spark3.0之前的版本中sparkSQL自定义聚合函数要继承UserDefinedAggregateFunction类，重写8个方法，具体使用方法可参考https://blog.csdn.net/weixin_43866709/article/details/88914871
但是该类是弱类型的，实现逻辑的时候容易出错。
spark3.0版本可以继承Aggregator

1.继承import org.apache.spark.sql.expressions.Aggregator，定义泛型
IN：输入的数据类型
BUF：缓冲区的数据类型
OUT：输出的数据类型
2.重写方法
3.注册自定义聚合函数
spark.udf.register(“函数名称”,functions.udaf(new MyAgeAvg()))

具体实现案例如下，实现一个简单个求平均值的自定义聚合函数：

package com.zsz.spark.sql

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.expressions.Aggregator
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset, Encoder, Encoders, SparkSession, functions}

object Spark_SparkSQL_UDAF1 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("newUDAF")
    val spark: SparkSession = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate()
    // 隐式转换
    import spark.implicits._

    val rdd: RDD[(String, Int)] = spark.sparkContext.makeRDD(List(("zhangsan", 20), ("lisi", 30), ("wangwu", 40)))

    val df: DataFrame = rdd.toDF("username", "age")

    df.createTempView("user")

    // 注册自定义聚合函数
    spark.udf.register("MyAgeAvg",functions.udaf(new MyAgeAvg()))

    spark.sql("select MyAgeAvg(age) from user").show()

    spark.close()
  }

  /**
   * 自定义聚合函数类：计算年龄的平均值
   * 1.继承import org.apache.spark.sql.expressions.Aggregator，定义泛型
   *  IN：输入的数据类型
   *  BUF：缓冲区的数据类型
   *  OUT：输出的数据类型
   * 2.重写方法
   */

  case class Buff( var total:Long, var count:Long )

  class MyAgeAvg extends Aggregator[Long,Buff,Long]{
    // 初始值
    override def zero: Buff = {
      Buff(0L,0L)
    }

    // 缓冲区数据计算
    override def reduce(buff: Buff, in: Long): Buff = {
      buff.total += in
      buff.count += 1
      buff
    }

    // 合并缓冲区
    override def merge(buff1: Buff, buff2: Buff): Buff = {
      buff1.total += buff2.total
      buff1.count += buff2.count
      buff1
    }

    // 输出值计算
    override def finish(buff: Buff): Long = {
      buff.total/buff.count
    }

    // 缓冲区编码设置
    override def bufferEncoder: Encoder[Buff] = {
      Encoders.product
    }

    // 输出编码
    override def outputEncoder: Encoder[Long] = {
      Encoders.scalaLong
    }
  }
}