Tem experiência com séries temporais e PySpark?

Sim, a experiência com séries temporais no PySpark inclui o processamento de grandes volumes de dados com marcas de tempo, agregação, janelas deslizantes e aplicação de modelos para previsão.

No PySpark, para trabalhar com séries temporais, frequentemente utilizam-se funções do módulo pyspark.sql.functions, por exemplo, window para agrupar por intervalos de tempo.

Exemplo de agregação de dados por horas:

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

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

dados = [
    ("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(dados, 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 método permite processar e analisar séries temporais de grandes volumes de dados de forma eficiente.