¿Tiene experiencia con series temporales y PySpark?

Sí, la experiencia en series temporales en PySpark incluye el procesamiento de grandes volúmenes de datos con marcas de tiempo, agregación, ventanas deslizantes y aplicación de modelos para pronósticos.

En PySpark, para trabajar con series temporales, a menudo se utilizan funciones del módulo pyspark.sql.functions, por ejemplo, window para agrupar por intervalos de tiempo.

Ejemplo de agregación de datos por horas:

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

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

datos = [
    ("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(datos, schema=schema)
df = df.withColumn("timestamp", df["timestamp"].cast("timestamp"))

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

Este enfoque permite procesar y analizar eficazmente series temporales en grandes datos.