我有一个csv文件的名称和长格式的消息数据。消息数据采用多行格式，数据中嵌入了新行。字段已被引用，我已成功地将其解析为sparkDataframe，如下所示：

scala> val df =spark.read.option("parserLib", "univocity")
.option("multiLine", true)
.option("header", true)
.option("inferSchema", true)
.option("quoteAll", true)
.csv("/data.csv");
df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [Name: string, Message: string ... 17 more fields]

这将在 Name 列：

scala> df.limit(10).select("Name").show
+-------+
|   Name|
+-------+
| foobar|
| foobar|
| foobar|
| foobar|
| foobar|
| foobar|
| foobar|
| foobar|
| foobar|
| foobar|
+-------+

当我尝试将其转换为配置单元表时，会出现问题：

scala> df.createOrReplaceTempView("events")
scala> sqlContext.sql("create table s_events as select * from events");
res52: org.apache.spark.sql.DataFrame = []

现在显示数据表明csv解析器不再转义嵌入的换行符，而是将它们作为行分隔符进行解析：

scala> sqlContext.sql("select Name from s_events limit 10").show();
+--------------------+
|                Name|
+--------------------+
|              foobar|
|              foobar|
|              foobar|
|              foobar|
|              foobar|
|Sent: Tuesday, 30...|
|To: 'personxyz   ...|
|Subject: RE: ABSD...|
|                    |
|     Hello Person,  |
+--------------------+

以前，我尝试过直接在hive中加载，但是hive得到了相同的结果。一些google告诉我，对于csv中不支持多行记录的配置单元，解决方法是如上所述通过spark进行侧加载，但这似乎也不起作用。
有没有办法让hive相信引用区域中的换行符现在是行分隔符，或者在尝试加载数据之前需要清除数据？