ARIMA（自回归移动平均模型）是一种经典的时间序列分析和预测方法，而Spark是一个分布式计算框架，可以处理大规模数据集。结合ARIMA和Spark可以提高处理大规模时间序列数据的效率。

以下是使用ARIMA和Spark进行时间序列分析和预测的示例代码：

首先，我们需要安装pyspark和statsmodels库。可以使用以下命令进行安装：

pip install pyspark
pip install statsmodels

接下来，我们可以使用以下代码示例展示如何使用ARIMA和Spark分析和预测时间序列数据：

from pyspark.sql import SparkSession
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder \
    .appName("ARIMA with Spark") \
    .getOrCreate()

# 读取时间序列数据
data = spark.read.csv("path_to_data.csv", header=True, inferSchema=True)

# 将数据转换为Pandas DataFrame
data_pd = data.toPandas()

# 拟合ARIMA模型
model = ARIMA(data_pd['value'], order=(1, 1, 1))
model_fit = model.fit()

# 预测未来时间点的值
forecast = model_fit.predict(start=len(data_pd), end=len(data_pd)+10)

print(forecast)

在上面的代码中，我们首先使用SparkSession创建一个Spark应用程序。然后，使用spark.read.csv方法读取时间序列数据。将数据转换为Pandas DataFrame是因为statsmodels库目前只支持Pandas DataFrame。接下来，我们使用ARIMA模型拟合数据，并使用predict方法预测未来时间点的值。

请注意，上述代码仅提供了一个基本示例，实际使用ARIMA和Spark进行时间序列分析和预测可能需要进一步的数据准备、模型选择和调参等步骤。

另外，还可以使用Spark的分布式计算能力，对大规模时间序列数据进行并行计算和分布式处理，以提高效率。可以使用Spark的groupBy、map、reduce等操作对数据进行处理，并使用Spark的机器学习库（如MLlib）进行模型训练和预测。

总结起来，ARIMA与Spark的结合可以提高处理大规模时间序列数据的效率，并且可以利用Spark的分布式计算能力进行并行计算和分布式处理。