大数据运维工程师需要掌握‌分布式系统管理、编程开发能力、大数据平台运维和性能优化‌等核心技能，同时具备‌故障排查、自动化运维和云计算技术‌的实践经验。以下是具体需要掌握的技能要点：

1. ‌分布式系统管理‌
   熟悉Hadoop、Spark、Flink等大数据生态组件的部署与调优，掌握集群资源调度（如YARN、Kubernetes）和存储管理（HDFS、HBase等），确保高可用性和扩展性。

2. ‌编程与脚本开发‌
   至少精通Python、Shell等脚本语言，能编写自动化运维工具；了解Java/Scala以参与大数据组件二次开发，提升运维效率。

3. ‌大数据平台运维‌
   负责Hive、Kafka、Elasticsearch等组件的监控、备份与容灾，熟悉日志分析（如ELK）和告警系统搭建，保障数据管道稳定运行。

4. ‌性能调优与故障排查‌
   掌握JVM调优、SQL优化及慢查询分析，能通过监控工具（Prometheus、Grafana）定位瓶颈，快速解决集群性能问题。

5. ‌云计算与自动化‌
   熟悉AWS、阿里云等云平台的大数据服务（如EMR），运用Ansible/Terraform实现IaC（基础设施即代码），降低运维成本。

6. ‌数据安全与合规‌
   了解Kerberos认证、数据加密及权限控制（如Ranger），确保符合GDPR等数据保护法规要求。

随着企业数据量激增，大数据运维工程师需持续学习新技术（如实时计算、AIops），将运维经验转化为系统稳定性与业务价值的提升。