在Apache Spark 3.5中，批处理模式下与Kafka偏移量相关的问题可以通过以下代码示例解决：

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.streaming.Trigger

object KafkaOffsetProblemSolution {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("KafkaOffsetProblemSolution")
      .master("local[*]")
      .getOrCreate()

    val kafkaBrokers = ""
    val kafkaTopic = ""
    val checkpointDir = "/tmp/spark-kafka-checkpoint"

    // 读取Kafka数据源
    val kafkaDF = spark.readStream
      .format("kafka")
      .option("kafka.bootstrap.servers", kafkaBrokers)
      .option("subscribe", kafkaTopic)
      .option("startingOffsets", "earliest")
      .load()

    // 对数据进行处理
    val processedDF = kafkaDF.selectExpr("CAST(value AS STRING)")
      .select(from_json(col("value"), schema).as("data"))
      .select("data.*")

    // 在批处理模式下输出结果
    val batchQuery = processedDF.writeStream
      .outputMode("append")
      .format("console")
      .trigger(Trigger.ProcessingTime("10 seconds")) // 每10秒触发一次批处理
      .option("checkpointLocation", checkpointDir)
      .start()

    batchQuery.awaitTermination()
  }
}

在上述代码中，我们首先创建了一个SparkSession对象，并设置了应用程序的名称和运行模式。然后，我们指定了Kafka的相关配置，包括Kafka的地址、要订阅的主题和起始偏移量。接下来，我们使用readStream方法从Kafka数据源读取数据，并将其转换为DataFrame进行处理。

在处理数据之后，我们使用writeStream方法将结果输出到控制台，并指定了批处理模式下的相关配置，包括输出模式、触发器和检查点位置。

最后，我们调用start方法启动批处理作业，并调用awaitTermination方法等待作业完成。

请注意，这只是一个简单的示例，你可能需要根据你的具体需求进行适当的修改和调整。