Hadoop和数据库是两种不同的技术，它们具有一些重要的区别：

　　1.数据处理方式：

　　Hadoop是一个分布式计算框架，设计用于处理大规模数据集。它采用了分布式文件系统(如HDFS)和分布式计算模型(如MapReduce)，可以处理海量的数据并进行并行计算。

　　数据库是一种管理结构化数据的软件系统，通过使用表、行和列的结构来存储和组织数据。它支持事务处理、索引和查询优化等功能，适用于快速访问和查询数据。

　　2.数据存储方式：

　　Hadoop使用分布式文件系统(如HDFS)来存储数据。它将大文件切分成多个数据块，并将这些数据块分布存储在集群中的多个节点上，提供高容量和高可靠性的数据存储。

　　数据库使用表格的结构来存储数据，通常在单个服务器上管理和存储数据。它使用索引和数据结构来加速数据的查询和检索。

　　3.数据处理范围：

　　Hadoop适用于大规模数据集的批处理和分析任务。它可以处理结构化、半结构化和非结构化数据，适用于数据挖掘、机器学习、日志分析等场景。

　　数据库适用于实时数据处理和事务处理。它支持高速读写操作，适用于在线交易、业务应用和实时查询等场景。

　　4.数据模型：

　　Hadoop的数据模型是基于键值对的，它没有预定义的模式和结构，可以存储和处理任意类型的数据。

　　数据库使用表格和预定义的模式来存储和管理数据，每个表格都有固定的列和数据类型。

　　5.数据一致性：

　　Hadoop在数据一致性方面提供最终一致性，即数据可能在一段时间内保持不一致状态，但最终会达到一致状态。

　　数据库通常提供强一致性，即在数据更新完成后，所有的查询操作都能立即看到最新的数据。

　　总之，Hadoop和数据库都是用于数据处理和存储的技术，但它们在数据处理方式、存储方式、数据处理范围、数据模型和数据一致性等方面存在明显的区别。选择使用哪种技术应根据具体的需求和应用场景来决定。