小明：嘿，小李，听说你们公司最近在厦门实施了一个数据中台项目，效果怎么样？
小李：是的，我们确实做了一个。首先，我们搭建了一个基于Hadoop的数据存储平台，用来存储厦门的各种业务数据。
小明：听起来很厉害啊，能具体说说吗？
小李：当然可以。首先，我们需要安装Hadoop环境，下面是基本的安装脚本：
#!/bin/bash
sudo apt-get update
sudo apt-get install default-jre
wget https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-3.3.1/hadoop-3.3.1.tar.gz
tar -xzf hadoop-3.3.1.tar.gz
mv hadoop-3.3.1 /usr/local/hadoop
echo "export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop" >> ~/.bashrc
echo "export PATH=\$PATH:\$HADOOP_HOME/bin" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
小明：这看起来很复杂啊，接下来呢？
小李：是的，配置和管理Hadoop需要一些技术基础。接下来，我们需要配置Hadoop集群，确保所有节点能够正常通信。
小明：然后就是数据处理和分析了吧？
小李：没错。我们使用Spark进行数据处理和分析。下面是一个简单的Spark示例代码，用于从HDFS读取数据并进行统计：
from pyspark import SparkConf, SparkContext
conf = SparkConf().setAppName("DataAnalysis")
sc = SparkContext(conf=conf)
data = sc.textFile("/user/hadoop/input/data.txt")
counts = data.flatMap(lambda x: x.split(' ')) \
.map(lambda x: (x, 1)) \
.reduceByKey(lambda a, b: a + b)
counts.saveAsTextFile("/user/hadoop/output/")
小明：哇，这个Spark代码看起来很有用，应该能帮助我们在其他项目中也用到。
小李：没错，数据中台不仅提升了我们的数据处理效率，还让我们能够更好地理解业务数据，为决策提供支持。