Вы можете использовать пользовательскую функцию (UDF) для преобразования строки сообщения в последовательность строк, а затем применить функцию explode к этому столбцу, чтобы создать новуюстрока для каждого элемента в последовательности:
Как показано ниже (в Scala тот же принцип применяется к pyspark):
case class KafkaMessage(offset: Long, message: String)
import org.apache.spark.sql.functions.udf
import org.apache.spark.sql.functions.explode
val df = sc.parallelize(List(KafkaMessage(1000, "Text1\nText2\nText3"))).toDF()
val splitString = udf { s: String => s.split('\n') }
df.withColumn("splitMsg", explode(splitString($"message")))
.select("offset", "splitMsg")
.show()
это приведет к следующему выводу:
+------+--------+
|offset|splitMsg|
+------+--------+
| 1000| Text1|
| 1000| Text2|
| 1000| Text3|
+------+--------+