时区的坑：数据时间在不同数据库中差8小时、13小时、14小时是怎么回事 ...

为什么会同一条数据，会有小时差异

恭喜你，十有八九，就是时区的问题：
首先要明确的是，我们中国的标准时区是东八区，就是世界协调时间(UTC)加上八个小时，也就是UTC+8。
格林尼治标准时间
最坑的是美国时间，因为美国实行的是夏令时，也就是说美国是有两个时区在一天内来回切换，有几个月是西六区，有几个月是西五区

所以，当处理跨国公司，特别是美国的数据时，和我们相差13或14个小时都是正常的
如何处理呢？

很简单，确定好原始库的时区，再确定好目标库的时区，然后处理就可以了。
此时，第二个坑来了，请问，下面这个数据库的时区是哪里？

恭喜你，你获得了4个正确且标准的答案：

说它是美国时间、澳大利亚时间、中国时间、古巴时间，都对！那么这条数据到底是哪个时区呢？
1、直接问客户！
2、根据时间差来算一下。
到了重点了，体现到数据层面，该如何处理呢？
处理方式也很简单：
1、设置数据库时区保持一致
2、写数据时转换一下，比如hive和spark的set spark.sql.session.timeZone=GMT+8; 等
3、简单粗暴，直接加减，就是使用date_add之类的函数，直接把相差的那几个小时加回来或减回来

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