一个优秀的大数据工程师需要掌握三大核心能力：扎实的编程与工具技能（如Java/Python、Hadoop/Spark生态）、深入的分布式系统与数据库理解，以及结合业务的数据分析与建模能力。

1. 编程与工具技能
   熟练使用Java或Python进行开发，掌握Scala以优化Spark程序。熟悉Hadoop生态（HDFS/Yarn/Hive）和实时处理工具（Kafka/Storm），并能运用Sqoop、Flume等辅助工具完成数据迁移与调度。

2. 分布式系统与数据处理
   理解分布式计算原理，熟练操作HBase、Kylin等数据库，具备性能调优能力。掌握Lambda或Kappa架构设计，能搭建高效数据管道，确保高吞吐与低延迟。

3. 业务分析与算法应用
   从数据中提炼业务洞见，通过机器学习（MLlib）或统计方法解决实际问题。具备跨部门沟通能力，能将技术语言转化为业务需求，推动数据驱动决策。

大数据工程师是技术与业务的桥梁，持续学习新技术（如Alluxio、R语言）并深耕行业逻辑，才能在海量数据中创造价值。