我們有kakfa hdfs連接器以默認avro格式寫入hdfs。樣品O/P：databricks avro模式無法轉換爲Spark SQL結構類型
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：」， 「時間戳」：「2017-01-31T20：15:00 + 00：00」}^B < 8a>^B {「嚴重性」：「通知」，「消息」：「測試消息」，「設施」：「 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
嘗試使用閱讀：
import com.databricks.spark.avro._
val df = spark.read.avro("..path to avro file")
我們得到以下錯誤
了java.lang.RuntimeException：Avro的模式不能轉換到火花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）
請幫
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