Spark 2.11字符串转TimestampType时区异常问题求助

首先直接给你结论：是的，cast函数在将字符串转换为TimestampType时，确实会执行时区转换操作，这正是你遇到异常现象的核心原因。

咱们来拆解你遇到的场景：
Spark的TimestampType内部是以UTC时间戳的形式存储数据的，当你用cast转换不带时区信息的字符串时，Spark会按照你指定的时区（或默认的Spark会话时区）把字符串解析为对应时区的时间，再转换为UTC时间戳存储。而当你查询显示这个Timestamp值时，又会根据当前会话/本地环境的时区转成对应的本地时间——这就导致了你看到的小时数变化。

具体到你的案例：
假设你的输入字符串是类似"202X-XX-XX 12:00:00"（不带时区标记）：

• 当你指定时区为+00:00（UTC）时，Spark会把这个字符串解析为UTC时区的12点，转成内部UTC时间戳后，你的本地环境是UTC+1，显示时会转成UTC+1的时间，也就是13点——所以你看到小时数从12变成了13。
• 当你指定时区为+01:00（和本地环境时区一致）时，Spark把字符串解析为UTC+1时区的12点，转成UTC时间戳是11点，但显示时又转回到UTC+1时区，结果还是12点，所以看起来小时数没有变化。

你可以用下面的代码来验证这个逻辑：

// 假设你的DataFrame是df，列名为t，值为"2023-10-05 12:00:00"
import org.apache.spark.sql.functions.col

// 场景1：设置会话时区为UTC
spark.conf.set("spark.sql.session.timeZone", "UTC")
df.withColumn("ts", col("t").cast("timestamp")).show()
// 输出的ts列会显示为2023-10-05 13:00:00（本地UTC+1环境下）

// 场景2：设置会话时区为UTC+1
spark.conf.set("spark.sql.session.timeZone", "GMT+1")
df.withColumn("ts", col("t").cast("timestamp")).show()
// 输出的ts列会显示为2023-10-05 12:00:00，和原字符串一致

额外补充一点：如果你的字符串本身带有时区信息（比如"2023-10-05T12:00:00+01:00"），那么cast会直接解析字符串自带的时区，不会受会话时区的影响。只有当字符串不带时区时，才会依赖指定的时区来做解析和转换。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者apeter