spark 中时区设置

Spark 中的时区设置主要是为了处理日期时间数据，确保时序分析或跨地区操作时的一致性和准确性。在 Spark SQL 或 PySpark 中，你可以通过以下方式设置时区：

1. **Spark SQL**:
- 如果你在创建 DataFrame 或读取 CSV 文件时需要指定时区，可以在 `to_date`、`from_utc_timestamp` 等函数中传递 `timezone` 参数。例如：

     FROM_UNIXTIME(unix_timestamp('2023-03-01 12:00 America/New_York', 'yyyy-MM-dd HH:mm'), 'yyyy-MM-dd HH:mm', 'America/New_York')

2. **PySpark**:
- 使用 ` pyspark.sql.functions.timezone` 函数转换列的时间戳，或者在创建 `TimestampType` 对象时指定时区，如：

     from pyspark.sql import functions as F
     df = spark.createDataFrame([(datetime(2023, 3, 1, 12, 0),)], ['timestamp'])
     df.withColumn('in_timezone', F.from_unixtime(F.col('timestamp').cast("timestamp"), "yyyy-MM-dd HH:mm", "America/New_York"))

如果你需要在整个会话中统一时区，可以考虑在读取数据前设置 SparkSession 的默认时区，但请注意这可能会影响所有操作的结果：

spark.conf.set("spark.sql.session.timeZone", "America/New_York")