出现Avro模式问题并抛出空指针异常，但数据有效的情况可能是因为数据与模式不匹配，或者数据中的某些字段为null。您可以根据以下解决方法进行调试和修复：

1. 检查模式：确保您使用的Avro模式与您的数据结构匹配。模式中定义的每个字段都必须在数据中存在，并且数据类型必须与模式中指定的类型相匹配。

2. 处理空值：检查数据中的每个字段，确保没有空值。如果某个字段允许为空，那么您需要在Avro模式中将其定义为可选的。如果您发现数据中的某个字段为null，并且该字段在模式中是必需的，则可能会引发空指针异常。

下面是一个示例代码，展示了如何处理Avro模式问题和空指针异常：

import org.apache.avro.Schema;
import org.apache.avro.generic.GenericData;
import org.apache.avro.generic.GenericRecord;
import org.apache.avro.io.DatumWriter;
import org.apache.avro.io.Encoder;
import org.apache.avro.io.EncoderFactory;
import org.apache.avro.specific.SpecificDatumWriter;

public class AvroExample {
  public static void main(String[] args) {
    try {
      // 创建Avro模式
      Schema.Parser parser = new Schema.Parser();
      Schema schema = parser.parse("{\"type\":\"record\",\"name\":\"Example\",\"fields\":[{\"name\":\"id\",\"type\":\"int\"},{\"name\":\"name\",\"type\":\"string\"}]}");

      // 创建Avro记录
      GenericRecord record = new GenericData.Record(schema);
      record.put("id", 1);
      record.put("name", null); // 设置name字段为null

      // 序列化Avro记录
      DatumWriter writer = new SpecificDatumWriter<>(schema);
      Encoder encoder = EncoderFactory.get().binaryEncoder(System.out, null);
      writer.write(record, encoder);
      encoder.flush();
    } catch (Exception e) {
      e.printStackTrace();
    }
  }
}

在上述示例中，我们定义了一个名为Example的Avro模式，其中包含id和name字段。然后，我们创建一个Avro记录并将id设置为1，将name设置为null。在序列化过程中，由于name字段为null且在模式中是必需的，将抛出空指针异常。

要解决此问题，您可以将name字段定义为可选的，以允许其为null：

{\"type\":\"record\",\"name\":\"Example\",\"fields\":[{\"name\":\"id\",\"type\":\"int\"},{\"name\":\"name\",\"type\":[\"null\",\"string\"],\"default\":null}]}

通过将name字段定义为可选，并设置默认值为null，我们可以在数据中将name字段设置为null，而不会引发空指针异常。