成为一名大数据工程技术人员，需要掌握一系列关键技能。首先，掌握一门编程语言至关重要，推荐Java或Python，因为这些语言广泛应用于大数据分布式框架的开发和运行。学习一种语言，其他语言的上手也会迅速。
其次，熟练使用Linux是必不可少的，因为大数据项目通常部署在Linux服务器上。掌握Linux命令和Shell脚本编写，能够提高工作效率。
了解并使用关系型数据库同样重要，如MySQL、Oracle或PostgreSQL等，因为业务数据往往存储在其中。同时，学会SQL语言，大数据框架如Hive SQL、SparkSQL等与之有相似之处。
掌握Hadoop框架，尤其是HDFS和YARN，是处理海量数据存储和资源调度的关键。此外，熟悉MapReduce分布式处理思想也非常重要。
Hive SQL是大数据离线项目中处理数据的利器，通过将非结构化数据转换为结构化数据，进行数据仓库建模和数据处理。
熟练使用Spark，用于离线计算、图计算和机器学习，以及复杂的业务场景处理，这是提升技术的关键。学习Spark可以实现更高级的应用和更高的薪水。
Kafka消息中间件在实时业务处理中起到关键作用。掌握其操作和原理，以及优化经验，能够高效、快速、安全地处理实时数据。
Flink是实时计算的热门选择，尤其适合复杂场景下数据的实时处理。
了解并掌握一种OLAP引擎，如Doris或ClickHouse等，能够支持快速查询和分析大量数据。
拥有大数据项目经验对于找工作至关重要。实践经验能够直接提升个人竞争力。
总之，成为一名大数据工程技术人员，需要不断学习和掌握上述技能，同时积累项目经验。通过不断学习和实践，可以提升自身技术能力，为职业发展打下坚实基础。
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回答时间：2025-03-15 07:24
