PySpark for Time Series Analysis

David Palaitis在SPARK SUMMIT 2017上的分享《PySpark for Time Series Analysis》确实是一个非常有价值的内容，它探讨了如何利用Apache Spark的Python库（PySpark）进行时间序列分析。这对于那些需要处理大量时间序列数据、进行预测或模式识别的用户来说尤其重要。

TimeSeriesRDD是专为时间序列数据分析设计的一种RDD（弹性分布式数据集）扩展，它使得在Spark上处理时间序列数据更加高效和便捷。虽然我无法直接访问外部链接如您提供的下载页面，但我可以基于阿里云产品帮助您理解如何在云端应用这些概念：

1. 阿里云MaxCompute与PySpark：如果您希望在阿里云上进行大规模的数据处理，包括时间序列分析，MaxCompute是一个很好的选择。MaxCompute支持使用PySpark作为计算引擎，这意味着您可以直接将Palaitis分享中的技术应用于MaxCompute环境，进行分布式的时间序列分析。

2. DataWorks与时间序列分析：结合阿里云DataWorks，您可以构建复杂的数据处理流程，包括从不同数据源收集数据、使用PySpark进行预处理和分析，以及最终存储和可视化结果。DataWorks还提供了调度功能，方便定时执行您的时间序列分析任务。

3. EMR（Elastic MapReduce）服务：阿里云的EMR服务提供了一个托管的Spark集群环境，特别适合需要灵活配置和管理Spark集群的用户。您可以在EMR集群上直接运行PySpark脚本，进行时间序列分析，同时享受阿里云的高可用性和弹性伸缩能力。

4. Quick BI与时间序列数据可视化：完成分析后，您可以使用阿里云Quick BI来展示时间序列分析的结果。Quick BI支持丰富的图表类型，非常适合展示时间序列趋势、周期性特征等，帮助您更好地理解和传达分析结论。

5. 机器学习平台PAI：对于更高级的时间序列预测和模型训练，阿里云的机器学习平台PAI提供了丰富的算法组件，包括适用于时间序列分析的算法，如ARIMA、LSTM等。您可以通过PAI的交互式Notebook环境，结合PySpark，实现端到端的时间序列建模和预测。

综上所述，阿里云提供了全面的工具和服务，支持用户基于PySpark进行时间序列分析，从数据处理、分析到可视化和模型部署，形成完整的解决方案链路。