张三: 嘿，李四，你听说过那些免费的大数据平台吗？听说它们可以帮助我们处理海量数据。
李四: 当然！像Hadoop和Spark这样的工具，不仅免费，而且功能强大。它们非常适合进行分布式数据处理。
张三: 真的吗？那我们应该怎么开始呢？
李四: 首先，我们需要安装Hadoop。你可以从官方网站下载最新的稳定版本。
张三: 好的，我来试试看。这是我的安装命令：
wget https://downloads.apache.org/hadoop/common/hadoop-3.3.1/hadoop-3.3.1.tar.gz
tar -xzvf hadoop-3.3.1.tar.gz
mv hadoop-3.3.1 /usr/local/hadoop
李四: 很棒！接下来是配置Hadoop。你需要编辑hadoop-env.sh文件，设置JAVA_HOME。
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-11-openjdk-amd64
张三: 我已经设置了JAVA_HOME。下一步是什么？
李四: 接下来配置core-site.xml，指定Hadoop的临时目录和NameNode地址。
<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://localhost:9000/</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/usr/local/hadoop/tmp</value>
</property>
</configuration>
张三: 这样就完成了基本配置。我们现在可以启动Hadoop了。
sbin/start-dfs.sh
李四: 是的，然后我们可以运行一些示例程序来测试集群。
张三: 感觉真的很棒！免费的大数据平台确实为我们提供了很多便利。
李四: 是的，开源社区的力量让我们能够使用这些强大的工具，而无需支付高昂的成本。
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