    • Приложения и интеграции

      • Справочная документация по API

      • Руководства по интеграции API

      CMS

      • Руководства по разработке CMS

      • Справочная документация по CMS

  • Ресурсы

    • Ресурсы
    • Ссылки

      • Журнал изменений платформы

      • Сертификаты разработчиков

      • API по уровню продукта

      • Галерея кодов CMS

      Сообщество и поддержка

      • Форум разработчиков

      • Блог разработчиков

      • Группа разработчиков HubSpot Slack

      • Партнерская программа по приложениям

      • Проект с открытым исходным кодом

  • Торговая площадка

      Pyspark join Несколько фреймов данных (полное руководство)

      Обзор

      PySpark — хорошая библиотека Python для выполнения крупномасштабного исследовательского анализа данных, создания конвейеров машинного обучения и создания ETL для платформы данных.Если у вас уже есть средний уровень в Python и библиотеках, таких как Pandas, тогда PySpark — отличный язык для изучения для создания более масштабируемых и релевантных анализов и конвейеров. В этой статье мы увидим, чем функция соединения PySpark похожа на соединение SQL, где две или более таблицы или фреймы данных могут быть объединены в зависимости от условий.

      Если вы ищете хорошую учебную книгу по pyspark , нажмите здесь

      Как локально установить Spark в Python?

      Если на вашем компьютере не установлен python, желательно установить его через anaconda.Доступен по следующему адресу:

        https://www.anaconda.com/distribution/  

      Spark — это проект с открытым исходным кодом под управлением Apache Software Foundation. Вы можете скачать его прямо с официального сайта Apache:

        https://spark.apache.org/downloads.html  

      Затем, чтобы установить Spark, нам нужно будет установить Pip. Pip — это система управления пакетами, используемая для установки пакетов python и управления ими за вас. После того, как вы успешно установили python, перейдите по ссылке ниже и установите pip.

        https://pip.pypa.io/en/stable/installing/  

      Затем вам нужно будет выполнить следующую команду, чтобы иметь возможность установить Spark на свой компьютер:

      $ pip install pyspark
       
      • Изменить путь выполнения для pyspark

      Последний шаг — изменить путь выполнения, чтобы ваша машина могла выполнить и найти путь, в котором установлена ​​искра:

      экспорт SPARK_HOME = "/ ваш / домашний / каталог / искра / python"
      экспорт PATH = "$ SPARK_HOME / bin: $ PATH"
       

      Теперь вы можете запустить Spark, набрав это:

      pyspark
       

      Присоединение к Pyspark

      На Pyspark доступно множество стыковок.Чтобы проверить их, мы создадим два фрейма данных, чтобы проиллюстрировать наши примеры:

      из pyspark.sql импортировать SparkSession
      из pyspark.sql импортировать функции как F
      spark = SparkSession.builder.appName ('pyspark - пример соединения'). getOrCreate ()
      sc = spark.sparkContext
      
      набор данных1 = [
        {
        'id': '1',
        'имя': 'СМИТ',
        "имя": "LEA"
        },
        {
        'id': '2',
        'name': 'ДЖОН',
        "имя": "ПАВЕЛ"
        },
        {
        'id': '4',
        'name': 'CRUZ',
        'имя': 'ТОМ'
        }
          
      ]
      набор данных2 = [
        {
        'id': '1',
        «Профессия»: «Юрист»,
        «Заработная плата»: 60000
        },
        {
        'id': '3',
        «Профессия»: «Учитель»,
        «Заработная плата»: 30000
        },
         {
        'id': '4',
        «Профессия»: «Актер»,
        «Заработная плата»: 20000000
        }
      ]
      
      rdd1 = сбн.распараллелить (набор данных1)
      df1 = spark.createDataFrame (rdd1)
      печать ('df1')
      df1.show ()
      
      df1
      + --------- + --- + ------ +
      | имя | id | имя |
      + --------- + --- + ------ +
      | LEA | 1 | СМИТ |
      | ПАВЕЛ | 2 | ДЖОН |
      | ТОМ | 4 | КРУИЗ |
      + --------- + --- + ------ +
      
      
      rdd2 = sc.parallelize (набор данных2)
      df2 = spark.createDataFrame (rdd2)
      печать ('df2')
      df2.show ()
      
      df2
      + ---------- + -------- + --- +
      | Профессия | Заработная плата | id |
      + ---------- + -------- + --- +
      | Юрист | 60000 | 1 |
      | Учитель | 30000 | 3 |
      | Актер | 20000000 | 4 |
      + ---------- + -------- + --- +
       

      В этой статье объясняются следующие виды объединений.

      • Внутреннее соединение.
      • Наружное соединение.
      • Левое соединение.
      • Правое соединение.
      • Левое полусоединение.
      • Левое антисоединение.
      • Перекрестное соединение

      Внутреннее соединение Spark

      В Pyspark функция ВНУТРЕННЕЕ СОЕДИНЕНИЕ является очень распространенным типом соединения для связывания нескольких таблиц вместе. Эта команда возвращает записи, если в каждом столбце есть хотя бы одна строка, соответствующая условию.

      В приведенном ниже синтаксисе указано, что записи в кадрах данных df1 и df2 должны быть выбраны, когда данные в столбце «ID» в df1 равны данным в столбце «ID» в df2.

      df = df1.join (df2, on = ['id'], how = 'inner')
      df.show ()
      
      + --- + --------- + ------ + ---------- + -------- +
      | id | имя | имя | Профессия | Заработная плата |
      + --- + --------- + ------ + ---------- + -------- +
      | 1 | LEA | СМИТ | Юрист | 60000 |
      | 4 | ТОМ | КРУИЗ | Актер | 20000000 |
      + --- + --------- + ------ + ---------- + -------- +
       

      Кроме того, PySpark предоставляет условия, которые можно указать вместо параметра «on».Вот несколько примеров без использования параметра «on»:

      df = df1.join (df2, df1.id == df2.id, how = 'внутренний')
      df.show ()
      
      + --------- + --- + ------ + ---------- + -------- + --- +
      | имя | id | имя | Профессия | Заработная плата | id |
      + --------- + --- + ------ + ---------- + -------- + --- +
      | LEA | 1 | СМИТ | Юрист | 60000 | 1 |
      | ТОМ | 4 | КРУИЗ | Актер | 20000000 | 4 |
      + --------- + --- + ------ + ---------- + -------- + --- +
      
      df = df1.join (df2, df1.id> df2.id, how = 'внутренний')
      df.show ()
      
      + --------- + --- + ------ + ---------- + ------ + --- +
      | имя | id | имя | Профессия | Заработная плата | id |
      + --------- + --- + ------ + ---------- + ------ + --- +
      | ПАВЕЛ | 2 | ДЖОН | Юрист | 60000 | 1 |
      | ТОМ | 4 | КРУИЗ | Юрист | 60000 | 1 |
      | ТОМ | 4 | КРУИЗ | Учитель | 30000 | 3 |
      + --------- + --- + ------ + ---------- + ------ + --- +
       

      Spark Outer Join

      Внешнее объединение объединяет данные из обеих баз данных независимо от того, совпадает ли столбец «on» или нет.Если совпадение совмещено, создается строка, если совпадения нет; пропущенные столбцы для этой строки заполняются null .

      df = df1.join (df2, on = ['id'], how = 'external')
      df.show ()
      
      + --- + --------- + ------ + ---------- + -------- +
      | id | имя | имя | Профессия | Заработная плата |
      + --- + --------- + ------ + ---------- + -------- +
      | 3 | null | null | Учитель | 30000 |
      | 1 | LEA | СМИТ | Юрист | 60000 |
      | 4 | ТОМ | КРУИЗ | Актер | 20000000 |
      | 2 | ПАВЕЛ | ДЖОН | null | null |
      + --- + --------- + ------ + ---------- + -------- +
       

      Spark Left Join

      LEFT JOIN — это тип объединения двух таблиц.Это позволяет перечислить все результаты левой таблицы (left = left), даже если во второй таблице нет совпадений. Это соединение особенно интересно для получения информации из df1 при извлечении связанных данных, даже если нет совпадения с df2 . А именно, если совпадений нет, все столбцы df2 будут иметь значение null .

      df = df1.join (df2, on = ['id'], how = 'left')
      df.show ()
      
      + --- + --------- + ------ + ---------- + -------- +
      | id | имя | имя | Профессия | Заработная плата |
      + --- + --------- + ------ + ---------- + -------- +
      | 1 | LEA | СМИТ | Юрист | 60000 |
      | 4 | ТОМ | КРУИЗ | Актер | 20000000 |
      | 2 | ПАВЕЛ | ДЖОН | null | null |
      + --- + --------- + ------ + ---------- + -------- +
       

      Spark Right Join

      Это то же самое, что и операция левого соединения, выполняемая для правого фрейма данных, т.е.e df2 в этом примере.

      df = df1.join (df2, on = ['id'], how = 'right')
      df.show ()
      
      + --- + --------- + ------ + ---------- + -------- +
      | id | имя | имя | Профессия | Заработная плата |
      + --- + --------- + ------ + ---------- + -------- +
      | 3 | null | null | Учитель | 30000 |
      | 1 | LEA | СМИТ | Юрист | 60000 |
      | 4 | ТОМ | КРУИЗ | Актер | 20000000 |
      + --- + --------- + ------ + ---------- + -------- +
       

      Spark Left Semi Join

      Когда используется левое полусоединение, все строки в левом наборе данных, совпадающие в правом наборе данных, возвращаются в окончательном результате.Однако, в отличие от левого внешнего соединения, результат не содержит объединенных данных из двух наборов данных. Он содержит только столбцы, полученные из левого набора данных.

      df = df1.join (df2, on = ['id'], how = 'left_semi')
      df.show ()
      
      + --- + --------- + ------ +
      | id | имя | имя |
      + --- + --------- + ------ +
      | 1 | LEA | СМИТ |
      | 4 | ТОМ | КРУИЗ |
      + --- + --------- + ------ +
       

      Spark Left Anti Join

      Это соединение похоже на df1-df2, поскольку оно выбирает все строки из df1, которых нет в df2.

      df = df1.join (df2, on = ['id'], how = 'left_anti')
      df.show ()
      
      + --- + --------- + ---- +
      | id | имя | имя |
      + --- + --------- + ---- +
      | 2 | ПОЛ | ДЖОН |
      + --- + --------- + ---- +
       

      Spark Cross Joins

      Последний тип join , который мы можем выполнить, — это перекрестное соединение , также известное как декартово соединение. Перекрестные соединения немного отличаются от других типов соединений, поэтому кросс-соединения получают собственный метод DataFrame:

      df = df1.crossJoin (df2)
      df.шоу()
      
      + --------- + --- + ------ + ---------- + -------- + --- +
      | имя | id | имя | Профессия | Заработная плата | id |
      + --------- + --- + ------ + ---------- + -------- + --- +
      | LEA | 1 | СМИТ | Юрист | 60000 | 1 |
      | LEA | 1 | СМИТ | Учитель | 30000 | 3 |
      | LEA | 1 | СМИТ | Актер | 20000000 | 4 |
      | ПАВЕЛ | 2 | ДЖОН | Юрист | 60000 | 1 |
      | ПАВЕЛ | 2 | ДЖОН | Учитель | 30000 | 3 |
      | ПАВЕЛ | 2 | ДЖОН | Актер | 20000000 | 4 |
      | ТОМ | 4 | КРУИЗ | Юрист | 60000 | 1 |
      | ТОМ | 4 | КРУИЗ | Учитель | 30000 | 3 |
      | ТОМ | 4 | КРУИЗ | Актер | 20000000 | 4 |
      + --------- + --- + ------ + ---------- + -------- + --- +
       

      Для более точной информации о Pyspark приглашаю посетить официальный сайт:

        https: // spark.apache.org/docs/latest/api/python/pyspark.sql.html?highlight=join  

      Я надеюсь, что эта статья поможет вам лучше понять различные суставы Pyspark. Не стесняйтесь оставлять комментарии, если вам понравился контент! 🙂

      Если вы хотите узнать больше о python, вы можете прочитать эту книгу ( Как партнер Amazon я получаю прибыль от соответствующих покупок ):

      Если вы хотите узнать больше о Spark, вы можете прочитать эта книга:

      Вернуться к разделу Python

      Создание соединения «один ко многим» в ArcMap

      Сводка

      Предоставленные инструкции описывают, как создать таблицу с отображением «один ко многим» с другой таблицей.

      Процедура

      Соединение двух таблиц в ArcMap может быть выполнено только с помощью отношения «один-к-одному» или «многие-к-одному» между «Основной» таблицей и «Другой» таблицей (атрибуты которой присоединяются к основной таблице). Для каждой записи в главной таблице, если есть несколько совпадающих записей в другой таблице, присоединяется только первая совпадающая запись из другой.

      В некоторых случаях желаемый результат состоит в том, чтобы иметь запись в главной таблице для каждой совпадающей записи в другой таблице, что означает создание повторяющихся записей в главной таблице. Для этого есть два возможных метода:

      Метод 1. Использование инструмента геообработки Создать таблицу запросов

      1. В ArcToolbox разверните Инструменты управления данными> Слои и представления таблиц .
      1. Дважды щелкните инструмент Создать таблицу запросов .Этот инструмент позволяет объединять таблицы атрибутов классов пространственных объектов и непространственные таблицы, но все таблицы должны находиться в одной базе геоданных.

        Отношения могут быть указаны между несколькими таблицами, перечислив несколько условий, например:
        . = . AND . = . и т. Д. на.

      1. Чтобы указать отношения между парами полей, введите выражение SQL в поле «Выражение».Вместо того, чтобы вводить выражение, нажмите кнопку «SQL» справа от поля, чтобы открыть диалоговое окно «Построитель запросов».

      Поля каждой таблицы показаны в верхнем списке в формате <имя таблицы>. <Имя поля>.

      1. Дважды щелкните имя поля, чтобы вставить его в область редактирования.
      2. Щелкните другие кнопки синтаксиса оператора (равно, Is, And, Not и т. Д.) В диалоговом окне, чтобы добавить операторы к выражению. Создайте выражение, подобное запросу определения слоя ArcMap, но здесь можно сравнивать поля в одной таблице с полями в других таблицах.

      Если первым входом в инструмент является класс пространственных объектов, то выходной структурой является класс пространственных объектов, в противном случае выходной структурой является таблица. Первый вход — это таблица, в которую добавляются атрибуты всех остальных таблиц. Кроме того, записи первого входа дублируются по мере необходимости, чтобы соответствовать каждой применимой записи в других таблицах.

      В этом инструменте обязательно укажите уникальное ключевое поле в каждой участвующей таблице, чтобы итоговая выходная таблица имела уникальный индекс для каждой записи.

      Метод 2: Используйте инструмент геообработки Пространственное соединение

      Инструмент Пространственное соединение ( ArcToolbox> Инструменты анализа> Наложение ) добавляет поля из таблицы атрибутов другого слоя в таблицу основного слоя на основе пространственного отношения ( таких как Intersects, Contains, Is_Within или Closest) между элементами двух слоев.

      Операция соединения может быть «один к одному» или «один ко многим». Если операция соединения — «один ко многим», выходной класс пространственных объектов может содержать повторяющиеся записи из основного класса пространственных объектов, чтобы соответствовать соответствующим записям в другом классе пространственных объектов.

      Связанная информация

      Последняя публикация: 08.05.2020

      Идентификатор статьи: 000010848

      Полезен ли этот контент?

      Объяснение присоединения

      PySpark — DZone Big Data

      PySpark предоставляет несколько способов комбинировать фреймы данных i.е. соединение, слияние, объединение, интерфейс SQL и т. д. В этой статье мы рассмотрим, чем функция соединения PySpark похожа на соединение SQL, где две или более таблицы или фреймы данных могут быть объединены на основе условий.

      Давайте рассмотрим некоторые операции соединения, поддерживаемые PySpark, на примерах. Сначала создайте два фрейма данных из словаря Python, мы будем использовать эти два фрейма данных в этой статье.

        из pyspark.sql import SparkSession
      из pyspark.sql импортировать функции как F
      
      искра = SparkSession.builder.appName ('joins_example'). getOrCreate ()
      sc = spark.sparkContext
      
      набор данных1 = [
        {
        'ключ': 'abc',
        'val11': 1.1,
        'val12': 1,2
        },
        {
        'ключ': 'def',
        'val11': 3,0,
        'val12': 3,4
        }
      ]
      
      набор данных2 = [
        {
        'ключ': 'abc',
        'val21': 2.1,
        'val22': 2.2
        },
        {
        'ключ': 'xyz',
        'val21': 3.1,
        'val22': 3.2
        }
      ]
      
      rdd1 = sc.parallelize (набор данных1)
      df1 = spark.createDataFrame (rdd1)
      печать ('df1')
      df1.show ()
      
      rdd2 = sc.parallelize (набор данных2)
      df2 = spark.createDataFrame (rdd2)
      печать ('df2')
      df2.шоу()
      
      ################################################ ###############################
      
      df1
      + --- + ----- + ----- +
      | ключ | val11 | val12 |
      + --- + ----- + ----- +
      | abc | 1.1 | 1.2 |
      | def | 3.0 | 3.4 |
      + --- + ----- + ----- +
      
      df2
      + --- + ----- + ----- +
      | ключ | val21 | val22 |
      + --- + ----- + ----- +
      | abc | 2.1 | 2.2 |
      | xyz | 3.1 | 3.2 |
      + --- + ----- + ----- +  

      В этой статье описаны следующие типы объединений.

      Вам также может понравиться: PySpark Tutorial: Learn Apache Spark using Python.

      Рассмотрим подробно каждый из них.

        df = df1.join (df2, on = ['key'], how = 'inner')
      df.show ()  

      Внутреннее соединение выбирает совпадающие записи из обоих фреймов данных. Сопоставление выполняется для столбцов, указанных в параметре on . В этом примере оба фрейма данных объединяются, когда столбец с именем , ключ имеет одинаковое значение, то есть «abc».

        df = df1.join (df2, on = ['key'], how = 'inner')
      df.show ()
      
      ################################################ ###############################
      
      + --- + ----- + ----- + ----- + ----- +
      | ключ | val11 | val12 | val21 | val22 |
      + --- + ----- + ----- + ----- + ----- +
      | abc | 1.1 | 1.2 | 2.1 | 2.2 |
      + --- + ----- + ----- + ----- + ----- +  

      Внешнее соединение

      Внешнее соединение объединяет данные из обоих фреймов данных, независимо от того, совпадают ли столбцы «on» или нет. Если совпадение совмещено, создается одна строка, если совпадений нет, отсутствующие столбцы для этой строки заполняются null .

        df = df1.join (df2, on = ['key'], how = 'external')
      df.show ()
      
      ################################################ ###############################
      
      + --- + ----- + ----- + ----- + ----- +
      | ключ | val11 | val12 | val21 | val22 |
      + --- + ----- + ----- + ----- + ----- +
      | xyz | null | null | 3.1 | 3.2 |
      | abc | 1.1 | 1.2 | 2.1 | 2.2 |
      | def | 3.0 | 3.4 | null | null |
      + --- + ----- + ----- + ----- + ----- +  

      Соединение слева

      Левое соединение выберет все данные из левого фрейма данных (например, df1 в этом примере) и выполнит сопоставления с именем столбца , ключ . Если совпадение найдено, значения заполняются из соответствующей строки, а если не найдено, недоступные значения заполняются null .

        df = df1.join (df2, on = ['key'], how = 'left')
      df.show ()
      
      ################################################ ###############################
      
      + --- + ----- + ----- + ----- + ----- +
      | ключ | val11 | val12 | val21 | val22 |
      + --- + ----- + ----- + ----- + ----- +
      | abc | 1.1 | 1.2 | 2.1 | 2.2 |
      | def | 3.0 | 3.4 | null | null |
      + --- + ----- + ----- + ----- + ----- +  

      Правое соединение

      Это то же самое, что и операция левого соединения, выполняемая для правого фрейма данных, то есть df2 в этом примере.

        df = df1.join (df2, on = ['key'], how = 'right')
      df.show ()
      
      ################################################ ###############################
      
      + --- + ----- + ----- + ----- + ----- +
      | ключ | val11 | val12 | val21 | val22 |
      + --- + ----- + ----- + ----- + ----- +
      | xyz | null | null | 3.1 | 3.2 |
      | abc | 1.1 | 1.2 | 2.1 | 2.2 |
      + --- + ----- + ----- + ----- + ----- +
        

      Левое полусоединение

      Это похоже на внутреннее соединение, когда выбираются только левые столбцы фрейма данных и значения.

        df = df1.join (df2, on = ['key'], how = 'left_semi')
      df.show ()
      
      ################################################ ###############################
      
      + --- + ----- + ----- +
      | ключ | val11 | val12 |
      + --- + ----- + ----- +
      | abc | 1.1 | 1.2 |
      + --- + ----- + ----- +  

      Левое антисоединение

      Это соединение похоже на df1-df2, поскольку оно выбирает все строки из df1, которых нет в df2.

        df = df1.join (df2, on = ['key'], how = 'left_anti')
      df.show ()
      
      
      ################################################ ###############################
      
      + --- + ----- + ----- +
      | ключ | val11 | val12 |
      + --- + ----- + ----- +
      | def | 3.0 | 3.4 |
      + --- + ----- + ----- +  

      Внутреннее соединение с расширенными условиями

      Кроме того, PySpark предоставляет условия, которые можно указать вместо параметра «on». Например, если вы хотите присоединиться на основе диапазона данных на основе географического местоположения, вы можете выбрать диапазоны широты и долготы.

        print ('Внутреннее соединение с условием df1.key == df2.key')
      df = df1.join (df2, df1.key == df2.key, how = 'внутренний')
      df.show ()
      print ('Внутреннее соединение с условием df1.key> df2.key')
      df = df1.join (df2, df1.key> df2.key, how = 'внутренний')
      df.show ()
      print ('Внутреннее соединение с несколькими условиями [df1.val11  df2.val21) | (df1.val12  df2.val22)], how = 'inner')
      df.show ()
      
      ################################################ ###############################
      
      Внутреннее соединение с условием df1.key == df2.key
      + --- + ----- + ----- + --- + ----- + ----- +
      | ключ | val11 | val12 | ключ | val21 | val22 |
      + --- + ----- + ----- + --- + ----- + ----- +
      | abc | 1.1 | 1.2 | abc | 2.1 | 2.2 |
      + --- + ----- + ----- + --- + ----- + ----- +
      
      Внутреннее соединение с условием df1.key> df2.key
      + --- + ----- + ----- + --- + ----- + ----- +
      | ключ | val11 | val12 | ключ | val21 | val22 |
      + --- + ----- + ----- + --- + ----- + ----- +
      | def | 3.0 | 3.4 | abc | 2.1 | 2.2 |
      + --- + ----- + ----- + --- + ----- + ----- +
      
      Внутреннее соединение с несколькими условиями [df1.val11  df2.val21) | (df1.val12  

      Я надеюсь, что эта статья поможет вам понять некоторые функции, которые предоставляет PySpark.

      Дополнительная литература

      .

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.

    *

    *

    *