在需求的应用场景，需要对create_time字段求最小值并求和，刚开始理所当然写成像下面这样：

 SUM(COALESCE (CASE WHEN MIN(crl.create_time)  BETWEEN date_add(date_sub(current_date(), 1), -1 * (open_case_day_num % 6)) AND current_date() AND  crl.approval_status in('0','1') and crl.del_flag = '0' THEN  CAST(crl.repay_total AS DECIMAL(10, 2)) END,0))

SUM聚合函数又嵌套MIN函数，果然报错了：
1105 – errCode = 2, detailMessage = aggregate function cannot contain aggregate parameters

这是因为 根据错误日志，问题出在了对于SUM函数中的聚合参数的使用上。在Spark SQL中，聚合函数不能包含聚合参数，也就是不允许在聚合函数内部再使用其他聚合函数。

解决方案是可以先使用子查询，将MIN(create_time)计算结果作为一个新的列，然后在外层查询中对这个新列和其他列进行求和，如下所示：

SELECT SUM(amount), SUM(min_create_time)
FROM (SELECT amount, MIN(create_time) AS min_create_timeFROM your_tableGROUP BY amount
) t;

其中，我们首先在子查询中计算每个amount的最小create_time，并将结果存储在名为min_create_time的新列中。然后，在外部查询中，我们对amount列和min_create_time列同时进行汇总。

需要注意的是，在子查询中，我们只能按照amount列进行分组，否则会导致结果不正确。如果还有其他需要汇总的列，则需要在子查询中一并处理。