Spark Strutured Streaming自动将时间戳转换为本地时间

Question

我在UTC和ISO8601中使用了时间戳，但是使用结构化流，它会自动转换为本地时间。有没有办法阻止这种转换？我想在UTC中使用它。

我正在从Kafka中读取json数据，然后使用from_jsonSpark函数对其进行解析。

输入：

{"Timestamp":"2015-01-01T00:00:06.222Z"}

流：

SparkSession
  .builder()
  .master("local[*]")
  .appName("my-app")
  .getOrCreate()
  .readStream()
  .format("kafka")
  ... //some magic
  .writeStream()
  .format("console")
  .start()
  .awaitTermination();

架构：

StructType schema = DataTypes.createStructType(new StructField[] {
        DataTypes.createStructField("Timestamp", DataTypes.TimestampType, true),});

输出：

+--------------------+
|           Timestamp|
+--------------------+
|2015-01-01 01:00:...|
|2015-01-01 01:00:...|
+--------------------+

如您所见，小时本身已经增加。

PS：我尝试使用from_utc_timestampSpark功能，但没有运气。

Answer 1

对我来说，它可以使用：

spark.conf.set("spark.sql.session.timeZone", "UTC")

它告诉spark SQL将UTC用作时间戳的默认时区。例如，我在spark SQL中使用了它：

select *, cast('2017-01-01 10:10:10' as timestamp) from someTable

我知道它在2.0.1中不起作用。但适用于Spark 2.2。我SQLTransformer也用了，它起作用了。

我不确定流。