本文為您介紹如何使用SET命令配置MaxCompute Project的時區。
支援時區功能的作業如下：
MapReduce支援時區功能。
Spark支援時區功能。
對於提交到MaxCompute計算叢集的任務，可自動擷取Project的時區。
對於通過yarn-client模式啟動（例如spark-shell，spark-sql，pyspark等）的設定，您需要手動設定Driver的啟動參數（spark-defaults.conf），增加
spark.driver.extraJavaOptions -Duser.timezone=America/Los_Angeles，timezone的值為將要使用的時區。
PAI支援時區功能。
Graph支援時區功能。
配置時區
MaxCompute Project時區預設是中國的東八區，DATETIME、TIMESTAMP、DATE類型欄位以及相關時間內建函數按照東八區進行計算。您可以通過以下兩種方式配置時區：
Session層級：執行
SET odps.sql.timezone=<timezoneid>;語句，需要與計算語句一起提交。--設定時區為Asia/Tokyo。 SET odps.sql.timezone=Asia/Tokyo; --查詢當前時區。 SELECT getdate(); output: +------------+ | _c0 | +------------+ | 2018-10-30 23:49:50 | +------------+Project層級：執行
setproject odps.sql.timezone=<timezoneid>;語句，此命令需要專案所有者（Project Owner）執行。重要Project的時區一旦被設定，相關的時間計算會取設定後的時區，原有的作業資料將會受到影響。因此，請您謹慎考慮是否有必要設定時區。如果必要，建議只對新增的Project進行時區設定，不對已有資料的Project進行設定。
使用限制及注意事項
SQL內建日期函數、UDF、UDT、UDJ、
SELECT TRANSFORM支援擷取Project Timezone屬性來配置時區。時區支援的格式類型為
Asia/Shanghai（存在夏令時跳變），不支援GMT+9格式。當SDK時區與Project時區不同時，DATETIME類型轉換為STRING類型的操作需設定GMT時區。
時區配置後，通過DataWorks執行相關SQL時，某些時間段的日期顯示會存在差異。例如，1900~1928年的日期時間差異為5分52秒，1900年之前的日期時間差異為9秒。
為了保證MaxCompute在多個時區DATETIME類型資料的正確性，MaxCompute服務、Java SDK以及用戶端將會進行版本更新（-oversea尾碼的Java SDK或用戶端版本），更新後可能影響MaxCompute中已經儲存的早於1928年的DATETIME類型資料的顯示。
對於非中國東八區的地區，建議您同步更新Java SDK或用戶端版本，以保證在1900-01-01之後的SQL計算結果及Tunnel傳輸資料的準確性和一致性。對於早於1900-01-01的DATETIME資料，SQL的計算顯示結果和Tunnel傳輸資料仍然可能存在343秒的差異。對於新版本SDK或用戶端，之前已經上傳的早於1928-01-01的DATETIME資料，在新版本中日期時間會減少352秒。
如果繼續使用不帶有-oversea尾碼的SDK或用戶端，SQL計算結果和Tunnel傳輸資料將存在差異。早於1900-01-01的資料差異為9秒，1900-01-01~1928-01-01的資料差異為352秒。
說明Java SDK或用戶端版本更新配置時區不影響DataWorks的時區配置，因此時區會存在差異，需要您對DataWorks中定時任務調度的影響進行計算評估。DataWorks伺服器在日本地區的時區是GMT+9，在新加坡Region的時區是GMT+8。
通過JDBC串連的第三方用戶端需要在用戶端設定時區，保證與服務端時區設定的一致性。