传统数仓和大数据数仓的区别主要体现在以下几个方面：
1. 数据规模：传统数仓的数据规模相对较小，通常用于处理结构化数据。而大数据数仓的数据规模非常大，包括非结构化数据、半结构化数据等。
2. 数据处理方式：传统数仓主要采用批处理的方式，即一次处理一个批次的数据。而大数据数仓采用流式处理的方式，可以实时或近实时地处理数据。
3. 数据存储方式：传统数仓通常使用关系型数据库进行存储，如MySQL、Oracle等。而大数据数仓可以使用分布式文件系统（如HDFS、HBase等）进行存储，以支持大规模数据的存储和访问。
4. 数据模型：传统数仓的数据模型通常是固定的，如星型模式、雪花模式等。而大数据数仓的数据模型更加灵活，可以根据业务需求进行动态调整。
5. 数据查询性能：由于大数据数仓的数据规模较大，其数据查询性能通常比传统数仓更高。同时，大数据数仓还可以支持复杂的数据分析和挖掘任务。
6. 数据治理：传统数仓的数据治理相对简单，主要是对数据的清洗、整合和优化。而大数据数仓的数据治理更加复杂，需要处理大量的元数据、监控数据质量、实现数据安全和合规性等问题。
7. 技术架构：传统数仓通常采用传统的数据库技术和架构，如SQL、NoSQL等。而大数据数仓通常采用分布式计算框架和大数据技术，如Hadoop、Spark等。
8. 成本：由于大数据数仓的数据规模较大，其存储和计算成本通常较高。同时，大数据数仓还需要投入更多的资源来维护和管理数据仓库。
总之，传统数仓和大数据数仓在数据规模、数据处理方式、数据存储方式、数据模型、数据查询性能、数据治理、技术架构和成本等方面存在很大的区别。随着大数据技术的发展，越来越多的企业开始采用大数据数仓来处理大规模数据，以提高业务分析和决策的效率。
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