我们有kakfa hdfs连接器以默认avro格式写入hdfs。样品O/P：databricks avro模式无法转换为Spark SQL结构类型
的OBJ^A^B^Vavro.schema “[” 空”， “字符串”]^@ $ͳø{< 9D>¾Ã^ X：< 8D>紫外^ K^H5^F^F^B < 8a>^B {“severity”：“notice”，“message”：“Test message”，“facility”：“kern”，“syslog-tag”：“sawmill_test：”， “时间戳”：“2017-01-31T20：15:00 + 00：00”}^B < 8a>^B {“严重性”：“通知”，“消息”：“测试消息”，“设施”：“ kern“，”syslog-tag“：”sawmill_test：“，”timestamp“：”2017-01-31T20：15:00 + 00：00“}^B < 8a>^B {”severity“：”notice“， “message”：“Test message”，“facility”：“kern”，“syslog-tag”：“sawmill_test：”，“timestamp”：“2017-01-31T20：15：00 + 00：00”} $ͳø {< 9d>¾Ã^ X：< 8d> uV^K^H5
尝试使用阅读：
import com.databricks.spark.avro._
val df = spark.read.avro("..path to avro file")
我们得到以下错误
了java.lang.RuntimeException：Avro的模式不能转换到火花SQL StructType： [ “空”，“字符串“] at com.databricks.spark.avro.DefaultSource.inferSchema（DefaultSource.scala：93） at org.apache.spark.sql.execution.datasources.DataSource $$ anonfun $ 7.apply（DataSource.scala：184 ） at org.apache.spark.sql.execution.datasources.DataSource $$ anonfun $ 7.apply（DataSource.scala：184） at scala.Option.orElse（Option.scala：289） at org.apache.spark.sql.execution.datasources.DataSource.org $ apache $ spark $ sql $ execution $ datasources $ DataSource $$ getOrInferFileFormatSchema（DataSource.scala：183） at org.apache.spark.sql.execution.datasources.DataSource.resolveRelation（DataSource.scala：387） at org.apache.spark.sql.DataFrameReader。 （DataFrameReader.scala：152） at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.load（DataFrameReader.scala：135） at com.databricks.spark.avro.package $ AvroDataFrameReader $$ anonfun $ avro $ 2.apply（ package.scala：34） at com.databricks.spark.avro.package $ AvroDataFrameReader $$ anonfun $ avro $ 2.apply（package.scala：34）
请帮
星火版本：2.11
火花的Avro版本：2.11-3.2.0
卡夫卡版本：0.10.2.1