Կա՞ք ժամանակային շարքերի և PySpark-ի փորձ:

Այո, PySpark-ում ժամանակային շարքերի փորձը ներառում է մեծ տվյալների ծավալների մշակումը ժամանակային նշաններով, հավաքագրում, շարժական պատուհաններ և մոդելների կիրառումը կանխատեսումների համար:

PySpark-ում ժամանակային շարքերի հետ աշխատելու համար հաճախ օգտագործվում են pyspark.sql.functions մոդուլից ֆունկցիաներ, օրինակ՝ window՝ ժամանակային միջակայքերով խմբավորելու համար:

Ժամային տվյալների հավաքագրում օրինակ՝

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"))

արդյունք = df.groupBy(window("timestamp", "1 ժամ")).agg(avg("value").alias("համեստ_արժեք"))
արդյունք.show(truncate=False)

Այս մոտեցումը թույլ է տալիս արդյունավետ մշակել և վերլուծել ժամանակային շարքերը մեծ տվյալների վրա։