java - Spark Strutured Streaming convierte automáticamente la marca de tiempo a la hora local

scala apache-spark

Question

Tengo mi marca de tiempo en UTC e ISO8601, pero usando Structured Streaming, se convierte automáticamente a la hora local. ¿Hay alguna manera de detener esta conversión? Me gustaría tenerlo en UTC.

Estoy leyendo datos json de Kafka y luego los from_json usando la función from_json Spark.

Entrada:

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

Fluir:

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

Esquema:

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

Salida:

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

Como puede ver, la hora se ha incrementado por sí misma.

PD: Traté de experimentar con la función from_utc_timestamp Spark, pero no from_utc_timestamp suerte.

Answer 1

Para mí funcionó usar:

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

Le dice a la chispa SQL que use UTC como zona horaria predeterminada para las marcas de tiempo. Lo usé en spark SQL, por ejemplo:

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

Sé que no funciona en 2.0.1. pero funciona en Spark 2.2. También utilicé en SQLTransformer y funcionó.

Sin embargo, no estoy seguro acerca de la transmisión.

Answer 2

Nota :

Esta respuesta es útil principalmente en Spark <2.2. Para la versión más nueva de Spark, vea la respuesta de

Sin embargo, debemos tener en cuenta que a partir de hoy (Spark 2.4.0), spark.sql.session.timeZone no establece user.timezone ( java.util.TimeZone.getDefault ). Por lo tanto, configurar solo `` spark.sql.session.timeZone` ''puede resultar en una situación bastante incómoda en la que los componentes SQL y no SQL usan diferentes configuraciones de zona horaria.

Por lo tanto, todavía recomiendo configurar user.timezone explícitamente, incluso si spark.sql.session.timeZone está configurado.

TL; DR Desafortunadamente, así es como Spark maneja las marcas de tiempo en este momento y realmente no hay una alternativa incorporada, aparte de operar directamente en tiempo de época, sin usar utilidades de fecha / hora.

Puede una discusión perspicaz sobre la lista de desarrolladores de Spark: semántica SQL TIMESTAMP vs. SPARK-18350

La solución más limpia que he encontrado hasta ahora es establecer -Duser.timezone en UTC tanto para el controlador como para los ejecutores. Por ejemplo con submit:

bin/spark-shell --conf "spark.driver.extraJavaOptions=-Duser.timezone=UTC" /
                --conf "spark.executor.extraJavaOptions=-Duser.timezone=UTC"

o ajustando los archivos de configuración ( spark-defaults.conf ):

spark.driver.extraJavaOptions      -Duser.timezone=UTC
spark.executor.extraJavaOptions    -Duser.timezone=UTC