使用AvroData库，可以将模式中的默认值用于替代null值。以下是一个代码示例：

import org.apache.avro.Schema;
import org.apache.avro.generic.GenericData;
import org.apache.avro.generic.GenericRecord;
import org.apache.avro.reflect.ReflectData;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.sql.api.java.UDF1;
import org.apache.spark.sql.types.DataTypes;
import org.apache.spark.sql.types.StructField;

public class AvroDataDefaultValueExample {

    public static void main(String[] args) {
        // 创建SparkSession
        SparkSession sparkSession = SparkSession.builder()
                .appName("AvroDataDefaultValueExample")
                .master("local")
                .getOrCreate();

        // 创建Avro模式
        Schema schema = ReflectData.get().getSchema(MyRecord.class);

        // 创建示例数据
        GenericRecord record = new GenericData.Record(schema);
        record.put("name", null);
        record.put("age", null);

        // 将Avro GenericRecord转换为Spark DataFrame
        StructField[] fields = AvroDataToSparkSchemaConverter.convertSchema(schema);
        sparkSession.udf().register("replaceNullWithDefault", new ReplaceNullWithDefaultUDF(schema), DataTypes.StringType);
        sparkSession.createDataFrame(Collections.singletonList(record), schema)
                .selectExpr("replaceNullWithDefault(name) as name", "replaceNullWithDefault(age) as age")
                .show();
    }

    public static class ReplaceNullWithDefaultUDF implements UDF1 {

        private final Schema schema;

        public ReplaceNullWithDefaultUDF(Schema schema) {
            this.schema = schema;
        }

        @Override
        public Object call(Object value) throws Exception {
            // 如果值为null，则使用模式的默认值
            if (value == null) {
                return getDefaultFieldValue(schema);
            }
            return value;
        }

        private Object getDefaultFieldValue(Schema schema) {
            if (schema.getType() == Schema.Type.UNION) {
                for (Schema childSchema : schema.getTypes()) {
                    if (childSchema.getType() != Schema.Type.NULL) {
                        return getDefaultFieldValue(childSchema);
                    }
                }
            } else if (schema.getType() == Schema.Type.RECORD) {
                GenericRecord record = new GenericData.Record(schema);
                for (Schema.Field field : schema.getFields()) {
                    record.put(field.name(), getDefaultFieldValue(field.schema()));
                }
                return record;
            } else {
                return GenericData.get().getDefaultFieldValue(schema);
            }
            return null;
        }
    }

    public static class MyRecord {
        private String name;
        private Integer age;

        public MyRecord() {
        }

        public MyRecord(String name, Integer age) {
            this.name = name;
            this.age = age;
        }

        public String getName() {
            return name;
        }

        public void setName(String name) {
            this.name = name;
        }

        public Integer getAge() {
            return age;
        }

        public void setAge(Integer age) {
            this.age = age;
        }
    }
}

在上面的示例中，我们首先创建了一个Avro模式，然后创建了一个包含null值的GenericRecord。接下来，我们将Avro GenericRecord转换为Spark DataFrame，并在DataFrame上注册了一个UDF（User-Defined Function）函数replaceNullWithDefault。UDF函数会检查传入的值是否为null，如果是，则使用模式的默认值替代。最后，我们通过选择表达式来应用UDF函数，并显示结果。

注意：在代码示例中，我们使用了AvroDataToSparkSchemaConverter类，该类是一个自定义的辅助类，用于将Avro模式转换为Spark Schema。你可以根据自己的需求实现该类。