大数据工程（Big Data Engineering）和大数据技术（Big Data Technology）是大数据领域中的两个相关但有所区别的概念，以下是它们的主要区别：
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1. 定义：
大数据工程：指的是将大数据技术应用于实际业务场景中的整个过程，包括数据采集、存储、处理、分析、展示等。它更侧重于如何构建和维护一个稳定、高效的大数据系统。
大数据技术：指的是实现大数据工程所需的一系列工具、方法和平台。它关注的是底层技术，如分布式存储（如Hadoop、Spark）、数据处理（如MapReduce、Flink）、数据挖掘、机器学习等。
2. 关注点：
大数据工程：关注于大数据系统的设计、实施和维护，包括数据架构、数据仓库、数据湖、数据流处理等。
大数据技术：关注于具体的技术实现，如编程语言（如Java、Scala）、数据库（如HBase、Cassandra）、数据挖掘算法、机器学习框架等。
3. 角色和职责：
大数据工程师：负责大数据系统的设计和实施，需要具备系统架构、数据处理、性能优化等方面的能力。
大数据技术专家：负责大数据技术的研发和应用，需要具备深入的技术知识和创新能力。
4. 应用场景：
大数据工程：应用于金融、医疗、电商、物流、教育等各个行业，解决实际业务中的大数据问题。
大数据技术：广泛应用于各个领域，如云计算、人工智能、物联网等。
总结来说，大数据工程是一个涵盖多个层面的综合概念，而大数据技术则是实现大数据工程的工具和方法。两者相辅相成，共同推动大数据技术的发展和应用。
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