我在hadoop3.0.0和spark2.2.0中使用以下scala代码处理Dataframe。baq是ids的一个列，aaa是dateyymdd的一个字符串列。

scala> val dtfAbnoFirs=dtfAbno.filter("AAA>='20201201' and BAQ<>'0'").
     |   groupBy("BAQ").agg("AAA"->"min");
dtfAbnoFirs: org.apache.spark.sql.DataFrame = [BAQ: string, min(AAA): string]

scala> val dtfBase = dtfCons.select("BAQ","AAA").distinct().filter("BAQ<>'0'").
     |   join(dtfAbnoFirs,Seq("BAQ"),"inner");
dtfBase: org.apache.spark.sql.DataFrame = [BAQ: string, AAA: string ... 1 more field]

scala> val dtfBaseEsti=dtfBase.filter("AAA<min(AAA)");
dtfBaseEsti: org.apache.spark.sql.Dataset[org.apache.spark.sql.Row] = [BAQ: string, AAA: string ... 1 more field]

scala> dtfBaseEsti.show(10,false);
org.apache.spark.sql.catalyst.errors.package$TreeNodeException: execute, tree:
Exchange hashpartitioning(BAQ#12, 200)

它通过了filter（“aaa<min（aaa）”），但是当我想在这个filter之后显示数据行时出错了。

org.apache.spark.sql.catalyst.errors.package$TreeNodeException: execute, tree:
Exchange hashpartitioning(BAQ#12, 200)
+- *HashAggregate(keys=[BAQ#12, AAA#13], functions=[], output=[BAQ#12, AAA#13])
....
....
Caused by: java.lang.UnsupportedOperationException: Cannot evaluate expression: min(input[1, string, false])

这是一些错误。我用aaa作为double重新创建了Dataframe，得到了相同的错误。