看起来您正在使用PySpark中的from_avro函数从Kafka读取Avro数据，并且在批处理过程中没有考虑模式更改。不幸的是，PySpark中的from_avro函数并没有直接提供一个选项来使用前5个字节指定模式解析的模式ID。您尝试的confluent.value.schema.validation选项无法解决此特定场景。
但是，您可以通过使用架构注册表和Avro数据前5个字节中的架构ID手动解析Avro架构来解决此问题。这里有一个可能的方法来实现这一点：

import io
import requests
from avro.schema import AvroSchema
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql import functions as fn

# Initialize SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# Function to fetch Avro schema from schema registry based on schema ID
def fetch_schema_from_registry(schema_registry_url, subject, schema_id):
    url = f"{schema_registry_url}/subjects/{subject}/versions/{schema_id}"
    response = requests.get(url)
    response.raise_for_status()
    return response.json()["schema"]

# Function to parse Avro data using the schema from the schema registry
def parse_avro_data(avro_data, schema_registry_url, subject):
    schema_id = int.from_bytes(avro_data[:5], "big")
    avro_schema_str = fetch_schema_from_registry(schema_registry_url, subject, schema_id)
    avro_schema = AvroSchema(avro_schema_str)
    return avro_schema.decode(io.BytesIO(avro_data[5:]))

# UDF to parse Avro data and apply schema resolution
parse_avro_udf = fn.udf(lambda value: parse_avro_data(value, "http://schema-registry.com", f"{topic_name}-value"))

data_df = (
    spark.readStream.format("kafka")
    # ... other Kafka options ...
    .load()
)

transform_df = data_df.withColumn("record", parse_avro_udf(fn.col("value")))

# Continue with your processing on `transform_df` as needed

字符串
在这种方法中，我们定义了一个UDF（parse_avro_udf），它接受Avro数据，使用前5个字节中的模式ID从模式注册表中获取相应的模式，然后使用解析的模式解析Avro数据。fetch_schema_from_registry函数负责根据模式ID从模式注册表中获取模式。
通过使用此UDF，您应该能够在批处理期间处理模式更改，因为它将根据Avro数据中存在的模式ID为每个记录解析正确的模式。