ETL工程师需要学习的技术和技能主要包括以下几个方面：

技术方面

数据源和目标端工具：需要熟悉各种数据源（如Oracle, MySQL, Hive等）和目标端工具（如Kettle, DataStage, Informatica, FineDatalink等）。

ETL工具的安装配置和常用错误解决：掌握ETL工具的安装、配置过程以及常见错误的解决方法。

ETL三大阶段

数据抽取：学习如何从不同的数据源定义数据接口和数据抽取方法。

数据转换：掌握数据清洗、格式转换、缺失值填补、数据关联、数据替换等操作，以及相关的数据标准（如统一元数据、统一标准字段等）。

数据加载：学习如何将处理好的数据加载到目标系统，如数据仓库中，包括数据格式转换和文件挂载等。

编程语言

SQL语言：需要精通SQL查询优化和存储过程开发。

编程语言：至少熟练掌握一种编程语言，如Python或Java。

数据库

关系型数据库：熟悉Oracle, SQL Server, PostgreSQL等关系型数据库。

NoSQL数据库：了解MongoDB, Cassandra等NoSQL数据库的基本概念和应用。

大数据技术

Hadoop, Spark, Flink, Kafka：熟悉这些大数据处理框架和技术。

数据仓库和ETL工具

数据仓库设计：了解数据仓库模型、维度建模思想及数据仓库的设计方法。

报表设计：具备报表设计思路和方法，了解润乾、Power BI、FineReport等报表工具。

系统编程和数据库编程

系统编程：掌握系统编程的基本概念和技巧。

数据库编程与设计：熟悉数据库编程语言和数据库设计方法。

工具使用

版本控制工具：熟练使用Git和SVN等版本控制工具。

调试工具：掌握Java调试工具和常见问题的调试方法。

软技能

沟通能力：具备良好的沟通能力，能够高效清晰地表达和沟通。

问题解决能力：具备独立解决ETL过程中出现的各种技术问题的能力。

建议：

实践操作：通过实际操作和练习，加深对各种ETL工具和技术的理解和应用能力。

持续学习：大数据和ETL技术更新迅速，需要持续学习和跟进最新的技术动态和工具。

项目经验：参与实际的数据仓库和ETL项目，积累项目经验，提升问题解决能力。