从事大数据运维需要掌握的知识点包括以下几个方面：
1. 大数据基础知识：了解大数据的基本概念、特点和应用领域，熟悉大数据生态系统中的关键技术和服务，如数据采集、存储、处理、分析等。
2. 分布式系统原理：掌握分布式系统的基本原理和设计方法，了解分布式计算模型和数据分布策略，能够设计和优化分布式系统中的数据和任务分配。
3. 编程语言和工具：熟练掌握至少一种编程语言（如Java、Python、Scala等），熟悉常用的大数据开发工具和框架（如Hadoop、Spark等），能够编写高效的代码来处理大规模数据集。
4. 存储技术：了解不同类型存储技术的优缺点和适用场景，熟悉分布式文件系统（如HDFS、Ceph等）的使用和管理，能够进行有效的数据备份和恢复。
5. 数据处理技术：掌握数据处理的基本方法和流程，了解常见的数据处理算法和技术（如MapReduce、Spark等），能够对数据进行清洗、转换、聚合等操作。
6. 数据分析与挖掘：熟悉数据分析的基本方法和技术（如统计分析、机器学习、深度学习等），能够使用相关工具和库（如Apache Spark MLlib、TensorFlow等）进行数据挖掘和分析。
7. 监控与故障排除：了解监控系统的基本原理和方法，能够使用监控工具（如Prometheus、Zabbix等）进行系统监控和性能评估，具备故障排查和问题解决的能力。
8. 安全与合规：了解网络安全的基本知识，熟悉数据隐私保护和合规要求，能够制定和实施安全策略，确保数据的安全性和合规性。
9. 云计算和容器技术：熟悉云计算平台（如AWS、Azure、Google Cloud等）的使用和管理，了解容器技术（如Docker、Kubernetes等）的原理和应用，能够部署和管理容器化应用。
10. 项目管理和团队协作：具备良好的项目管理能力，能够规划和执行项目，协调团队成员之间的沟通和协作，确保项目的顺利进行。
总之，从事大数据运维需要具备扎实的基础知识、丰富的实践经验和不断学习的态度。通过深入学习和实践，不断提高自己的技能水平，为大数据运维领域的发展做出贡献。
