大数据与数据仓库是两个在数据处理领域中经常被提及的概念，它们在定义、技术架构以及应用场景等方面存在明显的区别，具体分析如下：

1、定义

大数据：通常指的是庞大且复杂的数据集合，这些数据因其体积大、种类多、处理速度快而难以通过传统的数据处理工具进行管理，大数据技术涉及数据的存储、管理、分析和可视化等多个环节，其目标是从海量数据中提取有价值的信息。

数据仓库：是一个系统或平台，用于整合来自不同来源的数据到一个集中的存储系统中，主要目的是为了支持数据分析和决策支持系统。

2、技术架构

大数据：大数据处理框架如Hadoop和Spark等支持处理大规模数据集，它们能够分布式地处理和分析数据，并且能够处理结构化和非结构化的数据。

数据仓库：核心是数据仓库数据库，它可以是基于传统的行存储或是为分析优化过的列存储数据库，数据仓库通常使用ETL（提取、转换、加载）过程来整合数据。

3、应用场景

大数据：适用于需要处理高速生成的大量数据，并从中快速提取洞察的场合，例如实时分析和预测模型构建。

数据仓库：更适合于需要历史数据支持的决策制定，如商业智能报告和长期趋势分析。

大数据涉及的是处理庞大、多变的数据集以发现隐藏的模式和关系，而数据仓库则更多关注于整合和分析已有的数据，以支持日常的商业决策过程，两者虽有交集，但各自侧重点不同，大数据强调的是数据处理的广度和深度，数据仓库则更注重数据的整合性和可用性。