函数名称：belowThreshold。
函数功能：用于检测分组的数据中是否存在位于给定阈值下的数，如果是，则返回true；否，则返回false。
函数示例：
1）定义belowThreshold类继承至UserDefinedAggregateFunction：
●重载实现方法inputSchema：返回StructType字段（power，整数类型），作为be-lowThreshold函数的输入参数；
●重载实现方法BufferSchema：返回StructType字段（bool，布尔值类型），作为be-lowThreshold函数的中间结果的值；
●重载实现方法dataType：dataType表示belowThreshold函数返回值的类型是布尔值类型；
●重载实现方法deterministic：设置true，在给定输入值的前提下，belowThreshold生成一组相同的结果；
●重载实现方法initialize：初始化buffer的第0个元素布尔值为false，用于初始化聚集缓冲区（MutableAggregationBuffer）的值；
●重载实现方法update：如果读入input每行的第0个元素不为空，则将buffer第0个元素原布尔值与读入input每行的第0个元素power值是否小于“-40”进行逻辑或运算，两者之一为true，更新buffer第0个元素值为True。即读入数据中只要有一个小于“-40”的数据，就返回true；(www.xing528.com)
●重载实现方法merge：merge用于合并两个聚集缓冲区，将第一个缓冲区的第0个元素的布尔值与第二个缓冲区的第0个元素的布尔值做逻辑或运算，作为合并以后的缓冲区的第0个元素的布尔值；
●重载实现方法evaluate：belowThreshold函数的最终计算结果为：buffer的第0个元素的布尔值。
2）构建SparkContext以及SQLContext，导入Spark的sqlContext隐式转换类import sql-Context.implicits._，用于将一个RDD隐式转换为一个DataFrame。
3）通过sc的parallelize方法读入Seq集合数据，调用toDF（）方法转换成DataFrame，df包括两列：group，power。
4）创建belowThreshold实例belowThreshold。
5）在sqlContext.udf中注册belowThreshold的自定义函数，判断输入的数值是否小于“-40”。
6）df的DataFrame根据group列分组，使用agg函数通过belowThreshold UDAF函数判断输入power列的数值是否小于“-40”，查询打印结果。
在本地运行，结果如下所示：
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