Aveți experiență cu seriile temporale și PySpark?

Da, experiența cu seriile temporale în PySpark include procesarea unor volume mari de date cu timestamp-uri, agregare, ferestre glisante și aplicarea modelelor pentru previziuni.

În PySpark, pentru a lucra cu serii temporale, se folosesc adesea funcții din modulul pyspark.sql.functions, de exemplu, window pentru gruparea pe intervale de timp.

Exemplu de agregare a datelor pe ore:

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

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

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

rezultat = df.groupBy(window("timestamp", "1 oră")).agg(avg("value").alias("valoare_mediu"))
rezultat.show(truncate=False)

Această metodă permite procesarea și analizarea eficientă a seriilor temporale pe volume mari de date.