大数据运维工程师是负责维护和优化大数据系统运行的专业人员，他们需要具备一系列的技能和知识。以下是大数据运维工程师应掌握的技能要求：
1. 对大数据技术有深入理解：包括Hadoop、Spark、Hive等大数据处理框架，以及分布式存储系统如HDFS、Cassandra等。了解其原理、架构和最佳实践。
2. 熟悉Linux操作系统：作为大数据系统的运行环境，Linux操作系统的熟练使用是必须的。需要掌握文件系统操作、进程管理、网络配置等基本命令。
3. 熟悉数据库技术：了解关系型数据库（如MySQL、Oracle）和非关系型数据库（如MongoDB、Redis）的使用和管理，能够进行数据查询、更新、删除等操作。
4. 熟悉云平台服务：了解云计算的基本概念，包括公有云、私有云、混合云等，并熟悉常见的云服务提供商（如AWS、Azure、阿里云等）的服务和工具。
5. 熟悉容器技术：了解Docker、Kubernetes等容器化技术，能够部署和管理容器化应用。
6. 熟悉监控和日志管理：能够使用各种监控工具（如Prometheus、Grafana）来监控系统性能，使用ELK Stack（Elasticsearch、Logstash、Kibana）进行日志收集、存储和分析。
7. 熟悉自动化运维工具：能够使用Ansible、Puppet、Chef等自动化运维工具来简化运维流程，提高运维效率。
8. 熟悉安全知识：了解网络安全的基本概念，熟悉常见的安全漏洞和攻击手段，能够采取相应的防护措施。
9. 熟悉项目管理：能够使用项目管理工具（如Jira、Trello）来跟踪项目进度，协调团队成员的工作。
10. 良好的沟通和团队协作能力：能够与开发人员、产品经理、测试人员等其他团队成员有效沟通，共同解决问题。
11. 持续学习和适应能力：大数据技术和工具不断更新迭代，运维工程师需要具备持续学习的能力，以适应不断变化的技术环境。
12. 英语能力：在全球化的背景下，具备一定的英语阅读和写作能力有助于更好地理解和参与国际交流。
总之，大数据运维工程师需要具备丰富的理论知识和实践经验，熟练掌握各种工具和技术，具备良好的沟通能力和团队合作精神，以应对日益复杂的大数据运维挑战。
