Есть ли опыт с временными рядами и PySpark?

Да, опыт работы с временными рядами в PySpark включает обработку больших объемов данных с временными метками, агрегацию, скользящие окна и применение моделей для прогнозирования.

В PySpark для работы с временными рядами часто используют функции из модуля pyspark.sql.functions, например, window для группировки по временным интервалам.

Пример агрегирования данных по часам:

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import window, avg

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

data = [
    ("2024-06-01 10:05:00", 10),
    ("2024-06-01 10:15:00", 20),
    ("2024-06-01 11:00:00", 30),
]

schema = "timestamp STRING, value INT"
df = spark.createDataFrame(data, schema=schema)
df = df.withColumn("timestamp", df["timestamp"].cast("timestamp"))

result = df.groupBy(window("timestamp", "1 hour")).agg(avg("value").alias("avg_value"))
result.show(truncate=False)

Такой подход позволяет эффективно обрабатывать и анализировать временные ряды на больших данных.