大数据运维工程师在处理海量数据的存储、处理和分析时，需要掌握一系列技术技能和软技能。以下是成为一名成功的大数据运维工程师所需的一些关键技能：
1、操作系统和网络基础
熟悉 Linux 和 Unix 操作系统，包括系统安装、配置、管理和故障排除。同时理解网络基础知识，如网络协议、TCP/IP、DNS、HTTP等，能够进行网络配置和调优。
2、大数据平台和工具
掌握大数据平台的安装、配置和管理，如Hadoop、Spark等。还要熟悉分布式文件系统（如HDFS）、分布式计算框架（如MapReduce、Spark）、资源管理器（如YARN）等核心组件。
3、数据库管理
熟悉常见数据库管理系统，比如MySQL、Oracle、MongoDB等，能够进行数据库的安装、配置和维护。掌握SQL语言，能够编写复杂的查询语句，进行性能优化和数据库调优。
4、监控和调优
能够使用监控工具和系统来监测大数据平台的运行状态和性能。还需要具备故障诊断和调优能力，能够快速定位和解决系统或应用程序的问题。
5、安全和备份
理解数据安全和备份策略，能够设置和管理数据备份和恢复策略。熟悉数据安全标准和最佳实践，保障数据的完整性和保密性。
6、脚本和自动化
熟练掌握至少一种脚本语言，如Shell、Python等，用于自动化管理和批量操作。能够编写脚本来简化重复性任务和提高工作效率。
7、沟通和团队合作
具备良好的沟通能力和团队合作精神，能够与开发团队、运维团队和业务部门进行有效的沟通和协调。
8、熟悉云平台
大数据运维工程师的角色在不断发展，随着云原生技术的兴起，掌握主流云平台应用，比如阿里云、腾讯云和百度运营等。此外，对数据治理、数据质量和合规性的理解也是加分项。
1、负责ambari集群的搭建和运维
2、负责ambari集群组件的开发和调优
3、负责公司大数据产品的实时任务和离线任务的运维和监控工具
1、负责大数据平台集群的运营和维护，服务器的部署规划；
2、负责大数据平台的集群监控，资源规划，权限控制等工作；
3、深入理解大数据平台运维技术，参与运维自动化.规范化工作；
4、负责运维相关数据的收集.分析和总结等。
