Spark的timestamp 数据时间问题

使用Spark来处理国际业务数据，涉及到数据时区转换，在实际项目中出现时区转换问题。
使用代码：

spark.conf.set("spark.sql.session.timeZone", "Asia/Hong_Kong")
spark.selectExpr("date_format(eff_dt, 'yyyyMMdd') as df_eff_dt").collect()

但在实际Cluster 去run job的时候，如果给一个eff_dt为2024-02-01T00:00:00+0800的时间，但是往往会出现df_eff_dt为20240131的日期。

解决方案

通过参考databricks的一篇对timestamp的文档介绍，在databricks3.0以后的版本，就从之前的hybrid calendar(Julian和Gregorian calendar的合并)，转换成使用Proleptic Gregorian calendar为规范来生成date和timestamp。但是本身如果使用dataframe的collect()方法， spark为了兼容性问题，仍然会返回hybrid calendar(java.sql.Date and java.sql.Timestamp)。
为了解决日历问题返回的时间错误：

Java 8 API 能够通过设置spark.sql.datetime.java8API.enabled来解决时间问题。

PySpark可以采用pandas的方式，解决问题，解决function如下。

spark.selectExpr("date_format(eff_dt, 'yyyyMMdd') as df_eff_dt").toPandas()['df_eff_dt']

参考内容

A Comprehensive Look at Dates and Timestamps in Apache Spark™ 3.0