5.最终写入HDFS最终，我们将处理后的数据写入HDFS ， 采用分区方式存储 ， 以便更高效地管理和查询 。
spark.conf.set("spark.sql.sources.partitionOverwriteMode", "dynamic")newdf.write.partitionBy("dt", "hour").mode("overwrite").option('user', 'hive').parquet("hdfs://xxxx:8020/user/hive/warehouse/xxx.db/dwd_media_browse_log")通过这一系列步骤，我们完成了对媒体浏览日志数据的全面处理 ， 包括数据转换、地理位置信息的添加、时间维度的补充和数据清洗等关键步骤 。
三、结论通过详细的实现步骤，深入解析了基于Spark的媒体浏览日志ETL任务的构建过程 。这个任务可以根据具体需求进行调整和扩展，为大规模数据处理任务提供了一种高效而灵活的解决方案 。
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