Haben Sie Erfahrung mit Zeitreihen und PySpark?

Ja, Erfahrung mit Zeitreihen in PySpark umfasst die Verarbeitung großer Datenmengen mit Zeitstempeln, Aggregation, gleitenden Fenstern und der Anwendung von Modellen zur Vorhersage.

In PySpark werden für die Arbeit mit Zeitreihen häufig Funktionen aus dem Modul pyspark.sql.functions verwendet, z.B. window zum Gruppieren nach Zeitintervallen.

Beispiel für die Aggregation von Daten nach Stunden:

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

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

daten = [
    ("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(daten, 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)

Dieser Ansatz ermöglicht eine effiziente Verarbeitung und Analyse von Zeitreihendaten in großen Datensätzen.