我问了同样的问题，我只是用spark api来完成：
将数据读取为：

val sqlContext = new SQLContext(sc)
val avro = sqlContext.read.format("com.databricks.spark.avro").load("/path/to/your/data")

或者

val sqlContext = new SQLContext(sc)
val avro = sqlContext.avroFile("/path/to/your/data")

然后你可以这样做：

val csv = avro.map(_.mkString(","))

然后要查看结果，您可以通过如下方式检查：

csv.take(2).foreach(println)

在spf4j avro库中，有简单的csv编码器和解码器用于avro实现avro编码器和解码器接口(就像可用的实现（二进制和json）一样。csv编码器/解码器将从/解码到csv，只要您的模式符合array，其中记录不能有array和map字段类型。
代码为csv。如果您想了解如何利用它，这里有一个关于如何在上实现jax-rs消息体（reader/writer）的示例。

//Spark2.0 +   
    import com.databricks.spark.avro._

    //Read avro file
    val df = spark.read.avro("/FileStore/tables/279ltrs61490238208016/twitter.avro")
    df.printSchema()
    df.count()
    df.show()

    //Write to csv file
    df.write
      .option("header", "true")
      .csv("/FileStore/tables/279ltrs61490238208016/twitter_out.csv")

    //Read csv file and display contents
    val df1 = spark.read.option("header", true).csv("/FileStore/tables/279ltrs61490238208016/twitter_out.csv")
    df1.count()
    df1.printSchema()
    df1.show()
    df1.count()

还有一个avro文件到csv在线转换器，它已经对我有用了https://avro-tools.com/avro-viewer-and-converter-to-json-and-csv我知道的另一种方法是通过Sparkhttps://spark.apache.org/docs/latest/sql-data-sources-avro 但它是一个需要在该框架中编程的解决方案。