Hai esperienza con le serie temporali e PySpark?

Sì, l'esperienza con le serie temporali in PySpark include l'elaborazione di grandi volumi di dati con timestamp, aggregazione, finestre mobili e applicazione di modelli predittivi.

In PySpark, per lavorare con le serie temporali, si utilizzano spesso funzioni del modulo pyspark.sql.functions, ad esempio, window per raggruppare per intervalli di tempo.

Esempio di aggregazione dei dati per ore:

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

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

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

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

Questo metodo permette di elaborare e analizzare efficacemente le serie temporali su grandi dataset.