Avez-vous de l'expérience avec les séries temporelles et PySpark?

Oui, l'expérience avec les séries temporelles dans PySpark inclut le traitement de grands volumes de données avec des horodatages, l'agrégation, les fenêtres glissantes et l'application de modèles pour la prévision.

Dans PySpark, pour travailler avec des séries temporelles, on utilise souvent des fonctions du module pyspark.sql.functions, par exemple, window pour regrouper par intervalles de temps.

Exemple d'agrégation de données par heures :

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

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

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

résultat = df.groupBy(window("timestamp", "1 heure")).agg(avg("value").alias("valeur_moyenne"))
résultat.show(truncate=False)

Cette approche permet de traiter et d'analyser efficacement les séries temporelles sur de grands ensembles de données.