大数据自动化运维工作内容主要包括以下几个方面：
1. 数据采集与预处理：自动化运维需要从各种数据源中采集数据，包括日志、监控、数据库等。这些数据需要进行清洗、转换和标准化，以便后续的分析和处理。数据采集工具如Apache Kafka、Sqoop等，以及数据处理工具如Hadoop、Spark等，都是常用的自动化运维工具。
2. 数据分析与处理：自动化运维需要对采集到的数据进行分析和处理，以发现数据中的模式、趋势和异常。这通常涉及到机器学习、统计分析等技术，如使用Python的Pandas库进行数据分析，使用Spark进行机器学习等。
3. 数据存储与管理：自动化运维需要将处理后的数据存储在合适的数据仓库或数据湖中，以便后续的查询、分析和应用。常见的数据存储解决方案有Hadoop HDFS、Amazon S3、Google Cloud Storage等。
4. 数据可视化与报告：自动化运维需要将分析结果以图表、报表等形式展示出来，以便运维人员了解系统运行状况和性能指标。常用的数据可视化工具有Tableau、PowerBI等，以及定制开发的数据可视化界面。
5. 系统监控与预警：自动化运维需要实时监控系统性能和资源使用情况，及时发现并预警潜在的问题。这通常涉及到使用Prometheus、Grafana等监控系统，以及基于规则引擎的报警系统。
6. 故障排查与恢复：自动化运维需要快速定位和解决问题，减少系统停机时间。这通常涉及到使用Zabbix、Nagios等监控工具，以及基于日志和事件的故障排查工具。
7. 系统优化与升级：自动化运维需要定期对系统进行优化和升级，以提高系统性能和扩展性。这通常涉及到使用Docker、Kubernetes等容器化技术，以及对系统架构和服务设计进行调整。
8. 安全管理与合规：自动化运维需要确保系统的安全性和合规性，防止数据泄露、非法访问等风险。这通常涉及到使用防火墙、入侵检测系统（IDS）等安全设备，以及遵循相关的法律法规和标准。
总之，大数据自动化运维工作内容涵盖了数据采集与预处理、数据分析与处理、数据存储与管理、数据可视化与报告、系统监控与预警、故障排查与恢复、系统优化与升级以及安全管理与合规等多个方面。通过自动化运维工具和技术的应用，可以提高大数据系统的可靠性、可扩展性和安全性，降低运维成本，提高业务价值。
