大数据平台开发和数据仓库开发是两个不同的领域，它们在目标、技术栈、工作流程以及应用场景上都有显著的区别。然而，它们之间也存在一些联系，特别是在处理大规模数据集时。
一、区别：
1. 目标：
（1） 大数据平台开发：主要关注于构建一个能够处理和分析大规模数据集的系统。这通常涉及到分布式计算、实时数据处理、流式处理等技术。大数据平台开发的目标是提高数据处理的效率和准确性，以便快速发现数据中的模式和趋势。
（2） 数据仓库开发：主要关注于构建一个用于存储和管理历史数据的系统。数据仓库开发的目标是确保数据的一致性、完整性和可访问性，以便用户能够查询和分析历史数据。
2. 技术栈：
（1） 大数据平台开发：需要掌握分布式计算框架（如apache hadoop、spark）、数据库（如hbase、cassandra）、大数据存储（如hadoop hdfs、amazon s3）、大数据处理工具（如apache spark、apache flink）等技术。
（2） 数据仓库开发：需要掌握关系型数据库管理系统（如mysql、postgresql）、etl工具（如informatica、talend）、数据建模和设计语言（如erd+、dataflow）。
3. 工作流程：
（1） 大数据平台开发：从数据采集开始，经过数据清洗、转换、加载到大数据存储和处理，最后进行数据分析和可视化。整个过程涉及大量的自动化任务和监控。
（2） 数据仓库开发：从数据建模和设计开始，经过数据抽取、转换、加载到数据仓库，然后进行数据查询和报表生成。整个过程侧重于数据的一致性和准确性。
4. 应用场景：
（1） 大数据平台开发：适用于需要处理大量实时或近实时数据的场景，如金融交易、社交媒体分析、物联网等。
（2） 数据仓库开发：适用于需要长期存储和管理历史数据的场景，如企业资源规划（erp）、客户关系管理（crm）等。
二、联系：
尽管大数据平台开发和数据仓库开发在目标和方法上存在明显差异，但它们在某些方面仍然存在联系。例如，两者都需要考虑数据的一致性和准确性，都需要处理大规模的数据集，都需要进行数据分析和可视化。此外，随着技术的发展，许多大数据平台也提供了数据仓库的功能，使得两者之间的界限逐渐模糊。
总之，大数据平台开发和数据仓库开发是两个不同的领域，它们在目标、技术栈、工作流程以及应用场景上都有显著的区别。然而，它们之间也存在一些联系，特别是在处理大规模数据集时。通过理解两者之间的联系，我们可以更好地利用这些技术来满足不同场景下的需求。
