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1、阶段一：学习入门知识。在学习之前需要先掌握基本的数据库知识。阶段二：【Java基础】。Java是目前使用最为广泛的编程语言，适合作为大数据应用的开发语言。阶段三：Scala基础。Scala是一种多范式的编程语言。
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2、大数据学习路线：Java编程基础、mysql数据库、Linux操作系统、hadoop生态体系、Spark生态体系、Flink流式处理框架。如需大数据培训推荐选择【达内教育】。Java编程基础。
3、探索Spark、NoSQL和其他大数据工具 今年你的学习之旅始于大数据。考虑到大数据专业人员的需求激增，你一定要学习Spark，这个工具最近非常火爆。大数据的未来就在Spark，它广泛用于处理和操纵数据。
大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。
NoSQL数据库 NoSQL，Not Only SQL，意思是“不仅仅是SQL”，泛指非关系型数据库。NoSQL数据库提供了比关系数据库更灵活、可伸缩和更便宜的替代方案，打破了传统数据库市场一统江山的格局。
大数据的核心技术有四方面，分别是：大数据采集、大数据预处理、大数据存储、大数据分析。
1、消息推送（Push）就是通过服务器把内容主动发送到客户端的过程。运营人员通过自己的产品或第三方工具对用户移动设备进行主动消息推送。完成推送后，消息通知会展示在移动设备的锁定屏幕及通知栏上，用户点击通知即可去往相应页面。
2、第二种就是 服务器使用Push（推送）的方式，当服务器端有新信息了，则把最新的信息Push到客户端上。这样，客户端就能自动的接收到消息。
3、Android中消息推送有如下几种方式：轮询(Pull)方式：客户端定时向服务器发送询问消息，一旦服务器有变化则立即同步消息。