要编写自己的自定义聚合函数以进行分组，可以按照以下步骤进行：

1. 首先，确定要聚合的数据集和分组的条件。假设我们有一个包含学生姓名和所在班级的数据集，我们要根据班级对学生进行分组聚合。

2. 创建一个自定义的聚合函数类，继承自org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF。在该类中，需要实现五个方法：init()、iterate()、terminatePartial()、merge()和terminate()。

3. 在init()方法中，初始化聚合函数的中间结果。这个方法在每个map task开始之前调用一次。

4. 在iterate()方法中，定义每个map task对输入数据的操作。这个方法会被hive调用多次，每次处理一个输入行。

5. 在terminatePartial()方法中，返回当前map task的中间结果。这个方法会在map任务结束时被调用，返回一个部分聚合结果。

6. 在merge()方法中，合并map任务的中间结果。这个方法会在reduce任务之前被调用，用于合并各个map任务的部分聚合结果。

7. 在terminate()方法中，返回最终的聚合结果。这个方法会在reduce任务结束时被调用。

下面是一个示例代码，实现了根据班级对学生进行分组聚合的自定义函数：

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAFEvaluator;

public class GroupByClass extends UDAF {
  
  public static class Evaluator implements UDAFEvaluator {
    private String className;
    private int count;
    
    public Evaluator() {
      super();
      init();
    }
    
    public void init() {
      className = null;
      count = 0;
    }
    
    public boolean iterate(String input) {
      if (input != null) {
        className = input;
        count++;
      }
      return true;
    }
    
    public String terminatePartial() {
      return className;
    }
    
    public boolean merge(String input) {
      if (input != null) {
        className = input;
        count++;
      }
      return true;
    }
    
    public String terminate() {
      return className + ": " + count;
    }
  }
}

要在Hive中使用自定义的聚合函数，需要将该函数打包为JAR文件，并将JAR文件添加到Hive的classpath中。然后可以在Hive中使用CREATE TEMPORARY FUNCTION语句注册该函数，如下所示：

ADD JAR /path/to/GroupByClass.jar;

CREATE TEMPORARY FUNCTION group_by_class AS 'com.example.GroupByClass';

然后可以在Hive中使用group_by_class函数进行分组聚合，如下所示：

SELECT group_by_class(class_name) FROM students GROUP BY class_name;

以上示例代码仅供参考，实际的自定义聚合函数的实现可能会根据具体需求而有所不同。