我以前在 hive 里遇到过这个问题。我找到了解决办法。首先将它们作为字符串而不是数据类型date加载
前任：

CREATE TABLE ABC(startDate string, EndDate string....)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ']'
STORED AS TEXTFILE
LOCATION './input/user.txt';

然后我使用字符串函数从上述字段中提取日期/月/年。例如

select substr(date,1,4) as year,substr(date,6,1) as month .... from ABC

另一种方法是用“-”替换“/”，然后将它们转换为日期类型并使用日期函数
例子

select regexp_replace(startDate,'/','-') from ABC

以上都是如何在Hive中实现的。要在spark中处理这个问题，还需要首先将它们作为字符串加载到Dataframe中。

val s1 = Seq(("2016/06/12", "2016/06/15" ), ("2016/06/12", "2016/06/15")).toDF("x", "y")
val result = s1.select(regexp_replace($"x","/", "-"),regexp_replace($"y","/", "-")).show()

result 
+----------+----------+
| startDate|   EndDate|
+----------+----------+
|2016-06-12|2016-06-15|
|2016-06-12|2016-06-15|
+----------+----------+

希望这有帮助。

我在sparkql的spark2.0预览版上找到了另外一种方法

TO_DATE(from_unixtime(unix_timestamp(regexp_replace(startDate , '/','-'),'MM-dd-yyyy'))) AS startDate