Máte skúsenosti s časovými radmi a PySpark?

Áno, skúsenosti s časovými radmi v PySpark zahŕňajú spracovanie veľkých objemov dát s časovými značkami, agregáciu, posuvné okná a použitie modelov na prognózu.

V PySpark sa pri práci s časovými radmi často používajú funkcie z modulu pyspark.sql.functions, napríklad window na zoskupovanie podľa časových intervalov.

Príklad agregácie dát po hodinách:

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"))

výsledok = df.groupBy(window("timestamp", "1 hodina")).agg(avg("value").alias("priemer_hodnota"))
výsledok.show(truncate=False)

Tento prístup umožňuje efektívne spracovanie a analýzu časových radov na veľkých dátových súboroch.