张三（数据工程师）: "嘿，李四，最近我们团队需要搭建一个大数据分析平台，你觉得从哪里开始比较好？"
李四（系统架构师）: "首先得明确需求。比如我们要处理的数据规模有多大？需要哪些功能模块？"
张三: "目前预计会有上亿条记录，主要涉及电商交易数据，我们需要支持实时查询、统计分析等功能。"
李四: "明白了。我们可以使用Hadoop生态中的HDFS存储数据，用Spark进行大规模计算。另外，Elasticsearch可以用来做快速检索。"
张三: "听起来不错！那我们先搭建基础环境吧。你有推荐的安装步骤吗？"
李四: "当然。这里是一个简单的脚本，用于在Linux服务器上部署Hadoop集群：
#!/bin/bash
sudo apt update
sudo apt install default-jdk -y
wget https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-3.2.1/hadoop-3.2.1.tar.gz
tar -xzf hadoop-3.2.1.tar.gz
echo "export HADOOP_HOME=/home/ubuntu/hadoop-3.2.1" >> ~/.bashrc
echo "export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
张三: "太好了！接下来就是写用户手册了。你觉得应该包括哪些部分？"
李四: "至少要涵盖安装指南、基本操作说明、常见问题解答等。比如，安装指南这部分可以这样写：
**安装指南**
1. 下载并解压Hadoop压缩包。
2. 设置环境变量HADOOP_HOME。
3. 启动Hadoop服务：start-dfs.sh && start-yarn.sh
张三: "嗯，这很清晰。不过我觉得还应该加一些示例代码来演示实际操作。比如用Python读取HDFS文件：
from pyhdfs import HdfsClient
client = HdfsClient(hosts='localhost:9870', user_name='ubuntu')
file_data = client.open('/path/to/file').read()
print(file_data)
李四: "没错，这样用户就能直接动手实践了。最后别忘了附上技术支持联系方式，方便后续维护。"
张三: "好的，我会把这些都整理出来。谢谢你的建议！"