您可以使用AWS Glue PySpark将以字符串表示的字典拆分为多行。以下是一个示例代码：

from pyspark.context import SparkContext
from awsglue.context import GlueContext
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import explode, col

# 创建SparkSession和GlueContext
sc = SparkContext()
glueContext = GlueContext(sc)
spark = glueContext.spark_session

# 创建示例数据集
data = [('{"name":"John","age":30}',),
        ('{"name":"Alice","age":25}',),
        ('{"name":"Bob","age":35}',)]

df = spark.createDataFrame(data, ["json"])

# 将字符串表示的字典拆分为多行
df = df.withColumn("json", explode(df.json))

# 提取字典中的键和值
df = df.select(col("json.name").alias("name"), col("json.age").alias("age"))

# 打印拆分后的数据集
df.show()

在这个示例中，我们首先创建了一个SparkSession和GlueContext。然后，我们创建了一个包含以字符串表示的字典的示例数据集。接下来，我们使用explode函数将字符串表示的字典拆分为多行。最后，我们使用select函数提取字典中的键和值，并将其打印出来。