大数据ETL（Extract, Transform, Load）和开发是两个不同的概念，它们在数据仓库中扮演着不同的角色。
1. ETL：ETL是一种数据处理流程，用于从源系统中提取、转换和加载数据到目标系统。它通常用于数据仓库或数据湖的建设，将原始数据清洗、整合和优化，以便后续的数据分析和应用。ETL的主要功能包括数据抽取（Extract）、数据转换（Transform）和数据加载（Load）。
2. 开发：开发是指在软件工程中，通过使用编程语言、工具和技术，实现软件的设计、编码、测试和维护的过程。开发的目的是创建可运行的软件应用程序，以满足用户需求和业务目标。开发的主要任务包括需求分析、设计、编码、测试和维护。
功能差异：
1. ETL：ETL的主要目标是将数据从源系统转移到目标系统，以便进行数据分析和业务决策。它主要关注数据的清洗、整合和优化，以便于后续的数据分析和应用。ETL是一个自动化的数据处理过程，可以大大减轻人工操作的负担，提高数据处理的效率和准确性。
2. 开发：开发的目标是创建满足用户需求和业务目标的软件应用程序。它主要关注软件的功能设计、编码和测试，以确保软件的质量和性能。开发是一个创造性的过程，需要开发者具备丰富的编程知识和经验，以及对业务需求的深入理解。
技术应用对比：
1. ETL：ETL的技术应用主要包括数据抽取、数据转换和数据加载。数据抽取是从源系统中提取数据的过程；数据转换是将提取的数据转换为适合目标系统的数据格式的过程；数据加载是将转换后的数据加载到目标系统的过程。ETL可以使用各种工具和技术，如ETL工具、数据集成框架和数据管道等。
2. 开发：开发的技术应用主要包括编程语言、工具和技术。编程语言是开发者进行软件开发的基础工具；工具和技术是支持软件开发的工具和技术支持，如版本控制工具、构建工具、测试工具等。开发可以使用多种编程语言和技术，如Java、Python、C#、Ruby、JavaScript等，以及相应的开发工具和技术，如IDE、CI/CD工具、Docker容器等。
