Máte zkušenosti s časovými řadami a PySpark?

Ano, zkušenosti s časovými řadami v PySpark zahrnují zpracování velkých objemů dat s časovými razítky, agregaci, posuvnými okny a použití modelů pro předpovědi.

V PySpark se při práci s časovými řadami často používají funkce z modulu pyspark.sql.functions, například window pro seskupování podle časových intervalů.

Příklad agregace dat po hodinách:

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"))

výsledek = df.groupBy(window("timestamp", "1 hodina")).agg(avg("value").alias("průměrná_hodnota"))
výsledek.show(truncate=False)

Tento přístup umožňuje efektivní zpracování a analýzu časových řad na velkých datech.