大数据运维工程师是负责维护和保障大数据系统正常运行的关键角色。他们需要具备一系列技能，以确保系统的可靠性、安全性和性能。以下是大数据运维工程师应掌握的主要技能要求：
1. 技术知识：
（1）熟悉大数据生态系统，包括hadoop、spark、kafka、hbase、hive等分布式计算框架和存储系统。
（2）了解数据仓库技术，如apache hive、apache spark等。
（3）掌握数据库技术，如mysql、mongodb、cassandra等。
（4）熟悉linux操作系统，能够进行系统管理和故障排查。
2. 编程能力：
（1）熟练使用至少一种编程语言，如python、java或scala，用于开发大数据相关应用。
（2）理解sql语言，能够编写高效的查询语句。
（3）熟悉版本控制工具，如git，以及持续集成/持续部署（ci/cd）工具，如jenkins、gitlab ci等。
3. 网络和安全：
（1）了解网络安全基础，能够识别和防御常见的网络攻击，如ddos攻击、sql注入等。
（2）熟悉云服务和虚拟化技术，能够管理虚拟机资源。
（3）了解云服务提供商的监控和管理工具，如aws cloudwatch、google cloud monitoring等。
4. 自动化和脚本编写：
（1）掌握常用的自动化工具，如ansible、puppet、chef等，以实现系统和服务的自动化部署和管理。
（2）能够编写shell脚本、python脚本或其他脚本语言来自动化日常任务。
5. 问题解决和故障排除：
（1）具备快速诊断和解决问题的能力，能够在出现故障时迅速定位并修复问题。
（2）能够编写详细的日志和错误报告，以便分析和解决问题。
6. 文档编写和沟通技巧：
（1）能够撰写技术文档，包括系统架构设计、操作手册、api文档等。
（2）具备良好的沟通能力，能够与团队成员、开发人员和客户有效沟通。
7. 项目管理：
（1）了解基本的项目管理原则和方法，能够规划和执行项目。
（2）能够使用项目管理工具，如jira、trello等，来跟踪项目进度。
8. 持续学习和适应新技术：
（1）关注行业动态，不断学习新的技术和工具。
（2）能够适应不断变化的技术环境，灵活应对新的需求和挑战。
9. 跨部门协作：
（1）具备良好的团队合作精神，能够与不同背景的同事合作。
（2）能够与业务分析师、产品经理等其他部门紧密合作，确保项目的顺利实施。
10. 商业智能和分析：
（1）了解基本的数据分析概念，能够运用数据可视化工具展示分析结果。
（2）能够根据业务需求，设计和实施数据分析项目，为决策提供支持。
总之，大数据运维工程师的技能要求涵盖了技术、编程、网络、安全、自动化、问题解决、文档编写、项目管理、持续学习和商业智能等多个方面。这些技能的综合运用将有助于运维工程师有效地维护和优化大数据系统，确保其稳定运行并为企业带来价值。
