使用 Spark 流式传输（用 Scala 编写）来读取来自Kafka的消息。 消息都是Json格式的字符串。
在局部变量expectedSchema中定义预期的架构
然后将RDD中的字符串解析为Json
spark.sqlContext.read.schema(schema).json(rdd.toDS())
问题： Spark会处理所有记录/行，只要它有一些我尝试读取的字段，即使输入行的实际Json格式（即架构）（String） ）与我的expectedSchema不匹配。
假设期望的架构看起来像这样（在Json中）：{"a": 1,"b": 2, "c": 3}
输入行如下所示：{"a": 1, "c": 3}
Spark将处理输入而不会失败。
我尝试使用此处描述的解决方案：How do I apply schema with nullable = false to json reading
但是assert(readJson.schema == expectedSchema)永远不会失败，即使我故意发送带有错误Json架构的输入行。
我有办法验证给定输入行的实际架构是否符合我预期的架构？
我有没有办法在“损坏”架构行中缺少“填充”字段的空值？