Разные результаты разбора одной и той же даты в Windows и Linux

Question

Мы используем pyspark для анализа набора данных, содержащего столбцы даты, преобразованные в метку времени UTC, с кодом, который выглядит следующим образом:

from datetime import datetime

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, to_timestamp, to_utc_timestamp

session = (SparkSession
           .builder
           .appName('test_spark')
           .master('local[*]')
           .config('spark.sql.session.timeZone', 'UTC')
           .getOrCreate())
date_df = session.createDataFrame([{'date': '2017-10-29'}])
result_df = (date_df
             .withColumn('date', to_timestamp(col('date')))
             .withColumn('date', to_utc_timestamp(col('date'), 'Europe/Madrid')))
expected_df = session.createDataFrame([{'date': datetime(2017, 10, 29, 0, 0)}])
print("Expected")
print(expected_df.collect())
print("Result")
print(result_df.collect())

В Linux этот код печатается (регистрация Spark опущена):

Expected
[Row(date=datetime.datetime(2017, 10, 29, 0, 0))]
Result
[Row(date=datetime.datetime(2017, 10, 29, 0, 0))]

В Windows 10, однако, вывод:

Expected
[Row(date=datetime.datetime(2017, 10, 29, 0, 0))]
Result
[Row(date=datetime.datetime(2017, 10, 29, 1, 0))]

Как видите, в Windows проанализированная дата на 1 час больше, чем результат в Linux.

Я проверил это с OpenJDK JRE и Oracle JRE (всегда версия 8), но результат тот же.

Что, черт возьми, здесь происходит?Если я изменяю год или месяц дат, «ошибка» больше не возникает, похоже, она появляется только 29 октября 2017 года, что делает этот день таким особенным?