大数据工程和大数据技术是两个不同的概念，它们之间的区别主要体现在以下几个方面：
1. 定义上的区别：大数据工程是指通过系统化、规范化的方法和技术手段，对海量数据进行采集、存储、处理、分析和挖掘，以发现数据中的价值和规律，为企业决策提供支持。而大数据技术则是指用于处理、分析、挖掘大数据的各种技术和方法，包括数据采集、存储、处理、分析、可视化等。
2. 应用领域的区别：大数据工程主要应用于企业级应用，如金融、电商、医疗等领域，通过对海量数据的分析和挖掘，为企业提供决策支持。而大数据技术则广泛应用于各个领域，如互联网、物联网、人工智能等，通过各种数据处理和分析方法，实现对数据的高效利用。
3. 技术层面的区别：大数据工程涉及到的数据量通常较大，需要采用分布式计算、云计算等技术进行存储和处理。而大数据技术则涉及到多种数据处理和分析方法，如机器学习、深度学习、自然语言处理等，这些技术可以用于处理不同类型的数据。
4. 目标上的区别：大数据工程的目标是通过对海量数据的分析和挖掘，为企业提供有价值的信息和决策支持。而大数据技术的目标是通过高效的数据处理和分析方法，提高数据的利用率和价值。
5. 实践应用上的区别：大数据工程的实践应用较为复杂，需要根据具体业务场景进行定制化设计。而大数据技术的实践应用较为广泛，可以通过标准化的框架和工具来实现。
总之，大数据工程和大数据技术虽然都是处理和分析大数据的方法，但它们在定义、应用领域、技术层面、目标以及实践应用等方面都存在明显的区别。在实际工作中，可以根据具体需求选择合适的方法和工具来处理和分析大数据。
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