解决"Avro数据未转换为Spark"的问题可以使用以下代码示例：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.appName("Avro to Spark").getOrCreate()

# 读取Avro数据
avro_df = spark.read.format("avro").load("path_to_avro_file")

# 将Avro数据转换为Spark DataFrame
spark_df = avro_df.toDF()

# 打印Spark DataFrame的结构
spark_df.printSchema()

# 显示前几行数据
spark_df.show()

# 关闭SparkSession
spark.stop()

上述代码使用pyspark.sql.SparkSession来创建一个SparkSession对象，并使用avro格式读取Avro数据。然后，使用toDF()方法将Avro数据转换为Spark DataFrame。最后，使用printSchema()方法打印DataFrame的结构，并使用show()方法显示前几行数据。

注意替换代码中的path_to_avro_file为实际的Avro文件路径。

确保已经安装了pyarrow库来支持Avro数据的读取。可以使用以下命令来安装：

pip install pyarrow