如何在Spark SQL API中将YYYY-MM-DD格式日期转换为YYYYMMDD格式

以下两种方式均为原生Spark SQL语法，无需依赖DataFrame API或PySpark相关能力，直接在SQL语句中调用即可：

• 方案1：使用date_format日期格式化函数（推荐，兼容性更强）
  该函数会自动识别合法的日期类输入（日期类型/可转换为日期的字符串），按照指定格式输出：

  -- 直接传入日期字符串示例
  SELECT date_format('2021-11-25', 'yyyyMMdd') AS formatted_date;
  
  -- 处理表字段的写法，加to_date更稳妥，避免隐式转换异常
  SELECT date_format(to_date(date_col), 'yyyyMMdd') AS formatted_date FROM your_table;
  

  输出结果为：20211125

• 方案2：使用regexp_replace正则替换函数
  如果你确定输入的日期字符串严格遵循YYYY-MM-DD格式，没有其他异常格式，可以直接用正则替换删除横杠，写法更简洁：

  SELECT regexp_replace('2021-11-25', '-', '') AS formatted_date FROM your_table;
  

  输出结果同样为：20211125

注意：如果输入字段的日期格式非标准YYYY-MM-DD，建议在to_date函数中指定输入格式，比如to_date(date_col, 'yyyy-MM-dd')，避免不同环境下的日期解析规则差异导致报错。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user1254579