如何解析apachespark中kafka中编码为字符串的avro模式？我正在使用apachespark流媒体。我已经以avro格式存储了我的clickstreams，我使用了divolte收集器来获取点击。此外，我正在使用Kafka得到实时到Spark流点击流。现在我想将这个avro字符串反序列化为一个模式，以供spark进一步使用。
我使用scala case类和genseler.scalavro库来实现它，但没有成功。下面是代码

case class Change(detectedDuplicate : Boolean,
         detectedCorruption: Boolean,
         firstInSession: Boolean,
         timestamp: Long,
         remoteHost: String,
         referer: String,
         location: String,
         viewportPixelWidth: Int,
         viewportPixelHeight: Int,
         screenPixelWidth: Int,
         screenPixelHeight: Int,
         partyId: String,
         sessionId: String,
         pageViewId: String,
         eventType: String,
         userAgentString: String,
         userAgentName: String,
         userAgentFamily: String,
         userAgentVendor: String,
         userAgentType: String,
         userAgentVersion: String,
         userAgentDeviceCategory: String,
         userAgentOsFamily: String,
         userAgentOsVersion: String,
         userAgentOsVendor: String)

object kafkaParser{

   def parse(event: String): Change = {
      val m = AvroType[Change]
      return new Change(m.schema)// gives me a error at this point unspecified value parameters

     }
 }

m、 schema给了我avro文件的模式。
http://genslerappspod.github.io/scalavro/
请帮助我如何进行这项工作。