大数据中心运维工程师的学习资料主要包括以下几个方面：
1. 基础知识学习：首先，需要掌握计算机网络、操作系统、数据库等基础知识。这些知识是理解大数据中心运行机制的基础，也是后续深入学习的前提。
2. 数据存储技术：大数据中心的核心是数据存储，因此需要学习各种数据存储技术，如分布式文件系统、对象存储、块存储等。同时，还需要了解数据备份、恢复、容灾等相关知识。
3. 数据处理技术：大数据中心需要处理大量的数据，因此需要学习各种数据处理技术，如批处理、流处理、实时处理等。同时，还需要了解数据挖掘、机器学习等技术在数据处理中的应用。
4. 云计算技术：云计算是大数据中心的重要支撑技术，因此需要学习云计算的基本概念、关键技术和应用场景。
5. 网络安全技术：大数据中心涉及到大量的敏感信息，因此需要学习网络安全的基本知识，如防火墙、入侵检测、数据加密等。
6. 项目管理和技术管理：大数据中心的建设和维护涉及多个环节，因此需要学习项目管理和技术管理的基本知识，如需求分析、设计、实施、测试、验收等。
7. 行业规范和标准：了解大数据中心相关的行业规范和标准，如ISO/IEC 20000、ITIL等，有助于提高运维工作的质量和效率。
8. 实践经验：理论学习是基础，实践经验是关键。可以通过实习、项目参与等方式，积累实际工作经验，提高自己的技术水平。
9. 持续学习：随着技术的发展，新的技术和工具不断涌现。因此，需要保持持续学习的态度，关注行业动态，不断提高自己的专业素养。
10. 英语能力：作为国际化的大数据中心，英语能力是非常重要的。可以通过阅读英文技术文档、参加英语培训等方式，提高自己的英语水平。
