Heeft u ervaring met tijdreeksen en PySpark?

Ja, ervaring met tijdreeksen in PySpark omvat het verwerken van grote hoeveelheden gegevens met tijdstempels, aggregatie, glijdende vensters en het toepassen van voorspellingsmodellen.

In PySpark worden vaak functies uit de module pyspark.sql.functions gebruikt, bijvoorbeeld window om te groeperen op tijdsintervallen.

Voorbeeld van gegevensaggregatie per uur:

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"))

resultaat = df.groupBy(window("timestamp", "1 uur")).agg(avg("value").alias("gemiddelde_waarde"))
resultaat.show(truncate=False)

Deze aanpak maakt het mogelijk om tijdreeksen op grote schaal efficiënt te verwerken en te analyseren.